事件概述 - 12月1日，豆包与中兴通讯合作推出的nubia M153工程机启动小批量发售，其AI手机助手演示了通过语音指令快速准确报出用户多张银行卡余额的功能，引发了公众对金融安全的广泛讨论 [1][6] 技术运作逻辑与安全机制 - AI助手并未绕过银行安全验证，其运作类似一个获得用户高度授权并持有“临时通行证”的办事员 [1][6] - 实现跨应用数据调用的核心是“双重授权机制”：第一重为用户需在银行App内明确授予第三方访问权限；第二重为每次操作需通过手机系统的生物认证（如指纹、人脸）进行确认 [2][7] - 系统为AI助手分配“数字证书”与“临时访问令牌”，令牌有效期通常仅1个小时且自动刷新，从源头避免长期滥用风险 [2][7] - 数据流转采用端到端加密传输技术，用户账户信息在AI助手、手机系统与银行服务器间全程加密，AI本身无法存储或读取原始敏感数据，仅获取脱敏结果 [2][7] 行业现状与风控挑战 - 尽管当前查询余额操作未引发实质安全问题，但对于每秒需处理数千笔交易、承载亿万用户资金的金融系统，任何未经充分验证的外部介入都可能成为风险漏洞 [3][8] - 豆包AI助手通过操作系统权限实现跨应用数据调用，触碰了传统金融风控的敏感神经 [3][8] - 黑灰产利用AI代理批量注册账号、高频套现的案例并非个例 [3][8] - 目前，豆包手机助手已全面收缩金融等核心场景的自动化支持，不少银行手机银行应用要求用户关闭AI助手后再操作 [3][8] - 金融机构的AI风控面临多重挑战：跨平台数据共享的权限边界模糊、AI对抗攻击的技术防御不足、用户隐私保护与服务体验的平衡 [3][8] 行业发展与平衡建议 - 用户对AI金融场景的期待本质是对更高效、便捷服务的追求，传统风控体系对AI代理的反应不应是“一刀切” [4][9] - 银行应建立分层管控、精准识别、协同联动的平衡机制，守住安全底线并保障服务体验 [4][9] - 具体建议包括：按“风险等级匹配防护强度”原则对AI助手的金融操作进行分级防控；与AI助手厂商签订数据安全与操作边界协议；在银行App中增设AI工具授权管理入口，允许用户自主开关权限并自定义业务类型与操作限额 [4][9] - AI技术在金融领域的应用既需要技术迭代筑牢安全防护，又需要行业共识明确合规发展的行为准则 [5][9]

文章核心观点 - AI手机助手在金融场景的应用引发了公众对安全核验机制的广泛讨论与焦虑，其本质并非绕过银行安全体系，而是通过用户授权与设备认证的双重机制运作 [2] - 当前技术通过双重授权、临时令牌和端到端加密保障了基础操作的安全性，但该模式触及了传统金融风控的敏感神经，行业面临跨平台权限模糊、技术防御不足等多重挑战 [3][4] - 金融行业不应因安全担忧而拒绝创新，需建立分层管控、精准识别的平衡机制，并推动技术迭代与行业共识共建，以实现安全底线与用户体验的兼顾 [5][6] 技术运作逻辑与安全机制 - AI助手实现跨应用数据调用的前提是“双重授权机制”：用户需先在银行App内授予第三方访问权限，再通过手机系统的生物认证（指纹、人脸等）进行操作确认，形成“用户授权+设备认证”的双重保险 [3] - 系统为AI助手分配“数字证书”与“临时访问令牌”，令牌有效期通常仅1个小时且自动刷新，从源头上避免长期滥用风险 [3] - 数据流转采用端到端的加密传输技术，用户账户信息在AI助手、手机系统与银行服务器间传输全程加密，AI本身无法存储或读取原始敏感数据，仅能获取脱敏后的结果反馈 [3] 行业现状与潜在风险 - 豆包AI手机助手通过操作系统层面的权限实现跨应用数据调用，触碰了传统金融风控的“敏感神经” [4] - 黑灰产利用AI代理批量注册账号、高频套现的案例并非个例，任何未经充分验证的外部介入都可能成为风险漏洞 [4] - 目前，豆包手机助手已经全面收缩了金融等核心场景的自动化支持，不少银行手机银行应用也采取了防御性措施，要求用户关闭AI助手后再继续操作 [4] 行业发展挑战 - 金融机构的AI风控面临着跨平台数据共享的权限边界模糊、AI对抗攻击的技术防御不足、用户隐私保护与服务体验的平衡等多重挑战 [4] - 银行业需要健全“事前预防—事中监测—事后追溯”的全链条风控网络，打造更加高阶的风控体系 [4] 未来发展方向与建议 - 银行应建立分层管控、精准识别、协同联动的平衡机制，避免“一刀切”式的全面封禁 [5] - 可按“风险等级匹配防护强度”原则，将AI手机助手的金融操作划分为不同风险等级并匹配不同防护标准，实现“风险差异化防控” [5] - 银行可与手机AI助手厂商签订数据安全与操作边界协议，明确AI工具可调用的银行服务范围、数据传输标准 [5] - 银行App中可以增设AI工具授权管理入口，允许用户自主开关“AI协助操作权限”，并可以自定义可授权的业务类型、操作限额 [6] - AI技术在金融领域的应用，既需要技术层面的持续迭代筑牢安全防护，又需要行业层面的共识共建明确合规发展的“行为准则” [6]