В последнее время в Китае возросла популярность платежей с использованием технологии распознавания лиц. В результате был выявлен ряд проблем: отсутствие безопасности, неполная обратная связь и искаженные ментальные модели.
Китай является мировым лидером по внедрению инновационных способов оплаты. Сегодня большинство китайцев используют для совершения платежей мобильные телефоны. Многие люди вообще не носят с собой кошельки.
Приложения для мобильных платежей, такие как Alipay от Alibaba и WeChat Pay от Tencent, обошли наличные и кредитные карты и стали доминирующими формами оплаты. Теперь же в Китае стремительно набирают популярность платежи с использованием технологии распознавания лиц (Facial-Recognition Payment, далее — FRP).
Чтобы использовать FRP, пользователи должны сначала зарегистрировать свое лицо и загрузить реквизиты банковской карты в мобильное приложение. После этого они могут совершать платежи, просто взглянув в камеру, размещенную на кассе.
FRP стал популярным методом оплаты, который применяется в основном в небольших магазинах, торговых автоматах и супермаркетах. По оценкам iiMedia Research, в 2021 году его использовали более 495 миллионов китайцев — это примерно треть населения Китая. Интересно, что китайцы называют распознавание лиц "считыванием", по аналогии с физическими картами.
Мы провели исследование FRP в Пекине в 2019 году, когда эта технология была относительно новой. В ходе этого исследования мы обнаружили, что, хотя такой способ расчета является удобным, его довольно трудно освоить новым пользователям.
С момента нашего последнего исследования мир охватила пандемия COVID-19, которая принесла с собой требование об обязательном использовании масок в общественных местах. Мы решили выяснить, стал ли этот способ оплаты более совершенным (теперь, когда технология проверена временем) и изменила ли пандемия отношение людей к нему.
В целом, мы пришли к следующим выводам:
- Пользователи предпочитают скорость и удобство FRP, но обеспокоены вопросами безопасности.
- Вероятность того, что люди примут новую систему возрастает, когда они понимают, как она работает.
- Из-за непоследовательных взаимодействий пользователи могут чувствовать себя неуверенно.
- Быстрые взаимодействия иногда могут казаться подозрительными.
- Адаптация к аналогичным системам может повлиять на то, как пользователи воспринимают проблемы юзабилити.
Методология
Наше исследование проводилось в Пекине, в нем приняли участие 6 человек в возрасте от 22 до 48 лет. Трое участников ранее уже оплачивали покупки с помощью технологии распознавания лиц: FRP составляла около 10-15% от общего числа их мобильных транзакций. Остальные трое были новичками в этой области.
Сначала мы провели 5-10-минутный опрос каждого участника, чтобы узнать об их платежных привычках и опыте использования FRP. Также мы попросили их нарисовать и описать свои ментальные модели технологии FRP и изобразить, как, по их мнению, она работает.
После интервью участникам было предложено воспользоваться FRP в двух местах: Burger King (ресторан быстрого питания с терминалами самозаказа с поддержкой FRP) и Tous Les Jours (пекарня с автоматами FRP на кассе). И там, и там автоматы FRP функционировали на базе платежной системы Alipay.
Участникам было предложено размышлять вслух на протяжении всего процесса совершения покупок и особенно во время оплаты. По окончании периода наблюдения проводилось еще одно 15-минутное интервью. Участники описывали свой опыт, обсуждали плюсы и минусы FRP, рассказывали о том, как, по их мнению, маски влияют на FRP, и при необходимости корректировали составленные ранее ментальные модели.
Как работает FRP
В Burger King в Пекине терминал самообслуживания, установленный у входа в магазин, позволял пользователю выбрать нужные опции и оплатить заказ либо путем сканирования QR-кода, либо с помощью технологии распознавания лиц. Участник исследования, выбравший FRP, смог расплатиться менее чем за 10 секунд.
Как для новых, так и для существующих пользователей процесс оплаты с помощью технологии распознавания лиц состоял из 3 основных этапов:
- Запуск: Нажать кнопку "Оплатить с помощью технологии распознавания лиц" при оформлении заказа, чтобы запустить процесс оплаты.
- Валидация: Пользователь должен был повернуться лицом к камере и замереть. Некоторые пользователи также должны были ввести свой номер мобильного телефона целиком или его последние четыре цифры, чтобы пройти вторичную аутентификацию.
