Privatlivets fred er blevet en betydelig bekymring for finansielle servicevirksomheder i denne digitale tidsalder. Således henvender de sig i stigende grad til kunstig intelligens (AI) for at forbedre deres indsats for at vurdere privatlivets fred. Med stigningen i databrud og svindel med kreditkort er det ingen overraskelse, at forbrugerne nu er mere bekymrede over sikkerheden i deres økonomi end nogensinde før.
Problemet er, at finansielle servicevirksomheder har adgang til en masse følsomme oplysninger, herunder persondata, som cyberkriminelle nemt kan udnytte. Mange virksomheder henvender sig til machine learning og AI for at øge deres privatlivsindsats med nøjagtighed og præcision for at bekæmpe dette. Her er hvordan privatliv for finansielle tjenester kan bekæmpes og AI's rolle i det.
Udfordringer ved datasamarbejde
Som med enhver teknologiimplementering skal nogle udfordringer overvindes med hensyn til datasamarbejde i den finansielle sektor. Disse omfatter:
- Sikring forbrugernes privatliv og fortrolighed, mens de stadig opfylder lovkrav
- Indsamling og opbevaring af data på en sikker måde
- Deling af data mellem finansielle institutioner uden at gå på kompromis med sikkerheden
- Forebyggelse af databrud eller misbrug af oplysninger fra tredjeparter
- Bestemmelse af, hvilke data der skal deles med konkurrenter og forretningspartnere, og hvilke der skal holdes private
- Håndtering af kundernes forventninger, når det kommer til datadeling
På trods af disse udfordringer betragtes kunstig intelligens stadig som et værdifuldt værktøj i kampen mod økonomisk kriminalitet og til at forbedre privatlivets fred i den finansielle sektor.
AI-baserede løsninger såsom fødereret læring og homomorfisk kryptering kan hjælpe med at løse disse udfordringer.
Federeret læring
Fødereret læring er en tilstand for maskinlæring, hvor data distribueres på tværs af forskellige enheder eller servere. Det giver mulighed for træningsmodeller uden at dele følsomme oplysninger med en central server.
For eksempel, hvis en finansiel institution ønskede at træne en maskinlæringsmodel til at opdage svindel, kunne den gøre det uden at dele dataene med nogen anden part. Modellen vil så kunne implementeres på pengeinstituttets hjemmeside for at identificere svindel-relateret aktivitet uden at kompromittere kundernes privatliv.
Homomorf kryptering
Homomorf kryptering er en krypteringsmåde, hvor information kan manipuleres, selvom den forbliver krypteret. Det gør det muligt at dele data med tredjeparter eller andre finansielle institutioner uden at gå på kompromis med sikkerheden.
Overordnet set tilbyder AI flere potentielle løsninger på de udfordringer, som den finansielle sektor står over for, når det kommer til privatliv. Institutioner kan forbedre deres privatliv for finansielle tjenester uden at kompromittere sikkerheden ved at bruge AI-baserede teknologier såsom fødereret læring og homomorf kryptering. Det vil hjælpe med at opbygge tillid til forbrugerne og beskytte dem mod svindel og anden økonomisk kriminalitet.
Fordele ved AI-løsninger til finansielle tjenester
Der er flere måder kunstig intelligens bliver brugt i den finansielle sektor til at forbedre privatlivets fred. De omfatter:
Intrusion Detection
AI kan bruges til nøjagtigt at opdage enhver ondsindet aktivitet, når det kommer til finansielle oplysninger, såsom kreditkortbrud eller tyveri. Maskinlæring kan bruges til at opdage indtrængen og anomalier i finansielle netværk. Det hjælper med at identificere potentielle trusler og træffe foranstaltninger for at forhindre dem, før de forårsager skade.
Bedrageri
AI er også implementeret til at opdage svindel og hvidvaskning af penge. Ved at analysere mønstre i data er det muligt at spotte mistænkelige aktiviteter, der kan indikere kriminel aktivitet.
AI muliggør svigdetektionsnøjagtighed gennem sin evne til at analysere enorme mængder data med lynets hastighed og effektivitet. AI kan derefter dele resultaterne af disse analyser med menneskelige analytikere for at handle.
Vedligeholdelse af overholdelse
Et andet område, hvor AI bliver brugt i den finansielle sektor, er compliance. Med indførelsen af nye regler, såsom General Data Protection Regulation (GDPR), skal virksomheder kunne bevise, at de overholder disse regler.
AI kan automatisk identificere og markere personlige data og foretage revisioner regelmæssigt. Det gør det muligt for virksomheder at have ro i sindet med hensyn til deres overholdelsesindsats, samtidig med at det sikrer, at de ikke overtræder nogen love eller regler. Ved at bruge kunstig intelligens kan virksomheder inden for finansielle tjenesteydelser forbedre deres privatlivsindsats betydeligt og sikre sikkerheden af deres kunders data.
Detaljeret dataanalyse
En af de største fordele ved kunstig intelligens er, at den kan få værdifuld indsigt i kundernes adfærd og præferencer, hvilket kan hjælpe finansielle servicevirksomheder med at operere mere effektivt. De kan bedre forstå deres kunder og opbygge stærkere relationer med dem gennem dataanalyse.
Dataanalyse kan også hjælpe finansielle servicevirksomheder med at opdage svigagtige aktiviteter og forhindre dem i at ske i første omgang.
Forbedret kundeservice
En anden måde, hvorpå AI hjælper virksomheder med finansielle tjenesteydelser, er ved at forbedre kundeservicen. Chatbots kan for eksempel bruges til at hjælpe kunder med deres forespørgsler, mens automatiserede kundeserviceagenter kan bruges til at besvare rutinespørgsmål.
AI hjælper også finansielle servicevirksomheder med at levere personlige anbefalinger og annoncer, der er skræddersyet til kundernes behov og adfærd. Det sætter dem i stand til at gå ud over, hvad deres konkurrenter gør i kundeoplevelse, hvilket øger tilfredsheden og loyaliteten.
Kunstig intelligens spiller en afgørende rolle i kampen mod økonomisk kriminalitet og i forbedringen af privatlivets fred for finansielle tjenester. Ved at bruge kunstig intelligens kan virksomheder inden for finansielle tjenesteydelser nøjagtigt opdage enhver ondsindet aktivitet, foretage revisioner regelmæssigt og give personlige anbefalinger og reklamer, der er eksplicit skræddersyet til kundernes behov og adfærd.
