本文提出了一种面向无卡人工智能银行系统的综合安全框架，旨在解决传统银行业务在数字化转型中面临的网络安全与欺诈风险挑战。该框架的核心创新点包括：1）利用AI驱动的数据加密技术生成自动虚拟卡，确保交易过程中敏感信息的最小化暴露；2）部署基于AI的授权机制，对每一笔交易进行实时身份验证，并通过特征提取与异常行为检测主动识别潜在欺诈；3）集成机器学习算法（如分类模型）构建多层防护体系，提升对未知欺诈模式的检测能力。作者通过理论分析论证了框架在保障通信安全（银行、持卡人、第三方之间的加密信道）、降低信息泄露风险以及减少误报率方面的有效性。实验部分（abstract未详细说明）预期验证该框架在模拟数据集上的欺诈检测准确率和系统吞吐量。本文适合金融安全研究员、银行系统架构师以及AI安全从业者阅读，为构建下一代无卡银行安全体系提供了系统性参考。