- Подтверждение платежа: На экране появлялась кнопка с надписью "Подтвердить" или "Разрешить и подтвердить" (для новых пользователей). После того как пользователь нажимал на эту кнопку, процесс оплаты был завершен. В целом, он занимал около 10-30 секунд, в зависимости от того, приходилось пользователю вводить свой номер для дополнительной проверки или нет.
Автоматы также поддерживали оплату с помощью QR-кода. Чтобы воспользоваться этим дополнительным методом, пользователи должны были выбрать опцию оплаты по QR-коду, а затем отсканировать представленный QR-код с помощью соответствующего приложения для мобильных платежей на своем телефоне (например, AliPay, если автомат поддерживал AliPay).
Пользователи все еще относятся к FRP с подозрением
Несмотря на то, что FRP существует в Китае давно, некоторые новые пользователи все еще сомневались в том, насколько безопасен этот способ оплаты. Они говорили, что предпочли бы использовать его для совершения недорогих покупок, чтобы избежать более существенных потерь.
Отчасти это недоверие было связано с тем, что люди не имели четкого представления о том, как работает технология и насколько высока вероятность того, что она правильно распознает их лицо. Почти все ментальные модели, нарисованные нашими участниками, предполагали, что FRP-автомат сравнивает снимки, сделанные камерой, с ранее загруженными фотографиями лица.
Таким образом, подразумевалось, что задача не может быть выполнена успешно, если лицо видно не полностью. Однако в действительности распознавание лиц основано на распознавании признаков, которое работает эффективно, даже если лицо частично скрыто.
Например, FRP-автоматы Alipay и WeChat были способны распознавать лица пользователей в масках. Но в нашем исследовании все новые и один существующий пользователь проигнорировали надпись на экране, которая гласила, что маски можно не снимать, и все равно сняли их перед распознаванием лица.
Когда им сообщили об этой функции, они забеспокоились и даже стали подозрительными. Один из участников сказал: "Если технология может распознать мое лицо, даже когда я в маске, то на что именно она опирается? Это действительно жутковато".
Жаль, что продвинутое распознавание, для которого даже маска не является помехой, вызывает дополнительные подозрения. Однако это вполне объяснимо, пока у пользователей имеются слабые или ошибочные ментальные модели, которые не позволяют им адекватно оценивать такие технологические достижения.
Чтобы новые пользователи чувствовали себя комфортно при использовании FRP, компании могли бы предоставить дополнительные (не слишком технические) сведения о распознавании лиц, о том, насколько безопасен этот способ оплаты, и объяснить, что маски не являются для него помехой.
В рекламе краткое пояснение "Мы можем без труда узнать вас, даже в маске", как в примере Alipay выше, могло бы сопровождаться QR-кодом со ссылкой на подробное пояснение. Эта информация развеяла бы опасения все еще сомневающихся пользователей.
Валидация кажется небезопасной
После того как лицо было распознано, автомат предложил некоторым пользователям ввести свой номер мобильного телефона: “Пожалуйста, введите 11-значный номер мобильного телефона, привязанный к Alipay” или “Пожалуйста, введите последние 4 цифры номера мобильного телефона, привязанного к Alipay”.
На сайте Alipay есть разъяснение, согласно которому необходимость применения метода вторичной аутентификации зависит от двух факторов: насколько хорошо удалось распознать лицо, а также использовал ли ранее человек терминалы FRP в соответствующей точке.
Если лицо было затемнено либо размыто, или если это было первое посещение пользователем конкретного магазина с поддержкой FRP, существовала высокая вероятность того, что потребуется дополнительная проверка.
Номер мобильного телефона — ненадежный метод вторичной аутентификации
В ходе нашего исследования все три участника, которых просили ввести номер мобильного телефона, выразили обеспокоенность относительно безопасности такого подхода. Один из участников сказал: "Если кто-то похож на меня и знает мой номер, сможет ли он расплатиться с моего счета?".
Пользователи считали, что по сравнению с другими биометрическими характеристиками их лицам не хватает "уникальности". Они предполагали, что номер телефона нужен в качестве метода вторичной аутентификации в тех случаях, когда распознавание лица не сработало, поэтому необходим более надежный пароль, ведь их номера мобильных телефонов, очевидно, известны многим (друзья, коллеги, банковские служащие, курьеры и т.д.).
