人脸识别作为AI中的一个分支，无论是在资本市场还是线下应用都开始热起来。按照目前人脸识别技术的成熟度，已具备了在线下大规模应用的条件。

相信2018年，人脸识别技术会在线下商业得到更广更创新的应用。本文就谈谈对于人脸识别在线下商业中的应用理解。

腾讯掌门人马化腾在《财富》全球论坛中曾大谈人脸识别。

“每一家都说他有（人脸识别）能力，但坦白讲我们的能力还是非常强的，因为每一天我们有超过10亿张的照片上传，节假日可能甚至二三十亿张照片，绝大部分是人的脸，尤其中国人的脸特别多，而且我有更强大的能力，就是我们有几乎每个中国人过去十几年来他的脸的变化，从年轻过来的十几年，因为他们一直在我们平台，一直有照片，所以我甚至可以预测他老的时候是什么样子。”马化腾说道。

事实上，人脸识别技术与实际应用场景相结合才能发挥应有的价值。

不过小伙伴们知道人脸识别是什么？人脸识别技术在线下商业中如何应用？搬好小板凳，且听细细道来。

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人脸识别是什么？

人脸识别，其实是对人脸特征进行分析计算并进行身份识别的一种生物识别技术，与指纹识别、虹膜识别并称为“三大能够进入实用阶段的生物特征识别技术”。

这种技术是用摄像机或摄像头采集含有人脸的照片或视频，对其中的人脸进行检测和跟踪，进而达到识别、辨认人脸的目的。

那么，人脸识别技术在线下商业中如何应用呢？

人脸识别技术在零售业中运用，总体可以概括成三件事：数据收集，智能应用，营销闭环。

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数据收集

人脸识别的好处是无感和非接触，也因此人脸识别的线下应用的优势在于数据收集。收集数据的方法，目前看到的做法要么在某个屏幕前自动拍摄人脸，要么在小程序里自拍。

屏幕适合线下的场景，无论是智慧门店的入口还是进入小程序自拍，在微信生态里，先让Faceid和openid作一次绑定。如果用户本身是会员，则相当于CRM中增加了Faceid。

如果用户不是会员，可以在绑定人脸的同时，让用户在小程序里开卡成为会员，在绑定人脸的同时，拉动用户成为会员，当然考虑用户操作的简化，也可以使用支付即会员的能力，延后让用户成为会员。

有了第一次人脸的绑定，可以针对这部分用户作更多业务场景的收集，例如在各类支持人脸识别的屏幕前识别，采集用户在屏幕上的行为，这里用户行为能收集的数据取决于屏幕的互动设计，除了人脸识别，还可以结合语音，语义，大数据推荐，等科技概念，有很大发挥的空间，相信多屏幕也会是智慧零售的一个特点。

在各种屏幕上，对于线下门店，增加了业务场景和增强了用户体验，同时也可以考虑线下到线上的引流。

除了屏幕，有了人脸识别，在线下门店还能收集更多的数据，例如用户是否到店，到店的频次，在门店的行进路径，感兴趣的SKU，停留时间等等。

通过在在线下零售场景中布局摄像头等智能传感装置，帮助商家获取全息的消费者画像，如性别、年龄、身高、体重、种族、衣着等属性分析；以及基于人群的客流分析，如精确的门店客流、区域人数/热度、收银台排队时长、橱窗展柜客户浏览量、试衣间使用次数等。同时，智能摄像头也能捕捉并识别出顾客的消费行为及手势，如坐凳试鞋，触摸商品等。

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智能应用

数据收集不是目的，数据应用才是目的。

通过人脸识别抓取的数据，丰富了CRM数据库。以上数据可以应用于全渠道的精细化营销，例如公众号，小程序，APP和线下屏幕，这些渠道基于人脸识别中收集的数据（以及其他渠道的数据），可以千人千面的方式服务于用户。甚至线下屏幕可以通过识别人脸，基于收集的数据，作个性化的交互。

人脸识别也可以应用于支付，通过识别人脸，找到用户之前绑定的openid，调用免密代扣接口实现刷脸支付。人脸识别技术在人脸库比较大的时候，会有一定的误识别和通过率降低，这就需要产品设计的时候尽量规避纯粹通过人脸识别支付，例如需输入手机号码后几位，在识别不出时自动提示使用其他支付方式等。

如果人脸打通了会员CRM，线下场景人脸可以应用于会员服务。线下无人店的自动开门，会员识别，通知导购会员的入店，柜子的自动打开，会员的自动积分等。通过识别人脸，洞察用户在门店的行进路径和停留时间，可以对门店的SKU受欢迎程度作分析，指导供应链端的SKU供货。同时也可以通过这些分析，指导门店的货架陈列等。

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营销闭环

所有的数据应用，都需要实现效果，完成闭环，这样才能指导后续的数据收集以及应用。

如果花很大的人力做好线下数据的收集，仅停留在数据层面，那绝对和智慧零售南辕北辙。如果做了大量的数据应用，就需要评估评估这些应用的实际回报和效果，这些都需要做好营销闭环。

例如刷脸后数据推荐的点击，试穿，查看，例如使用刷脸支付的效率，复购率，例如大屏的使用人流，引流效果等等。

有了准确、可靠的用户画像，零售商家便可以清晰地掌握现有和潜在的顾客特征，并根据这些特征为需求不同的用户实现个性化推荐，如优惠券、打折信息推送，或差别商品的推荐。

同样，基于用户识别的智能会员体系，商家也可以建立以用户数据为中心的用户社群和智能商圈，让用户对社群逐渐产生认同感和依赖感，从而激活市场活力,增加用户粘性。

最后，人脸识别的应用中，安全性特别重要，这不仅需要人脸识别技术的提高，更需要通过解决方案中产品流程的设计来规避。

零售的未来离不开智能化，而以人脸识别为代表的智能互联技术则能够成为掌握消费者核心需求的抓手。

智慧零售的大门已经打开。