Mentre l’IA apre la strada all’Open Banking, la privacy dei dati la sostiene

Mentre circa l’80% degli americani si affida alla convenienza delle app finanziarie, circa il 65% delle organizzazioni finanziarie in tutto il mondo ha segnalato di aver subito un attacco di ransomware nel 2024. Non è una semplice coincidenza: le organizzazioni finanziarie sono bersagli primari per gli attori malintenzionati, data la grande quantità di informazioni personali che detengono. I numeri di routing, gli indirizzi, i numeri di sicurezza sociale, le transazioni e i dettagli personali rappresentano una miniera d’oro di opportunità agli occhi dei criminali informatici.

Negli anni, ci sono stati ostacoli tra le istituzioni finanziarie e la loro capacità di condividere dati tra loro, nel tentativo di proteggere i consumatori e le pratiche istituzionali. Nel 2025, questi ostacoli stanno per essere superati in un modello chiamato “open banking”. Questa innovazione è alimentata dall’intelligenza artificiale (AI) e da codici sofisticati per fornire agli utenti una visione chiara della loro salute finanziaria. Un singolo profilo potrebbe contenere i saldi dei conti correnti e di risparmio, le storie delle transazioni di Venmo o PayPal e informazioni personalizzate sulle spese individuali. Tuttavia, con questa nuova era di innovazione arrivano anche dei rischi. Le istituzioni finanziarie sono già bersagli per gli attori malintenzionati e l’abbattimento delle barriere tra le organizzazioni aumenta le opportunità di attacchi.

Perché i PET da soli non possono garantire la sicurezza dell’Open Banking

Le Tecnologie per la Protezione della Privacy (PET) sono emerse come strumenti sofisticati progettati per proteggere questa miniera d’oro di dati. I PET riducono la dipendenza delle istituzioni dalle informazioni personali identificabili, consentendo loro di analizzare i dati aggregati. I servizi offerti dai PET differiscono a seconda degli strumenti e delle tecniche utilizzate; alcuni dei più comuni includono:

• Calcolo multiparte: utilizzando la crittografia e le tecniche matematiche, le aziende possono lavorare insieme su un progetto senza mai rivelare i dati grezzi di proprietà individuale. Ad esempio, se ci sono una serie di tentativi di frode tra le banche, ogni azienda può condividere le tendenze senza rivelare alcuna informazione individuale. Con i PET, queste aziende sono in grado di tracciare la frode globale nonostante le differenze nelle leggi sulla privacy a livello globale.
• Privacy differenziale: aggiungendo “rumore” ai set di dati, le istituzioni finanziarie rendono quasi impossibile ritrovare i dati a un individuo. Senza rischiare l’accuratezza, il “rumore” dei dati protegge i dati grezzi.
• Crittografia omodifica: sebbene sembri impossibile, le aziende possono eseguire calcoli su dati crittografati senza mai decrittarli. Ad esempio, i calcoli possono essere eseguiti su transazioni finanziarie crittografate senza che i dati personali vengano mai rivelati. Le query utilizzate possono essere protette, il che risulta particolarmente utile per la detectione dei crimini transnazionali.
• Apprendimento federato: infine, con l’aumento della frequenza dei modelli di intelligenza artificiale, l’apprendimento federato consente alle aziende di addestrare i modelli di intelligenza artificiale localmente senza dover raggruppare tutti i set di dati. Quei modelli più piccoli vengono infine combinati per sfruttare le capacità dei modelli di intelligenza artificiale senza mai spostare i dati.

Nonostante il numero di metodi, i PET proteggono i dati solo dopo che sono stati raccolti e utilizzati. I PET non possono determinare se la raccolta, l’elaborazione o la condivisione di quei dati è legale. Regolamenti come il GDPR e il CCPA richiedono il consenso esplicito prima di elaborare le informazioni, anche se vengono anonimizzate in seguito. I PET possono mantenere la sicurezza dei dati, ma senza la chiara capacità di utilizzarli, l’elaborazione delle informazioni degli utenti potrebbe essere illegale.

Il pezzo mancante: gestione del consenso e delle preferenze

Le piattaforme di gestione del consenso e delle preferenze (CPM) sono il braccio destro legale dei PET. Le CPM creano un unico registro di verità su ciò che ogni utente ha (o non ha) accettato di condividere. Ciò garantisce che le preferenze dell’utente siano onorate anche quando le istituzioni partecipanti condividono informazioni in un modello di open banking.

Senza le CPM, il consenso può essere messo da parte mentre le istituzioni finanziarie incrociano i fili e combinano le informazioni, diventando un incubo di conformità in attesa di accadere. Con le CPM in uso, le istituzioni finanziarie possono mantenere una traccia delle autorizzazioni e rassicurare i clienti che le loro scelte e la loro fiducia sono rispettate.

Combinando i PET con le CPM, sono finiti i giorni in cui era necessario scambiare la protezione dei dati con l’acquisizione di informazioni. Ora, le istituzioni bancarie possono fornire agli individui conoscenze preziose e far avanzare l’industria senza sacrificare dati preziosi.

Le poste in gioco per la fiducia e la conformità

Secondo la Federal Trade Commission, i consumatori hanno segnalato di aver perso oltre 12,5 miliardi di dollari a causa di frodi nel 2024, un aumento del 25% rispetto all’anno precedente. Mentre le istituzioni finanziarie raggruppano i dati, il valore di quelle informazioni cresce. Le violazioni dei dati su larga scala possono minare la fiducia dei clienti e erodere la reputazione di un’istituzione.

Indipendentemente dalla complessità dei PET, non possono garantire la sicurezza al 100%. I PET richiedono calcoli complessi e una significativa competenza settoriale per fortificare i dati. Proprio come l’IA apre le porte all’innovazione, crea anche più opportunità per gli attori malintenzionati di lanciare attacchi sofisticati che possono trovare falle in sistemi altrimenti sicuri. Anche le aree grigie legali rimangono mentre i regolamenti, come il GDPR, si adeguano alle tecniche emergenti. I PET sono potenti, ma non sostituiscono una solida base di gestione del consenso e delle preferenze.

Costruire un sistema di difesa a due strati

L’open banking offre una nuova era di possibilità finanziarie, dalla trasparenza bancaria alla prevenzione dei crimini a un’esperienza clienti migliore. Tuttavia, nessuna di quelle opportunità ha importanza se non viene costruita tenendo conto della privacy dei dati. I PET e le CPM possono combinarsi per creare un quadro potente che protegge i dati a livello tecnico, mantenendo al contempo la fiducia dei clienti.

Sulla soglia di un’innovazione incredibile, le istituzioni finanziarie che pongono la fiducia dei clienti come pilastro fondamentale delle operazioni di open banking saranno quelle che prospereranno. Quando l’innovazione e la fiducia avanzano insieme, l’industria finanziaria può inaugurare un mondo più forte e più sicuro per tutti.