जब एआई ओपन बैंकिंग को बढ़ावा देता है, तो डेटा गोपनीयता इसे बनाए रखती है

जबकि 80% अमेरिकी वित्तीय ऐप सुविधा पर भरोसा करते हैं, लगभग 65% वित्तीय संगठनों ने 2024 में रैंसमवेयर हमले का अनुभव करने की सूचना दी। यह केवल एक संयोग नहीं है, वित्तीय संगठन बुरे अभिनेताओं के लिए प्राथमिक लक्ष्य हैं क्योंकि वे व्यक्तिगत जानकारी की बड़ी मात्रा रखते हैं। मार्ग नंबर, पते, सामाजिक सुरक्षा नंबर, लेनदेन और व्यक्तिगत विवरण साइबर अपराधियों की नजर में सोने की खान हैं।

वर्षों से, वित्तीय संस्थानों और उनकी एक दूसरे के साथ डेटा साझा करने की क्षमता के बीच संरक्षण और संस्थागत प्रथाओं की रक्षा के लिए रोडब्लॉक रहे हैं। 2025 में, ये दीवारें “ओपन बैंकिंग” नामक एक मॉडल में गिर रही हैं। यह नवाचार कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और जटिल कोडिंग द्वारा संचालित है ताकि उपयोगकर्ताओं को उनकी वित्तीय स्थिति का स्पष्ट चित्र मिल सके। एकल प्रोफ़ाइल में चेकिंग और बचत खाता शेष, वेनमो या पेपैल लेनदेन इतिहास और व्यक्तिगत व्यय में अंतर्दृष्टि शामिल हो सकती है। इस नए युग के नवाचार के साथ जोखिम भी आता है। वित्तीय संस्थानों पर पहले से ही बुरे अभिनेताओं द्वारा हमला किया जा रहा है और संगठनों के बीच दीवारें तोड़ने से हमलों के अवसर बढ़ जाते हैं।

ओपन बैंकिंग को सुरक्षित करने में पीईटी अकेले क्यों असमर्थ हैं

गोपनीयता बढ़ाने वाली प्रौद्योगिकियां (पीईटी) इस डेटा की खान की रक्षा के लिए परिष्कृत उपकरण के रूप में उभरी हैं। पीईटी संस्थागत निर्भरता को कम करते हैं जो पहचान योग्य व्यक्तिगत जानकारी पर निर्भर करती है जबकि अभी भी वित्तीय संस्थानों को पूल किए गए डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम बनाती है। पीईटी द्वारा प्रदान की जाने वाली सेवाएं उपयोग किए जाने वाले उपकरण और तकनीकों के आधार पर भिन्न होती हैं, कुछ सामान्य लोगों में शामिल हैं:

• बहुपक्षीय गणना: एन्क्रिप्शन और गणितीय तकनीकों का उपयोग करके, कंपनियां एक परियोजना पर एक साथ काम कर सकती हैं बिना किसी व्यक्तिगत रूप से स्वामित्व वाले कच्चे डेटा का खुलासा किए। उदाहरण के लिए, यदि बैंकों में धोखाधड़ी के प्रयासों की एक श्रृंखला है, तो प्रत्येक कंपनी व्यक्तिगत जानकारी का खुलासा किए बिना रुझान साझा कर सकती है। पीईटी के साथ, ये कंपनियां वैश्विक धोखाधड़ी को ट्रैक करने में सक्षम हैं जो वैश्विक गोपनीयता कानूनों में अंतर के बावजूद हैं।
• अंतर्गत गोपनीयता: डेटासेट में “शोर” जोड़कर, वित्तीय संस्थान यह लगभग असंभव बना देते हैं कि डेटा को एक व्यक्ति के पास वापस लाया जा सके। सटीकता को जोखिम में डाले बिना, डेटा “शोर” कच्चे डेटा की रक्षा करता है।
• होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन: यह असंभव लगता है, कंपनियां एन्क्रिप्टेड डेटा पर गणना कर सकती हैं बिना इसे डिक्रिप्ट किए। उदाहरण के लिए, एन्क्रिप्टेड वित्तीय लेनदेन पर गणना की जा सकती है बिना व्यक्तिगत डेटा का खुलासा किए। उपयोग किए जाने वाले प्रश्नों को भी संरक्षित किया जा सकता है, जो विशेष रूप से क्रॉस-बॉर्डर अपराध का पता लगाने में काम आता है।
• संघीय सीखना: अंत में, क्योंकि एआई मॉडल अधिक बार बढ़ रहे हैं, संघीय सीखने कंपनियों को स्थानीय रूप से एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है बिना हर एक डेटासेट को एक साथ पूल किए। उन छोटे मॉडलों को बाद में एआई मॉडल क्षमताओं का लाभ उठाने के लिए जोड़ा जाता है बिना डेटा को कभी भी स्थानांतरित किए।

