AI, Açık Bankacılık Getirdikçe, Veri Gizliliği Onu Destekler

Amerikalıların yaklaşık %80’i finansal uygulama kolaylığından yararlanırken, dünya çapındaki finansal kuruluşların yaklaşık %65’i 2024 yılında fidye yazılımları saldırısına maruz kaldıklarını bildirdi. Bu sadece bir tesadüf değil, finansal kuruluşlar, elinde bulundurdukları kişisel bilgilerin hacmi nedeniyle kötü aktörler için başlıca hedeflerdir. Routing numaraları, adresler, sosyal güvenlik numaraları, işlemler ve kişisel ayrıntılar, siber suçluların gözünde bir altın madeni sunar.

Yıllarca, finansal kurumlar ve birbirleriyle veri paylaşma yetenekleri arasında, tüketicileri ve kurumsal uygulamaları korumak amacıyla engeller vardı. 2025 yılında, bu duvarlar “açık bankacılık” adı verilen bir modelde yıkılacak. Bu yenilik, kullanıcıların finansal sağlıklarının net bir resmini sunmak için yapay zeka (AI) ve gelişmiş kodlama tarafından desteklenmektedir. Tek bir profil, çek ve tasarruf hesap bakiyeleri, Venmo veya PayPal işlem geçmişleri ve bireysel harcama içgörülerini içerebilir. Ancak bu yeni yenilik dönemiyle birlikte risk de gelir. Finansal kurumlar zaten kötü aktörler için hedeflerdir ve kurumlar arasındaki duvarların yıkılması, saldırıların potansiyel fırsatlarını artırır.

PET’ler Tek Başına Açık Bankacılığı Güvenceye Alamaz

Gizlilik Geliştirme Teknolojileri (PET’ler), bu veri hazinesini korumak için tasarlanmış sofistike araçlar olarak ortaya çıktı. PET’ler, kurumsal düzeyde tanımlanabilir kişisel bilgilerin kullanımını azaltırken, finansal kurumların havuzlanmış verileri analiz etmesine olanak tanır. PET’ler tarafından sunulan hizmetler, kullanılan araçlar ve tekniklere bağlı olarak değişir, bazı ortak olanlar şunları içerir:

• Çok Taraflı Hesaplama: Şifreleme ve matematiksel teknikler kullanarak, şirketler, hiçbir zaman bireysel ham verilerini açığa vurmadan, bir projede birlikte çalışabilirler. Örneğin, bankalar arasında bir dizi sahtekarlık girişimi olması durumunda, her şirket, bireysel hiçbir bilgi açığa vurmadan trendleri paylaşabilir. PET’ler sayesinde, bu şirketler, global sahtekarlığı, farklı küresel gizlilik yasalarına rağmen izleyebilecek donanıma sahiptir.
• Ayrıcalıklı Gizlilik: Finansal kurumlar, verilere “gürültü” ekleyerek, verilerin bireye geri izlenmesini neredeyse imkansız hale getirir. Veri “gürültüsü”, ham verilerin güvenliğini sağlar ve doğruluğu tehlikeye atmadan.
• Homomorfik Şifreleme: İmkansız gibi görünse de, şirketler, şifreli verilere şifrelerini çözmeye gerek kalmadan hesaplamalar yapabilirler. Örneğin, şifreli finansal işlemler üzerinde hesaplamalar yapılabilir ve kişisel veriler asla açığa vurulmaz. Kullanılan sorgular, özellikle sınır ötesi suç tespit edildiğinde, korunabilir.
• Dağıtılmış Öğrenme: Son olarak, AI modellerinin sıklığı arttıkça, dağıtılmış öğrenme, şirketlerin yerel olarak AI modellerini eğitmelerine ve tüm veri kümelerini bir araya getirmeden permite eder. Bu daha küçük modeller, daha sonra AI modeli yeteneklerini kullanmak için birleştirilir ve hiçbir zaman veri taşınmaz.

