地铁人脸识别靠谱吗？深度解析刷脸支付的隐私风险与安全隐患

东莞交通律师获悉

支付手段的发展变化是社会技术演变的一种反映，每一回支付工具的创新都极大地重新塑造着交易信任的构建机制。刷脸支付，是生物识别技术跟金融业务深度结合的成果，依靠其“无媒介”的极其便利性，已经从前沿理念很快渗透到日常经济生活之中，变成数字社会建设的关键基础设施。可是，跟它相随的学术与公共讨论在一定程度上陷入了“便捷性痴迷”，对于其潜在风险的分析通常停留在技术安全和个人隐私的表面层次，缺少对系统性规制挑战的深入洞察。

人体不可变更的生物特征被转化成了能被存储、传输、估值以及资本化的关键数据资产，这就是刷脸支付的本质。，这一转化过程不光是个技术应用事情，更是一个涉及数据主权、身份认同以及金融权力再分配的深层治理议题。面部特征替代传统密码成为金融交易的授权凭证时，所引发的挑战不是单纯的信息泄露风险这样简单，而是个体生物特征被深度卷入金融资本循环后引发的系统性规制困境 。因此，急需越过传统的风险认知，用更具整体性以及前瞻性的视角，观察那相互交织叠加的多维风险，并且促使监管范式从被动的应急响应转变为主动的体系化塑造。

刷脸支付的多维风险审视

（一）技术本体风险呀，那是安全性方面存在的固有脆弱性呢。技术构成风险可是基础层面的风险哟，这就需要我们深切地认识到它内在的脆弱性呀。首先呢，生物特征数据具备唯一性和永久性哦，它在作为自然人身份标识有着优势的同时呀，也构成了安全性的那种“原罪”呢。一旦出现泄露的情况呀，就会导致终身性的、不可逆转的身份安全威胁呀，这和能够随时变更的传统密码可是有着本质区别的哟。其次呢，安全攻防处于动态博弈的状态之中呀。活体检测技术跟生成式人工智能也就是AI驱动的深度伪造攻击之间呀，持续进行着激烈的攻防博弈呢。因攻击手段迭代速度常常领先于防御技术更新，致使安全边界长期处在不确定的脆弱平衡里。以技术作为基础的刷脸支付面临着同样风险。最后，算法决策的“黑箱”特性和固有偏见构成深层隐患。人脸识别算法的决策过程欠缺透明度，而训练数据集的偏差则有可能致使算法对不同肤色、性别、年龄群体的识别准确率产生系统性差异，这种“算法歧视”不但带来使用不公，更可能固化并加剧社会既有偏见。

(二)数据治理风险：从个人失去控制到平台拥有权力。刷脸支付风险的关键在于数据治理，这表现为数据生命周期的失去控制以及权利失去平衡的可能性。其一，“告知—同意”框架在实际当中面临失效。在刷脸支付流程里，一般都是在冗长繁杂的用户协议里头蕴含“告知—同意”的条款，用户的同意大多是非自愿的“捆绑式”同意，很难体现对于处理面部信息等敏感数据的真实、具体授权，致使数据处理的合法性基础遭到侵蚀。其二，数据聚合产生叠加风险。单单一个面部的数据，其价值是有限的，可是，一旦支付平台把它跟用户的消费习惯、地理位置、社交关系等行为方面的数据进行深度融合，那就能够描绘出极为精准的用户数字画像，而这所产生的监控潜力远远超过支付业务自身所需要的。第三，有数据资本化所带来的权利被侵蚀的情况。平台企业借助提供“免费”支付服务来获取宝贵的生物特征数据，并且把它转变为能够产生利润的数据资本。当用户运用服务之际，于无形中把自身生物数据的所有权以及控制权予以出让，然而却没能公平地去分享由数据资本所产生的增值收益，如此一来便致使权利与义务出现了严重的不对等情况。

三，社会伦理风险，身份物化以及公平性挑战。首先，刷脸支付的普及引发了深远的社会伦理关切。最突出的是身份认同的物化危机。当“脸”这个人格核心要素被数字化，且作为商业流通的标的物时，人的主体性存在被降格为可分割、可交易的数据客体，冲击着传统的身份认知与尊严观念。其次，无处不在的监控潜力，可能引发“寒蝉效应”。首先，商业机构以及公权力部门，在理论层面上讲是能够借助刷脸支付和线下传感器网络相结合的方式，达成对个体行为的持续追踪以及预测的，而这种监控能力是有可能对社会行为的自由性和多样性产生抑制作用的。另外，接入性公平面临着挑战，这是因为刷脸支付对智能终端、网络环境以及用户数字素养存在依赖，这种依赖很可能会把老年人、残障人士、低收入群体等数字弱势群体排除在主流金融服务之外，进而加剧社会资源分配不平等 。

