摘要：在企业数字化管理的浪潮中，人脸识别考勤系统 正逐渐取代传统指纹与刷卡方式，成为智能办公场景的标配。 相比人工打卡，这类系统不仅能有效防止代打卡、提升考勤准确率，还能与OA、人事、薪酬系统无缝对接，实现全流程自动化管理。

本文将深度对比9款人脸识别考勤系统：i人事、 北森、喔趣科技 考勤系统、Truein、易路 People+、Invixium TFace、薪人薪事、Kent CamAttendance、Churchix。

在企业数字化管理的浪潮中，人脸识别考勤系统 正逐渐取代传统指纹与刷卡方式，成为智能办公场景的标配。 相比人工打卡，这类系统不仅能有效防止代打卡、提升考勤准确率，还能与OA、人事、薪酬系统无缝对接，实现全流程自动化管理。

面对众多品牌与型号，HR、行政和IT负责人往往难以判断哪一款更适合自身业务需求。本文将从功能、易用性、部署方式、数据安全性、价格与服务支持等多维度出发，对市面上 TOP9款人脸识别考勤系统 进行深入对比，帮助你快速找到最匹配的解决方案。

i人事是一款在国内考勤管理系统领域具有较高市场占有率的产品，约占人力资源服务市场30%的份额。该系统以其在国产化、信创及本地化部署方面的成熟能力而受到认可，同时支持二次开发，这在同类厂商中较为少见。它不仅提供适用于中小团队的灵活版本，还为中大型企业推出“昇鹏人效云”，支持数千至上万人规模的人力资源管理。华为、中粮、新浪、徐钢集团、莎普爱思、欢聚时代、一汽集团等知名企业均采用了该系统。在连锁零售、制造、餐饮、物流及国央企等多个行业，i人事都提供了针对性的解决方案。

从功能层面看，利唐 i人事 HR 系统覆盖员工管理、考勤假期、招聘、培训、薪酬与绩效等模块，具备较强的一体化能力。考勤管理功能涵盖排班、加班、假期等完整场景，支持复杂工时制度与多种考勤方式，能够满足不同企业的使用需求。系统可与多种打卡工具（如门禁卡、钉钉、飞书等）实现集成，确保数据精准同步。通过自动化管理，HR 能有效减少人工操作，提高考勤数据的准确性与效率。

在排班与灵活性方面，该系统支持多考勤周期与自定义排班策略，帮助企业轻松应对多场景的考勤管理。总体而言，i人事的考勤系统在效率、规范性及数据透明度方面表现突出，为企业实现人力资源数字化管理提供了可靠支撑。

此外，利唐 i人事能够适配钉钉、企业微信、飞书、华为等主流平台，同时支持面向出海企业的全球人力资源管理。相较于部分同类产品，i人事在成本投入上具备一定优势，性价比较高。 【官网：利唐i人事】

在众多假勤管理系统中，北森是市场上具有代表性的一款产品。根据 IDC 及北森官方数据显示，自 2016 年以来，北森一直稳居 HCM SaaS（人力资本管理软件即服务）领域的市占率首位。在招聘管理、绩效管理及 Core HR（核心人力/基础人事）等模块中，也常年保持领先地位。截止目前，北森已为超过 6000 家中大型企业提供服务，其中约七成为中国 500 强，包括阿里巴巴、今日头条、中海油、百度、货拉拉等。

北森的假勤管理方案覆盖从排班、签到、假期到加班与出差的完整流程，适应跨地域、多法人、多业务线的复杂管理场景。系统具备灵活排班机制，可根据员工、岗位或业务单元进行自定义设置，并自动校验规则合理性，降低人为误差。考勤方式支持指纹、人脸、GPS 等多种形式，员工也可通过移动端完成请假、补签、审批等操作，从而显著减少沟通与等待时间，提高整体体验。

与传统方式相比，北森方案的核心优势在于自动化与合规性。系统能够统一企业的假勤政策、加班规则与出差标准，并在出现异常或不合规情况时提供自动预警，帮助企业降低法律与劳动风险。同时，它支持生成实时数据报表与异常提醒，管理层可快速掌握加班成本、缺勤趋势、工时利用率等指标，为优化排班与人力配置提供数据依据。整体来看，北森的假勤管理系统在覆盖完整性、操作便捷性与合规控制上均有明显优势，特别适合跨区域、员工规模大或管理制度复杂的企业使用。 【官网：北森】

喔趣科技在国内以 “人效云 / 考勤云 / 智能排班 / 薪酬模块”为核心业务构建其劳动力管理平台。其官网介绍显示，喔趣支持 WIFI、GPS、指纹、人脸识别、门禁等多种考勤方式接入，可覆盖门店、生产现场、项目现场等多种使用场景。

