Sekretess har blivit ett stort bekymmer för finansiella tjänsteföretag i denna digitala tidsålder. Därför vänder de sig alltmer till artificiell intelligens (AI) för att förbättra sina ansträngningar för integritetsbedömning. Med ökningen av dataintrång och kreditkortsbedrägerier är det ingen överraskning att konsumenter nu är mer bekymrade över säkerheten för sin ekonomi än någonsin tidigare.
Problemet är att finansiella tjänsteföretag har tillgång till en hel del känslig information, inklusive personuppgifter, som cyberbrottslingar enkelt kan utnyttja. Många företag vänder sig till maskininlärning och AI för att öka sina integritetsinsatser med noggrannhet och precision för att bekämpa detta. Här är hur integritet för finansiella tjänster kan bekämpas och AI:s roll i det.
Utmaningar med datasamarbete
Som med all teknikimplementering måste vissa utmaningar övervinnas när det gäller datasamarbete inom finanssektorn. Dessa inkluderar:
- säkerställa konsumentens integritet och konfidentialitet samtidigt som de uppfyller lagstadgade krav
- Samla in och lagra data på ett säkert sätt
- Dela data mellan finansiella institutioner utan att kompromissa med säkerheten
- Förhindra dataintrång eller missbruk av information från tredje part
- Bestämma vilken data som ska delas med konkurrenter och affärspartners och vilka som ska hållas privata
- Hantera kundernas förväntningar när det gäller datadelning
Trots dessa utmaningar anses AI fortfarande vara ett värdefullt verktyg i kampen mot ekonomisk brottslighet och för att förbättra integriteten i finanssektorn.
AI-baserade lösningar som federerat lärande och homomorf kryptering kan hjälpa till att hantera dessa utmaningar.
Federerat lärande
Federated learning är ett sätt för maskininlärning där data distribueras över olika enheter eller servrar. Det möjliggör träningsmodeller utan att dela känslig information med en central server.
Till exempel, om en finansiell institution ville träna en maskininlärningsmodell för att upptäcka bedrägerier, kunde den göra det utan att dela data med någon annan part. Modellen skulle sedan kunna användas på finansinstitutets webbplats för att identifiera bedrägerierelaterad aktivitet utan att äventyra kundernas integritet.
Homomorfisk kryptering
Homomorf kryptering är ett sätt för kryptering där information kan manipuleras även när den förblir krypterad. Det gör det möjligt att dela data med tredje part eller andra finansiella institutioner utan att kompromissa med säkerheten.
Sammantaget erbjuder AI flera potentiella lösningar på de utmaningar som finanssektorn står inför när det kommer till integritet. Institutioner kan förbättra sin integritet för finansiella tjänster utan att kompromissa med säkerheten genom att använda AI-baserad teknik som federerat lärande och homomorf kryptering. Det kommer att bidra till att bygga upp förtroende hos konsumenterna och skydda dem från bedrägerier och andra ekonomiska brott.
Fördelar med AI-lösningar för finansiella tjänster
Det finns flera sätt som artificiell intelligens används i finanssektorn för att förbättra integriteten. De inkluderar:
Intrusion Detection
AI kan användas för att noggrant upptäcka all skadlig aktivitet när det kommer till finansiell information, såsom kreditkortsbrott eller stölder. Maskininlärning kan användas för att upptäcka intrång och anomalier i finansiella nätverk. Det hjälper till att identifiera potentiella hot och vidta åtgärder för att förhindra dem innan de orsakar skada.
Spårning av bedrägerier
AI implementeras också för att upptäcka bedrägeri och penningtvätt. Genom att analysera mönster i data är det möjligt att upptäcka misstänkta aktiviteter som kan tyda på kriminell aktivitet.
AI möjliggör noggrannhet i att upptäcka bedrägerier genom sin förmåga att analysera stora mängder data med blixtsnabb och effektivitet. AI kan sedan dela resultaten av dessa analyser med mänskliga analytiker för att vidta åtgärder.
Efterlevnadsunderhåll
Ett annat område där AI används i finanssektorn är efterlevnad. I och med införandet av nya regelverk, såsom General Data Protection Regulation (GDPR), behöver företag kunna bevisa att de följer dessa regler.
AI kan automatiskt identifiera och flagga personuppgifter och genomföra revisioner regelbundet. Det gör det möjligt för företag att ha sinnesfrid angående sina efterlevnadsinsatser samtidigt som de säkerställer att de inte bryter mot några lagar eller förordningar. Genom att använda AI kan företag inom finansiella tjänster avsevärt förbättra sina integritetsinsatser och säkerställa säkerheten för sina kunders data.
Detaljerad dataanalys
En av de största fördelarna med AI är att den kan få värdefulla insikter om kundernas beteende och preferenser, vilket kan hjälpa finansiella tjänsteföretag att fungera mer effektivt. De kan bättre förstå sina kunder och bygga starkare relationer med dem genom dataanalys.
Dessutom kan dataanalys hjälpa finansiella tjänsteföretag att upptäcka bedrägliga aktiviteter och förhindra att de inträffar i första hand.
Förbättrad kundservice
Ett annat sätt på vilket AI hjälper finansiella tjänsteföretag är genom att förbättra kundservicen. Chatbots, till exempel, kan användas för att ge kunderna hjälp med deras frågor, medan automatiserade kundtjänstagenter kan användas för att svara på rutinfrågor.
AI hjälper också företag inom finansiella tjänster att tillhandahålla personliga rekommendationer och reklam skräddarsydd efter kundernas behov och beteenden. Det gör det möjligt för dem att gå utöver vad deras konkurrenter gör i kundupplevelse, vilket ökar tillfredsställelsen och lojalitet.
Artificiell intelligens spelar en avgörande roll i kampen mot ekonomisk brottslighet och för att förbättra privatlivet för finansiella tjänster. Genom att använda AI kan finansiella tjänsteföretag noggrant upptäcka alla skadliga aktiviteter, genomföra revisioner regelbundet och tillhandahålla personliga rekommendationer och reklam som är uttryckligen skräddarsydda för kundernas behov och beteenden.
