کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری از امنیت سایبری تا شخصی سازی خدمات
به گزارش تجهیزات جانبی، افزایش حملاتی چون حمله سایبری اخیر اسرائیل به زیرساخت های بانکی، در جریان جنگ ۱۲ روزه نشان داده است که سامانه های سنتی امنیتی دیگر پاسخگوی حجم و پیچیدگی تهدیدات نوظهور نیستند.
به گزارش تجهیزات جانبی به نقل از مهر؛ تحولات سریع در حوزه هوش مصنوعی، مانند همه عرصه ها، چشم انداز صنعت بانکداری هم را بشکل اساسی دگرگون ساخته است. از ارتقاء تجربه مشتری تا تسریع در فرآیندهای اعتبارسنجی، پردازش تراکنش های پیچیده و تحلیل کلان داده های مالی، حالا هوش مصنوعی در قلب راهبردهای تحول دیجیتال بانکها جای گرفته است. بانکها با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و سامانه های تصمیم یار، توانسته اند دامنه ای گسترده از خدمات مالی را با دقت، سرعت و شفافیت بالاتری عرضه کنند. با این وجود، در کنار این مزایا، تهدیدات سایبری هم به واسطه پیچیدگی فزاینده محیط دیجیتال، بشدت افزایش پیدا کرده اند. فناوری هایی که در خدمت امنیت قرار دارند، هم زمان می توانند به ابزارهایی در دست مهاجمان بدل شوند. افزایش حملات هدفمند، همچون حمله سایبری اخیر رژیم اشغالگر قدس به زیرساخت های بانک سپه، در جریان جنگ ۱۲ روزه نشان داده است که سامانه های سنتی امنیتی دیگر پاسخگوی حجم و پیچیدگی تهدیدات نوظهور نیستند. خبرنگار مهر در این نوشتار کوتاه با تأکید بر کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در صنعت بانکداری، به بررسی ابعاد فرصت ساز و چالش آفرین این فناوری می پردازد و بر ضرورت اتخاذ نگاهی راهبردی برای بهره برداری ایمن و هوشمندانه از هوش مصنوعی در مواجهه با تهدیدات سایبری تاکید می ورزد.
کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در بانکداری نوین
هوش مصنوعی به بانکها امکان داده است تا از راهکارهای نوینی برای ارتقاء بهره وری، افزایش دقت در تصمیم گیری و ارتقاء سطح تعامل با مشتریان بهره گیرند. این فناوری با تشکیل تحولی بنیادین در فرآیندهای عملیاتی، همچون ارزیابی ریسک، مدیریت منابع، تحلیل رفتار مشتری و پاسخگویی بلادرنگ، نقشی کلیدی در کاهش هزینه ها و افزایش کار آمدی ایفا می کند. هوش مصنوعی بخصوص در حوزه تجربه مشتری، زمینه ساز ایجاد خدمات مالی کاملا شخصی سازی شده، مشاوره مالی آنی و پاسخگویی ۲۴ ساعته از راه دستیارهای هوشمند شده است. بانکها همچنین، با استفاده از توان تحلیل داده های کلان، می توانند نیازهای آتی مشتریان را پیشبینی کرده و محصولات و خدمات متناسب با شرایط خاص هر فرد را طراحی و ارائه نمایند. به عقیده کارشناسان، این تحول نه تنها رقابت پذیری بانکها را در مقابل فین تک ها افزایش داده، بلکه رضایت و وفاداری مشتریان را هم بشکلی بی سابقه ارتقا بخشیده است. اتوماسیون خدمات مشتری: چت بات های هوشمند با توانایی تشخیص زبان محلی و تحلیل احساسات مشتری، خدمات ۲۴ ساعته و شخصی سازی شده عرضه می دهند. نمونه هایی از این سیستم ها در بانکهای محلی آسیا نشان داده اند که رضایت و وفاداری مشتریان را بشکل قابل توجهی افزایش داده اند. مشاوره مالی خودکار (Robo-Advisors): ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی با تحلیل الگوهای رفتاری مشتری و داده های بازار، پیشنهادهای سرمایه گذاری و تخصیص دارایی را به شکل پویا و لحظه ای تنظیم می کنند. تحلیل پیش بینانه: الگوریتم های یادگیری ماشین با تحلیل حجم عظیمی از داده های تراکنشی، الگوهای تقلب، ریسک های اعتباری و نیازهای آتی مشتریان را پیشبینی می کنند. اعتبارسنجی هوشمند و وام دهی خودکار: سیستم های هوش مصنوعی همینطور با ارزیابی دقیق داده های نامتعارف (non-traditional data) فرایند اعتبارسنجی را به شکل خودکار و با دقت بالاتری انجام می دهند.