Два участника сказали, что они предпочли бы завершить проверку, получив на свой телефон код подтверждения, но такое решение прервало бы опыт взаимодействия с FRP-терминалом и значительно увеличило время оплаты.
Один из альтернативных методов, который способен обеспечить баланс между простотой использования и воспринимаемой безопасностью FRP — специальный FRP-пароль. После первого использования FRP пользователи могут установить в мобильных приложениях пароль, который позволит им пройти аутентификацию при последующей оплате.
Непоследовательное использование вторичной аутентификации
Мы обнаружили, что даже опытные участники не могли понять логику, лежащую в основе вторичной аутентификации, но ожидали, что каждый раз процесс будет идентичным, и становились подозрительными, когда это было не так.
Один из пользователей упомянул в ходе предварительного интервью, что он часто использовал FRP вместе с другом в торговых автоматах на станциях метро. Он отметил, что его друг никогда не вводил свой номер телефона, в то время как ему приходилось делать это каждый раз.
Но в рамках нашего исследования номер не понадобился, из-за чего он забеспокоился. Поскольку в прошлом его всегда просили пройти вторичную аутентификацию, этот шаг был частью его ментальной модели FRP. Отсутствие такого шага заставило участника усомниться в том, что платеж был завершен: "Это правда, быстро, но не слишком ли быстро?".
Единообразие и последовательность играют в UX ключевую роль. Всякий раз, когда нам приходиться отойти от них из соображений безопасности, компании должны предоставить объяснение, которое поможет пользователям понять причины такого несоответствия. В противном случае люди неизбежно начнут придумывать собственные истории, чтобы объяснить, почему все работает то так, то иначе, что породит суеверия, основанные на ошибочных или неполных ментальных моделях.
Например, если пользователю необходимо пройти вторичную аутентификацию, добавьте в интерфейс соответствующее разъяснение “Вам необходимо пройти этот шаг, потому что вы впервые в магазине” или “потому что ваше лицо частично закрыто”.
Отсутствие платежной информации на странице подтверждения
После того как пользователи прошли аутентификацию, на последнем этапе они должны были подтвердить свой платеж, нажав кнопку на экране FRP-терминала.
На странице подтверждения не было никакой информации. Некоторые участники жаловались на то, что им трудно понять, сколько они платят. Даже если продавец озвучивал цену, ее можно было легко не услышать из-за маски и посторонних шумов (пользователи не могли получить чек, если не расплачивались на кассе).
Кроме того, они не знали, с какой банковской карты или счета будет списана сумма. Один из участников хотел использовать свой баланс Alipay для FRP, но в терминале невозможно было выбрать другую опцию. Он сказал, что готов продолжать пользоваться FRP только в том случае, если сможет распоряжаться своими средствами в полной мере.
Как и в случае с онлайн-платежами, страница подтверждения FRP должна содержать всю необходимую информацию, включая точную сумму и счет, который используется для оплаты. Сообщить людям, сколько им придется заплатить, — наглядный пример применения первой эвристики юзабилити: видимость состояния системы.
Отсутствие максимальной суммы платежа
Хотя новые пользователи были приятно удивлены скоростью и удобством этого метода оплаты, они беспокоились о том, насколько он безопасен и насколько высока вероятность мошеннических действий. Все они хотели узнать, сколько денег можно снять с их счетов с помощью FRP. Одна участница даже сказала, что поищет эту информацию в мобильном приложении или обратится в службу поддержки Alipay.
На официальном сайте Alipay указано, что максимальная сумма оплаты через FRP составляет 1 000 юаней (около 150 долларов США), но эта информация не была доступна в процессе оплаты, и ее невозможно было быстро найти в приложении.
Лимит должен отображаться на экране подтверждения платежа для новых пользователей. Кроме того, возможность самостоятельно устанавливать максимальную сумму платежа в приложении FRP повысила бы доверие пользователей к этому способу оплаты.
Что изменилось по сравнению с 2019 годом？
Взаимодействия и интерфейс не претерпели значительных изменений
Многие проблемы, выявленные в 2019 году, по-прежнему актуальны: интерфейс FRP не отображает сумму оплаты, максимальный лимит платежа и счет, с которого поступили деньги. Единственное позитивное изменение — кнопка "Разрешить и подтвердить" для новых пользователей, нажав на которую они дают согласие на получение соответствующей услуги.
