互聯網金融自2013年發軔，主要分為兩種類型：一是網絡信貸，如P2P模式、眾籌模式等；另一類則是基于互聯網支付的網絡金融銷售，如貨幣基金、余額寶等。

但貫穿這兩者一個的一個關鍵要素，是大數據和互聯網支付。有行業研究者認為，互聯網金融的核心要素是互聯網支付。

縱觀來看，互聯網支付行業的發展經歷了三個階段：

第一階段：網關支付模式。

即第三方支付機構以中介的形式分別連接到商家和銀行，幫助商家和消費者在網絡交易支付過程中跳轉到各家銀行的網絡系統接口。在該模式下，支付機構只是提供了商戶到銀行的通道，相當于資金的搬運工，其自身業務的附加值和增值空間非常小，收入來源主要是和銀行的二次利潤分配。

劉華鵬老師在清華大學為南寧市企業家講授互聯網+思維創新

第二階段：賬戶支付模式。

即建立支付平臺，商戶和消費者賬戶注冊后，通過支付平臺完成支付。在該模式下，第三方支付平臺處于交易流程中資金和信息的重要停留節點，除提供支付服務外，第三方支付機構開始提供增值服務，例如繳費、還款、轉賬、授信等。

第三階段：全方位支付服務。

即支付機構不斷融合線上和線下支付手段，拓展支付應用場景，為市場提供全方位的支付服務。例如匯付天下打通了互聯網支付、POS 機收單、移動支付等各種遠程和近程支付通道；微信支付打通了購物、娛樂、民生支付等絕大部分的應用場景，同時正在積極拓展線下的 POS 支付、條碼支付等。

互聯網用戶不斷增長的一站式服務需求，刺激了第三方支付機構“通吃”支付服務和金融服務，如同“鯰魚”般擠入長期以來由國企壟斷、相對封閉的金融領域。支付寶、財付通等不斷拓展支付服務應用場景，并向銀行專營的金融增值服務延伸；匯付天下將公司定位于（企業）金融支付專家；快錢定位于專業化的金融服務提供商。這些機構表面上提供支付服務，實際上是提供企業信息整合服務，提供企業信息流和資金流管理問題的解決方案。

根據Analysys易觀智庫 《中國非金融支付機構市場季度監測報告2015年第1季度》數據顯示，2015年第1季度，中國非金融支付機構各類支付業務的總體交易規模達10.44萬億元人民幣，環比增長率為5.91%。

在“互聯網+”的風口下，場景支付方式變得越來越豐富。隨著生物識別技術的蓬勃發展，包括指紋、掌紋、聲紋、人臉四種生物特征、以及筆跡、鍵盤敲擊等都成為了互聯網新的支付趨勢。從指紋支付到臉部識別，未來的支付形態將異彩紛呈。歡迎各位腦洞大開，暢想未來。

現在，IP姐將帶領各位一睹“互聯網+支付”給日常生活帶來的諸多酷炫體驗。

微信指紋支付

自從今年6月8日，蘋果公司推出iPhone指紋支付驗證功能之后，指紋掃描模塊逐漸成為各大手機追捧的熱寵。微信6.2版本順勢推出了“指紋支付”功能，配合優化之后的收款二維碼，線下支付成為極其便捷。忘記支付密碼也不妨礙你轉賬、發紅包和AA收款。

微信團隊認為，之前微信支付扣款流程是驗證6位支付密碼付款，流程足夠簡潔，但仍存在用戶忘記密碼的情況，數字密碼也容易被身邊人窺視。“指紋支付”具有唯一性、隨身性、終身不變的特點，不僅能更進一步簡化流程，并能提高支付的安全系數。

今年8月8日，微信支付團隊更發起“無現金日”活動，號召網友一起使用移動支付、刷卡等支付方式做公益，包括騰訊公益，微眾銀行、中信銀行、民生銀行等10大銀行，真功夫、7-11、家樂福、友寶、萬寧等11個行業的8萬家商戶參與到活動中。

除了紅包和轉賬，微信支付在民生消費等諸多場景都接入了“無現金，更快捷”的微信支付。如商超、連鎖零售行業、便利店、旅游景點、醫院、停車場、餐飲等行業都已加入微信支付“智慧生活“的行列，現在線下門店接入總數已超過15萬。

虹膜支付

用戶看一眼手機就可以支付鑒權，這在以前IP姐是想都不敢想。據說這項技術比指紋支付安全一萬倍。這個技術在IDF展出，意味著虹膜識別技術正在走向消費者，有望在今年爆發。

有行業人士認為，虹膜識別相對指紋識別更加安全，指紋識別的錯誤率是1：10萬，而虹膜識別的錯誤率則是1：1億，比指紋識別安全成千上萬倍。另外，虹膜的復雜與穩定的結構更加難以被改變，不會受外界因素所干擾。

虹膜識別技術目前主要應用在專業領域，面向于銀行、政府、機場以及軍方等對安全要求極高的機構。在國外某些銀行中，已經啟用虹膜識別系統，作為客戶認證依據，甚至能夠實現ATM機無卡取款交易。另外，在軍隊軍械庫、國際機場安檢、醫院嬰兒房安全管理以及大學校園的安防系統都能看到虹膜識別使用情景。

優圖人臉識別支付

優圖人臉技術的識別達到99.5%以上的準確率。在實際應用場景中也已經成熟并技術落地，即將在微眾銀行、財付通等相關產品中外發。

人臉檢測是眾多人臉技術的一個基礎，基于它可以實現性別識別，表情識別，人臉識別等技術，在這些技術之上，可以設計出各種各樣的產品形態，如圈人、人像管理、美容等，優圖人臉識別技術在財付通等產品上的應用，更是互聯網支付的一個典型例子。

騰訊人臉識別算是步伐較快的，其人臉識別已經應用在理財通的下一個平臺型產品“微證券”上。

騰訊走得快其實不難理解，作為穩坐社交第一把椅子的騰訊坐擁中國記憶活躍用戶，在獲客與產品營銷上具有絕對優勢;如果真的授信，騰訊要在這這幾億用戶產生的數據中，將強金融相關性數據、弱金融相關性數據、無效數據區分并提取出與借貸模型有關的數據，必定也是一項龐大的工程。