Безопасность банковских операций никогда не была такой критически важной. Поскольку киберугрозы становятся всё более изощрёнными, банки должны опережать злоумышленников, которые используют устаревшие системы и эволюционирующие мошеннические тактики. Традиционные меры безопасности испытывают трудности в поддержании темпа, что делает искусственный интеллект (ИИ) необходимым инструментом для управления рисками.
Роль ИИ в банковском секторе быстро расширяется, и финансовые учреждения инвестируют в передовые модели машинного обучения для выявления мошенничества, укрепления защиты данных и упрощения соблюдения норм. Рынок ИИ в банковской сфере демонстрирует значительный рост и ожидается дальнейшее расширение. Согласно Министерству финансов США, многие мировые банки уже экспериментировали с системами на основе ИИ для повышения безопасности, демонстрируя сдвиг в сторону технологий, которые обрабатывают огромные объёмы данных, выявляют скрытые паттерны и улучшают общую устойчивость.
С началом второго квартала 2025 года ИИ готов сыграть ещё более значимую роль в защите финансовых операций. Вопрос не в том, будет ли ИИ формировать безопасность банковских операций, а в том, насколько эффективно банки смогут использовать его для того, чтобы обойти возникающие угрозы. Давайте рассмотрим влияние ИИ на выявление мошенничества, защиту конфиденциальности и соблюдение нормативных требований.
Рисунок 1. Размер рынка ИИ в банковском секторе США
Выявление мошенничества на основе ИИ
Финансовые учреждения ежедневно обрабатывают огромные объемы транзакций, что затрудняет традиционным средствам безопасности идентифицировать мошенническую деятельность до её нанесения ущерба. Системы выявления мошенничества на основе ИИ решают эту проблему, анализируя данные о транзакциях в реальном времени, выявляя необычные паттерны и сравнивая их с прошлыми действиями.
Генеративный ИИ добавляет новый уровень сложности к финансовым мошенничествам. Согласно Wall Street Journal, дипфейки становятся всё более актуальной проблемой в банковской сфере, делая схемы мошенничества труднее для обнаружения и увеличивая потери, связанные с мошенничеством. Это подчеркивает двойственную природу ИИ – он может быть как оружием для киберпреступников, так и мощным инструментом для предотвращения мошенничества.
С оборонительной стороны ИИ помогает следователям сосредоточиться на высокорисковых случаях, а не просеивать тысячи ложных срабатываний. Модели машинного обучения могут выявлять тонкие признаки подозрительной активности, такие как аномальные попытки входа, быстрые транзакции из разных мест или аномалии, специфичные для устройства. Эти ранние предупреждения позволяют банкам вмешиваться, прежде чем мошенничество перерастет в нечто большее.
По мере того как тактики мошенничества развиваются, развивается и ИИ. Банки, которые инвестируют в технологии глубокого обучения, могут опережать киберпреступников, уменьшая финансовые потери и защищая свои репутации. Выявление мошенничества на основе ИИ становится не только вариантом – это необходимость в современной банковской безопасности.
Рисунок 2. Генеративный ИИ увеличивает потери от мошенничества
Защита данных клиентов и конфиденциальности
Регулирование защиты данных становится всё более строгим. Одним из самых последних является Закон о цифровых операционных рисках (DORA), который вступил в силу всего несколько недель назад, отражая растущую озабоченность по поводу киберпреступников, нацеленных на чувствительные финансовые данные. Увеличение числа утечек данных в различных отраслях подчеркивает срочность внедрения более строгих мер безопасности.
Одна утечка данных может обернуться значительными штрафами и потерей доверия клиентов. ИИ может укрепить безопасность данных, постоянно контролируя, как чувствительная информация используется в организации. Вместо того чтобы полагаться на ручное управление, системы на основе ИИ обнаруживают необычное поведение в реальном времени, сигнализируя о возможных угрозах до того, как они перерастут в серьёзные последствия.
Банки также могут внедрять системы оценки рисков на основе ИИ, которые анализируют каждый запрос данных с учетом таких факторов, как поведение пользователя, местоположение и тип устройства. Если запрос выходит за рамки нормальных параметров, система может инициировать предупреждение или заблокировать доступ до дальнейшего рассмотрения. Согласно отчету IBM, финансовые учреждения, использующие инструменты мониторинга на основе ИИ, сократили время реагирования на угрозы конфиденциальности почти на треть.
