ما هو أمن البيانات المالية في عصر الذكاء الاصطناعي؟ دليل شامل للشركات

يُعد أمن البيانات المالية أساس الثقة والمرونة في قطاع الخدمات المصرفية والمالية والتأمين (BFSI).

لم تعد البيانات مجرد أصل، بل أصبحت تمثل شريان الحياة الذي يدفع الصناعة.

يومياً، تتدفق هذه البيانات عبر الشبكات الرقمية، مما يمكّن المؤسسات من رصد عمليات الاحتيال، والتحقق من الهويات، والموافقة على المعاملات، وإدارة الموافقات على القروض، أو التنبؤ باتجاهات السوق المستقبلية. ومع إدخال نماذج الذكاء الاصطناعي، أصبحت العملية أكثر ذكاءً وكفاءةً واستقلاليةً.

مع ذلك، فإنّ الذكاء والقدرات العالية تُصاحبها مخاطر جسيمة. فمجموعات البيانات المستخدمة لتدريب نماذج اللغة الضخمة على كشف الاحتيال قد تُصبح الآن عُرضةً للاختراق. وبالمثل، فإنّ الأتمتة التي وعدت بنمو متسارع قد تتوسع الآن لتشمل ثغرات أمنية متزايدة.

ولتوضيح الأمور، يشير تقرير تكلفة اختراق البيانات لعام 2025 الصادر عن شركة IBM إلى أن القطاع المالي لديه ثاني أعلى متوسط ​​تكلفة لاختراق البيانات، حيث بلغ 5.56 مليون دولار في عام 2025.

ما هو أمن البيانات المالية؟

يشير أمن البيانات المالية إلى حماية البيانات المالية الحساسة من الوصول غير المصرح به، أو الكشف عنها، أو فقدانها، أو إساءة استخدامها. ويساعد هذا النهج أو الإطار المؤسسات على ضمان سرية معلومات العملاء الحساسة، مثل أرقام بطاقات الائتمان، وسجلات المعاملات، وتفاصيل الاستثمار، ودقتها، وعدم إتاحة استخدامها إلا للموظفين المصرح لهم.

تشمل أنواع البيانات المالية التي يجب حمايتها ما يلي:

• PII/NPI : تشير المعلومات الشخصية القابلة للتحديد (PII) والمعلومات غير العامة (NPI) إلى نوع البيانات التي يمكن أن تساعد في تحديد هوية الفرد، مثل الاسم ومعلومات الاتصال وما إلى ذلك.
• PAN/PCI : يشير رقم الحساب الأساسي (PAN) ومعلومات بطاقة الدفع (PCI) إلى أنواع البيانات المحمية بموجب أنواع مختلفة من اللوائح، مثل معيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS).
• اعرف عميلك /مكافحة غسل الأموال : تُعدّ بيانات اعرف عميلك (KYC) ومكافحة غسل الأموال (AML) من أنواع البيانات التي تُستخدم للتحقق من شرعية الجهات أو للمساعدة في منع حالات الاحتيال أو غيرها من الجرائم المالية. وتشمل هذه البيانات معلومات هوية العميل أو معلومات المعاملات.

تتضمن استراتيجية أمن البيانات المالية القوية إطار عمل متعدد المستويات، يشمل اكتشاف البيانات الحساسة وتصنيفها، وسياسات وضوابط الوصول، واكتشاف المخاطر ومعالجتها، وإعداد تقارير الامتثال. ومن خلال الاستفادة من ممارسات حماية البيانات المتعددة، تستطيع المؤسسات منع اختراقات البيانات بفعالية، وتحديد أنماط الوصول المشبوهة مبكراً، وإثبات الامتثال لكسب ثقة العملاء والشركاء.

إلى جانب الثقة والسمعة، يضمن الأمن السيبراني الفعال للمؤسسات المالية الاستخدام الآمن للبيانات. ويمكن للفرق الاستفادة من البيانات بثقة لأغراض تجارية متنوعة، مثل التحليلات، وذكاء الأعمال، وتحسين المنتجات، والأتمتة، والابتكار.

