Apple Pay或?qū)⒖旖萁煌ㄍ卣怪零y行卡

近日，有消息稱蘋果正在努力簡化用戶的Apple Pay支付流程，消息根據(jù)iOS 12.3代碼中發(fā)現(xiàn)證據(jù)解釋表示，蘋果正在努力將Apple Pay Express Transit功能擴展到新銀行卡類型。

蘋果的Express Transit是Apple Pay的一項擴展功能，其僅限于“儲值卡”，最早出現(xiàn)在日本的suica卡，在國內(nèi)通常被稱作“快捷交通卡”。

聚合刷臉支付短期內(nèi)可能性不大

目前，刷臉支付盡管發(fā)展勢頭火熱，但仍然處于早期探索階段，而面對支付寶、微信等巨頭在刷臉支付領(lǐng)域的競爭，商家則面臨著“選擇”的問題。于是就會出現(xiàn)一個商家只支持一種刷臉支付，或者一個商家陳列多個刷臉支付設(shè)備的現(xiàn)象。

對此支付寶快消零售業(yè)務(wù)負責(zé)人鋒笙也表示，目前這是刷臉支付不可避免的發(fā)展歷程。二維碼早期也出現(xiàn)過這樣的現(xiàn)象，但是相對于二維碼而言，刷臉支付更加復(fù)雜，算法、通道和數(shù)據(jù)都不盡相同，因此短期內(nèi)出現(xiàn)聚合的可能性不大。畢竟目前刷臉之外，仍然可以自主選擇不同的二維碼支付方式。

史上最嚴銀行客戶信息核實工作開啟

近日，多家銀行集體發(fā)布公告稱將開展客戶個人信息核實工作，與以往不同的是，此次核實信息包括姓名、性別、國籍、職業(yè)、聯(lián)系電話、聯(lián)系地址（家庭地址或工作地址）、身份證件類型及號碼、證件有效期限。核實信息之多，可謂史上最嚴。

客戶在銀行新增開立I類戶，導(dǎo)致名下I類戶超過一個的，必須攜帶本人有效身份證件及相關(guān)賬戶資料到網(wǎng)點辦理降級或銷戶，只保留一個I類戶。廣發(fā)銀行要求客戶在5月17日前提交信息，否則將停止相關(guān)的金融服務(wù)。

騰訊2019Q1財報：金融科技大漲44%

2019年5月15日消息，騰訊公布2019年Q1財報，總收入達人民幣854.65億元，比二零一八年第一季增長16%。財報指出，商業(yè)支付及其他金融科技服務(wù)是推動業(yè)績增長的重要原因之一。

第一季度，騰訊金融科技及企業(yè)服務(wù)收入217.89億人民幣，同比增長44%，占總收入25.5%。但環(huán)比上季度，這一成績算持平，其中主要原因是備付金集中存管。從今年1月14日開始，支付機構(gòu)不再能從備付金獲得利息收入，導(dǎo)致騰訊金融科技及企業(yè)服務(wù)收入受到不利影響。

閃付雙免再出優(yōu)化措施

近日中國銀聯(lián)再次聯(lián)合商業(yè)針對閃付雙免服務(wù)進行了升級。

為充分保證持卡人對開通銀行卡閃付小額免密功能的知情權(quán)，中國銀聯(lián)聯(lián)合各商業(yè)銀行于近日完成在銀行官網(wǎng)、線下網(wǎng)點、手機銀行、微信、短信等渠道的新一輪告知工作，其中17家全國主要商業(yè)銀行和74家區(qū)域商業(yè)銀行已完成官網(wǎng)告知工作，17家全國主要商業(yè)銀行及132家區(qū)域銀行已實現(xiàn)對申卡人閃付雙免業(yè)務(wù)同步開通提示。

交通備付金新規(guī)6月執(zhí)行

日前，交通運輸部、人民銀行、銀保監(jiān)會等6部門聯(lián)合印發(fā)《交通運輸新業(yè)態(tài)用戶資金管理辦法（試行）》（下稱《辦法》），加強用戶押金（也稱保證金）、預(yù)付資金等管理，新規(guī)下月起執(zhí)行。

《辦法》提倡運營企業(yè)免收押金，如確有必要收取的，應(yīng)當(dāng)提供運營企業(yè)專用存款賬戶和用戶個人銀行結(jié)算賬戶兩種資金存管方式，供用戶選擇。同時《辦法》還鼓勵運營企業(yè)采用服務(wù)結(jié)束后直接收取費用的方式提供服務(wù)，不建議加入“車資預(yù)付”等充值操作。

深圳人行成立智慧反洗錢實驗室

5月16日，中國人民銀行深圳市中心支行黨委書記、行長邢毓靜表示，深圳將依托金融科技，探索反洗錢監(jiān)管新思路。深圳人行在全國先行先試，依托金融科技公司，加強監(jiān)管科技在反洗錢領(lǐng)域的應(yīng)用探索，成立智慧反洗錢實驗室，構(gòu)建多方參與、良性互動、共融發(fā)展的監(jiān)管平臺。

目前，該智慧反洗錢實驗室方案已經(jīng)形成，未來將承載來自金融監(jiān)管部門、金融機構(gòu)及反洗錢聯(lián)席會議成員單位的數(shù)據(jù)、案例等資源，為開展各類數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐。已經(jīng)通過案例學(xué)習(xí)、特征總結(jié)，提煉出26條非法集資類客戶行為和交易特征，利用文本挖掘、機器學(xué)習(xí)、社團劃分算法建立非法集資監(jiān)測預(yù)警模型，達到對非法集資的早預(yù)警、早處置。結(jié)合地下錢莊活躍、專業(yè)化程度高這一現(xiàn)狀，創(chuàng)新建立地下錢莊預(yù)警監(jiān)測模型。