人工智能（AI）引發(fā)了一系列技術(shù)革命，有望改變眾多行業(yè)和社會領(lǐng)域。從醫(yī)療保健到教育，從交通到安全，人工智能可以快速改變企業(yè)的運(yùn)營和成功方式。在金融處理領(lǐng)域，人工智能的潛在變革力量最為明顯。

金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法和預(yù)測分析來降低運(yùn)營成本并提高效率。人工智能的進(jìn)步也在幫助機(jī)構(gòu)加強(qiáng)欺詐檢測，提高交易處理效率，并通過個性化服務(wù)改善客戶體驗。盡管人工智能具有諸多優(yōu)勢，但也存在一些風(fēng)險，如果不加以處理，可能會導(dǎo)致人工智能的弊大于利，因為它會使數(shù)據(jù)面臨風(fēng)險，產(chǎn)生合規(guī)問題，甚至使客戶體驗變得更糟而不是更好。這就是為什么金融行業(yè)必須努力了解人工智能不斷發(fā)展的好處和風(fēng)險，同時制定一項全面的戰(zhàn)略來釋放其全部潛力。

例如，最近對高級金融專業(yè)人員的一項全球調(diào)查表明，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)用例在幾個領(lǐng)域增長迅速，包括欺詐檢測、客戶服務(wù)、聊天機(jī)器人、虛擬助理以及風(fēng)險管理和合規(guī)。

用AI重新定義金融交易的未來

有許多用例顯示了人工智能如何提高支付處理的速度和便利性。例如，Apple Pay現(xiàn)在提供生物識別身份驗證，它使用人工智能面部識別和指紋掃描來驗證用戶。這使移動支付客戶能夠使用快速安全的身份驗證，而無需記住密碼或PIN。同樣，Apple Pay的競爭對手PayPal使用人工智能進(jìn)行實時欺詐檢測，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法監(jiān)控交易中的欺詐跡象，并確保客戶的財務(wù)信息保持安全。此外，人工智能創(chuàng)新正在以以下方式改變支付處理：

個性化和客戶體驗：人工智能驅(qū)動的分析通過分析客戶行為和偏好提供個性化的支付體驗。

運(yùn)營效率：人工智能通過提供高效的客戶服務(wù)（通過聊天機(jī)器人）、自動警報和監(jiān)控來自動化運(yùn)營開銷。

風(fēng)險管理：人工智能模型可以通過分析大量數(shù)據(jù)（包括非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源）來準(zhǔn)確評估信用風(fēng)險和金融穩(wěn)定性。

監(jiān)管合規(guī)性：人工智能通過交易監(jiān)控和更快的報告生成，幫助確保合規(guī)要求符合不斷變化的監(jiān)管要求。

人工智能在金融應(yīng)用行業(yè)中的作用的另一個例子是沃爾瑪，該公司使用人工智能創(chuàng)建了一個全渠道購物系統(tǒng)，該系統(tǒng)集成了在線、移動和店內(nèi)渠道的支付處理。這種統(tǒng)一的購物體驗允許客戶使用一致的支付方式，無論他們?nèi)绾钨徺I。與此同時，谷歌的Assistant利用人工智能讓用戶通過語音命令進(jìn)行支付。雖然采用人工智能的回報很高，但公司必須意識到這些回報伴隨著風(fēng)險。

人工智能的風(fēng)險回報率

一個問題是，人工智能系統(tǒng)依賴于大量數(shù)據(jù)，包括敏感數(shù)據(jù)，這可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、身份盜用和合規(guī)問題。此外，在有偏見的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的人工智能算法會使這些偏見永久化。更糟糕的是，許多人工智能系統(tǒng)缺乏透明度，因此這種偏見可能會加劇，導(dǎo)致獲得金融服務(wù)的不平等。另一個問題是對外部供應(yīng)商的潛在依賴，這在許多人工智能技術(shù)中很常見。允許外部供應(yīng)商訪問專用網(wǎng)絡(luò)可能會導(dǎo)致合規(guī)問題和安全攻擊。

