Finansielle institutioner inkorporerer i stigende grad kunstig intelligens (AI) i deres IT-processer, men spørgsmålet om, hvordan man sikkert implementerer nye AI-værktøjer og beskytter sig mod AI-drevne trusler, er stadig under diskussion. Zscalers Chief Security Officer, Deepen Desai, fremhæver nødvendigheden af, at organisationer overvejer de mange risici forbundet med disse værktøjer for at udnytte deres fordele fuldt ud.
For at frigøre AI’s fulde transformationspotentiale opfordres virksomheder til at implementere sikre kontrolmekanismer for at beskytte data, forhindre dataovertrædelser, styre spredningen af uautoriseret AI og sikre kvaliteten af AI-genererede data. På trods af at AI har en voksende rolle i at lette cybertrusler uden for virksomhedernes firewall, anses det også for et lovende element for cybersikkerhed, idet det giver bedre beskyttelse i det dynamiske trusselslandskab.
Zscalers ThreatLabz 2024 AI Security Report giver indblik i disse afgørende AI-udfordringer og muligheder. Rapporten er baseret på analysen af mere end 18 milliarder transaktioner, der blev behandlet gennem Zscaler Zero Trust Exchange mellem april 2023 og januar 2024 og afslører tværinternationale trends inden for sikring og vedtagelse af AI.
I den undersøgte periode steg AI- og machine learning- transaktioner i virksomheder med næsten 600%, og toppen nåede over 3 milliarder månedlige transaktioner, en indikation af AI’s uvurderlige potentiale på trods af stigende sikkerhedsincidenter. Desuden behandlede virksomheder 569 terabyte data ved hjælp af AI-værktøjer og understregede dermed stigningen i AI-brug. Med henblik på data og sikkerhedsspørgsmål blokerede virksomheder 18,5% af alle AI-transaktioner, en markant stigning fra den foregående periode.
Fremstillingssektoren fører inden for AI- og ML-transaktioner, men sektorer som finans og forsikring viser en mere konservativ tilgang, hvor 37% af transaktioner blev blokeret, hvilket skyldes det stramme reguleringslandskab og dataets følsomhed.
AI’s rolle i finansielle tjenester illustreres af sektorens hastige omfavnelse af AI, der udgør en betydelig del af AI/ML-trafikken inden for Zscalers sky. Institutioner som Bank of America har nydt godt af AI-applikationer som chatbots i årevis, og nu forventes generativ AI at løfte kundeservice til nye højder af personalisering.
Imidlertid rejser integrationen af AI i finansielle produkter og tjenester advarselsflag vedrørende privatliv, forudindtagethed og nøjagtighed, og de rapporterede 37% af blokerede AI/ML-transaktioner afspejler denne forsigtige holdning. Håndtering af disse bekymringer kræver fornuftig tilsyn for at opretholde tillid og integritet i finansielle tjenester og forsikringssektorer.
Centrale spørgsmål og svar:
– Hvilke sikkerhedsrisici er forbundet med brugen af AI i finansielle institutioner?
AI-implementering i finansielle institutioner indebærer risici som dataovertrædelser, forudindtaget beslutningstagning og potentielle fejltolkninger af finansielle data på grund af fejl i AI-algoritmer. Misbrug af AI af cyberkriminelle til at udføre avancerede angreb er også en bekymring.
– Hvordan kan finansielle institutioner mindske sikkerhedsrisiciene ved AI?
Institutioner kan mindske disse risici ved hjælp af robust datakryptering, regelmæssige revisioner af AI-drevne beslutninger for forudindtagethed eller fejl, implementering af sikre kontrolmekanismer og ved at vedtage en Zero Trust-sikkerhedsstrategi, der verificerer hver transaktion.
– Hvad er de vigtigste udfordringer, som finansielle institutioner står over for ved vedtagelse af AI?
De vigtigste udfordringer inkluderer at sikre overholdelse af skrappe finansielle regulativer, beskytte følsomme kundedata, overvinde forudindtagethed i AI-algoritmer og integrere AI i eksisterende IT-systemer uden at kompromittere sikkerhed eller effektivitet.
– Er der kontroverser omkring brugen af AI i finansielle institutioner?
Kontroverser drejer sig ofte om bekymringer vedrørende datasikkerhed, etiske overvejelser relateret til AI-beslutningstagning, potentialet for jobfordeling samt retfærdighed og gennemsigtighed af AI-algoritmer.
Fordele ved AI i finansielle institutioner:
– AI kan behandle data med hidtil usete hastigheder, hvilket muliggør realtids-detektering og -håndtering af svindel.
– AI forbedrer kundeservicen gennem personaliserede interaktioner og hurtigere responstider.
– Forudsigende analyser drevet af AI kan hjælpe med at træffe informerede investeringsbeslutninger og identificere markedsudviklinger.
– Automatisering af rutinemæssige opgaver kan føre til omkostningsbesparelser og øget effektivitet for finansielle institutioner.
Ulemper ved AI i finansielle institutioner:
– Der er en betydelig risiko for dataovertrædelser og uhensigtsmæssig håndtering af data på grund af den komplekse natur af AI-systemer.
– Overafhængighed af AI kan føre til erosion af menneskelig ekspertise og potentielle jobtab.
– AI-algoritmer kan arve forudindtagethed fra deres træningsdata, hvilket påvirker beslutningstagen og finansiel rådgivning.
Relevante links til emnet kunne omfatte anerkendte finansielle og cyber sikkerhedsnyhedsudbydere eller officielle organisationer, der fokuserer på AI’s indvirkning på finansielle sektorer og cybersikkerhedsstrategier, såsom:
– U.S. Federal Reserve
– Bank for International Settlements
– Federal Bureau of Investigation
– Wired
– Chief Investment Officer
Bemærk, at ved at klikke på disse links vil du blive ført til hoveddomænerne for de respektive organisationer og nyhedsudbydere for mere information om finansielle institutioner, AI-integration og cybersikkerhedsudfordringer.
The source of the article is from the blog toumai.es