Wenn KI das Open Banking einleitet, hält die Datenprivatsphäre es aufrecht

Während 80% der Amerikaner auf die Bequemlichkeit von Finanz-Apps angewiesen sind, haben etwa 65% der Finanzorganisationen weltweit im Jahr 2024 einen Ransomware-Angriff erlebt. Dies ist kein Zufall, da Finanzorganisationen aufgrund der großen Menge an personenbezogenen Daten, die sie besitzen, zu den Hauptzielen für böswillige Akteure gehören. Routingsnummern, Adressen, Sozialversicherungsnummern, Transaktionen und personenbezogene Daten bieten einen Schatz an Möglichkeiten für Cyberkriminelle.

Jahrelang gab es Hindernisse zwischen Finanzinstituten und ihrer Fähigkeit, Daten miteinander zu teilen, um Verbraucher und institutionelle Praktiken zu schützen. Im Jahr 2025 werden diese Wände in einem Modell namens “Open Banking” abgerissen. Diese Innovation wird von künstlicher Intelligenz (KI) und fortschrittlichem Coding angetrieben, um den Nutzern ein klares Bild ihrer finanziellen Gesundheit zu geben. Ein einzelnes Profil kann Kontostände, Transaktionshistorien von Venmo oder PayPal und personalisierte Einblicke in den individuellen Ausgabenverlauf enthalten. Mit dieser neuen Ära der Innovation kommt jedoch auch ein Risiko. Finanzinstitute sind bereits Ziele für böswillige Akteure, und die Abbau der Wände zwischen den Organisationen erhöht die potenziellen Angriffsmöglichkeiten.

Warum PETs allein das Open Banking nicht sichern können

Technologien zur Verbesserung der Privatsphäre (PETs) sind als fortschrittliche Tools aufgetaucht, die darauf ausgelegt sind, diese Schatzkiste an Daten zu schützen. PETs reduzieren die Abhängigkeit von identifizierbaren personenbezogenen Daten, während sie es den Finanzinstituten ermöglichen, gepoolte Daten zu analysieren. Die Dienstleistungen, die PETs anbieten, unterscheiden sich je nach den verwendeten Tools und Techniken. Einige gängige PETs umfassen:

• Multiparty-Computing: Mit Verschlüsselung und mathematischen Techniken können Unternehmen gemeinsam an einem Projekt arbeiten, ohne jemals rohe Daten preiszugeben. Wenn beispielsweise eine Reihe von Betrugsversuchen über Banken hinweg auftritt, kann jedes Unternehmen Trends teilen, ohne individuelle Informationen preiszugeben. Mit PETs sind diese Unternehmen in der Lage, globalen Betrug zu verfolgen, trotz der Unterschiede in den globalen Datenschutzgesetzen.
• Differenzielle Privatsphäre: Durch das Hinzufügen von “Rauschen” zu Datensätzen machen Finanzinstitute es nahezu unmöglich, Daten zurück zu einer einzelnen Person zu verfolgen. Ohne die Genauigkeit zu gefährden, schützt das “Rauschen” die rohen Daten.
• Homomorphe Verschlüsselung: Obwohl es unmöglich klingt, können Unternehmen Berechnungen auf verschlüsselten Daten durchführen, ohne diese jemals zu entschlüsseln. Beispielsweise können Berechnungen auf verschlüsselten Finanztransaktionen durchgeführt werden, ohne dass die personenbezogenen Daten jemals preisgegeben werden. Die verwendeten Abfragen können sogar geschützt werden, was besonders bei der Verfolgung von grenzüberschreitenden Verbrechen nützlich ist.
• Föderales Lernen: Schließlich ermöglicht das föderale Lernen es Unternehmen, KI-Modelle lokal zu trainieren, ohne alle Datensätze zusammenzuführen. Diese kleineren Modelle werden schließlich kombiniert, um die Fähigkeiten von KI-Modellen zu nutzen, ohne jemals die Daten zu bewegen.