2023年5月和6月的MOVEit Transfer數(shù)據(jù)泄露事件說明了當(dāng)外部供應(yīng)商獲得系統(tǒng)訪問權(quán)限時會發(fā)生什么。在那次攻擊中，Progress software開發(fā)的廣泛使用的文件傳輸軟件MOVEit Transfer遭受了零日漏洞攻擊。此次數(shù)據(jù)泄露影響了數(shù)百家組織，并可能影響數(shù)百萬人，暴露了大量敏感的個人和財務(wù)信息，包括社會安全號碼等。

雖然這次攻擊不是直接針對人工智能系統(tǒng)，但它仍然強(qiáng)調(diào)了組織在依賴外部供應(yīng)商時面臨的風(fēng)險，包括那些提供人工智能工具和系統(tǒng)的供應(yīng)商。

降低人工智能在金融中的風(fēng)險

為了降低當(dāng)前與人工智能相關(guān)的風(fēng)險，并安全地釋放其改善金融的全部潛力，組織必須采取多層次的方法，包括技術(shù)保障、組織政策和監(jiān)管合規(guī)。例如，為了增強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私，組織可以在數(shù)據(jù)靜止和傳輸時為數(shù)據(jù)實施強(qiáng)加密協(xié)議。另一個積極的步驟是實施嚴(yán)格的訪問控制，如基于角色的訪問控制（RBAC）和多因素身份驗證（MFA），以限制敏感數(shù)據(jù)訪問。公司還可以通過執(zhí)行以下任務(wù)來降低人工智能風(fēng)險：

定期審計。定期進(jìn)行安全審計和漏洞評估，以識別和修復(fù)潛在的安全漏洞。

多樣化訓(xùn)練。在訓(xùn)練人工智能模型時使用多樣化和有代表性的數(shù)據(jù)集，以盡量減少偏見的風(fēng)險。

人為監(jiān)督。確保人類參與審查人工智能決策，特別是當(dāng)結(jié)果具有重大影響時（例如，當(dāng)拒絕交易時）。

定期更新。持續(xù)監(jiān)控和更新人工智能模型，以適應(yīng)新的模式和威脅，并滿足監(jiān)管要求。

模擬攻擊。定期對人工智能模型進(jìn)行對抗性攻擊測試，以識別和解決欺詐者可能利用的潛在弱點。

欺詐檢測。實施基于人工智能的欺詐檢測工具，該工具使用多種方法，如異常檢測和行為分析，實時識別潛在威脅。

盡職調(diào)查。在選擇外部供應(yīng)商時進(jìn)行徹底的盡職調(diào)查，包括評估他們的安全實踐、合規(guī)性和跟蹤記錄。

保持知情。隨時了解與人工智能和支付處理相關(guān)的不斷發(fā)展的法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)。

倫理準(zhǔn)則。制定和執(zhí)行道德準(zhǔn)則和實踐，同時構(gòu)建人工智能解決方案，以確保公平、透明和責(zé)任。

風(fēng)險緩解是釋放人工智能全部潛力的關(guān)鍵

隨著人工智能的普及和能力的提高，組織必須認(rèn)識到與新技術(shù)相關(guān)的風(fēng)險，并采取措施降低這些風(fēng)險，同時仍然建立一個促進(jìn)創(chuàng)新的環(huán)境。優(yōu)先考慮人工智能集成并建立保護(hù)框架的組織將為長期成功做好最佳準(zhǔn)備。公司在沒有計劃的情況下不宜率先進(jìn)行變革。相反，公司可以進(jìn)行盡職調(diào)查，培養(yǎng)一個安全和負(fù)責(zé)任的人工智能環(huán)境，使他們能夠?qū)L(fēng)險降至最低，并最大限度地提高他們從采用人工智能中獲得的利益——比如簡化交易處理、降低支付處理成本、量身定制的客戶購買體驗，以及減少欺詐和合規(guī)問題。