在其考勤模块中，喔趣强调高并发打卡稳定性与 灵活规则配置，认为其系统在“高峰期打卡”场景下可保持稳定响应，对考勤规则、假勤、加班、轮班、错峰等业务场景有较丰富的支持。

此外，喔趣将其考勤系统与整体人力资源云平台深度融合，从考勤 → 排班 → 薪酬 → 报表 → 人事流程等模块协同，构建闭环型的人力资源数字化体系。其战略方向显示，喔趣希望通过考勤入口吸引客户，再逐步推进全模块整合与服务。

Truein 是一家印度 / 国际化背景的 AI驱动的考勤管理平台，其主打特色为通过移动设备或平板实现无硬件考勤，使用人脸识别 + 地理围栏（Geofencing）技术支持跨网点、分布式员工考勤。其官网介绍其考勤识别准确率可达 99.09%，支持离线模式、自动规则引擎、考勤与薪资对接等功能。

在功能层面，Truein 支持多进出次数、班次规则设定、加班、休息时间自动扣除、异常打卡提醒、出勤报表与 API 集成等，适合合同员工、外勤团队、门店员工等需要跨地点考勤的用户。

从用户反馈来看，Truein 在用户体验、部署便捷性方面评价较好。G2 评论中用户称其“人脸识别考勤快速、无须额外硬件、即便在无网络状态下也能部分运行”。

易路（Eroad / People+）是国内知名的人力资源 SaaS 厂商，其平台强调 “以薪酬为核心”，并在其产品中也涵盖考勤 / 工时 /排班功能。其官网显示，People+ 平台支持 考勤打卡、考勤规则、劳动力管理模块，并与薪酬、绩效、HR 核心模块打通，实现数据联动与流程整合。

在产品定位上，易路强调业务视角出发，模块化、可扩展、与企业业务流程贴合，不做功能堆砌。其考勤管理模块在其官网帮助文档中提到，是其“时间管理 / 考勤打卡 / 劳动力管理”体系的重要组成。

从行业报道与实践角度来看，易路 People+ 被认为已从传统考勤工具向 劳动力管理战略平台 转型，强调合规性、规则引擎、AI 协助、数据洞察等方向。

Invixium 是一家加拿大 / 全球化的生物识别访问控制设备供应商，其 TFace 产品延伸为兼顾 门禁 + 考勤 / 工时管理的设备。TFace 为触控或无触摸的人脸识别终端，其产品页面展示其集成了 人脸识别、指纹、活体检测 / 掩码检测、二维码 / RFID / PIN 等多样认证方式。

TFace 在技术规格方面使用双摄像头（RGB + 红外）识别，具备高速度识别（目标

从应用角度来看，Invixium 将 TFace 定位于能覆盖企业、教育、制造、交通等多种行业的门禁与考勤入口设备，兼具访问控制与工时管理功能。其设备兼顾安全性与便利性，是典型的融合型终端。

薪人薪事是国内较为知名的 HR SaaS / 薪酬与考勤系统提供商。尽管其公开资料中未明确将其品牌宣传为“人脸考勤系统厂商”，但其产品线中涵盖考勤、薪酬核算、绩效、HR 流程等全部模块。其作为 HR 平台之一，通常会与前端考勤设备（含人脸识别设备）结合使用。

在薪人薪事的系统中，考勤模块通常能够接入多种硬件（如人脸识别考勤机、指纹机、刷卡机等）来收集打卡数据，然后内部进行考勤规则计算、异常处理、数据审批、与薪酬模块联动。这样的平台设计能让客户在选配考勤设备时有较高的灵活性。

选择薪人薪事的客户通常看重其全栈 HR 能力与生态兼容性：在一个平台中就能覆盖考勤、薪资、绩效、组织、人事流程等，减少不同系统间切换、接口对接与数据孤岛的风险。

Kent CamAttendance 是 Kent 公司（可能印度 / 国际市场）针对考勤 / 生物识别硬件与平台的组合产品线。CamAttendance 主打采用无人脸识别 / 人脸识别技术进行打卡，其设备与平台集成用于考勤打卡、工时统计与考勤报表。

在其产品特性宣传中，CamAttendance 提供无接触、快速识别、考勤打卡、数据同步等功能，与传统指纹 /卡片方案相比更贴合现代办公与疫情常态化后的“无接触”需求。用户可以在其官网看到其定位为一体式考勤解决方案。

