إطلاق العنان لقوة بيانات الخدمات المالية: كيف تُمكّن ضوابط الوصول من الابتكار

استمع إلى المحتوى

هذا المنشور متاح أيضاً باللغات التالية: English

تلعب البيانات دورًا محوريًا في قطاع الخدمات المالية، سواءً في الخدمات الموجهة للمستهلكين أو الخدمات التجارية. فهي تُمكّن المؤسسات من تعزيز رؤى الأعمال وزيادة الربحية من خلال أنشطة عديدة، مثل البيع المتبادل، والبيع الإضافي، واكتساب عملاء جدد، والحفاظ على العملاء الحاليين. ونتيجةً لذلك، يتزايد حجم البيانات المُجمّعة في أنظمة البيانات المختلفة، بما في ذلك بحيرات البيانات السحابية ومستودعات البيانات، بوتيرة غير مسبوقة. ومع ذلك، تتخلل هذه البيانات معلومات حساسة وشخصية يجب إدارتها بعناية فائقة.

تواجه معظم فرق أمن البيانات في مؤسسات الخدمات المالية تحديًا كبيرًا يتمثل في حماية البيانات الحساسة مع ضمان إمكانية الاستفادة منها لدفع عجلة الابتكار واستخلاص رؤى قيّمة للأعمال. قد يكون من الأسهل بكثير الحفاظ على أمان البيانات من خلال تقييد الوصول إليها، لكن ذلك يُعيق فرص الأعمال والإيرادات الناتجة عن الاستخدام الاستراتيجي لتلك البيانات. في المقابل، إذا كانت البيانات متاحة بسهولة، فإن ذلك يجعل المؤسسات المالية عرضة لخطر تسريب البيانات الحساسة ، وهجمات برامج الفدية ، والعقوبات التنظيمية. إن تطبيق الضوابط المناسبة لحماية البيانات يمكّن المؤسسات من تحقيق أقصى قيمة مع الحد من المخاطر.

يُعدّ الفهم الكامل للبيانات الحساسة الموجودة، ومكان وجودها، ومن لديه حق الوصول إليها، وكيفية بناء ضوابط لفرض حماية البيانات والامتثال التنظيمي، عنصراً أساسياً لتحقيق هذا التوازن.

رؤية شاملة 360 درجة للوصول إلى البيانات الحساسة

يُعدّ نقص الشفافية بشأن البيانات الحساسة المخزنة في أنظمتها ومستودعاتها الكثيرة، ومن يمكنه الوصول إليها، أحد أبرز التحديات التي تواجهها المؤسسات المالية. قد تمتلك هذه المؤسسات مئات أنظمة البيانات التي تُدار فيها صلاحيات الوصول، مما يُؤدي إلى ملايين الاحتمالات والتركيبات لسيناريوهات الوصول. وللاستفادة الفعّالة من أدوات إدارة الوصول، لا بدّ من فهم البيانات الحساسة الأساسية التي يُمكن لأي دور أو مستخدم الوصول إليها، بالإضافة إلى السياسات التي تُنظّم هذه الصلاحيات. يُمكّن Sensitive data intelligence بالاقتران مع إدارة صلاحيات الوصول، المؤسسات المالية من الحصول على رؤية شاملة ودقيقة لوصول المستخدمين والأدوار إلى البيانات الحساسة، بما في ذلك:

  • ما هي الأنظمة التي تحتوي على بيانات حساسة؟
  • ما هي البيانات الحساسة الموجودة داخل هذه الأنظمة؟
  • ما هي الجهات التي يمكنها الوصول إلى هذه البيانات الحساسة؟
  • أين توجد البيانات جغرافياً
  • ما هي اللوائح التي تنطبق على هذه البيانات؟

تحتاج المؤسسات المالية إلى حل يوفر رؤية آلية لوصول المستخدمين والأدوار إلى أنظمة البيانات، بالإضافة إلى sensitive data intelligence بالنسبة لتلك الأنظمة. تُمكّن هذه النظرة الشاملة الشركات من إنشاء خريطة دقيقة لمن لديه حق الوصول إلى أي بيانات حساسة، وتقديم توصيات بأفضل الممارسات لتعزيز الوضع الأمني ​​والامتثال لمتطلبات الامتثال.

