印度的银行和金融服务业在采用人工智能（AI）及其应用方面已经走了很长一段路。AI不仅有助于增强客户体验，而且还有助于提高运营水平。
大规模使用AI进行金融服务的能力使人们能够为曾经难以解决的复杂问题提供创新的解决方案。到2024年，BFSI市场中的AI预计将增长30％。“这项技术的智能和自适应特性有助于简化和自动化流程，并满足客户不断变化的需求。人工智能应用程序正在帮助银行分析大量数据并提供可行的见解。” Synechron联合创始人兼首席执行官Faisal Husain说道。
尽管人工智能已经存在了几年，但其在银行领域的应用仍处于起步阶段，并且由于用户知识有限而遭受安全问题的困扰。对于企业而言，重要的是通过安装整体数据保护体系结构来过滤输入的信息并训练AI系统以识别潜在威胁向量，从而使自己始终掌握最新的信息安全技术，他补充说。
结束语“虽然这项新兴技术提高了准确性和快速决策的水平，但保护个人数据以及组织特定细节的数据通常面临着挑战。AI系统遭受的一些安全风险包括：数据中毒：由于大量的结构化和非结构化数据，BFSI公司成为网络骗子进行数据攻击的主要目标。随着金融服务中支持AI的模型的部署呈上升趋势，存在操纵黑客用来训练这些模型的数据的风险。这种攻击被称为数据中毒，导致生成错误的输出。网络犯罪分子使用反向工程来提取AI模型的副本并执行通常很长时间以来未被发现的这些攻击。因此，可以使用复杂的技术使AI模型倾斜以产生目标结果。随着组织部署智能系统，存在不受信任的基础架构工具，例如开源数据分析人员和ML框架，犯罪分子可能会利用这些工具来窃取数据。黑客使用对抗性机器学习来检测模式并识别网络中的漏洞和欺诈控制。这样一来，便可以在网络中未被发现的系统中调试恶意软件，并缓慢地泄漏通过系统的机密数据.AI系统容易受到对抗性攻击，因此输入卫生处理应列为BFSI公司的安全议程。应该对IT系统进行培训，以通过实施较弱的版本（例如图像失真）来识别潜在的对抗攻击。为了防止数据泄漏，安全性基础架构应详尽地覆盖所有网络端点。在安全方面，人通常是最薄弱的环节。业务负责人应采取有意识的步骤，例如定期培训和提高意识的举措，以使员工之间对公司的安全程序达成共识。重要的是要注意，安全性是系统设计，因此，安全性功能应在基于AI的应用程序的设计阶段中得到体现，并应随着时间的推移进行更新以应对不断扩大的威胁态势。
