自2024年12月以來，包括建設銀行、工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行、北京銀行等在內(nèi)的多家銀行升級了手機銀行APP，其中AI賦能成為亮點。

《中國經(jīng)營報》記者梳理到，近期AI賦能手機銀行主要體現(xiàn)在增強客戶體驗和賦能業(yè)務創(chuàng)新方面。

對于近年來市場尤為重視的數(shù)據(jù)安全問題，部分銀行也表示，AI賦能下手機銀行的交互體驗到安全保障，都實現(xiàn)了服務質(zhì)效的顯著提升。為保護數(shù)據(jù)安全，銀行在數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析等環(huán)節(jié)采取了大量保護措施。

客戶營銷是AI應用重點

中金金融認證中心有限公司（CFCA）發(fā)布的《2024中國數(shù)字銀行調(diào)查報告》（以下簡稱“《報告》”）顯示，AI正成為數(shù)字銀行（包括手機銀行）管理市場偏好的重要工具。

《報告》給出一組數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)銀行的AI應用方向中，63.9%用于客戶營銷，55.6%用于風險控制，50%用于客戶運營管理，47.2%用于客戶服務和權益保護。

蘇商銀行高級研究員孫揚總結道，AI能幫助提升客戶服務的響應度，可以全天候AI服務客戶自動響應，從而提升客戶滿意度；可以更好地實現(xiàn)金融產(chǎn)品面向客戶的智能推薦，實現(xiàn)界面千人千面，讓手機銀行面向客戶更加個性化；可以通過AI，促進財富管理的智能投顧服務，和客戶的業(yè)務旅程更加絲滑地整合在一起。

北京市社會科學院副研究員王鵬告訴記者，AI對手機銀行的賦能可以提升運營效率，通過自動化流程，AI可以自動化處理一些重復性高、耗時長的業(yè)務流程，如貸款審批、賬戶管理等，提高銀行的運營效率；通過智能調(diào)度系統(tǒng)，AI可以優(yōu)化分行和ATM的布局，提高資源利用率。

在風險管理方面，王鵬指出AI可以通過分析交易模式和行為特征，實時識別和預防欺詐活動，保障客戶的資金安全；基于大數(shù)據(jù)和機器學習算法，AI可以更準確地評估客戶的信用風險，為銀行提供決策支持。

不過，在簡化業(yè)務流程的同時，銀行如何確保AI技術的運用不會降低業(yè)務處理的準確性和安全性？

CFCA產(chǎn)品中心副總經(jīng)理劉通告訴記者，為了保障AI技術處理業(yè)務的準確性和安全性，銀行采用了多種方式。

首先，銀行建立嚴格的模型評估體系，對AI模型進行全面的評估和測試，確保模型的泛化能力和穩(wěn)定性。例如，在貸款審批模型中，通過對歷史數(shù)據(jù)的回測和實際業(yè)務數(shù)據(jù)的驗證，評估模型的準確性和風險識別能力。

其次，隨著業(yè)務數(shù)據(jù)的不斷積累和市場環(huán)境的變化，銀行及時對AI模型進行優(yōu)化和更新，采用強化學習技術，使模型能夠自動適應新的數(shù)據(jù)和業(yè)務場景。例如，在智能投資顧問中，根據(jù)市場行情和客戶投資行為的變化，實時調(diào)整投資策略和模型參數(shù)。

再者，銀行不斷加強身份認證和授權管理，采用多因素身份認證技術，構建多層次、立體化的身份認證體系。例如，銀行采用CFCA的安心驗產(chǎn)品，利用身份證、銀行卡、手機號、面部識別等多種驗證手段，確保用戶身份的準確性，為用戶的資金交易提供安全性的保障。

最后，銀行運用密碼技術、入侵檢測技術等多種安全手段，保護AI系統(tǒng)和用戶數(shù)據(jù)的安全。例如，對用戶資金交易及其他關鍵數(shù)據(jù)進行加密傳輸和存儲，防止數(shù)據(jù)泄露和篡改；同時，定期進行安全漏洞掃描，及時發(fā)現(xiàn)和解決潛在的安全隱患。

《報告》認為，接下來，AI應用將更深入，用戶和場景的智慧運營水平將逐漸提升。具體來看，銀行將借助用戶實時情境與服務場景融合升級，使得用戶陪伴服務更“深入”；運營活動也將日益注重個性化和深入場景化；未來將借助交叉營銷和體驗式陪伴運營，提升數(shù)字金融業(yè)務場景協(xié)同性。

