Как ИИ меняет безопасность и управление рисками в банках

Безопасность банков никогда не была более критической. По мере роста киберугроз банки должны оставаться впереди атакующих, которые эксплуатируют устаревшие системы и эволюционирующие тактики мошенничества. Традиционные меры безопасности с трудом справляются с темпом, что делает искусственный интеллект (ИИ) необходимым инструментом для управления рисками.

Роль ИИ в банковском деле расширилась быстро, и финансовые учреждения инвестируют в продвинутые модели машинного обучения для обнаружения мошенничества, укрепления конфиденциальности данных и оптимизации соблюдения требований. Рынок ИИ в банковском деле пережил значительный рост и, как ожидается, будет продолжать расширяться (см. рис. 1). Согласно Министерству финансов США, многие глобальные банки уже экспериментировали с системами на основе ИИ для улучшения безопасности, демонстрируя сдвиг в сторону технологий, которые обрабатывают огромные объемы данных, обнаруживают скрытые закономерности и улучшают общую устойчивость.

Когда мы вступаем в второй квартал 2025 года, ИИ готов сыграть еще более значимую роль в защите финансовых транзакций. Вопрос не в том, изменит ли ИИ безопасность банков – а в том, насколько эффективно банки смогут использовать его, чтобы обмануть возникающие угрозы. Давайте рассмотрим влияние ИИ на обнаружение мошенничества, защиту конфиденциальности и соблюдение требований.

Рис. 1. Размер рынка ИИ в банковском деле в США

Обнаружение мошенничества на основе ИИ

Финансовые учреждения обрабатывают огромное количество транзакций ежедневно, что делает трудным для традиционных инструментов безопасности выявление мошеннической деятельности до того, как она нанесет вред. Системы обнаружения мошенничества на основе ИИ решают эту проблему, анализируя данные о транзакциях в реальном времени, обнаруживая необычные закономерности и сравнивая их с прошлым поведением.

Генеративный ИИ сейчас добавляет новый уровень сложности финансовому мошенничеству. Согласно Wall Street Journal, глубокие фейки стали растущей проблемой в банковском деле, что делает мошенничество более трудным для обнаружения и увеличивает убытки, связанные с мошенничеством (см. рис. 2). Это подчеркивает двойственный характер ИИ – он может быть как инструментом для киберпреступников, так и мощным инструментом для предотвращения мошенничества.

На стороне защиты ИИ помогает следователям сосредоточиться на высокорисковых случаях, а не просеивать через тысячи ложных положительных результатов. Модели машинного обучения могут обнаружить тонкие признаки подозрительной деятельности, такие как необычные попытки входа, быстрые транзакции из нескольких мест или аномалии, связанные с устройствами. Эти ранние предупреждения позволяют банкам вмешаться, прежде чем мошенничество усугубится.

По мере эволюции тактик мошенничества эволюционирует и ИИ. Банки, которые инвестируют в технологии глубокого обучения, могут оставаться впереди киберпреступников, снижая финансовые потери и защищая свою репутацию. Обнаружение мошенничества на основе ИИ больше не является просто вариантом – оно становится необходимостью в современной банковской безопасности.

Рис. 2. Генеративный ИИ увеличивает убытки от мошенничества

Защита данных и конфиденциальности клиентов

Регуляции в области защиты данных становятся все более строгими каждый год. Одна из последних, Закон о цифровой операционной устойчивости (DORA), вступил в силу всего несколько недель назад, отражая растущую обеспокоенность по поводу киберпреступников, нацеливающихся на чувствительные финансовые данные. Растущее количество утечек данных в различных отраслях подчеркивает срочность более сильных мер безопасности.

Одна утечка данных может привести к значительным штрафам и потере доверия клиентов. ИИ может укрепить безопасность данных, непрерывно мониторя, как конфиденциальная информация доступна и используется внутри организации. Вместо того, чтобы полагаться на ручной надзор, системы на основе ИИ обнаруживают необычное поведение в реальном времени, флагируя потенциальные угрозы до того, как они усугубятся.

Банки также могут реализовать системы оценки рисков на основе ИИ, которые оценивают каждый запрос на доступ к данным на основе факторов, таких как поведение пользователя, местоположение и тип устройства. Если запрос выходит за пределы нормальных параметров, система может сгенерировать предупреждение или заблокировать доступ до дальнейшего рассмотрения. Согласно отчету IBM, финансовые учреждения, использующие инструменты мониторинга на основе ИИ, сократили время реагирования на угрозы конфиденциальности почти на треть.