تمكين مشاركة البيانات الآلية والآمنة في مجال التمويل

يسعى القطاع المالي إلى التحول الرقمي، ويتطلع إلى تمكين الاستخدام الأمثل للبيانات داخل الشركات. ومن أهم مبادرات التمويل، في إطار هذا التحول، تمكين تبادل البيانات داخليًا وخارجيًا مع الشركاء التجاريين لزيادة الإيرادات، وتعظيم الأرباح، وتعزيز القيمة التجارية. وتشير غارتنر إلى أن "قادة البيانات والتحليلات الذين يشاركون البيانات خارجيًا يحققون فائدة اقتصادية ملموسة تفوق بثلاثة أضعاف ما يحققه من لا يفعلون ذلك".

على الرغم من أن مشاركة البيانات داخليًا وخارجيًا قد تُحقق فوائد مالية هائلة، إلا أن قوانين الخصوصية ومخاطر الاختراق تجعل قادة الأمن السيبراني مترددين للغاية في مشاركة البيانات التي قد تتضمن معلومات حساسة. على سبيل المثال، إذا لم يُعطِ المستخدم موافقته على استخدام بياناته من قِبل طرف ثالث، يجب على الشركات ضمان إخفاء معلوماته الشخصية. إحدى الطرق الرئيسية لمشاركة البيانات مع حماية المعلومات الحساسة هي إخفاء البيانات . يُمكّن هذا المؤسسات من تغيير قيم البيانات الحساسة مع الحفاظ على نفس التنسيق. الهدف هو إنشاء نسخة من البيانات يستطيع المستخدمون، مثل علماء البيانات ومحللي الأعمال والتسويق، الاستفادة منها تجاريًا مع ضمان عدم وجود أي خطر لكشف المعلومات الشخصية أو الحساسة الموجودة فيها.

يبدو رائعاً، أليس كذلك؟

مع ذلك، غالبًا ما تكون مهمة إخفاء البيانات الحساسة عملية شاقة وتتطلب جهدًا يدويًا كبيرًا. تواجه معظم الشركات المالية مهمة صعبة ومستهلكة للوقت تتمثل في تحديد البيانات الحساسة التي يجب إخفاؤها، ثم تطبيق الإخفاء على نطاق واسع على أعمدة محددة، عبر مئات الآلاف من الجداول. في بيئات الحوسبة السحابية المتعددة سريعة التغير اليوم، لم تعد هذه العملية عملية.

ينبغي على المؤسسات البحث عن حل يقوم بأتمتة إخفاء البيانات عن طريق:

  1. تحديد البيانات الحساسة داخل المؤسسة تلقائيًا
  2. قم تلقائيًا بوضع علامات على البيانات الحساسة باستخدام البيانات الوصفية التي تشير إلى نوع حساسيتها (مثل رقم الضمان الاجتماعي، تاريخ الميلاد، المعلومات الصحية الشخصية، إلخ).
  3. قم بإنشاء سياسات تعمل على إخفاء البيانات الحساسة تلقائيًا عبر مجموعات البيانات والمستودعات الواسعة، مع التكامل مع إمكانيات النظام الأصلية حسب الاقتضاء.
  4. إخفاء البيانات ديناميكيًا لمستخدمين أو أدوار محددة، بناءً على العلامات والتصنيفات الموجودة على البيانات الحساسة

ضع ضوابط وصول صارمة حول البيانات الحساسة

معظم المؤسسات المالية لديها قدرة محدودة على التحكم الدقيق في الوصول إلى البيانات الحساسة، لا سيما مع التطور السريع لبيئات الحوسبة السحابية اليوم. ورغم أن أنظمة إدارة الوصول إلى الهوية تساعد في التحكم في الوصول إلى أنظمة البيانات المختلفة، إلا أنها لا توفر رؤية واضحة لطبيعة البيانات الحساسة الموجودة داخل هذه الأنظمة. إضافةً إلى ذلك، يُعد التحكم في الوصول إلى البيانات عملية بالغة الصعوبة، وتستغرق وقتًا طويلاً، وعرضة للأخطاء. وهذا ما يُشكل تحديًا للقطاع المالي ككل، الذي يضطر بشكل متزايد إلى التعامل مع لوائح تنظيمية متنوعة تُحدد أنواع البيانات التي يُمكن الوصول إليها من مواقع جغرافية محددة، ومن قبل فئات مُعينة من المستخدمين. وغالبًا ما تكتشف المؤسسات أنها سمحت بالوصول على نطاق واسع دون قصد.

