کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری از امنیت سایبری تا شخصی سازی خدمات
سرگرمی کامپیوتری: افزایش حملاتی چون حمله سایبری اخیر اسرائیل به زیرساخت های بانکی، در جریان جنگ 12 روزه نشان میدهد که سیستم های سنتی امنیتی دیگر پاسخگوی حجم و پیچیدگی تهدیدات نوظهور نیستند.
به گزارش سرگرمی کامپیوتری به نقل از مهر؛ تحولات سریع در عرصه هوش مصنوعی، مانند همه عرصه ها، چشم انداز صنعت بانکداری نیز را به صورت اساسی دگرگون ساخته است. از پیشرفت تجربه مشتری تا تسریع در فرآیندهای اعتبارسنجی، پردازش تراکنش های پیچیده و تحلیل کلان داده های مالی، حال هوش مصنوعی در قلب راهبردهای تحول دیجیتال بانکها جای گرفته است. بانکها با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و سیستم 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 نیز بواسطه پیچیدگی فزاینده محیط دیجیتال، به شدت 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 سیستم های سنتی امنیتی دیگر پاسخگوی حجم و پیچیدگی تهدیدات نوظهور نیستند. خبرنگار مهر در این نوشتار کوتاه با محوریت کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در صنعت بانکداری، به بررسی ابعاد فرصت ساز و چالش آفرین این فناوری می پردازد و بر لزوم اتخاذ نگاهی راهبردی برای بهره برداری ایمن و هوشمندانه از هوش مصنوعی در رویارویی 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 پیشرفت راندمان، افزایش دقت در تصمیم گیری و پیشرفت سطح تعامل با مشتریان بهره گیرند. این فناوری با بوجودآوردن تحولی بنیادین در فرآیندهای عملیاتی، همچون ارزیابی ریسک، مدیریت منابع، تحلیل رفتار مشتری و پاسخگویی بلادرنگ، نقشی کلیدی در پایین آوردن هزینه ها و افزایش کارایی ایفا می کند. هوش مصنوعی خصوصاً در عرصه تجربه مشتری، زمینه ساز ایجاد خدمات مالی بطورکامل شخصی سازی شده، مشاوره مالی آنی و پاسخگویی ۲۴ ساعته بوسیله دستیارهای هوشمند شده است. بانکها همچنین، با استفاده از توان تحلیل داده های کلان، می توانند نیازهای آینده مشتریان را پیش بینی کرده و محصولات و خدمات متناسب با شرایط خاص هر فرد را طراحی و ارایه کنند. به اعتقاد کارشناسان، این تحول نه فقط رقابت پذیری بانکها را در مقابل فین تک ها افزایش داده، بلکه رضایت و وفاداری مشتریان را نیز به گونه ای 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 ارائه می دهند. نمونه هایی از این سیستم ها در بانکهای محلی آسیا نشان داده اند که رضایت و وفاداری مشتریان را به صورت 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 اختصاص دارایی را بصورت 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 آینده مشتریان را پیش بینی می کنند. اعتبارسنجی هوشمند و وام دهی خودکار: سیستم های هوش مصنوعی همین طور با ارزیابی دقیق داده های نامتعارف (non-traditional data) پروسه اعتبارسنجی را بصورت 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 نیز افزایش پیدا کرده است. همانطور که ذکر شد، بخش بانکداری و خدمات مالی نیز بی گمان به عنوان 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 سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی را هدف می گیرند. بعنوان مثال و به عنوان نمونه، در یک مؤسسه مالی، دستکاری داده های آموزشی سبب شد تا سامانه تشخیص تقلب، تراکنش های جعلی را به عنوان تراکنش های قانونی تشخیص دهد. آسیب پذیری در مقابل حملات روز صفر (Zero-day): سیستم های یادگیری ماشین، با وجود دقت بالا، بازهم در مقابل لطمه پذیری های ناشناخته و الگوهای جدید حمله سایبری لطمه پذیر هستند و گاه شناسایی این تهدیدها ماه ها به طول می انجامد. ریسک مدلهای مولد در تولید محتوای مخرب: نسل جدید مدلهای زبانی همین طور 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 رویارویی با تهدیدات امنیتی در بستر هوش مصنوعی
به اعتقاد کارشناسان حوزه امنیت سایبری، بانکها برای مهار تهدیدات مذکور، نیازمند یک چارچوب دفاعی چندلایه، شامل موارد زیر هستند: طراحی سیستم های مقاوم: مدلهای هوش مصنوعی باید نسبت به اختلالات، داده های مخرب و حملات نفوذی مقاوم باشند. افزودن داده های مربوط به مخاطرات سایبری به مجموعه های آموزشی یکی از روش های رایج برای مقاوم سازی مدلها بحساب می آید. تشخیص و شبیه سازی حملات: در وضعیت موجود و با توجه به افزایش بیش از پیش 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 سیستم های تشخیص نفوذ: به زعم خیلی از متخصصان، به کارگیری تلفیقی از روش های یادگیری ماشین می تواند سیستم های کشف حملات را در مقابل تهدیدات جدید و روز صفر تقویت کند. حکمرانی داده و سیاستگذاری مدل: با گسترش بیش از پیش مخاطرات سایبری، تدوین چارچوب های اخلاقی و مقررات سختگیرانه جهت استفاده از داده های حساس در آموزش مدلهای مبتنی بر این فناوری امری ضرورت دارد.
همکاری فناورانه برای پیشرفت 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، خصوصاً در قاره آسیا، باید به طرف همکاری راهبردی با بازیگران زیست بوم دیجیتال حرکت نمایند. این همکاری ها موارد زیر را در بر دارند: همکاری با شرکت های 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 عرصه 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 تأکید بر شفافیت، امنیت و نوآوری
جمع بندی
کاربرد هوش مصنوعی در عرصه بانکداری و صنعت مالی فرصتی بی سابقه برای پیشرفت کارایی، شخصی سازی خدمات و افزایش سودآوری فراهم آورده است؛ اما در نقطه مقابل، پیچیدگی های نوظهور امنیتی، ماهیت لطمه پذیر مدلهای یادگیری ماشین و مخاطرات سو استفاده از فناوری های مولد، بانکها را در مقابل تهدیداتی قرار داده که در صورت عدم پیش بینی، می تواند پیامدهایی جبران ناپذیر به همراه داشته باشد. در این راستا و به عنوان نمونه، حمله سایبری گسترده به سیستم 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 فقط قسمتی از خدمات بانکی را با اختلال مواجه ساخت، بلکه بار دیگر لزوم بازبینی در زیرساخت های امنیتی و استفاده 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 پیش بینی حملات احتمالی، نقشی تعیین کننده در پیش گیری 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.
این مطلب را می پسندید؟
(0)
(0)
تازه ترین مطالب مرتبط
نظرات بینندگان در مورد این مطلب