Telekomünikasyon Sektörünün Büyümesi Neden Güvenilir Yapay Zekaya Bağlı?

Düşünün ki, müşteri hiç yapmadığı bir telefon görüşmesinin ardından şifresinin sıfırlandığına dair bir onay alıyor. Sistem, yapay zeka tarafından oluşturulan bir klon temelinde ses eşleştirmesi kaydetti, kimliği doğruladı ve isteği işledi.

Yapay zeka artık temel süreçlere entegre edilmiş durumda. telekom fonksiyonlarıÇağrı yönlendirmeden kimlik doğrulamaya, dolandırıcılığı tespit etmekten otomatik ses sistemlerini desteklemeye kadar birçok alanda kullanılan bu yetenekler, sağlayıcıların daha verimli ve daha büyük ölçekte çalışmasına olanak tanır. Ancak aynı zamanda ses kopyalama, otomatik kimlik taklit etme ve mevcut güvenlik önlemlerindeki zayıflıkları istismar edebilen diğer yapay zeka destekli dolandırıcılık biçimleri de dahil olmak üzere yeni riskler ortaya çıkarır.

Sonuç olarak, telekomünikasyon sağlayıcıları, doğrudan müşterilerini hedef alan yeni bir dolandırıcılık kategorisiyle karşı karşıya kalıyor. Saldırganlar, kısa bir kayıttan bir kişinin sesini kopyalayabilir ve kimlik doğrulama aramaları sırasında o kişiyi taklit ederek finansal hesaplara erişim sağlayabilir, şifreleri sıfırlayabilir veya işlemleri yönlendirebilirler. Otomatik sistemler, kimlik doğrulama kontrollerindeki veya müşteri hizmetleri iş akışlarındaki zayıf noktaları araştırmak için aynı anda binlerce arama yapabilir. Eskiden yetenekli insan emeği gerektiren işlemler artık hızlı ve büyük ölçekte gerçekleştirilebiliyor; bu da müşterilerin hesaplarının, verilerinin ve finansal varlıklarının tehlikeye atılma riskini artırıyor.

Bu değişim, telekomünikasyon sağlayıcılarının rekabet etme biçimini değiştiriyor. Fiyat ve kapsama alanının ötesinde, müşteriler giderek daha fazla görünür güvenlik önlemleri bekliyor: kimlik doğrulama akışlarının sürekli olarak stres testinden geçirilmesi, otomatik kararlar için net denetim kayıtları ve doğrulama ve çağrı yönlendirmesinde düzensiz kalıpların aktif olarak izlenmesi. Ayrıca şunlara da hazırlar: anahtar Bu koruma önlemleri açıkça görülemiyorsa, sağlayıcılar daha avantajlı konumdadır. Bu önlemleri gösterebilen sağlayıcılar, iş kazanma ve zaman içinde işlerini sürdürme konusunda daha iyi bir konumdadır. Güvenilir yapay zeka sadece teknik bir hedef değil, büyüme için bir ön koşul haline gelmiştir.

Geleneksel modeller neden başarısız oluyor?

Buradaki en önemli sorunlardan biri, çoğu ses güvenliği sisteminin farklı bir tehdit ortamı için tasarlanmış olmasıdır. Bu sistemler, saldırganların manuel olarak, sınırlı ölçekte ve nispeten basit araçlarla hareket edeceği varsayımına dayanıyordu. Yapay zeka bu denklemi değiştirdi.Artık dolandırıcılık girişimleri otomatikleştirilebiliyor, binlerce hedefi kapsayacak şekilde ölçeklendirilebiliyor ve kısa ses kliplerinden bir kişinin sesini kopyalayabilen ve bu sesi gerçek zamanlı olarak müşterileri veya çalışanları taklit etmek için kullanabilen araçlarla desteklenebiliyor.