PET’lerin çok sayıda yöntemi olmasına rağmen, bunlar sadece verilerin toplanması ve kullanılması之后 güvenliğini sağlar. PET’ler, verilerin toplanması, işlenmesi veya paylaşılmasıyla ilgili olarak yasallığı belirleyemez. GDPR ve CCPA gibi düzenlemeler, anonimleştirilse bile, bilgi işlenmeden önce açık rızayı gerektirir. PET’ler verilerin güvenliğini sağlayabilir, ancak bunları kullanma yeteneği yoksa, kullanıcı bilgilerini işleme yasadışı olabilir.

Eksik Parça: Onay ve Tercih Yönetimi

Onay ve Tercih Yönetimi platformları (CPM’ler), PET’lerin yasal yardımcılarıdır. CPM’ler, her bir kullanıcının neye (veya neye नह) onay verdiğini gösteren tek bir gerçeklik kaydı oluşturur. Bu, kullanıcının tercihlerinin, farklı kurumların açık bankacılık modelinde bilgi paylaştıkça da saygı gördüğünü güvence altına alır.

CPM’ler olmadan, onay, finansal kurumların birbirleriyle iletişim kurarken ve bilgi paylaşırken göz ardı edilebilir ve bir uyum sorununa dönüşebilir. CPM’ler kullanıldığında, finansal kurumlar, izinlerin izini sürdürebilir ve müşterilere tercihlerine ve güvenlerine saygı gösterildiğini güvence altına alabilir.

PET’leri CPM’lerle birleştirerek, veri korumasını bilgi edinimi lehine feda etme günleri geride kaldı. Bankacılık kurumları artık bireylere değerli bilgiler sunabilir ve endüstrinin ilerlemesine katkıda bulunabilirken, değerli verilerin güvenliğini tehlikeye atmadan.

Güven ve Uyum için Riskler

Federal Ticaret Komisyonu’na göre, tüketiciler 2024 yılında dolandırıcılıktan yaklaşık 12,5 milyar dolar kaybettiler, bu da bir önceki yıla göre %25’lik bir artışa karşılık geliyor. Finansal kurumlar veri havuzları oluşturdukça, bu bilginin değeri artar. Büyük ölçekli veri ihlalleri, müşteri güvenini zedeleyebilir ve bir kurumun itibarını erozyona uğratabilir.

PET’lerin karmaşıklığı ne olursa olsun, %100 güvenlik garanti edemez. PET’ler, verilerin güvenliğini sağlamak için karmaşık hesaplamalar ve önemli endüstri uzmanlığı gerektirir. AI, yenilik kapılarını açtığı gibi, kötü aktörlerin sofistike saldırılar başlatmasına da olanak tanır ve güvenli sistemlerdeki boşlukları bulabilir. Yasal gri alanlar da, GDPR gibi düzenlemelerin ortaya çıkan tekniklere yetişmesiyle devam eder. PET’ler güçlüdür, ancak onay ve tercih yönetimi temelini заменmez.

Çift Katmanlı Savunma Sisteminin Oluşturulması

Açık bankacılık, bankacılık şeffaflığından suç önleme ve genel olarak daha iyi bir müşteri deneyimi sunan yeni bir finansal olanaklar dönemi sunar. Ancak bu fırsatlar, veri gizliliği dikkate alınarak inşa edilmezse önemli değildir. PET’ler ve CPM’ler, teknik düzeyde verileri koruyan ve müşteri güvenini destekleyen güçlü bir çerçeve oluşturmak için birleştirilebilir.

İnanılmaz bir yenilik eşiğinde, açık bankacılık operasyonlarında müşteri güvenini temel bir unsur olarak yerleştirerek, finansal kurumlar ön plana çıkacaktır. Yenilik ve güven bir arada ilerlediğinde, finansal endüstri daha güçlü, daha güvenli bir dünya getirebilir.