Як AI запроваджує відкритий банкінг, захист даних підтримує його

Хоча 80% американців покладаються на зручність фінансових додатків, приблизно 65% фінансових організацій у світі повідомили про те, що вони зазнали кібератаки у 2024 році. Це не просто збіг обставин, фінансові організації є основними цілями для зловмисників через величезну кількість особистої інформації, яку вони володіють. Номери рахунків, адреси, номери соціального страхування, транзакції та особисті дані становлять золотий запас можливостей для кіберзлочинців.

Тривалий час існували перешкоди між фінансовими інститутами та їхньою здатністю обмінюватися даними один з одним у спробі захистити споживачів та інституційні практики. У 2025 році ці бар’єри будуть зруйновані в моделі, яку називають «відкритим банкінгом». Ця інновація спровокована штучним інтелектом (AI) та складним кодуванням для надання користувачам ясної картини їхнього фінансового стану. Один профіль міг містити дані про баланси поточних та ощадних рахунків, історії транзакцій Venmo або PayPal, а також персоналізовані відомості про індивідуальні витрати. Однак разом з цією новою ерою інновацій виникає ризик. Фінансові інститути вже є цілями для зловмисників, а розбивання бар’єрів між організаціями збільшує потенційні можливості для атак.

Чому PETs самі по собі не можуть забезпечити відкритий банкінг

Технології захисту конфіденційності (PETs) з’явилися на сцені як складні інструменти, призначені для захисту цієї копальні даних. PETs зменшують залежність інститутів від ідентифікуючої особистої інформації, одночасно дозволяючи фінансовим інститутам аналізувати об’єднані дані. Послуги, які надають PETs, відрізняються залежно від інструментів та методів, які використовуються, деякі з них включають:

• Мультипартійні обчислення: Використовуючи шифрування та математичні методи, компанії можуть працювати разом над одним проєктом без розкриття індивідуальних сирих даних. Наприклад, якщо є серія спроб шахрайства в банках, кожна компанія може поділитися тенденціями без розкриття будь-якої індивідуальної інформації. З допомогою PETs ці компанії здатні відстежувати глобальне шахрайство, незважаючи на відмінності у законів про конфіденційність.
• Диференціальне приватність: Додаванням «шуму» до наборів даних фінансові інститути роблять майже неможливим відновлення даних до окремої особи. Без ризику для точності «шум» даних захищає сирі дані.
• Гомоморфне шифрування: Хоча це здається неможливим, компанії здатні виконувати обчислення на зашифрованих даних без розшифрування їх. Наприклад, обчислення можуть бути виконані на зашифрованих фінансових транзакціях без розкриття особистих даних. Запити, які використовуються, можуть бути навіть захищені, що особливо корисно для виявлення злочинів, що перетинають кордони.
• Федеративне навчання: Останнім часом, оскільки моделі штучного інтелекту стають частішими, федеративне навчання дозволяє компаніям тренувати моделі штучного інтелекту локально без об’єднання всіх наборів даних. Ці менші моделі в кінцевому підсумку об’єднуються для використання можливостей моделей штучного інтелекту без руху даних.

Хоча існує багато методів, PETs забезпечують захист даних лише після того, як вони були зібрані та використані. PETs не можуть визначити, чи є збір, обробка чи обмін цими даними законним з самого початку. Регуляції, такі як GDPR та CCPA, вимагають явної згоди перед обробкою інформації, навіть якщо вона буде анонімізована пізніше. PETs можуть зберігати дані в безпеці, але без явної можливості використовувати їх спочатку, обробка інформації користувача може бути незаконною.

Відсутній елемент: Управління згодою та перевагами

Платформи управління згодою та перевагами (CPM) є юридичним доповненням до PETs. CPM створюють єдиний реєстр правди щодо того, що кожен користувач погодився (або не погодився) поділитися. Це забезпечує виконання переваг користувача навіть тоді, коли різні учасники інститутів діляться інформацією в моделі відкритого банкінгу.

Без CPM згоду можна відкинути, оскільки фінансові інститути переплітають дроти та об’єднують інформацію, що стає нічмаром для дотримання законодавства. З використанням CPM фінансові інститути можуть підтримувати слід угод та переконувати клієнтів, що їхні вибори та довіра поважаються.

Об’єднавши PETs з CPM, минулої доби, коли потрібно було обмінюватися захистом даних на користь отримання відомостей, вже немає. Тепер банківські інститути можуть надавати особам цінні знання та рухати галузь вперед без жертвування цінними даними.

Ставки довіри та дотримання законодавства

За даними Федеральної торгової комісії, споживачі повідомили про втрату понад $12,5 млрд через шахрайство у 2024 році, що на 25% більше, ніж у попередньому році. Коли фінансові інститути об’єднують дані, вартість цієї інформації зростає. Великомасштабні порушення даних можуть підірвати довіру клієнтів та підірвати репутацію інституції.

Незалежно від складності PETs, вони не можуть гарантувати 100% безпеки. PETs вимагають складних обчислень та значної експертизи галузі для укріплення даних. Як і штучний інтелект відкриває двері інноваціям, він також створює більше можливостей для зловмисників запускати складні атаки, які можуть знайти діри в інакше безпечних системах. Навіть юридичні сірі зони залишаються, оскільки регуляції, такі як GDPR, доганяють нові методи. PETs є потужними, але вони не заміняють сильну основу для згоди та управління перевагами.

Будівництво двошарового системи захисту

Відкритий банкінг надає нову еру фінансових можливостей, від прозорості банківської діяльності до запобігання злочинам та загалом кращого досвіду клієнта. жодна з цих можливостей не має значення, якщо вона не будується з урахуванням захисту даних. PETs та CPM можуть об’єднатися для створення потужної основи, яка захищає дані на технічному рівні та підтримує довіру клієнтів.

На порозі неймовірних інновацій фінансові інститути, які ставлять довіру клієнтів як основний стовп відкритого банкінгу, будуть тими, хто процвітає. Коли інновації та довіра рухаються вперед разом, фінансову галузь можна зробити сильнішою, безпечнішою для всіх.