A privacidade tornou-se uma preocupação considerável para as empresas de serviços financeiros nesta era digital. Assim, eles estão cada vez mais recorrendo à inteligência artificial (IA) para melhorar seus esforços de avaliação de privacidade. Com o aumento de violações de dados e fraudes de cartão de crédito, não é surpresa que os consumidores estejam mais preocupados com a segurança de suas finanças do que nunca.
O problema é que as empresas de serviços financeiros têm acesso a uma grande quantidade de informações confidenciais, incluindo dados pessoais, que os cibercriminosos podem explorar facilmente. Muitas empresas estão recorrendo ao aprendizado de máquina e à IA para aumentar seus esforços de privacidade com precisão e precisão para combater isso. Aqui está como privacidade para serviços financeiros pode ser combatido e o papel da IA nisso.
Desafios da colaboração de dados
Como em qualquer implementação de tecnologia, alguns desafios precisam ser superados em relação à colaboração de dados no setor financeiro. Esses incluem:
- Garantir privacidade do consumidor e confidencialidade enquanto ainda atende aos requisitos regulatórios
- Coletar e armazenar dados de maneira segura
- Compartilhamento de dados entre instituições financeiras sem comprometer a segurança
- Prevenção de violações de dados ou uso indevido de informações por terceiros
- Determinar quais dados devem ser compartilhados com concorrentes e parceiros de negócios e quais devem ser mantidos em sigilo
- Gerenciando as expectativas dos clientes quando se trata de compartilhamento de dados
Apesar desses desafios, a IA ainda é considerada uma ferramenta valiosa na luta contra o crime financeiro e na melhoria da privacidade no setor financeiro.
Soluções baseadas em IA, como aprendizado federado e criptografia homomórfica, podem ajudar a enfrentar esses desafios.
Aprendizagem Federada
O aprendizado federado é um modo de aprendizado de máquina em que os dados são distribuídos em diferentes dispositivos ou servidores. Ele permite modelos de treinamento sem compartilhar informações confidenciais com um servidor central.
Por exemplo, se uma instituição financeira quisesse treinar um modelo de aprendizado de máquina para detectar fraudes, poderia fazê-lo sem compartilhar os dados com qualquer outra parte. O modelo poderia então ser implantado no site da instituição financeira para identificar atividades relacionadas a fraudes sem comprometer a privacidade dos clientes.
Criptografia Homomórfica
A criptografia homomórfica é um modo de criptografia em que a informação pode ser manipulada mesmo enquanto permanece criptografada. Possibilita o compartilhamento de dados com terceiros ou outras instituições financeiras sem comprometer a segurança.
No geral, a IA oferece várias soluções potenciais para os desafios enfrentados pelo setor financeiro quando se trata de privacidade. As instituições podem melhorar sua privacidade para serviços financeiros sem comprometer a segurança usando tecnologias baseadas em IA, como aprendizado federado e criptografia homomórfica. Isso ajudará a construir a confiança dos consumidores e protegê-los contra fraudes e outros crimes financeiros.
Benefícios das soluções de IA para serviços financeiros
Existem várias maneiras pelas quais a inteligência artificial está sendo usada no setor financeiro para melhorar a privacidade. Eles incluem:
Intrusion Detection
A IA pode ser usada para detectar com precisão qualquer atividade maliciosa quando se trata de informações financeiras, como violações de cartão de crédito ou roubos. O aprendizado de máquina pode ser utilizado para detectar intrusões e anomalias em redes financeiras. Ajuda a identificar ameaças potenciais e tomar medidas para evitá-las antes que causem qualquer dano.
Detecção de fraude
A IA também é implementada para detectar fraudes e lavagem de dinheiro. Ao analisar padrões nos dados, é possível identificar atividades suspeitas que podem indicar atividade criminosa.
A IA permite a precisão da detecção de fraudes por meio de sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados com velocidade e eficiência relâmpago. A IA pode então compartilhar os resultados dessas análises com analistas humanos para agir.
Manutenção de Conformidade
Outra área em que a IA está sendo usada no setor financeiro é a conformidade. Com a introdução de novos regulamentos, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR), as empresas precisam provar que estão aderindo a esses regulamentos.
A IA pode identificar e sinalizar automaticamente dados pessoais e realizar auditorias regularmente. Ele permite que as empresas tenham tranquilidade em relação aos seus esforços de conformidade, ao mesmo tempo em que garante que não estão violando nenhuma lei ou regulamento. Ao usar a IA, as empresas de serviços financeiros podem melhorar significativamente seus esforços de privacidade e garantir a segurança dos dados de seus clientes.
Análise de dados detalhada
Uma das maiores vantagens da IA é que ela pode obter informações valiosas sobre o comportamento e as preferências do cliente, o que pode ajudar as empresas de serviços financeiros a operar com mais eficiência. Eles podem entender melhor seus clientes e construir relacionamentos mais fortes com eles por meio da análise de dados.
Além disso, a análise de dados pode ajudar as empresas de serviços financeiros a detectar atividades fraudulentas e impedir que elas aconteçam.
Melhor atendimento ao cliente
Outra maneira pela qual a IA está ajudando as empresas de serviços financeiros é melhorando o atendimento ao cliente. Os chatbots, por exemplo, podem ser utilizados para fornecer assistência aos clientes em suas consultas, enquanto os agentes automatizados de atendimento ao cliente podem ser usados para responder a perguntas de rotina.
A IA também ajuda as empresas de serviços financeiros a fornecer recomendações personalizadas e publicidade adaptada às necessidades e comportamentos dos clientes. Isso lhes permite ir além do que seus concorrentes estão fazendo na experiência do cliente, aumentando a satisfação e a fidelidade.
A inteligência artificial desempenha um papel vital na luta contra o crime financeiro e na melhoria da privacidade dos serviços financeiros. Ao usar a IA, as empresas de serviços financeiros podem detectar com precisão qualquer atividade maliciosa, realizar auditorias regularmente e fornecer recomendações personalizadas e publicidade explicitamente adaptada às necessidades e comportamentos dos clientes.
