AIがオープンバンキングを牽引する中、データプライバシーがそれを支えている

アメリカ人の約80%が金融アプリの便利さに頼っている一方で、世界中の金融機関の約65%が2024年にランサムウェア攻撃を受けたと報告している。これは単なる偶然ではなく、金融機関は大量の個人情報を保持しているため、悪意のある攻撃者にとって主要な標的となっている。ルーティング番号、住所、社会保障番号、取引、個人情報などは、サイバー犯罪者の目に金鉱脈のようです。

これまで、金融機関がデータを共有して顧客と機関の慣行を保護することを妨げていた障壁がありました。2025年、オープンバンキングと呼ばれるモデルでその壁が崩壊します。この革新は、ユーザーが金融の健康状態を明確に理解できるように、人工知能（AI）と高度なコーディングによって推進されています。単一のプロファイルには、口座残高、VenmoまたはPayPalの取引履歴、個人の支出に関するカスタマイズされた洞察が含まれる可能性があります。この新しい革新の時代には、リスクも伴います。金融機関はすでに悪意のある攻撃者にとっての標的であり、組織間の壁を崩すと攻撃の機会が増大します。

PETsだけではオープンバンキングを保護できない

プライバシー強化技術（PETs）は、データのダイヤモンド鉱山を保護するために設計された高度なツールとして登場しました。PETsは、金融機関が個人情報を分析する必要性を減らしながら、プール化されたデータを分析することを可能にします。PETsが提供するサービスは、使用されるツールと技術によって異なります。一般的なものには以下のものがあります：

• マルチパーティ計算: 暗号化と数学的技術を使用して、企業は個々の生のデータを公開することなく、1つのプロジェクトで協力できます。たとえば、銀行間で詐欺の試みがある場合、各企業は個人情報を公開することなくトレンドを共有できます。PETsを使用すると、企業はグローバルなプライバシー法の違いにもかかわらず、グローバルな詐欺を追跡できます。
• 差分プライバシー: データセットに「ノイズ」を追加することで、金融機関はデータを個人に戻すことをほぼ不可能にします。精度を損なうことなく、生のデータを保護する「ノイズ」です。
• ホモモルフィック暗号化: これは不可能に思えるかもしれませんが、企業は暗号化されたデータを復号化することなく、暗号化されたデータで計算を実行できます。たとえば、個人データが公開されることなく、暗号化された金融取引で計算を実行できます。使用されるクエリは、特に国境を越えた犯罪捜査に役立つように、保護されることもあります。
• フェデレーテッドラーニング: 最後に、AIモデルが頻繁に使用されるようになるにつれて、フェデレーテッドラーニングにより、企業はデータセットをまとめることなく、ローカルでAIモデルをトレーニングできます。最終的に、それらの小さなモデルはAIモデルの機能を利用するために結合され、データを移動することなく機能します。

これらの方法が存在するにもかかわらず、PETsはデータが収集されて使用されている場合にのみデータを保護します。PETsは、データの収集、処理、または共有が法的に許可されているかどうかを判断できません。GDPRやCCPAなどの規制では、データを処理する前に明示的な同意が必要です。PETsはデータを安全に保つことができますが、データを使用すること自体が違法である場合は、データを使用することはできません。

欠けているピース：同意とプライバシー管理

同意とプライバシーマネジメントプラットフォーム（CPMs）は、PETsの法的パートナーです。CPMsは、各ユーザーが何に同意したか（または同意していないか）についての単一の真実のレコードを作成します。これにより、オープンバンキングモデルで情報を共有するさまざまな機関が参加する場合でも、ユーザーのプライバシーが尊重されます。

CPMsがなければ、同意は金融機関が情報を共有し、交差するときに無視される可能性があり、コンプライアンスの悪夢になる可能性があります。CPMsを使用すると、金融機関は許可の履歴を維持し、顧客の選択と信頼が尊重されていることを保証できます。

PETsとCPMsを組み合わせることで、データ保護を犠牲にして洞察を得る必要がなくなりました。現在、銀行機関は個人に貴重な知識を提供し、データを犠牲にすることなく業界を前進させることができます。

信頼とコンプライアンスの賭け

連邦貿易委員会によると、消費者は2024年に詐欺による損失として12.5億ドル以上を報告し、前年比25%の増加となりました。金融機関がデータをプールするにつれて、その情報の価値も増加します。大規模なデータ漏洩は顧客の信頼を損ない、機関の評判を損なう可能性があります。

PETsの複雑さに関係なく、100%のセキュリティを保証することはできません。PETsでは、データを強化するために複雑な計算と業界の専門知識が必要です。AIが革新の扉を開くにつれて、悪意のある攻撃者がセキュリティシステムの穴を見つけることができる複雑な攻撃を開始する機会も増えます。法的灰色区域も、規制が新しい技術に追いつくにつれて残ります。PETsは強力ですが、同意とプライバシーの基盤に代わるものではありません。

二重の防御システムを構築する

オープンバンキングは、金融の透明性、犯罪防止、顧客体験の向上など、金融の新しい時代をもたらします。しかし、これらの機会は重要ではありません。データプライバシーが考慮されていない場合は、PETsとCPMsを組み合わせて、技術的なレベルでデータを保護し、顧客の信頼を維持する強力なフレームワークを作成できます。

革新の瀬戸際に立つ金融機関は、オープンバンキング運用の核心として顧客の信頼を重視するものが、繁栄するでしょう。革新と信頼が共に進化するとき、金融業界はすべてのためにより強く、より安全な世界をもたらすことができます。