（图片来源：图虫创意）

经济观察报 记者 种昂在美剧《别对我撒谎》（《Lietome》）中，主人公莱特曼博士常常会面对各种犯罪嫌疑人的百般掩饰、逃避甚至是抵赖。

作为一个心理学家，莱特曼总能根据嫌犯刹那间的细微面部表情、肢体语言识破其内心真实的想法。比如，说话时眼睛向右看，通常是在思考谎话；右边的眉毛似乎有些抬高，说明对方是有疑问和困惑；下意识的揉了一下鼻子是在掩饰真相；右肩微耸是在说假话……莱特曼博士神奇的“微表情”破案技巧，使得一个个看似错综复杂的惊天大案一一告破。

正如诺贝尔奖获得者、法国生理学家科瑞尔在他的《人，神秘莫测者》一书中的论述：“我们会见到许多陌生的面孔，这些面孔能反映出他们的心理状态，而且随着年龄的增长，会反映得越来越清楚。脸就像一台能展示我们人的感情、欲望、希冀等一切内心活动的显示器。”

如今，微表情“读心术”并非只出现在好莱坞大片中。平安科技与浪潮集团合作，利用微表情等有关的智能认知技术，读取人内心真实的想法，并将其应用在金融信贷、公安司法等多个现实场景中。

相由心生

近日，王先生来到平安银行深圳某支行申请购房贷款。当办理银行贷款手续时，王先生或许都不曾想到，面审员身后的视频监控正利用AI技术对他的微表情进行“读心”。

按照贷款流程，王先生首先须提交个人证照、稳定收入证明、房产产权证明以及物业水电费缴费单等资料。这时，银行AI系统会对贷款申请人是否符合条件进行自动核查，同时对其进行一个微表情的侧写，记录回答问题的习惯。

假如发现贷款申请人某个条件存有风险，比如3个月物业水电费没有缴纳，有骗贷的可能时，后台题库会根据申请人的情况和自身算法生成一系列问题，再由面审员进一步询问。

或许是询问贷款申请人未及时缴费的原因，或许是涉及看似简单的衣食住行，或许所问与贷款完全不相关……此时此刻，贷款申请人给出的答案已经不再重要——答案可能是谎言、材料也可能会造假；重要的却是贷款申请人面对询问时一个不经意的眼神，一次下意识的皱眉、或是连自己都意识不到的吞咽所反映出来的信息。

随着面审员问题的深入，贷款申请人在回答问题时，如果出现了违反之前的回答习惯（例如眼睛从直视屏幕转为眼睛往上瞟或往脚下看），或是较为夸张的表情，系统则会为其标记一次异常。

面审结束后，平安银行AI系统会根据记录的异常次数、等级进行一个综合评估反馈给面审员。如果贷款申请人微表情反应出的情绪、心理变化较大，系统就会提醒面审员，贷款有一定风险，要做更多调查。

金融是众多行业中对安全性要求最高的场景，没有之一。现实中，金融贷款的不良率高达10%以上，其中的风险主要是来自花样百出、难以预防的“骗贷”行为。

说起AI“读心术”项目的起源，平安科技AI智能认知产品部总经理宋晨介绍，平安集团的金融属性决定其任何一项服务都必须符合最高级别的安全标准。可传统业务中，安全性的提高势必会大大降低便捷性。任何一项信贷业务需要十天半个月的审批周期，再好的金融产品，市场竞争力也会大打折扣。

按照监管要求，金融业务须在视频监控下完成。2016年起，平安便萌生起对人脸识别、声纹识别、微表情分析、OCR识别（光学字符，一般用于证照识别）与鉴伪等AI技术的研究，寻求金融服务安全性与便捷性之间的平衡。

“相面术”

早在1966年，美国学者保罗·埃克曼就开始专项研究。所谓“微表情”，是指人类在试图隐藏某种情感时无意识做出的、短暂的面部表情。它从人类本能出发，不受思想的控制，再能“装”的人，遇到有效刺激之后的第一瞬间也会出现微表情，“装”只能出现在微表情之后。真相就写在脸上，只不过微表情持续时间大部分仅为1/25秒至1/5秒，通常当事人和观察者都很难察觉。

在宋晨看来，人工智能不同于系统编程，后者是编程即可交付使用，前者却是一个不断自主学习、自主提升的循环过程。几年前，国内对于微表情的研究只是刚刚起步。

与其他生物识别技术的研发相比，人工智能要做到“知人知面知心”，门槛更高。技术难点主要体现在三方面：数据收集，必须是动态的视频数据；肌肉单元很难做标注，每个人对表情的定义都不相同，“微笑”“难过”等标准难以判定；人类通过脑力认知世界、探索情感，而AI则依靠算力接近“智能”。