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消费者不费吹灰之力寻求可靠并具有个性化的日常生活导航方式。这就是趋势行为生物识别认证的来源。银行已经多年使用这一技术，为客户的在线交易提供有保证的认证。通过将其与机器学习相结合，可在各个行业中使用它来创建客户的多维概况，以改善客户关系。

行为生物识别技术和机器学习如何工作?

行为生物特征认证以及地理位置工具以及机器学习已成为验证消费者身份的新技术。行为生物识别技术使用无声认证分析，该分析涉及检查行为模式，例如他们如何握住智能设备，如何走路和握住智能手机，如何使用平板电脑等，以安全地认证每个消费者。

通过利用每天周围的信号和传感器，可以收集包括不同行为的数据。这些信号，传感器和网络包括Wi-Fi网络、蓝牙设备等。收集到的数据可以与消费者行为模式进行实时比较，因此可以在确保最终用户体验的同时对每个消费者进行安全认证。

尽管人工智能类似于呼吸，但是不能否认对提高数据安全性的需求。静默身份验证或行为生物识别技术不仅是与客户进行安全交易，而且还可以改善客户关系的好方法。这里介绍了不同行业如何使用它。

电子商务

电子商务是通过使用行为生物识别技术和机器学习进行静默身份验证以改善用户体验并建立长期客户关系而从中受益最大的行业。这种身份验证方法可以实时识别消费者，从而帮助零售商满足不断变化的需求。它最适合通过自动机器(如机器人和无人机)进行交付，在这种机器上，消费者可以在自己的位置快速，正确地接收订购的商品，而不必大惊小怪。

在注册或购买时，可以很容易地注册相同的应用程序。它适用于在日常生活中寻求新技术产品的人。如今，消费者寻找的站点可以提供出色的交付服务，并且行为生物识别技术和机器学习的正确融合是满足他们需求的方式。

政府

政府可以从这种机器学习和静默身份验证的混合中受益最大。由于它具有许多管理程序，例如通过智能设备进行税收申报，因此这种身份验证方法在数字和物理意义上为政府机构带来了突破性的安全性。各国国防部门正在推动智能设备识别项目，这些项目将重新定义个人的验证过程。通过将风险评分等人工智能算法与智能设备硬件结合使用，可以将诸如手指的压力，手腕的拉力等因素用于用户验证。

行为生物特征识别技术可以在设备使用过程中进行连续的识别和验证，因为每个客户的唯一配置文件都会被创建。随着时间的流逝，机器开始学习行为，并变得更加精确和安全，从而开始更好地了解每个客户端的用户行为。

静默身份验证和人工智能是零售世界的未来，更重要的是，它们有可能在改善客户关系的同时革新消费者体验。此外，该技术将在两年之内整合到大多数商用智能设备中，这将使这条道路更加轻松。
 

该领域的研究并不少见，比如 2009 年斯坦福大学的模拟突触方法  NeuroGrid；2015 年欧盟资助的 BrainScaleS 项目；曼彻斯特大学的 SpiNNaker 神经网络体系结构超级计算机等等。

神经形态计算的未来

许多专家认为，商业应用将在未来三到五年内真正到来，而这也仅仅是个开始。

2019 年，三星宣布将其神经形态处理单元（NPU）部门的规模扩大 10 倍，原本的 200 名员工将增加到 2030 年的 2000 名员工。原因在于，三星预计到 2023 年，神经形态芯片市场的年增长率将达到 52%。

神经形态领域的下一个挑战将是如何定义标准工作负载和基准测试方法。当前，3DMark 和 SPECint 等基准应用发挥着关键作用，但正如 2019 年 9 月《自然-机器智能》杂志所讨论的那样，尽管英特尔实验室提出了一种称为 SpikeMark 的尖峰神经形态系统的建议，但神经形态领域还是缺少这样的基准。

神经形态计算仍处于研发阶段，如今该领域几乎没有任何商业产品。但越来越明显的是，某些应用非常适合神经形态计算，神经形态处理器将更快、更省电。不过，CPU 和 GPU 计算并不会消失，神经形态计算只会出现在其左右，扮演更好、更快、更有效的处理角色，这将是我们从未见过的。

（编辑：烟台站长网）

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