由于公开资料有限，关于 Kent CamAttendance 的深度性能指标与客户反馈不多，需要在选型过程中向厂商索取其识别准确率、吞吐量、活体检测能力、设备稳定性、平台集成能力等关键参数与客户案例。

Churchix 是一个面向 活动 / 场馆 /会展 /人员流动性较高场景 的面部识别 / 拍照考勤平台。其定位在于为会议、活动、临时场合提供便捷、快速的出入 / 考勤 /签到服务。

该平台的设计重点是“快速签到 + 人脸 /照片比对 + 报表导出”，适用于需要在短时间内处理大批次人员到场 /离场考勤的场景。其营销文案强调“签到即拍照、人脸识别、快速生成签到报表”等特性。

对于企业日常考勤而言，Churchix 更像是一种“事件 / 活动考勤补充方案”，适合不规则、不固定员工或短期高频流动场景。若要将其用于常态化的工时考勤，还需进一步评估其考勤规则、权限管理、与 HR 系统的联动能力。

人脸识别考勤系统是利用摄像头采集人脸图像，通过算法提取特征向量，与已注册的人脸模板进行1:1 或 1:N 匹配来完成身份确认与打卡记录的考勤设备/软件组合。系统通常包括前端采集（可见光/红外/深度摄像头）、活体检测（PAD）与防攻击机制、特征比对引擎、以及考勤规则与报表模块。权威评测（如 NIST FRVT）提供了算法在真实场景中的识别准确率与稳定性参考，是企业评估供应商能力的重要依据。

从业务价值看，核心优势在于：① 无接触快速打卡，降低拥堵与硬件磨损；② 天然防“代打卡”，结合活体检测与防展示攻击（Presentation Attack Detection, PAD）提升安全性；③ 可与 HR/OA/门禁系统打通，实现规则计算与薪资联动；④ 支持云端、本地或边缘侧多种部署，兼顾实时性与隐私。国际标准 ISO/IEC 30107 对 PAD 的术语与评估框架给出规范，ISO/IEC 19795明确了生物特征系统的性能测试与报告方法，为产品选型与验收提供了通用指标体系。

首先，准确与效率显著提升。与传统指纹/卡片相比，主流人脸算法在标准数据集与真实场景中已经取得高精度与低误识率的进步；FRVT 的持续测评给出了不同厂商在1:1 验证与 1:N 检索任务上的表现，为“高并发入闸”“大厅通行”等业务提供了可信参考。准确率与吞吐量的提升直接减少人工复核与排队时间。

其次，隐私与实时性诉求推动了边缘 AI与云边协同普及：在人脸识别考勤场景，边缘侧就地推理可降低延迟、节省带宽、减少敏感数据外传风险；而云端集中管理便于统一策略、远程维护与全局报表。综合实践往往采用混合架构——边缘端做实时识别与脱敏缓存，云端做规则计算、审计与留痕，从而在合规、成本、体验之间取得平衡。

识别介质与防舞弊能力：传统打卡机依赖指纹或 IC 卡，容易出现代打卡与介质遗失问题；人脸系统通过**活体检测（如红外/3D 深度/多模态）**识别真人并抵御“照片、视频、面具”攻击，结合 ISO/IEC 30107 的 PAD 框架与厂商自研算法，有效降低攻击面。

部署与数据合规：传统设备多为本地记录，数据联动弱；人脸考勤更强调云/边/端一体的架构与隐私合规。在欧盟/英国，生物特征属于“特殊类别数据”，处理需满足 GDPR/UK GDPR 第 9 条的条件并具备合法性依据；在中国，“人脸识别技术应用”需遵循最小必要、备案管理与安全措施等要求（如加密、访问控制、安全审计），并在达到一定规模时履行备案。这使得供应商的合规能力与安全架构成为关键区分点。

识别性能与指标口径 选型时应关注 FAR（误识率/假接受率）与 FRR（拒识率/假拒绝率）、通过率（TPR）与并发吞吐等指标，并核验是否采用 ISO/IEC 19795 的测试口径，是否提供 NIST FRVT 参考结果。在大体量员工与强光/逆光/口罩等复杂场景下的稳定性尤为关键。

安全与活体检测（PAD） 确认是否具备多模态活体（可见光+红外/深度）、防重放与防遮挡策略，以及是否遵循 ISO/IEC 30107 的 PAD 术语与评估框架。强对抗能力能显著降低代打卡与攻击风险。

合规与数据治理 明确数据采集告知、授权/同意、最小必要、留存期限与跨境传输要求。GDPR/UK GDPR 将人脸特征视为特殊类别数据，需满足合法性基础与第 9 条的条件；中国场景需遵照人脸识别技术应用安全管理办法与网信、等保等要求，规模化应用需备案与影响评估。未落实合规将直接影响上线与审计。

