人脸识别是AI行业的一个重要领域，这两年备受各方关注，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物特征识别技术，主要包括4个步骤,分别为：人脸检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
其中，人脸识别线下应用流程主要分成三个步骤：数据采集、数据应用和效果反馈。
人脸识别运用到收银系统后，消费者可以通过人脸识别刷脸支付,刷脸支付能解除手机没电或无法使用手机的情况下的尴尬，便利了日常生活，一定程度上摆脱了对手机的依赖。本文将谈谈人脸识别支付在索米客便利店的应用。
1、智慧收银 优化购物体验
随着互联网、智慧收银、人脸识别等技术的不断发展，新零售行业发展的趋势备受关注，未来将朝着更加智能和数字化的方向发展。零售的本质始终是效率。
索米客便利店引入了支付宝人脸识别技术来提高整体运营水平，该支付方式的亮点在于顾客可以通过人脸识别购物，省去收银的时间和人手。
支付宝人脸支付引入后，用户平均可以节省50%的等待时间，有效缓解了高峰时段结账排队现象。每次减少两三分钟的等待，这是极大的体验提升。
除此之外，一台刷脸机相当于1.5个收银柜台，按早晚班计算，可减少3个收银员。刷脸支付，省去了顾客拿出手机扫码或者投币的传统步骤，购物流程更简洁，购物体验更好。
2、大数据管理 实现精准获客
在传统零售门店，连锁门店管理会员需要进行会员注册录入，会员录入速度慢、管理过程繁琐，不管是预存还是支付，店员都要时常与会员互动，告知上新或优惠。
在会员管理方面，索米客新零售引入会员数据库对比，在获得会员允许下，采集面部信息合成数据对比库，会员开口前，已知称呼、等级、余额、积分等。根据会员已有卡券、近期消费、平均消费水平结合门店活动，推荐个性商品，介绍特色优惠。
根据会员的消费记录而得到准确、可靠的用户画像，便能清晰地掌握现有和潜在的顾客特征，根据这些特征可以为需求不同的用户实现个性化推荐，如优惠券、打折信息的推送或差别商品的推荐。
结语
未来，随着技术和行业的变化和升级，人脸识别技术能够为智能零售终端扩展识别的能力，是智能机具集成不可或缺的一部分。根据顾客的平时购物数据分析，推荐给顾客所需物品的折扣信息。
新零售的未来离不开智能化，而以人脸识别为代表的智能互联、物联网技术则能够成为零售商家掌握消费者核心需求的第一抓手。
由数据驱动的新零售时代扑面而来，面临零售场所和消费观念的转变，传统零售体或将整合重组为由实体门店、电子商务、大数据云平台、移动互联网和人工智能构成的、上线下融合发展的新型市场主体，或许那时，再渺小的个体、再个性的需求都能够被满足。 
