将网络安全融入金融数字战略

随着金融机构持续拥抱数字化转型，其成功将取决于建立和维护稳健且负责任的网络安全实践能力。

——Jeff Prelle，第一技术联邦信用合作社首席风险官
2025年7月11日 | 4分钟阅读

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金融行业正见证重大变革，人工智能（AI）进步推动满足消费者对数字化和个性化服务的需求。高德纳最近报告强调，仅2024年金融职能中AI采用率就激增21%。

技术飞跃改变运营的同时，恶意行为者入侵金融机构基础设施的技术也在同等进步。因此，金融机构必须承担关键责任，领先威胁以保护其资产及客户数据和隐私。这需要实施反应性防御机制与设计能预测和预防新兴威胁的主动系统相结合。

构建自适应网络安全策略

2024年，身份盗窃资源中心报告仅美国就有13亿次数据泄露通知。为应对类似威胁，组织必须建立超越传统技术防御的自适应网络安全策略，包含以下关键组件：

AI模型交互：确保金融机构能有效交互各种AI模型，以验证其在跟踪页面访问信息检测恶意行为者和电子邮件扫描钓鱼过滤等应用中的效用。这些提供持续监控和外部威胁防护。
验证和控制流程：持续AI验证确保输出准确性、公平性和安全性，特别是在面向客户应用中部署时。
持续测试：持续压力测试，包括灾难恢复模拟和业务连续性练习，以评估安全协议的稳健性。
访问管理：通过与网络安全和IT团队紧密合作监控和限制敏感数据访问，加强访问控制。
控制程序：建立严格监控，在AI偏见或错误影响关键操作前检测它们。

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稳健网络安全框架提供多重故障安全措施并降低风险。该框架不仅限于面向会员的界面；有效网络安全需要跨内部团队的透明度和协作。下游流程的反馈循环对测试AI工具性能至关重要。借此信息，网络安全团队可为AI模型持续监控和验证创建混淆矩阵（或错误矩阵）——通过交叉检查预测与结果帮助精确定位错误。

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在AI时代保护消费者信任

虽然AI可能在许多消费者交互幕后运行——处理交易、提供推荐或检测欺诈——金融机构必须通过坚持法规合规和实施强控制保护消费者数据，确保这些技术道德运作。

这包括加强防御网络攻击和供应商相关威胁。机构还必须保证AI应用基于健全统计理论构建并由合格团队管理，确保无偏见或不准确损害服务质量。

AI模型验证与人工监督：必要性

随着AI部署于欺诈监控和客户服务聊天机器人，AI模型的持续监控和验证不仅是最佳实践；更是运营必需。利用机器学习与人工监督和异常测试进行网络活动监控和欺诈检测，使金融机构能早期识别恶意行为者。由此，机构可使用混淆矩阵基础（“假阳性”、“假阴性”、“真阳性"和"真阴性”）测试确定最佳校准，同时检查模型和规则集的准确性和精确召回以了解其性能。

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由于无AI应用完美且非所有模型透明，在金融等高风险环境中，添加人工监督层跟踪性能和验证结果提供额外保险。人工监督和手动规则设置的透明度确保金融机构能验证AI结果完整性是否存在偏见或过拟合结果，使其能最大化系统价值。手动干预允许业务从业者通过行业趋势分析构建规则集，识别数据尚未有机会捕捉的活动趋势。

教育：负责任AI部署的基石

虽然技术持续快速演进，金融机构必须优先对员工进行AI教育，以及如何监控和管理这些工具的培训。无此培训，不当AI使用可能无意中使组织暴露于漏洞。

员工培训计划应设计为解密AI技术。此外，随着AI法规演进，机构必须领先法律变化并实施指导其使用AI的框架。定期培训课程可帮助解决网络安全最佳实践，涵盖新法规和越权风险，赋能员工驾驭复杂监管环境。

装备员工在定义道德边界内正确使用AI工具并遵守不断演变的法规，扩大了监控技术性能的人员池，并能在潜在问题出现前与网络安全团队沟通。

前进之路

随着金融机构持续拥抱数字化转型，其成功将取决于建立和维护稳健且负责任的网络安全实践能力。通过构建弹性基础设施、验证AI系统和优先员工教育，金融组织可领先网络威胁并保护客户赋予的信任。

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关于作者

Jeff Prelle
第一技术联邦信用合作社首席风险官
Jeff Prelle是第一技术联邦信用合作社（First Tech）的首席风险官。他最初从Cadence银行加入First Tech，曾任企业风险执行官。Jeff在各种银行、私募股权公司和风险管理公司（包括穆迪分析）担任高级风险执行官和贡献者超过20年。他还是康涅狄格大学的博士候选人和兼职讲师，持有会计、金融和风险管理高级学位。他的专业知识包括衡量和报告金融机构所有形式的企业风险管理，并拥有使用分析、资本规划和合规塑造可操作计划以减轻组织风险和释放可持续价值的丰富经验。

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