摘要：银行可以通过增加对人工智能和机器学习等新技术的信心来有效打击网络犯罪。增加人工智能的使用可以大大降低人为安全错误的风险。随着银行和监管机构越来越习惯于人工智能能够处理复杂任务的事实，人们将会看到为了安全目的而增加使用。

       银行可以通过增加对人工智能和机器学习等新技术的信心来有效打击网络犯罪。增加人工智能的使用可以大大降低人为安全错误的风险。随着银行和监管机构越来越习惯于人工智能能够处理复杂任务的事实，人们将会看到为了安全目的而增加使用。
　　
　　根据英国金融行为监管局（FCA）的调查，英国的金融服务公司和银行并没有报告遭遇的网络攻击事件。事实上，英国金融行为监管局（FCA）主管梅根•巴特勒证实，银行仍然不承认每天都会遭到的全面的网络攻击。
　　
　　针对这一消息来自BOHHLabs的网络安全专家西蒙•贝恩斯已经向监管机构和银行提出挑战，要求采用人工智能和机器学习等创新技术，以尽量减少网络犯罪的威胁。
　　
　　今年早些时候，FCA数据和信息业务负责人尼克•库克表示，监管机构“仍在学习”如何支持采用自动化的数字化合规。FCA报告说，2014年至2017年期间，成功的网络攻击数量从每年5起上升到49起。
　　
　　贝恩斯认为，将信心置于新的安全形式将使银行大大受益。他说，“机器学习使用一组复杂的算法来检测模式，并从大量的在线数据预测结果。因此，自我学习的能力和识别其中的模式和异常的能力，使人工智能和机器学习成为了检测网络安全威胁的伟大工具。”
　　
　　贝恩斯的观点与FCA金融犯罪负责人罗布•格鲁普拉（Rob Grupperra）一致，他表示企业正试图用人工智能来替代人类来检测洗钱的犯罪活动，正如FCA网站上所述。
　　
　　Grupperra提到，如果这些先进技术将用人工智能代替人工监测，将会对企业产生积极影响。
　　
　　Grupperra在FCA金融科技展上说：“我们主要关心这些系统是否有效，并且发现其效果就像大海捞针。任何希望可以应对黑客行为的银行都会失望，但技术有能力更好地实现人们所希望的事情：保持财务清洁。”
　　
　　贝恩斯继续说：“增加人工智能的使用可以大大降低人为安全错误的风险。随着银行和监管机构越来越习惯于人工智能能够处理复杂任务的事实，我们将会出于安全考虑而增加使用。人工智能在安全方面的广泛接受将缓解银行与公众之间的一些紧张局势，将会得到再次信任。”
　　
　　编辑：Harris