架构与部署模式（云、边、端）边缘推理可获得更低时延与更强隐私；云端便于统一策略、弹性与全局报表；混合架构在考勤这种高频、低延时场景中更常见。评估点包括：本地缓存与断网容错、模型远程更新、日志审计、带宽与成本。

集成与可运维性 考察与 HR、OA、门禁、薪酬等系统的接口能力（如 Webhook/REST），以及设备运维（远程升级/策略下发）、多点位统一管理、审计与告警能力。虽然这是通用 IT 能力，但在人脸考勤的多人流多点位环境下影响更大——边缘/云的协同设计会直接决定全局稳定性与 TCO。

精准识别（Accuracy） 衡量“精准”的行业通用做法是引用标准化测试与权威评测：供应商若能提供 ISO/IEC 19795 口径的测试报告、并在 NIST FRVT 的 1:1/1:N 场景上展示稳定表现，通常意味着在多样人群、光照、姿态下仍能维持可接受的 FAR/FRR 与吞吐。企业可要求样机在本地真实场景做小型 POC，对比高峰时段通行效率与错误样本。

异常与风险检测（Anti-Spoofing/PAD） 为防止“照片/视频/屏幕翻拍/面具”攻击，系统需具备活体检测（PAD）并记录风险事件（如频繁失败、可疑遮挡、可疑复用）。ISO/IEC 30107 为 PAD 提供术语与框架，企业可在验收时明确误报/漏报目标阈值与告警联动策略（如触发人工复核或门禁延时）。在高安全场景，优先选择支持红外/3D 深度/多模态的设备与算法，提升抗攻击鲁棒性。

部署架构与实时性 考勤高峰强调毫秒级响应与断网可用：边缘推理减少云往返延迟并提升隐私，云端负责统一策略、黑白名单与报表；混合模式在实际落地中更具性价比。选型时需评估边缘缓存、断点续传、模型热更新等能力，以保障持续稳定运行。

合规与审计功能 作为敏感个人信息处理系统，人脸考勤应内置加密、访问控制、安全审计与留痕，并支持数据最小化与保留期限管理。在欧盟/英国，处理需满足 GDPR/UK GDPR 的合法性基础与第 9 条条件；在中国，符合人脸识别技术应用安全管理办法的备案与安全条款。是否“合规内建”将直接影响上线效率与审计通过率。

人脸识别考勤系统的选型，不仅关乎打卡效率，更影响企业整体管理的智能化水平。 在选购时，企业应结合自身的员工规模、使用场景、安全合规要求及系统集成能力，优先考虑兼容性强、算法精准、服务完善的厂商。

随着AI与大数据的持续发展，未来的人脸识别考勤系统将不仅是“考勤工具”，更是企业数字化人力资源管理的核心入口。 希望本篇 TOP9系统对比与厂商盘点 能帮助你在选型过程中做出更科学、更高效的决策。

Q1：员工不愿意使用“刷脸”怎么办？

答： 在多地的法律法规或管理实践中，“强制刷脸”通常被视为不合理做法。根据《人脸识别技术应用安全管理办法》的规定，如果存在其他方式能够达到同样的业务目的（如刷卡、密码、手机打卡等），就不能只强制要求使用人脸识别。企业应提供至少一种替代验证方式，尊重员工自主选择。

此外，为减缓抵触心理，企业可以先从志愿试点开始，让员工熟悉系统的便捷性和安全保障。推广期内，也可以保留传统考勤方式作为备用过渡期。

Q2：刷脸失败率高怎么办？如何减少误识别？

答： 刷脸失败或误识别的原因通常包括环境光线差、遮挡（口罩、帽子、眼镜）、面部表情变化、年龄变化、摄像头对焦不清晰等。面对这些问题，系统和厂商可从以下几方面优化：

多模态 / 多摄像头融合：利用可见光 + 红外 / 深度摄像头组合，提高不同光照和遮挡环境下的识别鲁棒性。

不断补充样本库、动态更新模型：对在岗员工采集多个角度、不同状态下的人脸样本，优化算法适应性；并对误识别高频员工做额外训练。

合适部署、调整采集距离与角度：摄像头与人脸距离、倾角、光照方向要做现场调试；避免逆光、强背光情况；并设置合理的识别窗口、对焦机制与补光辅助。

在实际应用中，很多厂商还提供定期优化策略与算法升级服务，以应对业务变化和环境变化。

来源：胜白带您了解历史