برای موسسات مالی و بانک ها ، ابزارهای امنیتی جهت ایمن نگه داشتن حساب مشتریان اهمیت دارد. علامه بر آن، از نظر رعایت قوانین داخلی ، بخشی اساسی در تجارت آنها است. این سازمان ها مسئولیت محافظت از پول و اطلاعات مشتری خود را دارند. در نتیجه ، بسیار حیاتی است که آنها ابزار و فناوری لازم را برای امنیت پرداخت بانکی دارند.
با ادامه پیشرفت سریع تکنولوژی ، در آینده بانک های بیشتری شروع به تغییر رویه به سمت هوش مصنوعی (AI) همراه با یادگیری ماشین (ML) می‌کنند. با این کار به مشتریان خود ویژگی های امنیتی پیشرفته تری ارائه خواهند داد. علاوه بر این ، با از بین رفتن باورهای غلط و افسانه های مربوط به امنیت ابر ، پذیرش فناوری ابر نیز افزایش خواهد یافت. افزایش کنونی این فناوری ها در بین موسسات مالی برای امنیت صنعت بانکداری در آینده چه معنایی خواهد داشت؟
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
بانک ها می توانند از طریق افزایش استفاده از هوش مصنوعی و ML ، با شناسایی هرگونه ناهنجاری و فعالیت های کلاهبرداری بسیار سریعتر از گذشته ، به مشتریان در حفظ امنیت پرداخت بانکی خود کمک کنند. زیبایی استفاده از هوش مصنوعی و ML به این روش در توانایی آنها در درک آنچه برای هر حساب یا کارت “طبیعی” با شناخت الگوهای مبتنی بر معاملات و رفتارهای گذشته نهفته است.
به عنوان مثال ، اگر ۹۹٪ از تراکنش های یک حساب از شنبه تا پنج‌شنبه اتفاق بیفتد ، معامله ای که در آخر هفته اتفاق می افتد غیرعادی تلقی می شود و به همین ترتیب پرچم گذاری می شود. با سرعت بخشیدن به هوش مصنوعی در تشخیص هرگونه انحراف از الگوی عادی ، اگر به نظر می رسد فعالیت حساب های آنها غیرمعمول است ، بانک ها می توانند با سرعت بیشتری به مشتریان ، پاسخ دهند. مشاغل در حال حاضر به طور متوسط ۷٪ از هزینه سالانه خود را به دلیل کلاهبرداری از دست می دهند. این میزان در سال ۲۰۱۷ با رکورد ۱۶.۷ میلیون قربانی کلاهبرداری در هویت بود. استفاده از AI و ML باعث کاهش این رقم خواهد شد.
آینده استفاده از هوش مصنوعی در بهینه سازی امنیت پرداخت بانکی
البته معامله ناهنجار، همیشه تقلب نیست. غالبا آنها کاملا از حالت عادی خارج شده اند و نیاز به تحقیقات بیشتر و پرچم گذاری آنها برای کسب و کار دارند. این فن آوری های جدید به شما اطمینان می دهند که بنگاه های اقتصادی قادر خواهند بود بلافاصله با اختلاف حساب های خود مقابله کنند. نه اینکه ماه ها در مورد آنها اطلاعات کسب کنند. در حالی که تهیه تصویر واضح از وقایع در زمان انجام معامله دشوارتر است.
اگرچه بعید است در سال ۲۰۲۰ اتفاق بیفتد ، اما در آینده ممکن است به مرحله ای برسیم که تشخیص تقلب به صورت بلادرنگ انجام شود. به این ترتیب معاملات تقلبی در مسیر آنها متوقف می‌شود. در این موارد ، برای جلوگیری از انجام معامله ، می توانیم حساب یا کارت را مسدود کنیم.
AI و ML همچنین برای امنیت سایبری و حفظ انطباق نظارتی مهم خواهند بود. هر دو، موضوع داغ بخش خدمات مالی هستند و همچنان به سال ۲۰۲۰ و فراتر از آن منتقل می شوند. خواهیم دید که بانکهای بیشتری از ML برای کدگذاری بسترهای نرم افزاری جهت شناسایی الگوهای کاربر و شناسایی رفتار ناهنجار شبکه استفاده می کنند. این مسئله نیز به دلیل اینکه حملات سایبری غالبا با داده ها یا کدهای نامشخص پنهان می شوند ، ضروری تر می شود.
امنیت بیشتر در پرداخت بانکی با بیومتریک چهره
چندین سال است که از بیومتریک در دنیا برای دسترسی بیشتر به حساب ها و امنیت پرداخت بانکی استفاده می شود. اما فقط برای کسانی که دارای دستگاه خاصی هستند و بانک خاصی دارند. با این حال ، پیش بینی می شود که تقریباً همه دستگاه های هوشمند ، از جمله تلفن های همراه ، تبلت ها و پوشیدنی ها ، نوعی از امنیت بیومتریک را داشته باشند. بنابراین این قابلیت به زودی به طور گسترده تری در دسترس خواهد بود. در نتیجه ، افراد بیشتری قادر به پرداخت از طریق اثر انگشت و تشخیص چهره خواهند بود. تخمین زده می شود که تا سال ۲۰۲۳ بیش از ۲.۶ میلیارد کاربر پرداخت بیومتریک وجود داشته باشد.
اگرچه احراز هویت بیومتریک در حال حاضر فقط در دسترس مصرف کنندگان است. اما سال ۲۰۲۱ می تواند سالی باشد که مشتریان شرکتی به عملکرد احراز هویت دیجیتال دسترسی پیدا می کنند. با گسترش عملکرد بیومتریک به عرصه کارت شرکتی ، روند پرداخت‌های تجاری نه تنها از امنیت بیشتری برخوردار می شود بلکه یکپارچه تر نیز خواهد شد. همچنین می توانیم فرایند احراز هویت غیرحضوری کیف پول های موبایلی را مشاهده کنیم که به ویژگی های شخصی فرد جهت امنیت پرداخت بانکی بستگی دارند.
آینده امنیت پرداخت های بانکی
تهدیدات مربوط به امنیت سایبری مانند بدافزار و خطر تقلب هرگز از بین نخواهد رفت. در سال ۲۰۲۱ ، بانک ها شاهد اقدامات جدیدی برای جلوگیری از این موارد و بهبود امنیت پرداخت بانکی خواهند بود. کلید این امر، افزایش استفاده از فناوری های AI و ML خواهد بود. این استفاده به بانک ها کمک می کند تا ناهنجاری ها را سریعتر تشخیص دهند. شاید روزی جلوی بروز آنها را به طور کلی بگیرند. کارایی این فناوری ها در حال حاضر توسط بانک ها در حال انجام است. استفاده ویزا از هوش مصنوعی، نرخ کلاهبرداری جهانی را به کمتر از ۰.۱ درصد کاهش داده است.
نتیجه گیری
احتمالا در آینده شاهد این خواهیم بود که شرکت های بیشتری برای پشتیبانی به fintech روی آورند. در چنین بازاری ، این یک گام حیاتی برای یادگیری نحوه استفاده بهینه از این فناوری ها برای بهبود امنیت. حفظ انطباق برای حفظ مشتریان و جذب مشتریان جدید خواهد بود. این فناوری ها همچنین به مشتریان کمک می کنند تا از چابکی و ابتکار بیشتری برخوردار شوند. بنابراین فناوری به آنها در حفظ مشتریان فعلی و جذب مشتری جدید کمک می کند.