كيف تُحقق المؤسسات التوازن بين حماية بياناتها الأكثر حساسية وعدم إعاقة استخدامها المبتكر؟ للتحكم الفعال في الوصول إلى بيانات المؤسسة، يجب أن يكون لديها سياسات تُقيّد وصول المستخدمين إلى المحتوى الحساس بدقة، بما يتوافق مع مختلف اللوائح والمتطلبات، مع الاستمرار في إتاحة الوصول العام عند الاقتضاء لتعزيز الإنتاجية. بهذا النهج، تستطيع المؤسسات وضع ضوابط فعّالة حول البيانات الحساسة دون التأثير على قدرتها على زيادة الإيرادات والابتكار في الأعمال.

كيف يمكن Securiti يساعد؟

Securiti يُقدّم حلّ " إدارة الوصول إلى البيانات والحوكمة" حلاً شاملاً لمساعدة المؤسسات المالية على إدارة الوصول إلى البيانات الحساسة. ويشمل ذلك ما يلي:

  • تأسيس sensitive data intelligence في جميع أنحاء بيئة بياناتك
  • الحصول على رؤى دقيقة حول المستخدمين والأدوار التي لديها حق الوصول إلى البيانات الحساسة
  • اكتشاف الموقع الجغرافي للبيانات واللوائح المناسبة التي تنطبق عليها
  • إخفاء البيانات الحساسة ديناميكيًا بناءً على مجموعة واسعة من المعايير
  • تطبيق سياسات لتقييد الوصول إلى البيانات الحساسة بشكل انتقائي

Securiti يتيح لك ذلك إطلاق العنان لقوة البيانات من خلال وضع الضوابط الجراحية المناسبة لضمان إدارة البيانات بشكل مسؤول دائمًا.

قم بتحليل هذه المقالة باستخدام الذكاء الاصطناعي

تظهر المطالبات في أدوات الذكاء الاصطناعي التابعة لجهات خارجية.
انضم إلى قائمتنا البريدية

