银行应对人工智能的核心策略是构建"技术+业务+风控"三位一体的智能金融体系，重点布局智能投顾、风险控制和客户服务三大领域，同时建立AI治理框架以应对算法偏见和数据安全挑战。

这一策略的制定源于银行业当前面临的技术迭代与市场竞争双重压力。从技术维度看，工商银行通过计算机视觉和自然语言处理技术已实现64个运营场景智能化改造，年替代人工1500余人，证明AI在提升运营效率方面的显著成效。在客户服务领域，招商银行"小招喵"IP和江苏银行APP10.0通过深度学习实现个性化服务，使客户流失率较行业均值降低40%，体现了智能技术对用户体验的重塑能力。

风险控制方面，AI信贷审批系统可将处理时间从72小时压缩至12小时，同时不良贷款识别准确率提升35%。但这也带来新的挑战，如2024年某银行反欺诈模型遭对抗攻击导致误判率上升30%，暴露出技术脆弱性。数据治理成为关键，按照《金融数据安全分级指南》要求，生物特征等C3级数据必须采用国密算法加密，而2024年某券商因数据共享违规被罚300万元的案例警示了合规风险。

监管框架的完善同步推进。《互联网信息服务算法推荐管理规定》要求AI模型动态备案，但周级迭代频率使传统监管方式难以适配。杭州银行通过"安全左移"策略，在模型开发阶段即嵌入审查，这种前瞻性做法值得行业借鉴。未来三年，预计银行业AI投资将保持18%的年复合增长率，但需注意：技术投入需与业务需求匹配，中小银行可采用与科技公司合作模式降低成本，避免陷入"为AI而AI"的陷阱。

银行智能化转型已进入深水区，需在技术创新与风险可控之间寻找平衡点。既不能因噎废食错失技术红利，也要防范算法黑箱、数据泄露等新型风险，最终实现从"金融+科技"到"科技×金融"的质变。