Hvordan AI ændrer banksikkerhed og risikostyring

Banksikkerhed har aldrig været mere kritisk. Efterhånden som cybertrusler bliver mere sofistikerede, skal bankerne være på forkant med angribere, der udnytter forældede systemer og udviklende svindeltaktik. Traditionelle sikkerhedsforanstaltninger kæmper for at holde trit, hvilket gør kunstig intelligens (AI) til et vigtigt værktøj til risikostyring.

AI's rolle i banksektoren er vokset hurtigt, hvor finansielle institutioner investerer i avancerede maskinlæringsmodeller for at opdage svindel, styrke databeskyttelse og strømline overholdelse. Markedet for kunstig intelligens i banksektoren har oplevet betydelig vækst og forventes at fortsætte med at ekspandere (se fig. 1). Ifølge Det amerikanske finansministerium, har mange globale banker allerede eksperimenteret med AI-baserede systemer for at forbedre sikkerheden, og demonstrerer et skift i retning af teknologier, der behandler enorme mængder data, opdager skjulte mønstre og forbedrer den overordnede modstandskraft.

Når vi går ind i 2. kvartal i 2025, er AI klar til at spille en endnu større rolle i at sikre finansielle transaktioner. Spørgsmålet er ikke, om AI vil forme banksikkerhed – det er, hvor effektivt banker kan bruge det til at udmanøvrere nye trusler. Lad os undersøge AI's indvirkning på svindeldetektion, privatlivsbeskyttelse og overholdelse af lovgivning.

Figur 1.  Den amerikanske kunstig intelligens i bankmarkedets størrelse

AI-drevet svindeldetektion

Finansielle institutioner behandler et stort antal transaktioner dagligt, hvilket gør det vanskeligt for traditionelle sikkerhedsværktøjer at identificere svigagtig aktivitet, før den forårsager skade. AI-drevne svindeldetektionssystemer løser denne udfordring ved at analysere transaktionsdata i realtid, opdage usædvanlige mønstre og sammenligne dem med tidligere adfærd.

Generativ AI tilføjer nu et nyt lag af kompleksitet til økonomisk svindel. Ifølge Wall Street Journal, er deepfakes blevet en voksende bekymring i banksektoren, hvilket gør svindel sværere at opdage og øger svindelrelaterede tab (se fig. 2). Dette understreger AI's tveæggede karakter – det kan både være et våben for cyberkriminelle og et stærkt værktøj til forebyggelse af svindel.

På den defensive side hjælper AI efterforskere med at fokusere på højrisikosager i stedet for at gennemsøge tusindvis af falske positiver. Maskinlæringsmodeller kan opdage subtile tegn på mistænksom aktivitet, såsom unormale loginforsøg, hurtige transaktioner fra flere lokationer eller enhedsspecifikke uregelmæssigheder. Disse tidlige advarsler giver banker mulighed for at gribe ind, før svindel eskalerer.

As svindel taktik udvikler sig, det gør AI også. Banker, der investerer i deep learning-teknologier, kan være på forkant med cyberkriminelle, reducere økonomiske tab og beskytte deres omdømme. AI-drevet svindeldetektion er ikke længere kun en mulighed – det er ved at blive en nødvendighed i moderne banksikkerhed.

Figur 2. Generativ AI øger svindeltab

Beskyttelse af kundedata og privatliv

Reglerne om databeskyttelse bliver strengere for hvert år. En af de seneste, den Digital Operational Resilience Act (DORA), trådte i kraft for blot få uger siden, hvilket afspejler voksende bekymring over cyberkriminelle, der målretter mod følsomme finansielle data. Det stigende antal databrud på tværs af brancher understreger, at det haster med stærkere sikkerhedsforanstaltninger (se fig. 3).

Et enkelt databrud kan resultere i store bøder og tab af kundetillid. AI kan styrke datasikkerheden ved løbende at overvåge, hvordan følsomme oplysninger tilgås og bruges i en organisation. I stedet for at stole på manuel overvågning, registrerer AI-drevne systemer usædvanlig adfærd i realtid og markerer potentielle trusler, før de eskalerer.

Banker kan også implementere AI-drevne risikoscoringssystemer, der vurderer hver dataanmodning baseret på faktorer som brugeradfærd, placering og enhedstype. Hvis en anmodning falder uden for normale parametre, kan systemet udløse en advarsel eller blokere adgang indtil videre gennemgang. Ifølge en IBM rapport, har finansielle institutioner, der bruger AI-drevne overvågningsværktøjer, reduceret responstiden på trusler mod privatlivets fred med næsten en tredjedel.