С увеличением числа клиентов, переходящих на цифровые банковские услуги, необходимость в надежной защите данных никогда не была такой высокой. ИИ помогает финансовым учреждениям опережать киберпреступников, обеспечивая соблюдение развивающихся нормативных требований и укрепляя доверие клиентов к их цифровым транзакциям.
Рисунок 3. Процент утечек данных по отраслям
Укрепление соблюдения норм и борьбы с отмыванием денег
Отмывание денег давно является проблемой для банковского сектора, побуждая правительства вводить всё более строгие требования к соблюдению норм. Банки должны выявлять незаконные транзакции, которые часто бесшовно интегрируются с легитимной финансовой деятельностью. В то же время, глобальный рынок систем противодействия отмыванию денег (AML) продолжает расти.
ИИ усиливает усилия в области AML, анализируя огромные объемы данных быстрее и точнее, чем традиционные виды анализа. Согласно опросу PwC по AML 2024 года, крупные финансовые учреждения сократили затраты на соблюдение норм до 15 процентов, интегрировав ИИ в свои процессы AML.
Системы на основе ИИ контролируют транзакции на наличие сложных паттернов, которые могут указывать на отмывание денег, таких как резкий рост объема транзакций, международные переводы без ясной бизнес-цели и повторяющиеся депозиты с последующими быстрыми снятиями. Эти системы также могут пересекать данные из различных источников, включая публичные записи и списки наблюдения, чтобы пометить лиц или организации с историей финансовых правонарушений.
Автоматизируя ключевые части процесса соблюдения норм, ИИ позволяет финансовым учреждениям сосредоточиться на высокорисковых случаях, а не утопать в ложных срабатываниях. Это не только улучшает соблюдение нормативных требований, но и снижает количество потенциальных нарушений, обеспечивая более проактивный подход к финансовой безопасности.
Рисунок 4. Глобальный рынок противодействия отмыванию денег
Широкое влияние ИИ на банковскую безопасность
Выявление мошенничества, защита данных и соблюдение норм – это лишь часть растущей роли ИИ в финансовой безопасности. Продвинутые модели ИИ преобразуют почти каждый аспект банковской деятельности, от регистрации клиентов до кредитного скоринга. Эти системы извлекают данные из множества источников — веб-платформ, мобильных приложений и даже социальных сетей — для оценки рисков в реальном времени. Согласно Global Finance & Banking Review, аналитика на основе ИИ улучшила прогнозы инвестиций на 45 процентов.
ИИ также помогает банкам предвидеть возникающие угрозы. Поскольку киберпреступники разрабатывают всё более изощрённые тактики, инструменты на основе ИИ могут анализировать паттерны и предсказывать потенциальные методы атак, прежде чем они станут широко распространёнными. Этот проактивный подход снижает потребность в экстренной управлении кризисами, позволяя банкам заранее внедрять более сильные меры защиты.
По мере продолжения расширения возможностей ИИ финансовым учреждениям необходимо найти баланс между инновациями и ответственным использованием. ИИ предлагает огромный потенциал для улучшения безопасности, но его эффективность зависит от вдумчивой реализации и постоянного контроля. Банки, которые принимают стратегии безопасности на основе ИИ, будут в лучшем положении для защиты своих клиентов, соблюдения нормативных требований и поддержания доверия в условиях всё более цифрового финансового ландшафта.
Заключительные мысли
ИИ трансформирует банковскую безопасность, помогая финансовым учреждениям защищать активы, сокращать случаи мошенничества и укреплять доверие клиентов. От выявления мошенничества и автоматизированных проверок соответствия до предсказательной аналитики системы на основе ИИ снижают неопределенность и улучшают управление рисками.
В 2025 году меры безопасности на основе ИИ ожидаются в качестве стандарта в ведущих банках, помогая им защищать чувствительные данные и соответствовать нормативным требованиям. Когда банковские организации ответственно используют ИИ, он может не только смягчать риски, но и закладывать основу для более безопасной и устойчивой финансовой отрасли.
Статья Как ИИ меняет банковскую безопасность и управление рисками появилась впервые на Unite.AI.
