人工智能如何改变银行安全和风险管理

银行安全从未如此重要。随着网络威胁日益复杂，银行必须时刻防范那些利用过时系统和不断演变的欺诈手段的攻击者。传统的安全措施难以跟上时代的步伐，这使得人工智能 (AI) 成为风险管理的重要工具。

人工智能在银行业的作用迅速扩展，金融机构纷纷投资先进的机器学习模型，以检测欺诈行为、加强数据隐私并简化合规流程。银行业人工智能市场已显著增长，预计将继续扩大（见图1）。根据 美国财政部许多全球银行已经尝试使用基于人工智能的系统来增强安全性，表明银行正在转向处理大量数据、检测隐藏模式和提高整体弹性的技术。

随着我们进入2年第二季度，人工智能将在保障金融交易安全方面发挥更大作用。问题不在于人工智能是否会改变银行安全，而在于银行如何有效地利用它来应对新兴威胁。让我们来探讨人工智能对欺诈检测、隐私保护和监管合规性的影响。

图1。  美国银行业人工智能市场规模

人工智能驱动的欺诈检测

金融机构每天处理海量交易，传统的安全工具难以在欺诈活动造成损害之前将其识别出来。人工智能驱动的欺诈检测系统通过分析实时交易数据、发现异常模式并将其与历史行为进行比较，解决了这一难题。

生成式人工智能如今为金融欺诈增添了新的复杂性。根据 “华尔街日报”深度伪造已成为银行业日益严重的问题，它使诈骗行为更难发现，并增加了与欺诈相关的损失（见图2）。这凸显了人工智能的双刃剑性质——它既可以成为网络犯罪分子的武器，也可以成为预防欺诈的有力工具。

在防御方面，人工智能帮助调查人员专注于高风险案件，而不是筛选数千个误报。 机器学习模型 可以检测到细微的迹象 可疑活动诸如异常登录尝试、来自多个地点的快速交易或特定设备的异常等。这些早期预警使银行能够在欺诈升级之前进行干预。

As 欺诈手段不断演变人工智能也是如此。投资深度学习技术的银行能够领先于网络犯罪分子，减少财务损失并维护自身声誉。人工智能驱动的欺诈检测已不再只是一种选择，而是正在成为现代银行安全的必需品。

图2。 生成式人工智能增加欺诈损失

保护客户数据和隐私

数据隐私法规每年都变得越来越严格。最近的一项法规是 数字运营弹性法案 (DORA)几周前刚刚生效，反映出人们对网络犯罪分子瞄准敏感金融数据日益增长的担忧。各行业数据泄露事件的不断增加，凸显了加强安全措施的紧迫性（见图3）。

一次数据泄露就可能导致巨额罚款，并失去客户信任。人工智能可以通过持续监控组织内部敏感信息的访问和使用方式来增强数据安全性。人工智能系统无需依赖人工监督，而是实时检测异常行为，在潜在威胁升级之前将其标记出来。

银行还可以实施人工智能驱动的风险评分系统，根据用户行为、位置和设备类型等因素评估每个数据请求。如果请求超出正常范围，系统可以触发警报或阻止访问，直至进一步审核。根据 IBM报告，使用人工智能监控工具的金融机构将对隐私威胁的响应时间缩短了近三分之一。

随着越来越多的客户转向数字银行，对强大数据保护的需求也空前高涨。人工智能正在帮助金融机构领先于网络犯罪分子，确保其遵守不断变化的法规，同时增强客户对数字交易的信心。

图3。 各行业数据泄露百分比

加强合规和反洗钱工作

洗钱一直是银行业面临的长期挑战，促使各国政府实施日益严格的合规要求。银行必须发现那些往往与合法金融活动无缝衔接的非法交易。与此同时，全球反洗钱 (AML) 系统市场持续增长（见图 4）。

人工智能通过比传统人工审核更快、更准确地分析大量数据，增强了反洗钱工作。根据 2024 年欧洲、中东和非洲地区反洗钱调查 普华永道表示，顶级金融机构通过将人工智能融入其反洗钱流程，已将合规成本降低了高达 15%。

人工智能系统能够监控交易中可能存在洗钱行为的复杂模式，例如交易量突然激增、没有明确商业目的的国际转账，以及重复存款后快速提现。这些系统还可以交叉引用多个数据源，包括公共记录和监视名单，以标记有金融不当行为历史的个人或组织。

通过自动化合规流程的关键环节，人工智能使金融机构能够专注于高风险案例，而不是被误报淹没。这不仅提高了监管合规性，还减少了潜在违规行为的积压，确保金融机构能够更积极主动地保障财务安全。

图4。 全球反洗钱市场

人工智能对银行安全的更广泛影响

欺诈检测、数据保护和合规性只是人工智能在金融安全领域日益增长的作用的一部分。先进的人工智能模型正在改变银行业务的几乎方方面面，从客户入职到信用评分。这些系统从多个来源（网络平台、移动应用程序，甚至社交媒体）提取数据，以近乎实时地评估风险。根据 全球金融与银行评论，人工智能驱动的分析将投资预测提高了 45%。

人工智能还能帮助银行预测新兴威胁。随着网络犯罪分子的攻击手段日益复杂，人工智能工具可以分析攻击模式，并在其蔓延开来之前预测潜在的攻击方法。这种主动的方法可以减少最后一刻的危机管理，使银行能够提前实施更强有力的防御措施。

随着人工智能能力的不断扩展，金融机构必须在创新与负责任的使用之间取得平衡。人工智能在提升安全性方面潜力巨大，但其有效性取决于周密的实施和持续的监督。采用人工智能驱动的安全策略的银行将能够更好地保护客户、遵守法规，并在日益数字化的金融环境中维护信任。

最后的思考

人工智能正在重塑银行安全，帮助金融机构保护资产、减少欺诈并增强客户信任。从欺诈检测、自动合规性检查到预测分析，人工智能驱动的系统正在减少猜测并增强风险管理。

预计到2025年，人工智能驱动的安全措施将成为领先银行的标配，帮助它们保护敏感数据并满足监管要求。当银行机构以负责任的方式实施人工智能时，人工智能不仅可以降低风险，还能为更安全、更具韧性的金融行业奠定基础。