（四）金融稳定风险为技术依赖与系统性关联 。刷脸支付的风险最后或许会传导至宏观金融体系 ，对整体金融稳定造成影响 。一方面 ，操作风险高度集中 。刷脸支付业务极度依赖少数几家大型科技公司所提供的技术平台 ，生成单点故障隐患 。一旦核心系统出现广泛性故障或者遭遇协同性网络攻击 ，风险可能顺着支付网络迅速传导 ，引发局部乃至系统性梗阻 。另一方面 ，风险形态发生异化 。传统金融风险与新型技术风险相互耦合 ，有可能产生新的风险变种 。比如，要是把带有偏见的人脸识别算法用在信贷审批的流程中，极有可能引发源自算法的系统性金融歧视现象，进而致使资源配置被扭曲。与此同时，在跨境支付的场景里刷脸应用这一情况，也给国际监管协作带来了全新的问题。不同司法管辖区在数据出境、隐私保护等方面存在着标准差异，这也许会为洗钱、恐怖融资等跨境金融犯罪行为提供监管套利的空间。

刷脸支付规制的现状与困境

顶层设计跟监管执法有结构性错配，在一些情形下，《个人信息保护法》等高位阶法律把生物识别信息明确当作敏感个人信息，还确立了处理活动的基本原则，然而在金融支付这个特定应用情景里，规制职责分散于金融监管部门、网信部门、市场监管部门等好些部门，这样的多头监管格局可能致使职责交叉和监管空白同时存在，于执法环节会出现标准不一样、协调成本高这类问题，很难形成监管合力。

这种情况存在于抽象原则跟具体规则二者之间，衔接出现了缺失，现行法律体系确立了相关诸般原则性要求，像是“合法、正当、必要、诚信”以及“最小必要”等，最高人民法院同样出台了规定，即《关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定》，此规定对人脸识别技术所涉及的经营场所以及公共场所予以了列举，不过依旧是以原则性表述开展笼统约束的。在刷脸支付这一具体业务当中，对于什么是“必要”场景，生物特征模板该用哪种不可逆的加密格式进行存储，数据存储期限要怎样去设定等重要操作性问题里，依旧欠缺清晰、统一、可审计的技术标准以及实施细则。这种原则跟细则的脱节，给企业合规带来了不确定性，还为监管执法造成了困扰。

一方面，监管科技能力滞后于行业发展速度，另一方面，刷脸支付作为前沿技术应用，其数据流转速度快，并且算法模型迭代频繁，这就对监管的实时性以及穿透性提出了极高要求，然而当前监管手段仍较多依赖于传统的事后报告与现场检查，在运用大数据、人工智能等监管科技实现对数据流向、算法决策的实时动态监测与风险预警方面存在明显滞后，这种监管技术能力与行业发展速度之间的代差，致使监管难以有效嵌入业务全流程，进而难以对潜在风险进行事前预警和事中干预。

（四）事后惩戒跟事前事中预防相割裂，当前的规制模式依旧带有较强的“命令—控制”色彩以及事后追责特征，对于刷脸支付这类技术迭代速度快、风险处于动态变化的领域而言，依赖于出现问题之后再去进行查处惩戒的滞后性模式，难以达成对风险的有效前置防范以及事中控制，缺少嵌入业务全流程的、具有持续性的穿透式监管工具，致使规制体系在面对快速演进的潜在系统性风险时显得应对不够充分。

规制路径的国际比较与反思

欧盟采用权利本位的统一立法模式，围绕《通用数据保护条例》，构建优先保障个人权利的强监管框架，这一模式把生物识别数据当作特殊类型的个人数据，原则上禁止处理，只有符合明确例外情形才可以，其特点之一是赋予数据主体像访问权、更正权、被遗忘权等广泛权利，还设立高额罚款机制，金额最高能到全球营业额的4%，以此威慑违规行为。预防性原则在欧盟模式中得以体现，此原则强调，在面对技术不确定性时，要优先对公民基本权利予以保护，虽说在一定程度上，这可能会对创新形成限制，然而却为个人信息提供了较高水平的保障。

美国，有着联邦与州并行采取的分散规制模式，在联邦层面，尚未制定统一的针对个人信息保护的法律，此规制体系展现出碎片化的典型特征，联邦贸易委员会也就是FTC，主要凭借《联邦贸易委员会法》，针对不公平或者说是欺骗性的行为来开展事后执法工作，而各个州自行去推进相关立法进程，其中伊利诺伊州的《生物信息隐私法》也就是BIPA最为严格，BIPA要求企业在收集生物信息这一行为之前要获得知情同意，并且禁止商业性交易此类信息。推行合规依靠司法诉讼，特别是集体诉讼机制有力增强了法律执行，该模式以此为倚重。它的优势是能灵活顺应各地需求，然而法规存在不一致的情况，这又加大了企业的合规成本以及法律风险。

