人工智能技术的应用需要确保数据的安全性和隐私保护，防止黑客攻击或数据泄露等风险。
人工智能技术在互联网金融中的应用与风险控制主要体现在以下几个方面：
1. 数据分析与决策支持：人工智能可以通过大数据分析和机器学习算法，挖掘出互联网金融领域的大量数据中的规律和趋势，为金融机构提供决策支持，帮助其进行更准确的风险评估和控制。
2. 自动化投资管理：人工智能技术可以通过自动化算法进行资产配置和投资组合管理，根据个人偏好和风险承受能力，为用户提供个性化的投资建议和管理服务。
3. 欺诈风险控制：通过人工智能技术可以对用户的行为数据进行实时监测和分析，识别出潜在的欺诈行为或异常交易，及时采取措施进行风险控制和防范。
4. 客户服务与智能推荐：人工智能技术可以通过自然语言处理和智能语音识别，实现与用户的智能对话和交互，提供更便捷和个性化的客户服务体验。同时，通过对用户行为和偏好的分析，可以为用户提供个性化的产品推荐和定制服务。
然而，人工智能技术在互联网金融中的应用也面临着一些风险和挑战：
1. 数据安全与隐私保护：互联网金融领域涉及大量用户的个人敏感信息，如账户密码、身份证号等。人工智能技术的应用需要确保数据的安全性和隐私保护，防止黑客攻击或数据泄露等风险。
2. 信息不对称与道德风险：人工智能技术可以快速处理大量信息，但同时也存在信息不对称和道德风险的问题。例如，某些金融产品的推荐可能存在利益驱动和不公正行为，导致用户的利益受损。
3. 模型风险与误判：人工智能技术在金融风控中的应用主要依赖于机器学习算法和模型，但这些算法和模型并非完美无误。存在模型风险和误判的可能性，即模型无法准确预测或识别某些风险，导致金融机构或用户面临不可预测的风险。
总之，人工智能技术在互联网金融中的应用可以提高金融机构的效率和用户体验，但也需要注意和解决相关的风险与挑战。