多舉措保護數(shù)據(jù)安全

隨著AI技術的廣泛應用，隱私保護和數(shù)據(jù)安全成為重要議題。

近年來，監(jiān)管層對于數(shù)據(jù)安全也十分重視。2025年1月14日，工業(yè)和信息化部發(fā)布《關于加強互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心客戶數(shù)據(jù)安全保護的通知》；1月15日，國家發(fā)展改革委、國家數(shù)據(jù)局等六部門印發(fā)《關于完善數(shù)據(jù)流通安全治理更好促進數(shù)據(jù)要素市場化價值化的實施方案》。

“在AI技術的推動下，手機銀行正在經(jīng)歷一次前所未有的升級變革。在這一過程中，隱私保護和數(shù)據(jù)安全問題已經(jīng)上升到一個至關重要的地位，銀行不得不面對一些潛在的風險和挑戰(zhàn)。”劉通說。

劉通列舉到，一是數(shù)據(jù)泄露風險，AI系統(tǒng)需要大量用戶數(shù)據(jù)進行訓練和優(yōu)化，這些數(shù)據(jù)可能包括個人身份信息、交易記錄、行為習慣等敏感信息，此類信息若處理不當，可能會導致侵犯用戶隱私的情況發(fā)生，進而導致用戶信任度下降，甚至產(chǎn)生法律合規(guī)風險；二是模型攻擊風險，AI模型可能受到對抗性攻擊（Adversarial Attacks），攻擊者通過輸入精心設計的惡意數(shù)據(jù)，導致模型輸出錯誤結果，可能會產(chǎn)生錯誤允許（欺詐交易被誤判為合法）或者錯誤拒絕（用戶身份驗證失?。┑暮蠊?；三是算法偏見風險，AI模型可能因訓練數(shù)據(jù)不均衡或算法設計問題，產(chǎn)生偏見（Bias），導致不公平的決策。

銀行在利用AI收集和分析用戶數(shù)據(jù)時，也采取了諸多措施來保護用戶隱私。王鵬列舉到，主要包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制、數(shù)據(jù)脫敏、隱私政策、合規(guī)監(jiān)管、安全審計和監(jiān)控等。

“銀行還采取了堡壘機、專有云等物理設備，將敏感數(shù)據(jù)和辦公環(huán)境隔離。銀行還會在數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)使用等全流程，進行分段管理、分段授權，減少敏感數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)，在數(shù)據(jù)加工時，就會充分使用數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫自帶或者商用的數(shù)據(jù)加密、掩碼等功能，實現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)脫敏?！睂O揚說。

劉通詳細介紹道，在數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)，銀行會遵循最小化原則，只收集與業(yè)務直接相關的必要數(shù)據(jù)，避免過度收集用戶信息，降低數(shù)據(jù)泄露風險；在數(shù)據(jù)存儲環(huán)節(jié)，利用加密算法，對數(shù)據(jù)進行加密，確保數(shù)據(jù)在存儲和傳輸過程中的安全性，采用安全可靠的存儲系統(tǒng)和技術，建立嚴格的訪問控制機制，限制對存儲數(shù)據(jù)的訪問權限；在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，AI可以幫助銀行對敏感數(shù)據(jù)進行脫敏處理，在保持數(shù)據(jù)原有特征、業(yè)務規(guī)則和數(shù)據(jù)關聯(lián)性的前提下，對敏感信息進行變形處理，降低數(shù)據(jù)敏感度。

“另外，在模型訓練與應用環(huán)節(jié)，在模型訓練過程中，會對訓練數(shù)據(jù)進行嚴格的清洗和預處理，去除可能包含的敏感信息，并采用加密技術對訓練數(shù)據(jù)進行保護，防止訓練數(shù)據(jù)泄露。在模型應用前，對模型進行全面的安全評估，包括模型的準確性、安全性等方面，確保模型不會泄露用戶隱私或被惡意攻擊利用。在模型運行過程中，持續(xù)監(jiān)控模型的性能和安全狀況，及時發(fā)現(xiàn)和處理可能出現(xiàn)的安全問題，并根據(jù)業(yè)務需求和安全形勢的變化，及時更新和優(yōu)化模型?！眲⑼ㄖ赋?，“在人員與制度保障方面，銀行對內(nèi)部員工進行數(shù)據(jù)安全和隱私保護方面的培訓，以提高員工的安全意識和合規(guī)操作能力。建立健全數(shù)據(jù)安全管理制度和流程，規(guī)范數(shù)據(jù)的收集、存儲、處理、使用和銷毀等環(huán)節(jié)，確保數(shù)據(jù)安全管理工作有序推進?！?/p>

（編輯：朱紫云 審核：何莎莎 校對：燕郁霞）

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。

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