Efterhånden som flere kunder skifter til digital bank, har behovet for robust databeskyttelse aldrig været større. AI hjælper finansielle institutioner med at være på forkant med cyberkriminelle ved at sikre overholdelse af nye regler og samtidig styrke kundernes tillid til deres digitale transaktioner.

Figur 3. Procentdel af databrud fordelt på branche

Styrkelse af compliance og AML indsats

Hvidvaskning af penge har længe været en udfordring for banksektoren, hvilket har fået regeringer til at pålægge stadig strengere overholdelseskrav. Banker skal opdage ulovlige transaktioner, der ofte blander sig problemfrit med lovlig økonomisk aktivitet. Samtidig fortsætter det globale marked for systemer til bekæmpelse af hvidvaskning af penge (AML) med at vokse (se fig. 4).

AI forbedrer AML-indsatsen ved at analysere enorme mængder data hurtigere og mere præcist end traditionelle manuelle anmeldelser. Ifølge en 2024 EMEA AML-undersøgelse af PwC har topfinansielle institutioner reduceret compliance-omkostningerne med op til 15 procent ved at integrere AI i deres AML-processer.

AI-drevne systemer overvåger transaktioner for komplekse mønstre, der kan indikere hvidvaskning af penge, såsom pludselige stigninger i transaktionsvolumen, internationale overførsler uden et klart forretningsformål og gentagne indbetalinger efterfulgt af hurtige udbetalinger. Disse systemer kan også krydshenvise til flere datakilder, herunder offentlige registre og observationslister, for at markere enkeltpersoner eller organisationer med en historie med økonomisk uredelighed.

Ved at automatisere nøgledele af overholdelsesprocessen giver AI finansielle institutioner mulighed for at fokusere på højrisikosager i stedet for at blive overvældet af falske positiver. Dette forbedrer ikke kun overholdelse af lovgivningen, men reducerer også efterslæbet af potentielle overtrædelser, hvilket sikrer en mere proaktiv tilgang til økonomisk sikkerhed.

Figur 4. Globalt marked for bekæmpelse af hvidvaskning af penge

AI's bredere indflydelse på banksikkerhed

Svindeldetektering, databeskyttelse og overholdelse er blot en del af AI's voksende rolle inden for finansiel sikkerhed. Avancerede AI-modeller transformerer næsten alle aspekter af bankvirksomhed, fra kundeonboarding til kreditvurdering. Disse systemer trækker data fra flere kilder – webplatforme, mobilapps og endda sociale medier – for at vurdere risiko i næsten realtid. Ifølge Global finans- og bankgennemgang, AI-drevne analyser har forbedret investeringsforudsigelser med 45 procent.

AI hjælper også banker med at forudse nye trusler. Efterhånden som cyberkriminelle udvikler mere sofistikerede taktikker, kan AI-drevne værktøjer analysere mønstre og forudsige potentielle angrebsmetoder, før de bliver udbredt. Denne proaktive tilgang reducerer krisehåndtering i sidste øjeblik, hvilket giver banker mulighed for at implementere stærkere forsvar på forhånd.

Efterhånden som AI-kapaciteter fortsætter med at udvide, skal finansielle institutioner balancere innovation med ansvarlig brug. AI tilbyder et enormt potentiale for at forbedre sikkerheden, men dets effektivitet afhænger af gennemtænkt implementering og løbende tilsyn. Banker, der omfavner AI-drevne sikkerhedsstrategier, vil være bedre positioneret til at beskytte deres kunder, overholde regler og bevare tilliden til et stadig mere digitalt finansielt landskab.

Afsluttende tanker

AI omformer banksikkerhed, hjælper finansielle institutioner med at beskytte aktiver, reducere svindel og styrke kundernes tillid. Fra opdagelse af svindel og automatiserede overholdelsestjek til forudsigende analyser, AI-drevne systemer reducerer gætværk og forbedrer risikostyring.

I 2025 forventes AI-drevne sikkerhedsforanstaltninger at blive standard i førende banker, og hjælpe dem med at beskytte følsomme data og opfylde regulatoriske krav. Når bankorganisationer implementerer AI ansvarligt, kan AI ikke kun mindske risici, men også lægge grundlaget for en mere sikker og modstandsdygtig finansiel industri.