近期，多家國內銀行，涵蓋建設銀行、工商銀行、農業銀行、交通銀行及北京銀行等，紛紛對其手機銀行APP進行了全面升級，其中人工智能（AI）技術的融入成為此次升級的一大亮點。
據觀察，這些升級主要聚焦于兩大方面：一是通過AI技術提升客戶的使用體驗，二是利用AI推動銀行業務的創新發展。AI技術的加入，不僅使手機銀行的操作更加智能化、便捷化，還在保障數據安全方面發揮了重要作用。
客戶營銷成為AI應用的一大重點領域。中金金融認證中心有限公司發布的《2024中國數字銀行調查報告》顯示，AI已成為數字銀行管理市場偏好的關鍵工具。在數據銀行的AI應用中，超過六成的機構將其用于客戶營銷，同時，風險控制、客戶運營管理和客戶服務也成為AI技術的重要應用場景。
AI技術的運用，使得手機銀行的客戶服務響應更加迅速，能夠實現全天候的自動化服務，從而大幅提高客戶滿意度。AI還能根據用戶的偏好和歷史行為，智能推薦金融產品，實現個性化的界面展示。在財富管理領域，AI驅動的智能投顧服務，使得用戶的財富管理體驗更加流暢和個性化。
北京市社會科學院副研究員王鵬指出，AI技術還顯著提升了銀行的運營效率。通過自動化處理貸款審批、賬戶管理等重復性高、耗時長的業務流程，AI有效減輕了銀行員工的工作負擔。同時，AI還能通過智能調度系統，優化分行和ATM的布局，進一步提高資源利用率。
在風險管理方面，AI技術同樣展現出強大的潛力。通過分析交易模式和行為特征，AI能夠實時識別和預防欺詐活動，保障用戶的資金安全。基于大數據和機器學習算法，AI還能更準確地評估客戶的信用風險，為銀行的決策提供有力支持。
然而，隨著AI技術的廣泛應用，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯。為了確保AI技術處理業務的準確性和安全性，銀行采取了多項措施。首先，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。其次，隨著業務數據的積累和市場環境的變化，銀行不斷優化和更新AI模型，以適應新的數據和業務場景。銀行還加強了身份認證和授權管理，采用多因素身份認證技術，確保用戶身份的真實性。
在數據安全方面，銀行同樣不遺余力。在數據收集環節，遵循最小化原則，避免過度收集用戶信息。在數據存儲環節，利用加密算法對數據進行加密，確保數據在存儲和傳輸過程中的安全性。在數據分析環節，AI技術還能對敏感數據進行脫敏處理，降低數據敏感度。
同時，在模型訓練與應用環節，銀行對訓練數據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據進行保護。在模型應用前，進行全面的安全評估，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，持續監控模型的性能和安全狀況，及時發現和處理可能出現的安全問題。
除了技術層面的措施外，銀行還注重人員與制度保障。對內部員工進行數據安全和隱私保護方面的培訓，提高員工的安全意識和合規操作能力。同時，建立健全數據安全管理制度和流程，規范數據的收集、存儲、處理、使用和銷毀等環節，確保數據安全管理工作有序推進。
面對數據泄露、模型攻擊和算法偏見等潛在風險，銀行也采取了相應的防范措施。通過數據加密、訪問控制、數據脫敏等手段保護用戶隱私，同時加強堡壘機、專有云等物理設備的使用，將敏感數據和辦公環境隔離。
在數據加工環節，銀行充分利用數據庫和數據倉庫自帶或商用的數據加密、掩碼等功能，實現敏感數據脫敏。通過這些措施的實施，銀行在確保AI技術發揮積極作用的同時，也有效保障了用戶的數據安全和隱私權益。
隨著AI技術的不斷發展和應用場景的拓展，未來手機銀行在用戶體驗、業務創新和數據安全等方面還將迎來更多的變革和提升。銀行將繼續探索AI技術的潛力，為用戶提供更加智能化、便捷化和安全化的金融服務。