امنیت سایبری: چالش ها و تهدیدات نوظهور در عصر هوش مصنوعی
هم زمان با رشد چشم گیر کاربردهای هوش مصنوعی، نگرانی ها نسبت به سو استفاده از این تکنولوژی در عملیات خرابکارانه هم افزایش پیدا کرده است. همان گونه که ذکر شد، بخش بانکداری و خدمات مالی هم بی گمان بعنوان یکی از حوزه های متأثر از تحول فناوری، در معرض مخاطرات سایبری نوظهور مبتنی بر هوش مصنوعی قرار دارد. ماهیت دوسویه هوش مصنوعی: ابزارهای مخرب مبتنی بر هوش مصنوعی مولد مانند «WormGPT» و «FraudGPT» نمونه هایی از کاربردهای مخرب هوش مصنوعی هستند که برای تولید ایمیل های فیشینگ، طراحی بدافزار و دور زدن سیستم های امنیتی موسسات مالی به کار می روند. حملات خصمانه به مدلهای یادگیری ماشین: حملاتی مخربی چون «آلودگی داده» (Data Poisoning)، «گریز از تشخیص» (Evasion)، «استخراج مدل» و «استخراج داده» همچون تهدیدات پیچیده ای هستند که امنیت سامانه های مبتنی بر هوش مصنوعی را هدف می گیرند. برای نمونه و بعنوان نمونه، در یک مؤسسه مالی، دستکاری داده های آموزشی باعث شد تا سامانه تشخیص تقلب، تراکنش های جعلی را بعنوان تراکنش های قانونی تشخیص دهد. آسیب پذیری در مقابل حملات روز صفر (Zero-day): سیستم های یادگیری ماشین، علیرغم دقت بالا، همچنان در مقابل صدمه پذیری های ناشناخته و الگوهای جدید حمله سایبری صدمه پذیر هستند و گاه شناسایی این تهدیدها ماه ها به طول می انجامد. ریسک مدلهای مولد در تولید محتوای مخرب: نسل جدید مدلهای زبانی همینطور می توانند در تولید محتوای هدفمند و شخصی سازی شده برای تهاجمات سایبری نظیر «spear phishing» مورد استفاده قرار گیرند؛ مدل هایی که به علت سرعت و مقیاس بالا، تهدیدی جدی تلقی می شوند.