Sonuç olarak, bir zamanlar temel güven sinyalleri olarak işlev gören güvenlik önlemleri artık güvenilir değil. Dolandırıcılar, kötü amaçlı aramaların meşru görünmesini sağlamak için arayan kimliğini taklit ediyor. Güvenlik sorularını, veri ihlallerinden, sızdırılmış veritabanlarından veya sosyal mühendislikten elde edilen kişisel verilerle yanıtlıyorlar. Ayrıca, sabit komut dosyalarına dayanan IVR kimlik doğrulama sistemlerini istismar ederek, otomasyon kullanarak tahmin edilebilir yanıtlar arıyor ve kimlik kontrollerini atlatıyorlar. Bir zamanlar makul bir güvence düzeyi sağlayan yöntemler, artık uyarlanabilir, yapay zeka destekli saldırılara karşı çok daha az koruma sağlıyor.

Bu zorluk, telekomünikasyon altyapısının yapısı nedeniyle daha da karmaşıklaşıyor. Temel ses ağının büyük bir kısmı, yapay zeka destekli dolandırıcılığın mümkün olmadığı on yıllar önce tasarlandı. Bu durum, hizmet güvenilirliğini bozmadan daha güçlü koruma önlemleri getirmeyi zorlaştırıyor. Sağlayıcılar, statik güvenlik önlemlerine veya politika varsayımlarına güvenmek yerine, kimlik doğrulama sistemlerinin, yönlendirme mantığının ve ses yollarının gerçek dünya koşullarında güvenli bir şekilde çalıştığını doğrulamak için giderek daha fazla sürekli test ve izleme yapmaya ihtiyaç duyuyor.

Satın alma kararları sırasında uyumluluk

Kurumsal müşteriler artık telekomünikasyon sağlayıcılarını yalnızca fiyat ve kapsama alanına göre değerlendirmiyor. Ayrıca yapay zeka destekli sistemlerin kimlikleri güvenli bir şekilde doğrulayabilme, dolandırıcılığı tespit edebilme ve bir sorun olduğunda güvenilir kayıtlar sağlayabilme yeteneklerinin olup olmadığını da bilmek istiyorlar. Ses altyapısı kullanıcıların kimliğini doğrulamak veya hassas işlemleri yönetmek için kullanıldığında, güvenlik ve hesap verebilirlik teknik ayrıntılardan ziyade temel gereksinimler haline geliyor.

Bu değişim, tedarik süreçlerinde de gözlemleniyor. Alıcılar giderek artan bir şekilde kimlik doğrulama sistemlerinin taklit girişimlerine karşı dayanıklı olup olmadığını, tartışmalı bir etkileşimden sonra kararların denetlenebilir olup olmadığını ve güvenlik önlemlerinin aktif olarak izlenip izlenmediğini soruyor. Sektör tahminleri de bu değişimi destekliyor: Kurumsal harcamalar yapay zeka yönetişimi ve uyumluluk teknolojilerine yönelik olarak artıyor. büyümesi bekleniyor 2025'te 2.2 milyar dolardan 2035'te 9.5 milyar dolara ulaşması beklenen bu rakam, izlenebilen, açıklanabilen ve doğrulanabilen sistemlere yönelik artan talebi yansıtıyor.

Bu düzeyde güvenilirlik ve şeffaflık gösterebilen sağlayıcılar, kurumsal işleri kazanmak ve sürdürmek için daha iyi konumdadır. Müşteriler, yapay zeka sistemlerinin güvenli ve öngörülebilir bir şekilde çalışacağına güvendiklerinde, bu hizmetleri benimsemeye ve genişletmeye daha istekli olurlar. Güven, sağlayıcıların aktif olarak kanıtlaması gereken bir şey haline gelmiştir.

Tasarım sürecine uyumluluğu dahil etmek.