日本，有着基于修订和行业引导的协同治理模式。日本借助修订《个人信息保护法》，把面部识别数据归入规制范围呢，还要求企业在处理这类数据的时候履行告知义务。其规制体系融合了立法约束以及行政指导，经济产业省等机构会发布行业指南，以此推动企业自主合规。日本模式重视政府与行业之间的协作，通过柔性指引去细化法律要求，进而促进技术在合规框架之内发展。这般做法的优点是能够兼顾法律的刚性以及实施的弹性，然而在标准的统一性以及执法的透明度方面，依旧存在着提升的空间。

（四）新加坡：有着风险导向的实验性适应模式的地方。新加坡是以《个人信息保护法案》作为基础的，其治理模式的核心要点是风险导向以及动态适应。这种模式并非预先就针对生物信息去设定那种僵化的规则，而是在“比例原则”的指引之下，依据数据处理活动的实际所具有的风险等级来采取相应的监管措施。它最具有特色的实践是金融管理局（MAS）所推行的“监管沙盒”机制，这个机制给创新企业提供了一个“安全试验区”，准许其在监管机构的监督之下，针对新产品、新服务开展真实环境测试。历经这样一种小步快跑、持续反馈的“实验”进程，监管规则于和市场的互动当中持续进行调试以及优化，展现出其在规范跟发展之间寻觅动态平衡时所具备的高度适应性，还有实用主义色彩。

那四种模式呈现出不一样的价值取向，以及各异的规制逻辑，每种模式都有自身的优点和缺点。我国要构建刷脸支付规制体系，就得结合本土实际情况，去吸收欧盟严格保护理念，吸收美国程序规制经验，吸收日本协同治理思路，吸收新加坡实验式监管方法，进而形成契合自身发展需求的规制路径 。

构建刷脸支付的科学治理体系

确立以风险为本的治理原则，治理原则是构建具体制度的指导思想，要确立以下三项核心原则，其一为预防性原则，对生物特征数据应用可能带来的未知风险以及长远影响保持审慎，特别是在技术后果尚不完全明朗的时候，监管应当体现前瞻性，采取适应性强的预防措施，其二是比例原则，规制措施的强度必须与刷脸支付具体应用场景所蕴含的风险等级相称。低风险小额交易，适用宽松规则，高风险场景，施加更严格监管要求，避免“一刀切”对技术创新造成不当抑制。三是协同治理原则，建立协同共治格局，多方参与、责任共担，形成治理合力，多方主体包括政府监管机构、行业企业、技术专家、社会公众等且共同参与、承担责任。

（二）促使关键监管工具以及机制实现创新，推行“监管沙盒”的升级运用，把现有的侧重于单一产品测试的沙盒，升级成针对数据治理规则、算法伦理标准以及新型商业模式展开综合试验的平台，要设定清晰的沙盒准入机制、风险测试机制、动态评估机制与有序退出机制，为创新给予安全的测试空间。

构建起强制性的算法审计以及认证制度，引入独立的第三方专业机构这种主体，针对商用刷脸支付算法的准确性，还有公平性，再有鲁棒性以及可解释性开展定期审计，并且逐步建立起算法安全与伦理认证体系，以此破解算法“黑箱”难题。

进行基于风险的分级分类管理操作，依据交易金额、应用场景（像是大额转账以及小额零售）存在的风险差异情况，开展精细化的分级管理工作，对于高风险场景强行规定采用多因子认证方式（例如刷脸加上支付密码），并设定合理的交易限额，以此达成安全与效率的平衡状态。

首先，要夯实支撑治理落地的法律与标准基础。其一，完善法律责任与消费者保护制度。于盗刷等安全事件里，将适用“举证责任倒置”原则予以明确，且推行“支付机构先行赔付”制度。切实把企业主体责任压实，这样才能有效保护金融消费者的权益。其二，强化行业自律与标准体系建设。积极促使支付行业协会、标准化组织等去制定生物信息处理行业标准、相关技术规范以及伦理公约，这些标准、规范和公约要高于法律一般性要求，以此形成多层次、高标准的规范体系 。

要营造有利于科学治理的外部环境，需进一步提升公众数字素养与权利意识，经过广泛的宣传教育，以此提升用户对刷脸支付风险的认知水平，以及自我保护能力。与此同时，要拓宽社会参与和监督渠道，在相关技术标准、政策法规的制定进程中，引入公众评议、听证会等机制，保障公众的知情权、参与权和监督权，增强治理体系的公信力与包容性。

（作者为山东建筑大学法学院院长）

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