راهکارهای مواجهه با تهدیدات امنیتی در بستر هوش مصنوعی
به عقیده کارشناسان حوزه امنیت سایبری، بانکها برای مهار تهدیدات مذکور، نیازمند یک چارچوب دفاعی چندلایه، شامل موارد زیر هستند: طراحی سامانه های مقاوم: مدلهای هوش مصنوعی باید نسبت به اختلالات، داده های مخرب و حملات نفوذی مقاوم باشند. افزودن داده های در ارتباط با مخاطرات سایبری به مجموعه های آموزشی یکی از روش های رایج برای مقاوم سازی مدلها بحساب می آید. تشخیص و شبیه سازی حملات: در شرایط موجود و با توجه به افزایش روز افزون مخاطرات سایبری، پیاده سازی سناریوهای حمله در مرحله آموزش و تست می تواند توان سامانه ها خودکار در شناسایی تهدیدات واقعی را بهبود بخشد. ادغام یادگیری تقویتی و بدون نظارت در سامانه های تشخیص نفوذ: به زعم خیلی از متخصصان، به کارگیری تلفیقی از روش های یادگیری ماشین می تواند سامانه های کشف حملات را در مقابل تهدیدات جدید و روز صفر تقویت کند. حکمرانی داده و سیاستگذاری مدل: با گسترش روز افزون مخاطرات سایبری، تدوین چارچوب های اخلاقی و مقررات سختگیرانه جهت استفاده از داده های حساس در آموزش مدلهای مبتنی بر این فناوری امری ضروری می باشد.
همکاری فناورانه برای ارتقاء امنیت و بهره وری
کارشناسان سفارش می کنند که با توجه به هزینه های بالای توسعه داخلی فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی، بانکهای محلی، بخصوص در قاره آسیا، باید به سمت همکاری راهبردی با بازیگران زیست بوم دیجیتال حرکت نمایند. این همکاری ها موارد زیر را در بر دارند: همکاری با شرکتهای فین تک متخصص در هوش مصنوعی برای توسعه راهکارهای شناسایی تقلب، خدمات مالی شخصی سازی شده و بهینه سازی تجربه کاربری مشارکت با دانشگاه ها و مراکز آموزشی برای تربیت نیروهای متخصص بومی با مهارت های ترکیبی در حوزه الگوریتم های هوش مصنوعی، زبان شناسی و اقتصاد استفاده از رابط های برنامه نویسی باز و چارچوب های داده محور مشارکتی برای ایجاد زیرساخت های به هم پیوسته مالی با تمرکز بر شفافیت، امنیت و نوآوری
جمع بندی
کاربرد هوش مصنوعی در حوزه بانکداری و صنعت مالی فرصتی بی سابقه برای ارتقاء کارایی، شخصی سازی خدمات و افزایش سودآوری فراهم نموده است؛ اما در نقطه مقابل، پیچیدگی های نوظهور امنیتی، ماهیت صدمه پذیر مدلهای یادگیری ماشین و مخاطرات سو استفاده از فناوری های مولد، بانکها را در مقابل تهدیداتی قرار داده که در صورت عدم پیشبینی، می تواند پیامدهایی جبران ناپذیر بهمراه داشته باشد. در این راستا و بعنوان نمونه، حمله سایبری گسترده به سامانه های بانکی در خلال تجاوز آشکار رژیم صهیونیستی به خاک ایران، زنگ خطری جدی را برای تمامی بازیگران حوزه بانکداری در ایران به صدا درآورد. این حمله، نه تنها بخشی از خدمات بانکی را با اختلال مواجه ساخت، بلکه بار دیگر ضرورت بازبینی در زیرساخت های امنیتی و بهره برداری از فناوری های پیشرفته تری همچون هوش مصنوعی در مدیریت تهدیدات سایبری را برجسته کرد. در نهایت گویی مدلهای مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند با تحلیل الگوهای نفوذ، کشف ناهنجاری ها و پیشبینی حملات احتمالی، نقشی تعیین کننده در جلوگیری از بحران های مشابه ایفا کنند. بنابراین، راهبردی سازی امنیت سایبری در بطن سیاستهای توسعه هوش مصنوعی و تقویت تاب آوری زیرساخت های دیجیتال، شرطی بنیادین برای استمرار اعتماد عمومی، حفظ حاکمیت داده ها و پایداری عملکرد بانکهای هوشمند در عصر هوش مصنوعی خواهد بود.
منبع: تجهیزات جانبی
این مطلب را می پسندید؟
(1)
(0)
تازه ترین مطالب مرتبط
نظرات بینندگان در مورد این مطلب