इन विधियों की संख्या के बावजूद, पीईटी केवल तभी डेटा की रक्षा करते हैं जब यह एकत्र किया जाता है और उपयोग में होता है। पीईटी यह निर्धारित नहीं कर सकते कि उस डेटा को एकत्र करना, प्रसंस्करण करना या साझा करना कानूनी रूप से सही है या नहीं। जीडीपीआर और सीसीपीए जैसे नियमों के लिए व्यक्तिगत जानकारी को संसाधित करने से पहले स्पष्ट सहमति की आवश्यकता होती है, भले ही यह बाद में अज्ञात हो। पीईटी डेटा को सुरक्षित रख सकते हैं लेकिन स्पष्ट रूप से इसका उपयोग करने की क्षमता के बिना, उपयोगकर्ता जानकारी को संसाधित करना अवैध हो सकता है।

लापता टुकड़ा: सहमति और वरीयता प्रबंधन

सहमति और वरीयता प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म (सीपीएम) पीईटी के लिए कानूनी साथी हैं। सीपीएम एकल रिकॉर्ड बनाते हैं जो यह निर्धारित करते हैं कि प्रत्येक उपयोगकर्ता ने (या नहीं) क्या साझा करने के लिए सहमति दी है। यह सुनिश्चित करता है कि एक ओपन बैंकिंग मॉडल में भाग लेने वाले विभिन्न संस्थानों के बीच जानकारी साझा किए जाने पर भी एक उपयोगकर्ता की पसंद का सम्मान किया जाता है।

सीपीएम के बिना, सहमति ओपन बैंकिंग मॉडल में वित्तीय संस्थानों द्वारा तारों को पार करने और जानकारी को मिलाने के कारण दरकिनार हो सकती है, जो एक अनुपालन की NIGHTMARE की प्रतीक्षा कर रही है। सीपीएम के उपयोग में, वित्तीय संस्थान अनुमतियों का एक ट्रेल बनाए रख सकते हैं और ग्राहकों को आश्वस्त कर सकते हैं कि उनकी पसंद और विश्वास का सम्मान किया जा रहा है।

पीईटी को सीपीएम के साथ जोड़कर, डेटा सुरक्षा के लिए अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा सुरक्षा का व्यापार करने के दिन समाप्त हो गए हैं। अब, बैंकिंग संस्थान व्यक्तियों को मूल्यवान ज्ञान प्रदान कर सकते हैं और उद्योग को आगे बढ़ा सकते हैं बिना कीमती डेटा का बलिदान किए।

विश्वास और अनुपालन के लिए दांव

फेडरल ट्रेड कमिशन के अनुसार, उपभोक्ताओं ने 2024 में धोखाधड़ी में $12.5 बिलियन से अधिक की रिपोर्ट की, जो पिछले वर्ष की तुलना में 25% की वृद्धि है। जैसे ही वित्तीय संस्थान डेटा पूल करते हैं, उस जानकारी का मूल्य बढ़ जाता है। बड़े पैमाने पर डेटा उल्लंघन ग्राहक विश्वास को कम कर सकते हैं और एक संस्थान की प्रतिष्ठा को कमजोर कर सकते हैं।

पीईटी की जटिलता के बावजूद, वे 100% सुरक्षा की गारंटी नहीं दे सकते। पीईटी को जटिल गणना और महत्वपूर्ण उद्योग विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है ताकि डेटा को मजबूत किया जा सके। जैसे ही एआई नवाचार के द्वार खोलता है, यह बुरे अभिनेताओं के लिए भी अधिक अवसर पैदा करता है जो सुरक्षित प्रणालियों में छेद खोजने के लिए परिष्कृत हमले शुरू कर सकते हैं। कानूनी ग्रे क्षेत्र भी तब तक बने रहते हैं जब तक कि नियम, जैसे कि जीडीपीआर, उभरती तकनीकों के साथ तालमेल नहीं बैठते। पीईटी शक्तिशाली हैं, लेकिन वे एक मजबूत सहमति और वरीयता प्रबंधन आधार के लिए प्रतिस्थापन नहीं हैं।

एक दो-स्तरीय रक्षा प्रणाली का निर्माण

ओपन बैंकिंग वित्तीय संभावनाओं का एक नया युग प्रदान करती है, जिसमें बैंकिंग पारदर्शिता, अपराध रोकथाम और एक समग्र बेहतर ग्राहक अनुभव शामिल है। हालांकि, यदि यह डेटा गोपनीयता के दृष्टिकोण से नहीं बनाया गया है, तो इन अवसरों का कोई मतलब नहीं है। पीईटी और सीपीएम एक शक्तिशाली फ्रेमवर्क बनाने के लिए जोड़ सकते हैं जो तकनीकी स्तर पर डेटा की रक्षा करता है जबकि ग्राहक विश्वास को बनाए रखता है।

अद्भुत नवाचार की दहलीज पर, ओपन बैंकिंग संचालन में ग्राहक विश्वास को एक मूल स्तंभ के रूप में रखने वाले वित्तीय संस्थान वे होंगे जो पनपेंगे। जब नवाचार और विश्वास एक साथ आगे बढ़ते हैं, तो वित्तीय उद्योग सभी के लिए एक मजबूत, सुरक्षित दुनिया को सुनिश्चित कर सकता है।