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    手機(jī)銀行升維之戰(zhàn) AI概念有何新花樣?

    2025年01月23日 16:15:51   來源:IT產(chǎn)業(yè)網(wǎng)

      本報(bào)記者 張漫游 北京報(bào)道

      自2024年12月以來,包括建設(shè)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(jī)銀行APP,其中AI賦能成為亮點(diǎn)。

      《中國經(jīng)營報(bào)》記者梳理到,近期AI賦能手機(jī)銀行主要體現(xiàn)在增強(qiáng)客戶體驗(yàn)和賦能業(yè)務(wù)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(jī)銀行的交互體驗(yàn)到安全保障,都實(shí)現(xiàn)了服務(wù)質(zhì)效的顯著提升。為保護(hù)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(hù)措施。

      客戶營銷是AI應(yīng)用重點(diǎn)

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

      《報(bào)告》給出一組數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)銀行的AI應(yīng)用方向中,63.9%用于客戶營銷,55.6%用于風(fēng)險(xiǎn)控制,50%用于客戶運(yùn)營管理,47.2%用于客戶服務(wù)和權(quán)益保護(hù)。

      蘇商銀行高級研究員孫揚(yáng)總結(jié)道,AI能幫助提升客戶服務(wù)的響應(yīng)度,可以全天候AI服務(wù)客戶自動(dòng)響應(yīng),從而提升客戶滿意度;可以更好地實(shí)現(xiàn)金融產(chǎn)品面向客戶的智能推薦,實(shí)現(xiàn)界面千人千面,讓手機(jī)銀行面向客戶更加個(gè)性化;可以通過AI,促進(jìn)財(cái)富管理的智能投顧服務(wù),和客戶的業(yè)務(wù)旅程更加絲滑地整合在一起。

      北京市社會科學(xué)院副研究員王鵬告訴記者,AI對手機(jī)銀行的賦能可以提升運(yùn)營效率,通過自動(dòng)化流程,AI可以自動(dòng)化處理一些重復(fù)性高、耗時(shí)長的業(yè)務(wù)流程,如貸款審批、賬戶管理等,提高銀行的運(yùn)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(fēng)險(xiǎn)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(shí)時(shí)識別和預(yù)防欺詐活動(dòng),保障客戶的資金安全;基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,AI可以更準(zhǔn)確地評估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn),為銀行提供決策支持。

      不過,在簡化業(yè)務(wù)流程的同時(shí),銀行如何確保AI技術(shù)的運(yùn)用不會降低業(yè)務(wù)處理的準(zhǔn)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(shù)處理業(yè)務(wù)的準(zhǔn)確性和安全性,銀行采用了多種方式。

      首先,銀行建立嚴(yán)格的模型評估體系,對AI模型進(jìn)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(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證,評估模型的準(zhǔn)確性和風(fēng)險(xiǎn)識別能力。

      其次,隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的不斷積累和市場環(huán)境的變化,銀行及時(shí)對AI模型進(jìn)行優(yōu)化和更新,采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),使模型能夠自動(dòng)適應(yīng)新的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)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(shí)時(shí)調(diào)整投資策略和模型參數(shù)。

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

      最后,銀行運(yùn)用密碼技術(shù)、入侵檢測技術(shù)等多種安全手段,保護(hù)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(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行加密傳輸和存儲,防止數(shù)據(jù)泄露和篡改;同時(shí),定期進(jìn)行安全漏洞掃描,及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決潛在的安全隱患。

      《報(bào)告》認(rèn)為,接下來,AI應(yīng)用將更深入,用戶和場景的智慧運(yùn)營水平將逐漸提升。具體來看,銀行將借助用戶實(shí)時(shí)情境與服務(wù)場景融合升級,使得用戶陪伴服務(wù)更“深入”;運(yùn)營活動(dòng)也將日益注重個(gè)性化和深入場景化;未來將借助交叉營銷和體驗(yàn)式陪伴運(yùn)營,提升數(shù)字金融業(yè)務(wù)場景協(xié)同性。

      多舉措保護(hù)數(shù)據(jù)安全

      隨著AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用,隱私保護(hù)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(guān)于加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心客戶數(shù)據(jù)安全保護(hù)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(guān)于完善數(shù)據(jù)流通安全治理更好促進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場化價(jià)值化的實(shí)施方案》。

      “在AI技術(shù)的推動(dòng)下,手機(jī)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(hù)和數(shù)據(jù)安全問題已經(jīng)上升到一個(gè)至關(guān)重要的地位,銀行不得不面對一些潛在的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。”劉通說。

      劉通列舉到,一是數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn),AI系統(tǒng)需要大量用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化,這些數(shù)據(jù)可能包括個(gè)人身份信息、交易記錄、行為習(xí)慣等敏感信息,此類信息若處理不當(dāng),可能會導(dǎo)致侵犯用戶隱私的情況發(fā)生,進(jìn)而導(dǎo)致用戶信任度下降,甚至產(chǎn)生法律合規(guī)風(fēng)險(xiǎn);二是模型攻擊風(fēng)險(xiǎn),AI模型可能受到對抗性攻擊(Adversarial Attacks),攻擊者通過輸入精心設(shè)計(jì)的惡意數(shù)據(jù),導(dǎo)致模型輸出錯(cuò)誤結(jié)果,可能會產(chǎn)生錯(cuò)誤允許(欺詐交易被誤判為合法)或者錯(cuò)誤拒絕(用戶身份驗(yàn)證失敗)的后果;三是算法偏見風(fēng)險(xiǎn),AI模型可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)不均衡或算法設(shè)計(jì)問題,產(chǎn)生偏見(Bias),導(dǎo)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(shí),也采取了諸多措施來保護(hù)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(jì)和監(jiān)控等。

      “銀行還采取了堡壘機(jī)、專有云等物理設(shè)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(jìn)行分段管理、分段授權(quán),減少敏感數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn),在數(shù)據(jù)加工時(shí),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(shí)現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)脫敏。”孫揚(yáng)說。

      劉通詳細(xì)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(wù)直接相關(guān)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(fēng)險(xiǎn);在數(shù)據(jù)存儲環(huán)節(jié),利用加密算法,對數(shù)據(jù)進(jìn)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(shù),建立嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制,限制對存儲數(shù)據(jù)的訪問權(quán)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(jìn)行脫敏處理,在保持?jǐn)?shù)據(jù)原有特征、業(yè)務(wù)規(guī)則和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性的前提下,對敏感信息進(jìn)行變形處理,降低數(shù)據(jù)敏感度。

      “另外,在模型訓(xùn)練與應(yīng)用環(huán)節(jié),在模型訓(xùn)練過程中,會對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的清洗和預(yù)處理,去除可能包含的敏感信息,并采用加密技術(shù)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù),防止訓(xùn)練數(shù)據(jù)泄露。在模型應(yīng)用前,對模型進(jìn)行全面的安全評估,包括模型的準(zhǔn)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(yùn)行過程中,持續(xù)監(jiān)控模型的性能和安全狀況,及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理可能出現(xiàn)的安全問題,并根據(jù)業(yè)務(wù)需求和安全形勢的變化,及時(shí)更新和優(yōu)化模型。”劉通指出,“在人員與制度保障方面,銀行對內(nèi)部員工進(jìn)行數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)方面的培訓(xùn),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(jìn)。”

      (編輯:朱紫云 審核:何莎莎 校對:燕郁霞)

      文章內(nèi)容僅供閱讀,不構(gòu)成投資建議,請謹(jǐn)慎對待。投資者據(jù)此操作,風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)。

    [No. H002]
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