需要注意的是，以上只是一些可能的原因，具体的失败原因还需要根据具体的情况进行分析。银行等机构在实施人脸识别技术时应该注意这些问题，选择合适的方案，并进行充分的测试和优化，以提高识别成功率和安全性。
人脸识别技术在银行等场景中可能一直失败的原因很多，以下是一些可能的原因：
1. 图像质量问题：人脸识别需要清晰的图像才能准确识别，如果图像质量较差，比如分辨率低、光线不足、模糊等，就容易识别失败。
2. 多样性问题：人脸识别算法通常是根据已有的人脸样本训练得到的，如果样本库中的人脸种类少、年龄差异小、角度差异小等，那么遇到不同种类的人脸可能会识别失败。
3. 姿态问题：人脸在不同的角度下会有不同的形态特征，如果人脸被遮挡、倾斜、忽视正脸等，识别算法可能无法准确识别。
4. 非自然环境问题：如果人脸识别系统在复杂的环境条件下运行，比如突发的强光、光线变化、阴影等，也容易导致识别失败。
5. 活体检测问题：人脸识别系统可能受到攻击，如照片攻击、视频攻击等，如果没有有效的活体检测机制，可能会导致识别失败。
6. 数据库问题：人脸识别系统的准确性和鲁棒性很大程度上依赖于人脸数据库的质量和数量，如果数据库中的样本不足、不均衡、不代表性等，也容易导致识别失败。
7. 技术限制：当前的人脸识别技术虽然已经取得了一定的突破，但仍然存在局限性，不同的算法对于不同的人脸特征和条件敏感度不同，因此可能无法处理一些复杂或特殊的情况。
需要注意的是，以上只是一些可能的原因，具体的失败原因还需要根据具体的情况进行分析。银行等机构在实施人脸识别技术时应该注意这些问题，选择合适的方案，并进行充分的测试和优化，以提高识别成功率和安全性。