По мере того, как все больше клиентов переходят на цифровое банковское дело, необходимость в прочной защите данных никогда не была более актуальной. ИИ помогает финансовым учреждениям оставаться впереди киберпреступников, обеспечивая соблюдение эволюционирующих регуляций и укрепляя доверие клиентов к цифровым транзакциям.

Рис. 3. Процент утечек данных по отраслям

Укрепление соблюдения требований и усилий по борьбе с отмыванием денег

Отмывание денег давно является проблемой для банковского сектора, что привело к введению все более строгих требований к соблюдению. Банки должны обнаруживать незаконные транзакции, которые часто сливается с законной финансовой деятельностью. В то же время, глобальный рынок систем против отмывания денег продолжает расти (см. рис. 4).

ИИ усиливает усилия по борьбе с отмыванием денег, анализируя огромные объемы данных быстрее и более точно, чем традиционные ручные проверки. Согласно Опросу EMEA 2024 года по борьбе с отмыванием денег от PwC, ведущие финансовые учреждения снизили затраты на соблюдение требований до 15% за счет интеграции ИИ в свои процессы против отмывания денег.

Системы на основе ИИ отслеживают транзакции на предмет сложных закономерностей, которые могут указывать на отмывание денег, таких как внезапные скачки в объеме транзакций, международные переводы без ясной деловой цели и повторяющиеся депозиты, за которыми следуют быстрые выводы средств. Эти системы также могут перекрестно проверять несколько источников данных, включая публичные записи и списки наблюдения, чтобы флагировать лиц или организации с историей финансового правонарушения.

Автоматизируя ключевые части процесса соблюдения требований, ИИ позволяет финансовым учреждениям сосредоточиться на высокорисковых случаях, а не быть перегруженными ложными положительными результатами. Это не только улучшает соблюдение регуляций, но и снижает запас потенциальных нарушений, обеспечивая более активный подход к финансовой безопасности.

Рис. 4. Глобальный рынок против отмывания денег

Более широкое влияние ИИ на безопасность банков

Обнаружение мошенничества, защита данных и соблюдение требований – это только часть растущей роли ИИ в финансовой безопасности. Продвинутые модели ИИ преобразуют почти каждый аспект банковского дела, от онбординга клиентов до оценки кредитоспособности. Эти системы извлекают данные из нескольких источников – веб-платформ, мобильных приложений и даже социальных сетей – для оценки рисков в режиме реального времени. Согласно Global Finance & Banking Review, аналитика на основе ИИ улучшила прогнозы инвестиций на 45%.

ИИ также помогает банкам предвидеть возникающие угрозы. По мере того, как киберпреступники разрабатывают более сложные тактики, инструменты на основе ИИ могут анализировать закономерности и прогнозировать потенциальные методы атак до того, как они станут широко распространенными. Этот активный подход снижает последнюю минуту кризисного управления, позволяя банкам реализовать более сильные защиты заранее.

По мере того, как возможности ИИ продолжают расширяться, финансовым учреждениям необходимо сбалансировать инновации с ответственным использованием. ИИ предлагает огромный потенциал для улучшения безопасности, но его эффективность зависит от вдумчивой реализации и постоянного надзора. Банки, которые принимают стратегии безопасности на основе ИИ, будут лучше подготовлены к защите своих клиентов, соблюдению регуляций и поддержанию доверия в все более цифровом финансовом ландшафте.

Заключительные мысли

ИИ меняет безопасность банков, помогая финансовым учреждениям защитить активы, снизить мошенничество и укрепить доверие клиентов. От обнаружения мошенничества и автоматизированных проверок соблюдения требований до прогнозной аналитики системы на основе ИИ снижают догадки и улучшают управление рисками.

В 2025 году меры безопасности на основе ИИ, как ожидается, станут стандартом в ведущих банках, помогая им защитить чувствительные данные и соответствовать регуляторным требованиям. Когда банковские организации реализуют ИИ ответственно, ИИ может не только снизить риски, но и заложить основу для более безопасной и устойчивой финансовой отрасли.