Privacy is in dit digitale tijdperk een grote zorg geworden voor financiële dienstverleners. Daarom wenden ze zich steeds meer tot kunstmatige intelligentie (AI) om hun inspanningen op het gebied van privacybeoordeling te verbeteren. Met de opkomst van datalekken en creditcardfraude is het geen verrassing dat consumenten zich nu meer dan ooit zorgen maken over de veiligheid van hun financiën.
Het probleem is dat financiële dienstverleners toegang hebben tot veel gevoelige informatie, waaronder persoonsgegevens, waar cybercriminelen gemakkelijk misbruik van kunnen maken. Veel bedrijven wenden zich tot machine learning en AI om hun privacy-inspanningen met nauwkeurigheid en precisie te vergroten om dit te bestrijden. Hier is hoe privacy voor financiële diensten kan worden bestreden en de rol van AI daarin.
Uitdagingen van gegevenssamenwerking
Zoals bij elke technologie-implementatie, moeten er enkele uitdagingen worden overwonnen met betrekking tot gegevenssamenwerking in de financiële sector. Waaronder:
- Zorgen privacy van de consument en vertrouwelijkheid en toch voldoen aan de wettelijke vereisten
- Gegevens op een veilige manier verzamelen en opslaan
- Gegevens delen tussen financiële instellingen zonder de veiligheid in gevaar te brengen
- Voorkomen van datalekken of misbruik van informatie door derden
- Bepalen welke gegevens moeten worden gedeeld met concurrenten en zakelijke partners en welke privé moeten worden gehouden
- Het managen van de verwachtingen van klanten als het gaat om het delen van gegevens
Ondanks deze uitdagingen wordt AI nog steeds beschouwd als een waardevol instrument in de strijd tegen financiële criminaliteit en bij het verbeteren van de privacy in de financiële sector.
Op AI gebaseerde oplossingen zoals federatief leren en homomorfe versleuteling kunnen deze uitdagingen helpen aanpakken.
Federatief leren
Federated learning is een vorm van machine learning waarbij gegevens worden gedistribueerd over verschillende apparaten of servers. Het maakt trainingsmodellen mogelijk zonder gevoelige informatie te delen met een centrale server.
Als een financiële instelling bijvoorbeeld een machine learning-model wil trainen om fraude op te sporen, kan ze dat doen zonder de gegevens met een andere partij te delen. Het model zou dan kunnen worden ingezet op de website van de financiële instelling om fraudegerelateerde activiteiten te identificeren zonder de privacy van de klanten in gevaar te brengen.
Homomorfische codering
Homomorfe versleuteling is een vorm van versleuteling waarbij informatie kan worden gemanipuleerd, zelfs als deze versleuteld blijft. Het maakt het mogelijk om gegevens te delen met derden of andere financiële instellingen zonder de veiligheid in gevaar te brengen.
Al met al biedt AI verschillende mogelijke oplossingen voor de uitdagingen waarmee de financiële sector wordt geconfronteerd als het gaat om privacy. Instellingen kunnen hun privacy voor financiële diensten verbeteren zonder de veiligheid in gevaar te brengen door gebruik te maken van op AI gebaseerde technologieën zoals federated learning en homomorfe encryptie. Het zal helpen om vertrouwen bij consumenten op te bouwen en hen te beschermen tegen fraude en andere financiële misdrijven.
Voordelen van AI-oplossingen voor financiële diensten
Er zijn verschillende manieren waarop kunstmatige intelligentie in de financiële sector wordt gebruikt om de privacy te verbeteren. Ze bevatten:
Intrusion Detection
AI kan worden gebruikt om elke kwaadaardige activiteit nauwkeurig te detecteren als het gaat om financiële informatie, zoals creditcardinbreuken of diefstallen. Machine learning kan worden gebruikt om inbraken en anomalieën in financiële netwerken te detecteren. Het helpt potentiële bedreigingen te identificeren en actie te ondernemen om ze te voorkomen voordat ze schade aanrichten.
Fraude detectie
Ook wordt AI ingezet om fraude en witwassen op te sporen. Door patronen in gegevens te analyseren, is het mogelijk verdachte activiteiten op te sporen die kunnen wijzen op criminele activiteiten.
AI maakt fraudedetectie nauwkeurig door zijn vermogen om enorme hoeveelheden gegevens razendsnel en efficiënt te analyseren. AI kan de resultaten van deze analyses vervolgens delen met menselijke analisten om actie te ondernemen.
Naleving Onderhoud
Een ander gebied waar AI in de financiële sector wordt gebruikt, is compliance. Met de introductie van nieuwe regelgeving, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), moeten bedrijven kunnen aantonen dat ze zich aan deze regelgeving houden.
AI kan automatisch persoonlijke gegevens identificeren en markeren en regelmatig audits uitvoeren. Het stelt bedrijven in staat om gemoedsrust te hebben met betrekking tot hun nalevingsinspanningen en er tegelijkertijd voor te zorgen dat ze geen wet- of regelgeving overtreden. Door AI te gebruiken, kunnen financiële dienstverleners hun privacy-inspanningen aanzienlijk verbeteren en de veiligheid van de gegevens van hun klanten waarborgen.
Gedetailleerde gegevensanalyse
Een van de grootste voordelen van AI is dat het waardevolle inzichten kan verkrijgen in het gedrag en de voorkeuren van klanten, waardoor financiële dienstverleners effectiever kunnen opereren. Ze kunnen hun klanten beter begrijpen en sterkere relaties met hen opbouwen door middel van data-analyse.
Gegevensanalyse kan financiële dienstverleners ook helpen frauduleuze activiteiten op te sporen en te voorkomen dat ze plaatsvinden.
Verbeterde klantenservice
Een andere manier waarop AI financiële dienstverleners helpt, is door de klantenservice te verbeteren. Chatbots kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om klanten te helpen met hun vragen, terwijl geautomatiseerde klantenservicemedewerkers kunnen worden gebruikt om routinevragen te beantwoorden.
AI helpt financiële dienstverleners ook om gepersonaliseerde aanbevelingen en advertenties te bieden die zijn afgestemd op de behoeften en het gedrag van klanten. Het stelt hen in staat om verder te gaan dan wat hun concurrenten doen op het gebied van klantervaring, waardoor de tevredenheid en loyaliteit toenemen.
Kunstmatige intelligentie speelt een cruciale rol bij de bestrijding van financiële criminaliteit en bij het verbeteren van de privacy voor financiële diensten. Door AI te gebruiken, kunnen financiële dienstverleners elke kwaadaardige activiteit nauwkeurig detecteren, regelmatig audits uitvoeren en gepersonaliseerde aanbevelingen en advertenties aanbieden die expliciet zijn afgestemd op de behoeften en het gedrag van klanten.
