自2024年12月以来，包括建设银行、工商银行、农业银行、交通银行、北京银行等在内的多家银行升级了手机银行APP，其中AI赋能成为亮点。

《中国经营报》记者梳理到，近期AI赋能手机银行主要体现在增强客户体验和赋能业务创新方面。

对于近年来市场尤为重视的数据安全问题，部分银行也表示，AI赋能下手机银行的交互体验到安全保障，都实现了服务质效的显著提升。为保护数据安全，银行在数据收集、数据存储、数据分析等环节采取了大量保护措施。

客户营销是AI应用重点

中金金融认证中心有限公司（CFCA）发布的《2024中国数字银行调查报告》（以下简称“《报告》”）显示，AI正成为数字银行（包括手机银行）管理市场偏好的重要工具。

《报告》给出一组数据，在数据银行的AI应用方向中，63.9%用于客户营销，55.6%用于风险控制，50%用于客户运营管理，47.2%用于客户服务和权益保护。

苏商银行高级研究员孙扬总结道，AI能帮助提升客户服务的响应度，可以全天候AI服务客户自动响应，从而提升客户满意度；可以更好地实现金融产品面向客户的智能推荐，实现界面千人千面，让手机银行面向客户更加个性化；可以通过AI，促进财富管理的智能投顾服务，和客户的业务旅程更加丝滑地整合在一起。

北京市社会科学院副研究员王鹏告诉记者，AI对手机银行的赋能可以提升运营效率，通过自动化流程，AI可以自动化处理一些重复性高、耗时长的业务流程，如贷款审批、账户管理等，提高银行的运营效率；通过智能调度系统，AI可以优化分行和ATM的布局，提高资源利用率。

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在风险管理方面，王鹏指出AI可以通过分析交易模式和行为特征，实时识别和预防欺诈活动，保障客户的资金安全；基于大数据和机器学习算法，AI可以更准确地评估客户的信用风险，为银行提供决策支持。

不过，在简化业务流程的同时，银行如何确保AI技术的运用不会降低业务处理的准确性和安全性？

CFCA产品中心副总经理刘通告诉记者，为了保障AI技术处理业务的准确性和安全性，银行采用了多种方式。

首先，银行建立严格的模型评估体系，对AI模型进行全面的评估和测试，确保模型的泛化能力和稳定性。例如，在贷款审批模型中，通过对历史数据的回测和实际业务数据的验证，评估模型的准确性和风险识别能力。

其次，随着业务数据的不断积累和市场环境的变化，银行及时对AI模型进行优化和更新，采用强化学习技术，使模型能够自动适应新的数据和业务场景。例如，在智能投资顾问中，根据市场行情和客户投资行为的变化，实时调整投资策略和模型参数。