Ses sistemlerindeki birçok güvenlik açığı, sistemlerin ilk tasarım şekillerinden kaynaklanmaktadır. Kimlik doğrulama yöntemleri, çağrı yönlendirme mantığı ve doğrulama iş akışları, saldırıların daha yavaş ve tespit edilmesinin daha kolay olduğu bir dönem için geliştirilmiştir. Yapay zeka destekli kimlik taklitleri ve otomatik dolandırıcılık ortaya çıktıkça, bu varsayımlar artık geçerli değildir. Dağıtım sonrasında politikalar veya harici güvenlik önlemleri eklemek yardımcı olabilir, ancak sistemlerin gerçekte nasıl çalıştığına dair zayıflıkları tamamen gidermez.

Bu nedenle güvenlik ve yönetişim Ses altyapısına en başından itibaren giderek daha fazla kimlik doğrulama sistemi entegre ediliyor. Sağlayıcıların, kimlik doğrulama sistemlerinin amaçlandığı gibi çalıştığını, aramaların doğru şekilde yönlendirildiğini ve beklenmedik davranışların tespit edilip incelenebildiğini doğrulamaları gerekiyor. Sürekli test, operatörlerin sorunları müşteriler etkilendikten sonra keşfetmek yerine, saldırganlar bunları istismar etmeden önce eksiklikleri belirlemelerine olanak tanır.

Sürekli izleme de benzer bir rol oynar. Olağandışı kimlik doğrulama hataları, anormal çağrı modelleri veya beklenmedik yönlendirme sonuçları, dolandırıcılık girişimlerinin veya sistem zayıflıklarının sinyali olabilir. Bu sorunların erken tespiti, sağlayıcıların hızlı bir şekilde yanıt vermesini ve riskleri azaltmasını sağlar. Zamanla, bu yaklaşım daha güvenilir sistemlere, daha az başarılı saldırıya ve hassas işlemler gerçekleştirmek için ses kanallarına güvenen müşteriler arasında daha fazla güvene yol açar.

Büyüme stratejisi olarak uyumluluk

Güvenlik ve güven, telekomünikasyon sağlayıcılarının müşteri kazanma ve elde tutma yöntemlerinde doğrudan rol oynamaktadır. İşletmeler, kullanıcı kimlik doğrulaması ve hassas etkileşimlerin yönetimi için yapay zeka destekli ses sistemlerine güvendiklerinde, bu sistemlerin güvenilir bir şekilde çalışacağına ve kötüye kullanıma karşı dayanıklı olacağına dair güvene ihtiyaç duyarlar. Bu güvenceyi sunamayan sağlayıcılar, bunu yapabilen rakiplerine iş kaybetme riskiyle karşı karşıyadır.

Aynı zamanda, yapay zeka destekli dolandırıcılık daha hızlı ve daha ölçeklenebilir hale geliyor. Statik güvenlik önlemleri ve periyodik denetimler, gerçek zamanlı olarak gerçekleşen saldırıları tespit etmek veya önlemek için genellikle çok yavaş kalıyor. Sağlayıcıların, sistemlerinin nasıl davrandığına dair sürekli görünürlüğe ihtiyaçları var, böylece zayıf noktaları belirleyip müşteriler etkilenmeden önce müdahale edebilirler.

Zamanla, güvenilirliği kanıtlayabilme yeteneği bir farklılaştırıcı unsur haline gelir. Sistemlerinin güvenli, izlenen ve dayanıklı olduğunu açıkça gösterebilen sağlayıcılar, yapay zeka telekomünikasyon operasyonlarının temel unsurlarına entegre edildikçe, güven kazanmak ve bunu uzun vadeli müşteri ilişkilerine dönüştürmek için daha iyi bir konumda olacaklardır.

Yönetici bakış açısından ise bu durum, uyumluluk kavramını tamamen yeniden şekillendiriyor. Yapay zeka destekli hizmetlerin geniş ölçekte benimsenmeye yetecek kadar güvenilir olup olmadığını belirleyen ticari bir yetenek haline geliyor.