احصل على أحدث المعلومات والتحديثات القانونية والمزيد مباشرةً في بريدك الإلكتروني



قصص أخرى قد تهمك
مقاطع فيديو
عرض المزيد
ريحان جليل، من شركة Veeam، يتحدث عن Agent Commander: theCUBE + NYSE Wired: قادة الأمن السيبراني
بعد استحواذ شركة Veeam على Securiti يمثل إطلاق برنامج Agent Commander خطوة هامة نحو مساعدة المؤسسات على تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي بثقة أكبر. في...
عرض المزيد
تخفيف مخاطر قائمة OWASP لأهم 10 مخاطر لتطبيقات ماجستير القانون 2025
أحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) تحولاً جذرياً في طريقة عمل الشركات وتوسعها ونموها. يوجد تطبيق للذكاء الاصطناعي لكل غرض، بدءاً من زيادة إنتاجية الموظفين وصولاً إلى تبسيط العمليات...
عرض المزيد
أفضل 6 DSPM حالات الاستخدام
مع ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، أصبحت البيانات أكثر ديناميكية. يتم توليد بيانات جديدة بوتيرة أسرع من أي وقت مضى، ونقلها إلى أنظمة وتطبيقات متنوعة...
عرض المزيد
قانون الخصوصية في كولورادو (CPA)
ما هو قانون خصوصية كولورادو؟ قانون خصوصية كولورادو هو قانون شامل لحماية الخصوصية، تم توقيعه في 7 يوليو 2021. وقد وضع معايير جديدة لحماية البيانات الشخصية...
عرض المزيد
Securiti لمساعد الطيار في البرمجيات كخدمة (SaaS)
تسريع اعتماد Copilot بأمان وثقة: تتطلع المؤسسات إلى اعتماد Microsoft 365 Copilot لزيادة الإنتاجية والكفاءة. ومع ذلك، تظل المخاوف الأمنية، مثل حماية البيانات...
عرض المزيد
أهم عشرة اعتبارات لاستخدام البيانات غير المهيكلة بأمان مع الذكاء الاصطناعي العام
نسبة مذهلة تصل إلى 90% من بيانات المؤسسات غير منظمة. وتُستخدم هذه البيانات بسرعة لتغذية تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد، مثل روبوتات الدردشة والبحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
عرض المزيد
جينكور للذكاء الاصطناعي: بناء أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة وعالية الجودة للمؤسسات في دقائق
مع تبني المؤسسات للذكاء الاصطناعي التوليدي، تواجه فرق البيانات والذكاء الاصطناعي العديد من العقبات: ربط مصادر البيانات غير المهيكلة والمهيكلة بشكل آمن، والحفاظ على الضوابط والحوكمة المناسبة،...
عرض المزيد
كيفية التعامل مع قانون حماية خصوصية المستهلك في كاليفورنيا: رؤى أساسية للشركات
ما هو قانون حقوق الخصوصية في كاليفورنيا (CPRA)؟ هو تشريع ولاية كاليفورنيا الذي يهدف إلى حماية خصوصية سكانها الرقمية. وقد دخل حيز التنفيذ في يناير...
عرض المزيد
التكيف مع التحول: الانتقال إلى معيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS) الإصدار 4.0
ما هو معيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS)؟ هو مجموعة من معايير الأمان لضمان المعالجة والتخزين الآمنين للبيانات، و...
عرض المزيد
تأمين البيانات والذكاء الاصطناعي: دليل إدارة الثقة والمخاطر والأمن (TRiSM)
أثارت المخاطر الأمنية المتزايدة للذكاء الاصطناعي قلق 48% من مسؤولي أمن المعلومات حول العالم. انضموا إلى هذه الجلسة الرئيسية للتعرف على دليل عملي لتمكين الثقة في الذكاء الاصطناعي، وإدارة المخاطر،...
أحدث
مكتب الذكاء الاصطناعي في أستراليا: لماذا تغفل عمليات التدقيق السنوية عن إمكانيات الذكاء الاصطناعي لديك؟ عرض المزيد
مكتب الذكاء الاصطناعي في أستراليا: لماذا تغفل عمليات التدقيق السنوية عن إمكانيات الذكاء الاصطناعي لديك؟
تخيل هذا السيناريو: سيناريو خيالي ولكنه معقول تماماً. تقضي أنظمة الذكاء الاصطناعي التابعة لمؤسسة مالية أسترالية ستة أشهر في الوصول إلى مستودع بيانات عملاء لم يسبق لأحد الوصول إليه...
عرض المزيد
كامل DSPM تصنيف الاحتياجات وسياقها
يُعد التصنيف إحدى الوظائف الأساسية لـ DSPM يتولى البرنامج معالجة البيانات، وعادةً ما يعمل بالتزامن مع عملية الاكتشاف، لأنهما يشكلان معًا...
عرض المزيد
ما هو أمن الذكاء الاصطناعي للمؤسسات؟ دليل للمبتدئين
تعرّف على مفهوم أمن الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، وأهميته، والمخاطر الرئيسية التي تواجهها المؤسسات، وكيفية حماية أنظمة الذكاء الاصطناعي، والوكلاء، والنماذج، والبيانات، و...
عرض المزيد
ما هي شفافية البيانات؟ ولماذا هي مهمة للمؤسسات الحديثة؟
تعرف على ماهية شفافية البيانات، ولماذا هي مهمة، وكيف يمكن للمؤسسات تحسين الرؤية والمساءلة والحوكمة والثقة والاستخدام المسؤول للبيانات.
ما هو
جديد