人臉識別是AI行業的一個重要領域，這兩年備受各方關注，人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物特征識別技術，主要包括4個步驟,分別為：人臉檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
其中，人臉識別線下應用流程主要分成三個步驟：數據采集、數據應用和效果反饋。
人臉識別運用到收銀系統后，消費者可以通過人臉識別刷臉支付,刷臉支付能解除手機沒電或無法使用手機的情況下的尷尬，便利了日常生活，一定程度上擺脫了對手機的依賴。本文將談談人臉識別支付在索米客便利店的應用。
1、智慧收銀 優化購物體驗
隨著互聯網、智慧收銀、人臉識別等技術的不斷發展，新零售行業發展的趨勢備受關注，未來將朝著更加智能和數字化的方向發展。零售的本質始終是效率。
索米客便利店引入了支付寶人臉識別技術來提高整體運營水平，該支付方式的亮點在于顧客可以通過人臉識別購物，省去收銀的時間和人手。
支付寶人臉支付引入后，用戶平均可以節省50%的等待時間，有效緩解了高峰時段結賬排隊現象。每次減少兩三分鐘的等待，這是極大的體驗提升。
除此之外，一臺刷臉機相當于1.5個收銀柜臺，按早晚班計算，可減少3個收銀員。刷臉支付，省去了顧客拿出手機掃碼或者投幣的傳統步驟，購物流程更簡潔，購物體驗更好。
2、大數據管理 實現精準獲客
在傳統零售門店，連鎖門店管理會員需要進行會員注冊錄入，會員錄入速度慢、管理過程繁瑣，不管是預存還是支付，店員都要時常與會員互動，告知上新或優惠。
在會員管理方面，索米客新零售引入會員數據庫對比，在獲得會員允許下，采集面部信息合成數據對比庫，會員開口前，已知稱呼、等級、余額、積分等。根據會員已有卡券、近期消費、平均消費水平結合門店活動，推薦個性商品，介紹特色優惠。
根據會員的消費記錄而得到準確、可靠的用戶畫像，便能清晰地掌握現有和潛在的顧客特征，根據這些特征可以為需求不同的用戶實現個性化推薦，如優惠券、打折信息的推送或差別商品的推薦。
結語
未來，隨著技術和行業的變化和升級，人臉識別技術能夠為智能零售終端擴展識別的能力，是智能機具集成不可或缺的一部分。根據顧客的平時購物數據分析，推薦給顧客所需物品的折扣信息。
新零售的未來離不開智能化，而以人臉識別為代表的智能互聯、物聯網技術則能夠成為零售商家掌握消費者核心需求的第一抓手。
由數據驅動的新零售時代撲面而來，面臨零售場所和消費觀念的轉變，傳統零售體或將整合重組為由實體門店、電子商務、大數據云平臺、移動互聯網和人工智能構成的、上線下融合發展的新型市場主體，或許那時，再渺小的個體、再個性的需求都能夠被滿足。 
