Finansielle institutioner integrerer i stigende grad kunstig intelligens (AI) i deres IT-processer, men spørgsmålet om, hvordan man implementerer nye AI-værktøjer sikkert og beskytter mod trusler drevet af AI, er stadig til debat. Zscalers Director for it-sikkerhed, Deepen Desai, understreger nødvendigheden af, at organisationer overvejer de mange risici, der er forbundet med disse værktøjer, for at udnytte deres fordele fuldt ud.
For at udløse AI’s fulde transformative potentiale opfordres virksomheder til at implementere sikre kontrolmekanismer til at beskytte data, forhindre dataovertrædelser, styre spredningen af usanktioneret AI og sikre kvaliteten af AI-genererede data. På trods af at AI har en voksende rolle i at lette cybertrusler uden for virksomhedens brandmure, anses det også som et lovende element for cyberforsvar, der giver bedre beskyttelse i det flydende trusselslandskab.
Zscalers ThreatLabz 2024 AI Security Report giver indblik i disse kritiske AI-udfordringer og -muligheder. Rapporten er baseret på analysen af mere end 18 milliarder transaktioner behandlet gennem Zscaler Zero Trust Exchange mellem april 2023 og januar 2024 og afslører tværindustrielle tendenser for sikring og vedtagelse af AI.
I den undersøgte periode steg transaktioner med AI og maskinlæring (ML) i virksomheder med næsten 600%, med en top på over 3 milliarder månedlige transaktioner, hvilket indikerer AIs uvurderlige potentiale på trods af stigende sikkerhedsproblemer. Derudover behandlede virksomheder 569 terabyte data ved hjælp af AI-værktøjer, hvilket understreger den stigende tendens til AI-brug. Med henvisning til data- og sikkerhedshensyn blokerede virksomheder 18,5% af alle AI-transaktioner, hvilket er en markant stigning fra den foregående periode.
Produktionssektoren fører inden for AI- og ML-transaktioner, men sektorer som finans og forsikring har en mere konservativ tilgang, og 37% af transaktionerne blev blokeret, hvilket er tilskrevet det strenge regulatoriske landskab og følsomheden af data, der behandles.
AI’s rolle i finansielle tjenester illustreres ved sektorens hastværk med at omfavne AI, der repræsenterer en betydelig del af AI/ML-trafikken inden for Zscalers cloud. 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.
Dog rejser integrationen af AI i finansielle produkter og tjenester bekymringer vedrørende privatliv, bias og nøjagtighed, hvoraf de rapporterede 37% blokerede AI/ML-transaktioner afspejler denne forsigtige holdning. Adressering af disse bekymringer kræver omhyggelig tilsyn for at opretholde tillid og integritet inden for finansielle tjenester og forsikringssektorerne.
Nøglespørgsmål og svar:
– Hvilke sikkerhedsrisici er forbundet med brugen af AI i finansielle institutioner?
Implementering af AI i finansielle institutioner indebærer risici som dataovertrædelser, bias i beslutningsprocessen og potentielt fejltolkning af finansielle data på grund af fejl i AI-algoritmerne. Misbrug af AI af cyberkriminelle til at udføre sofistikerede angreb er også en bekymring.
– Hvordan kan finansielle institutioner mindske sikkerhedsrisiciene ved AI?
Institutioner kan mindske disse risici gennem robust datakryptering, regelmæssige revisioner af AI-drevne beslutninger for bias eller fejl, implementering af sikre kontrolmekanismer og ved at vedtage en Zero Trust-sikkerhedsforanstaltning, der verificerer hver transaktion.
– Hvad er de største udfordringer, som finansielle institutioner står over for ved vedtagelsen af AI?
De største udfordringer omfatter at sikre overholdelse af strenge finansielle regler, beskyttelse af følsomme kundeoplysninger, overvinde bias i AI-algoritmer og integrere AI i eksisterende IT-systemer uden at gå på kompromis med sikkerhed eller effektivitet.
– Er der kontroverser omkring brugen af AI i finansielle institutioner?
Kontroverser drejer sig ofte om bekymringer vedrørende privatlivets fred, etiske overvejelser i relation til AI-beslutningstagning, potentialet for jobtab og retfærdigheden og gennemsigtigheden af AI-algoritmer.
Fordele ved AI i finansielle institutioner:
– AI kan behandle data med hidtil uset hastighed, hvilket muliggør realtidsovervågning og -respons mod svindel.
– AI forbedrer kundeservice gennem personlige interaktioner og hurtigere svartider.
– Forudsigende analyse 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 datahåndtering på grund af AI-systemernes komplekse natur.
– Overdreven afhængighed af AI kan føre til nedbrydning af menneskelig ekspertise og potentielle jobtab.
– AI-algoritmer kan arve bias fra deres træningsdata, hvilket påvirker beslutningstagning og finansiel rådgivning.
Relevante links til emnet kunne omfatte anerkendte finansielle og cybersikkerhedsnyhedsmedier eller officielle organisationer, der fokuserer på AI’s indvirkning på finansielle sektorer og cybersikkerhedsstrategier, såsom:
– Amerikanske forbundsreserve
– Bank for International Settlements
– Federal Bureau of Investigation
– Wired
– Chief Investment Officer
Bemærk venligst, at ved at klikke på disse links vil du blive dirigeret til de respektive organisationers og nyhedsmediers hoveddomæner for mere information om finansielle institutioner, integration af AI og udfordringer vedrørende cybersikkerhed.
The source of the article is from the blog meltyfan.es