Trotz der Vielzahl an Methoden schützen PETs nur Daten, nachdem sie gesammelt und verwendet wurden. PETs können nicht bestimmen, ob die Erfassung, Verarbeitung oder Weitergabe dieser Daten überhaupt rechtmäßig ist. Vorschriften wie die DSGVO und die CCPA erfordern eine ausdrückliche Zustimmung, bevor Informationen verarbeitet werden, auch wenn sie später anonymisiert werden. PETs können Daten schützen, aber ohne die klare Möglichkeit, sie überhaupt zu verwenden, könnte die Verarbeitung von Benutzerinformationen illegal sein.

Das fehlende Stück: Zustimmungs- und Präferenzmanagement

Plattformen für Zustimmungs- und Präferenzmanagement (CPMs) sind die rechtlichen Sidekicks von PETs. CPMs erstellen einen einzigen Wahrheitsbeweis darüber, was jeder Benutzer (oder nicht) zugestimmt hat. Dies stellt sicher, dass die Präferenzen eines Benutzers auch dann eingehalten werden, wenn verschiedene teilnehmende Institutionen Informationen in einem Open-Banking-Modell austauschen.

Ohne CPMs kann die Zustimmung beiseite gelegt werden, wenn Finanzinstitute Informationen verbinden und austauschen, was zu einem Compliance-Albtraum führen kann. Mit CPMs können Finanzinstitute eine Spur von Genehmigungen aufrechterhalten und den Kunden versichern, dass ihre Auswahlmöglichkeiten und ihr Vertrauen respektiert werden.

Durch die Kombination von PETs mit CPMs sind die Tage, an denen man zwischen Datenschutz und der Gewinnung von Erkenntnissen abwägen musste, endgültig vorbei. Jetzt können Bankinstitute den Einzelnen wertvolle Erkenntnisse liefern und die Branche voranbringen, ohne wertvolle Daten zu opfern.

Die Einsätze für Vertrauen und Compliance

Laut der Federal Trade Commission haben Verbraucher im Jahr 2024 Verluste von über $12,5 Milliarden durch Betrug gemeldet, was einem Anstieg von 25% gegenüber dem Vorjahr entspricht. Wenn Finanzinstitute Daten poolen, wächst der Wert dieser Informationen. Groß angelegte Datenlecks können das Vertrauen der Kunden untergraben und den Ruf einer Institution untergraben.

Unabhängig von der Komplexität von PETs können sie nicht 100%ige Sicherheit garantieren. PETs erfordern komplexe Berechnungen und erhebliche Branchenexpertise, um Daten zu schützen. Ebenso wie KI Türen zu Innovationen öffnet, schafft sie auch mehr Möglichkeiten für böswillige Akteure, um sophistizierte Angriffe zu starten, die Lücken in ansonsten sicheren Systemen finden können. Selbst rechtliche Grauzonen bleiben bestehen, da Vorschriften wie die DSGVO aufkommende Techniken nachziehen. PETs sind leistungsfähig, aber sie ersetzen keine starke Grundlage für Zustimmungs- und Präferenzmanagement.

Ein dualschichtiges Verteidigungssystem aufbauen

Das Open Banking bietet eine neue Ära finanzieller Möglichkeiten, von Transparenz in der Bankwirtschaft bis hin zur Verhinderung von Verbrechen und einem besseren Kundenerlebnis. Keine dieser Möglichkeiten zählt jedoch, wenn sie nicht mit Datenschutz im Sinn aufgebaut wird. PETs und CPMs können kombiniert werden, um ein leistungsfähiges Rahmenwerk zu schaffen, das Daten auf technischer Ebene schützt und gleichzeitig das Vertrauen der Kunden aufrechterhält.

Auf der Schwelle zu unglaublicher Innovation werden die Finanzinstitute, die das Vertrauen der Kunden als Kernsäule des Open-Banking-Betriebs betrachten, diejenigen sein, die florieren. Wenn Innovation und Vertrauen gemeinsam voranschreiten, kann die Finanzbranche eine stärkere, sicherere Welt für alle schaffen.