《论语·颜渊》中提到，“夫达也者，质直而好义，察言而观色，虑以下人”。
自古以来，智者都可通过旁人的微妙表情去揣摩其心思、看穿其想法，从而审时度势，更好地与人交流沟通。
科技指数进阶的今天，这种能力已经不再是人类的专利，机器也被赋予这种能力，而且比人类“识别”得更加高效及准确。
平安科技就是该技术的赋能者与革新者。
微表情识别相较于人脸识别、虹膜识别等生物识别技术较为新颖。它主要通过深度学习、大数据分析等技术将AI能力赋予机器，从而去捕捉人们在微秒瞬间发生的细微面部变化。
据悉，在与北京大学等高等学府密切合作的背景下，如今平安科技的微表情风控模型已逐步完善，目前相关应用已经有效预警了上万例可能存在风险的欺诈或诱骗案例，为客户成功防范了数千万元的资金风险。
“以信贷行业为例，目前业界贷款的不良率高达10%以上，金融风险主要存在‘骗贷’行为。”在记者询问为何要开发这个系统时，平安科技微表情工作室主任张国辉不假思索地说。
通过查阅公开资料，雷锋网获悉，在表面光明的金融圈，庞大的黑色产业‘骗贷’正在疯狂滋生。在此情形下，多数中小型金融机构左右为难。如果批放大额贷款，可能会存在骗贷可能；如果不放贷，在竞争白热化的线上借贷中又优势全无。
“微表情识别技术的上线很大程度可以解决这些问题。”张国辉告诉雷锋网，人脸的表情由几百条细微的小肌肉控制，比如眼角肌肉的生物反应等。即便是骗贷者，他的表情也很难做到完全自主控制，非常细微的表情变化也许人类看不出，但机器完全可以。
基于此，当涉及大额的贷款申请时，金融机构在批放贷款之前都会让面审员与用户进行一个十到十五分钟的问答。起初会核对用户的基本信息，在用户回答的过程中，平安科技会为用户进行一个微表情的侧写，记录一个用户回答问题的习惯。
随着面审员问题的深入，用户在回答之后地问题时，如果出现了违反他之前的回答习惯（例如眼睛从直视屏幕转为眼睛往上瞟或往脚下看），系统则会为其标记一个异常，当整个面审环节结束后，系统会根据之前记录的异常次数、等级进行一个综合评估反馈给面审员。
如果前后差距过大，就意味着从基础问题到追问环节，此人的情绪、心理变化较大，如此就可提醒面审员此人有一定风险，要做更多地调查，以更好地降低风险。
从这来看，该技术的全面应用能够给人们提供一些非常关键的信息，从而降低人们“犯错”的概率。其实，在此之前，已经有一些国内外厂商发布相关产品，但落地应用效果都不尽如人意。
据工作室资深微反应研究员周浩分析，与其他生物识别技术的研发相比，该技术的研发门槛较高，技术难点主要体现在三个方面：
数据收集，这里的数据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；
微表情识别必须在五分之一秒内抓取到情绪变化，也就是要做到一秒钟处理五帧以上画面，让数据做到实时。
从以上三大技术攻钻痼疾来谈，也许平安科技能够做好这件事。
平安集团深耕金融领域多年，目前已经累积了大量有效数据；另外，平安科技已与北京大学等高等学府合作，开设专门地实验室，邀请学生模拟正常、异常的表情数据，全面解读微表情。
雷锋网了解到，在大量有效数据的训练下，如今平安科技微表情识别技术可实现30余个AU（最小表情动作单元）及10种情绪的检测，其中AU的最高识别准确度可达98.1%，平均86.3%；情绪的最高识别准确度可达98.2%，平均92.1%，并且序列帧检测（将单帧图像中的时间跨度加入其中，来尝试分析一段时间内一个人的心理变化情况）也在不断地建设完善中。
值得一提的是，目前撒娇、无奈、烦躁3种情绪检测为平安科技独有；另外其还独创头部姿态（俯仰角、偏航角、横滚角）、眼球跟踪（向左看、向右看、眨眼频率）等检测。
“通过微表情去识别一个人的心理变化已经不是纸上谈兵，如今平安科技已经将该技术应用于多个实际场景中。”张国辉介绍说。
比如用于平安普惠O贷信贷审核，系统识别出贷款申请人员的情绪、AU，以辅助信审员判断审查过程中用户的情绪变化，并对这些数据进行深度学习，产出能就骗贷进行风险识别的模型；
比如用于稽核审查的智能稽核平台，系统可以辅助观察被访谈人在稽核审查过程的情绪变化，并利用积累的数据研究风险预警模型，就稽核中被访谈人的异常表现进行提示；
再比如还将应用于平安产险、寿险、养老险、健康险等理赔审核，产出能就骗保进行风险识别的模型。
张国辉透露，目前该技术作为非常重要的辅助工具，已经在集团内部使用了大概半年时间，业务员们反馈实际使用效果颇佳；但也需同时注意，任何一项技术都不能做到百分百准确，任何一项技术都是人类力不能及的有效延伸，微表情识别技术更多提供的是极具价值的‘参考信息’。
如果说该技术能够识别出人们的表情变化，但这一识别结果真的具备完全说服力吗？
雷锋网了解到，与普通人们发出的较为夸张或者平常的表情不同，微表情持续时间很短、动作幅度很小；另外，微表情是一种自发式的表情，在人试图掩盖内在情绪时产生, 既无法伪造也无法抑制。
如果通过肉眼去识别必须通过专业培训且准确率较低，但如果通过高层和低层视觉特征，自动识别微表情能力明显高于人类。
“微表情识别是目前最可靠的识别谎言的手段之一。”张国辉称，“未来该技术除了应用于金融领域，还将进一步向安防等领域渗透”。
比如应用于刑事审讯，很多犯人心理素质奇佳，普通审讯员难以发现破绽，而这就很有可能造成很多漏判、误判。而这些微弱的表情变化，机器可以看得出来，从而给审讯员以辅助信息，如果差别较大，可能会针对此深究下去，做进一步地调查。
而就此块市场，某业内人士曾透露说，安防‘公检法’领域对于微表情识别技术应用需求巨大，未来前景可期。
平安并不是一个“安分”的企业。
得益于多年来在多个领域的深耕细作，平安科技目前已经在应用场景、大数据、机器学习算法和专业人才队伍四个方面已经积累起了核心优势，所涉及的场景涵盖银行、证券、保险、医疗健康、安防、教育等100多个细分领域，以有效推进AI应用的全面蓬勃发展。
譬如将AI技术应用于全国研究生考试中，有效识别“枪手”的同时也能减轻教师压力；
譬如将AI技术应用于深圳宝安国际机场，以全面保障旅客安全；
再譬如将AI技术赋能海外，应用于南非首家数字银行，全方位保障金融安全。
如此等等，都是平安科技过去几年将AI技术赋能各行各业的有力见证。而此次，平安科技在此前寻人、识面的基础上还要攻克微表情技术，从而探究“人心”，而对这一技术的探索也将彰显平安科技在AI领域角力的奋斗决心及全面部署的恢宏战略。
九年前的美国，当美剧《lie to me》里的主人公卡尔.莱特曼通过心理学和微表情戳穿一个个谎言，破案能力神乎其技，让观众哑口称奇。
九年后的今天，电视剧中的高能已在现实中上演，在平安科技微表情识别的“注视”下，每个人都有可能成为卡尔.莱特曼。
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嘉嘉