雖然“人工智能”已成為一個(gè)無處不在的流行詞，但它對(duì)金融機(jī)構(gòu)安全的實(shí)際影響卻是實(shí)實(shí)在在的，并且與日俱增。本文將撥開炒作的迷霧，詳細(xì)介紹人工智能在現(xiàn)實(shí)世界中最重要的十大應(yīng)用，這些應(yīng)用目前正在改變金融網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)營，涵蓋從欺詐預(yù)防到威脅情報(bào)與合規(guī)的各個(gè)領(lǐng)域。

人工智能與金融網(wǎng)絡(luò)安全的融合已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出理論探討，進(jìn)入了實(shí)際應(yīng)用階段，影響深遠(yuǎn)。對(duì)于銀行業(yè)和金融科技領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者而言，了解人工智能在哪些領(lǐng)域能夠帶來真正的價(jià)值，對(duì)于戰(zhàn)略規(guī)劃和投資至關(guān)重要。問題不再是是否使用人工智能，而是如何最有效地利用它。

以下是人工智能在當(dāng)今金融領(lǐng)域安全方面發(fā)揮決定性作用的十大應(yīng)用。

1. 先進(jìn)的欺詐檢測(cè)和預(yù)防

這或許是人工智能在金融領(lǐng)域最成熟的應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以實(shí)時(shí)分析數(shù)百萬筆交易，識(shí)別出傳統(tǒng)基于規(guī)則的系統(tǒng)可能遺漏的細(xì)微異常。通過為每位用戶建立獨(dú)特的行為基準(zhǔn)——從交易時(shí)間和規(guī)模到地理位置和設(shè)備生物識(shí)別等方方面面——人工智能可以以驚人的準(zhǔn)確度標(biāo)記出賬戶盜用或合成身份欺詐的異常跡象。

2. 反洗錢（AML）模式識(shí)別

洗錢者利用復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)和交易模式來掩蓋其非法活動(dòng)。人工智能擅長在海量分散的數(shù)據(jù)集中“串聯(lián)”線索。它可以識(shí)別實(shí)體和交易之間錯(cuò)綜復(fù)雜、難以察覺的關(guān)系，從而揭示復(fù)雜的洗錢團(tuán)伙，使機(jī)構(gòu)能夠超越簡單的交易監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)監(jiān)管機(jī)構(gòu)所要求的更全面的網(wǎng)絡(luò)級(jí)分析。

3.預(yù)測(cè)威脅情報(bào)分析

來自全球的威脅情報(bào)數(shù)據(jù)量之巨，對(duì)人類分析師來說難以承受。人工智能平臺(tái)可以采集和處理這些信息，并將其與機(jī)構(gòu)特定的技術(shù)堆棧和威脅特征關(guān)聯(lián)起來。最終生成的預(yù)測(cè)情報(bào)能夠突出顯示最相關(guān)、最有可能發(fā)生的威脅，使安全團(tuán)隊(duì)能夠從被動(dòng)防御轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)防御。

4. 下一代網(wǎng)絡(luò)釣魚和BEC檢測(cè)

網(wǎng)絡(luò)犯罪分子正在利用生成式人工智能 (AI) 精心策劃完美無瑕、極具說服力的魚叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚和商業(yè)電子郵件入侵 (BEC) 攻擊。唯一有效的防御手段是人工智能驅(qū)動(dòng)的防御?，F(xiàn)代電子郵件安全工具不僅使用人工智能分析關(guān)鍵詞，還分析語言風(fēng)格、發(fā)件人信譽(yù)和請(qǐng)求上下文，以識(shí)別那些能夠輕易繞過傳統(tǒng)過濾器的惡意電子郵件。

5.內(nèi)部威脅檢測(cè)

檢測(cè)惡意內(nèi)部人員或被盜員工賬戶極其困難。人工智能驅(qū)動(dòng)的用戶和實(shí)體行為分析 (UEBA) 系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)網(wǎng)絡(luò)上每個(gè)用戶和系統(tǒng)的正?；顒?dòng)模式。當(dāng)員工突然訪問異常數(shù)據(jù)、在非正常時(shí)間登錄或嘗試提升權(quán)限時(shí)，人工智能可以標(biāo)記此類異常行為，以便立即展開調(diào)查。

6.智能安全編排和自動(dòng)化（SOAR）

AI 是 SOAR 平臺(tái)真正智能化的大腦。當(dāng)觸發(fā)警報(bào)時(shí)，AI 驅(qū)動(dòng)的 SOAR 系統(tǒng)可以自動(dòng)使用上下文數(shù)據(jù)豐富警報(bào)，確定其嚴(yán)重程度，并啟動(dòng)響應(yīng)方案（例如隔離受感染的端點(diǎn)或阻止惡意 IP 地址），所有這一切都無需人工干預(yù)，從而顯著縮短響應(yīng)時(shí)間。

7.主動(dòng)漏洞管理

并非所有漏洞都生來平等。人工智能可以幫助首席信息安全官 (CISO) 回答一個(gè)關(guān)鍵問題：“我們應(yīng)該先修補(bǔ)什么？” 通過分析公司特定資產(chǎn)的數(shù)據(jù)、當(dāng)前威脅行為者的策略以及特定 CVE 的可利用性，人工智能可以預(yù)測(cè)哪些漏洞對(duì)組織構(gòu)成最直接、最重大的風(fēng)險(xiǎn)，從而制定基于風(fēng)險(xiǎn)的高效修補(bǔ)策略。

8.自動(dòng)化監(jiān)管合規(guī)監(jiān)控

要滿足 GDPR、PCI DSS 以及各種 SEC 規(guī)則等法規(guī)的合規(guī)性要求，需要持續(xù)的數(shù)據(jù)收集和報(bào)告。人工智能可以自動(dòng)化大部分流程，持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)的合規(guī)性偏差，收集控制有效性的證據(jù)，甚至生成報(bào)告草稿，從而顯著減輕合規(guī)團(tuán)隊(duì)的手動(dòng)負(fù)擔(dān)。

9.行為生物特征認(rèn)證

人工智能超越靜態(tài)密碼，通過行為生物識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)、持續(xù)的身份驗(yàn)證。系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)用戶打字、握持手機(jī)或移動(dòng)鼠標(biāo)的獨(dú)特方式。這構(gòu)建了一個(gè)被動(dòng)但高度安全的身份驗(yàn)證層，即使欺詐者竊取了用戶的憑證，也難以復(fù)制。

10.加強(qiáng)信貸和貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

雖然傳統(tǒng)上金融風(fēng)險(xiǎn)職能是防范貸款申請(qǐng)欺詐，但防范貸款申請(qǐng)欺詐才是核心安全問題。人工智能模型可以分析數(shù)千個(gè)傳統(tǒng)和替代數(shù)據(jù)點(diǎn)，從而創(chuàng)建更準(zhǔn)確的信用風(fēng)險(xiǎn)概況，顯著降低機(jī)構(gòu)違約和申請(qǐng)欺詐的風(fēng)險(xiǎn)。

人工智能是網(wǎng)絡(luò)安全武器庫中一股用途廣泛、威力強(qiáng)大的力量。對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，戰(zhàn)略性地?fù)肀н@些應(yīng)用已不再是一種選擇，而是在日益復(fù)雜和充滿敵意的數(shù)字世界中生存的必要條件。