Когда UX-скептики узнают о выявленных проблемах юзабилити в новых дизайнах или технологиях, они зачастую говорят: "Пользователи скоро разберутся в этом". И да, пользователи иногда действительно сами понимают, как работает новая технология, если она спроектирована таким образом, чтобы помочь им построить достоверную ментальную модель.
К сожалению, как показало наше новое исследование, старые проблемы могут сохраняться годами. Это наиболее вероятно, когда технология кажется пользователям загадочной, что препятствует формированию правильной ментальной модели.
Технология распознавания лиц широко распространена в Китае
В последние годы распознавание лиц получило широкое распространение в Китае благодаря как развитию технологий, так и COVID-19.
Например, в настоящее время многие жилые дома оснащены устройствами распознавания лиц. После однократной регистрации жильцы могут свободно входить в здание без ключа. Об этом рассказали несколько участников нашего исследования. Такие устройства гораздо менее точны и иногда не справляются с задачей, если человек надел шляпу, маску или отрастил челку, закрывающую лицо.
Это несоответствие между мощными и маломощными системами распознавания лиц вполне могло поспособствовать возникновению проблем юзабилити, которые мы наблюдали у высокотехнологичных FRP-систем. К сожалению, в реальном мире мы не можем избежать инфраструктурных проблем, когда старые системы все еще функционируют, а новые — только внедряются.
Бремя заботы о юзабилити ложится на разработчиков новой технологии. Они должны признать, что ментальные модели пользователей будут основаны на опыте работы с прежними системами, и создать подсказки и другие элементы, которые упростят взаимодействие.
Кроме того, в Китае люди должны иметь зеленый "код здоровья", чтобы путешествовать без ограничений. В Пекине единственный способ получить этот код — зарегистрироваться с помощью системы распознавания лиц в правительственном приложении на WeChat. Это означает, что каждый житель Пекина имеет опыт работы с указанной технологией, по крайней мере, через свой телефон.
Более того, многие другие реальные взаимодействия, такие как регистрация в гостиницах и больницах, вход на территорию университетского кампуса и выход с нее, запросы на выплату социальных пособий, также связаны с применением технологии распознавания лиц.
Таким образом, несмотря на сохраняющиеся проблемы юзабилити, китайцы сегодня более благосклонны к этому методу аутентификации, чем в 2019 году, поскольку научились использовать FRP в разных обстоятельствах.
Выводы
Пользователи признают, что FRP — это быстро и удобно. Процесс занимает около 10 секунд, и, в отличие от оплаты по QR-коду или через Apple Pay / Google Pay, вам не нужно возиться с телефоном, чтобы завершить платеж. Это особенно удобно, когда руки покупателей заняты или когда человек забыл телефон дома.
Больше всего пользователей беспокоит безопасность: они опасаются, что ошибка при распознавании лица приведет к неправомерным списаниям средств.
Уроки, которые мы извлекли, применимы к любым новым продуктам, нацеленным на изменение существующих привычек пользователей. Особенно если речь идет о таких деликатных сферах, как финансы:
- Осознайте разрыв между ментальными моделями инженеров, дизайнеров и пользователей. Инженеры и дизайнеры, благодаря своему богатому опыту работы с продуктами, имеют иные ментальные модели, чем пользователи. Неправильная ментальная модель негативно сказывается на доверии пользователя к продукту или технологии.
- Информируйте пользователей о том, как работает система. Когда люди сталкиваются с неизвестным, их первой реакцией всегда является беспокойство и страх. Поэтому помогите пользователям понять, как работает технология.
- Позаботьтесь о том, чтобы все взаимодействия были последовательными и единообразными. Люди строят свои ментальные модели на основе предыдущего опыта работы с продуктом. Если взаимодействия все время меняются, и при этом вы не информируете пользователей о причинах таких расхождений, они могут утратить доверие или даже отказаться от продукта.
- Предоставьте пользователям возможность контролировать ситуацию и сделайте процесс прозрачным. Иногда стоит добавить дополнительные шаги, чтобы люди чувствовали, что они контролируют ситуацию. Это касается таких важных взаимодействий, как совершение покупок. В случае с FRP отсутствие контроля над источником платежа и информации о сумме оплаты сбивало пользователей с толку и беспокоило их.
Кейс FRP является отличным примером компромисса между страхом и удобством: широкое распространение технологий распознавания лиц в Китае, а также удобство этого метода оплаты побудили множество людей пользоваться им, несмотря на серьезные сомнения в его безопасности.
