Фінансові установи все частіше вбудовують штучний інтелект (ШІ) у свої ІТ-процеси, проте питання про те, як безпечно впроваджувати нові інструменти ШІ та захищатися від загроз, пов’язаних з ШІ, залишається під обговоренням. Головний директор з безпеки компанії Zscaler Діпен Десай підкреслює, що організаціям необхідно враховувати множину ризиків, пов’язаних з цими інструментами, щоб повністю скористатися їх перевагами.
Для розкриття повного трансформаційного потенціалу ШІ підприємства закликають впроваджувати безпечні механізми управління для захисту даних, запобігання витоків інформації, контролю поширення несанкціонованого ШІ і забезпечення якості даних, згенерованих за допомогою ШІ. Незважаючи на те, що роль ШІ у полегшенні кіберзагроз поза корпоративними стінами постійно зростає, його також вважають перспективним елементом для кіберзахисту, забезпечуючи кращий захист у динамічному кіберзагрозах.
Звіт Zscaler ThreatLabz 2024 AI Security розкриває проблеми та можливості щодо цих важливих викликів, аналізуючи понад 18 мільярдів транзакцій, оброблених через Zscaler Zero Trust Exchange від квітня 2023 року до січня 2024 року, що розкриває міжсекторальні тенденції щодо забезпечення та впровадження ШІ.
За період вивчення транзакції з ШІ і машинного навчання (ML) в підприємствах зросли на майже 600%, досягнувши понад 3 мільярдів щомісячних транзакцій, що свідчить про надзвичайний потенціал ШІ, незважаючи на збільшення кількості випадків порушення безпеки. Більше того, підприємства обробили 569 терабайт даних за допомогою інструментів ШІ, підкреслюючи підйомний шлях використання ШІ. Порушуючи питання даних і безпеки, підприємства заблокували 18,5% всіх транзакцій із ШІ, що є дивовижним зростанням у порівнянні з попереднім періодом.
Сектор виробництва лідирує у транзакціях із ШІ та ML, проте сектори, як от фінанси та страхування, демонструють більш консервативний підхід, коли 37% транзакцій було заблоковано, що зумовлено строгим регуляторним середовищем і чутливістю даних, з якими працюють.
Роль ШІ в фінансових послугах ілюструється швидким прийняттям сектором ШІ, що представляє значну частку трафіку ШІ/ML у хмарі Zscaler. Установи, як от Bank of America, вже декілька років отримують користь від застосувань ШІ, наприклад, чат-ботів, і тепер очікується, що генеративний ШІ підніме обслуговування клієнтів на новий рівень персоналізації.
Проте інтеграція ШІ у фінансові продукти та послуги викликає обурення стосовно приватності, упередженості та точності, із звітованими 37% блокованих транзакцій ШІ/ML, віддзеркалюючи цей обережний підхід. Вирішення цих питань вимагає розсудливого контролю для збереження довіри та інтегрітету у фінансових та страхових секторах.
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br