حماية البيانات المالية للذكاء الاصطناعي

يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً جذرياً في مختلف القطاعات حول العالم، بل أصبح عنصراً أساسياً في القطاع المالي أيضاً. فعلى سبيل المثال، بفضل خوارزميات الذكاء الاصطناعي، تستطيع المؤسسات المصرفية والمالية تقييم الجدارة الائتمانية للعملاء في الوقت الفعلي، والكشف عن الاحتيال أو أنماط السلوك غير الطبيعية، والتنبؤ بحالات التخلف عن سداد القروض أو تصنيفات المخاطر الائتمانية، وتخصيص التوصيات بناءً على سلوكيات الإنفاق أو الادخار لدى العملاء.

مع ذلك، فإن كفاءة نماذج أو تطبيقات الذكاء الاصطناعي المالي تعتمد على جودة البيانات المستخدمة في تدريبها أو تحسينها. على النقيض من ذلك، قد تُؤدي النماذج التي تُسرّع الابتكار إلى تضخيم المخاطر. فعلى سبيل المثال، وجدت دراسة قياس أداء الذكاء الاصطناعي لعام 2024 أن 92% من الشركات المالية لم تتبنَّ بعدُ نموذجًا مناسبًا. AI governance الإطار وآليات الرقابة، على الرغم من الحماس لتسريع تبني الذكاء الاصطناعي.

تركز استراتيجيات أمن البيانات والذكاء الاصطناعي الحديثة على مواطن الضعف في الأطر التقليدية:

• رؤية البيانات والذكاء الاصطناعي : الحصول على رؤية واضحة للذكاء الاصطناعي المصرح به وغير المصرح به في جميع أنحاء بيئة المؤسسة. مراقبة تدفقات بيانات المعلومات الشخصية/المعلومات غير الشخصية، وأرقام التعريف الشخصية/معايير أمان بيانات بطاقات الائتمان، وبيانات اعرف عميلك/مكافحة غسل الأموال، وتفاعل الذكاء الاصطناعي.
• منع التعرض للبيانات : اكتشاف وتصنيف البيانات المالية الخاضعة للتنظيم، والكشف عن المخاطر الناجمة عن سوء التكوين، أو البيانات الظلية، أو الإفراط في مشاركة البيانات، وأتمتة عمليات المعالجة بشكل فعال.
• Data access governance : فرض الوصول بأقل الامتيازات من خلال اكتشاف وصول مديري الوصول ذوي الامتيازات المنخفضة أو المستخدمين أو الخدمات إلى البيانات المنظمة أو الحساسة، ومراقبة أنماط الوصول أو الحالات الشاذة، وتنفيذ ضوابط الوصول القائمة على السياسات.
• أتمتة الامتثال : تبسيط عمليات الامتثال من خلال قاعدة معرفية تنظيمية مدمجة، وجمع الأدلة آلياً، وإعداد تقارير الامتثال الجاهزة للمراجعين.
• ROT data minimization : تقليل مساحة الهجوم وتكلفة التخزين من خلال تحديد البيانات المكررة وحذفها تلقائيًا، وتحسين فعالية الذكاء الاصطناعي.

التهديدات الشائعة للبيانات المالية

تواجه الخدمات المصرفية والمالية والتأمينية تهديداتٍ عديدة للأمن السيبراني على مدار العام. ويُعدّ فهم هذه الأنواع المختلفة من تهديدات البيانات والذكاء الاصطناعي أمراً بالغ الأهمية لتطبيق تدابير أمنية مناسبة وفعّالة.

أ. التصيد الاحتيالي والهندسة الاجتماعية

من الحقائق المعروفة في مجال الأمن السيبراني أن البشر هم الحلقة الأضعف، إذ يسهل خداعهم للكشف عن معلومات حساسة. يُعدّ التصيّد الاحتيالي أو الهندسة الاجتماعية من بين أنواع الهجمات السيبرانية التي تتلاعب بالسلوك النفسي للبشر. على سبيل المثال، قد ينتحل المهاجم صفة الرئيس التنفيذي للشركة ويحثّ أي موظف على النقر على رابط خبيث أو مشاركة معلومات الشركة السرية. في الواقع، تصل تكلفة اختراقات البيانات الناتجة عن هجمات التصيّد الاحتيالي إلى 4.8 مليون دولار أمريكي لكل اختراق.

ب. التهديدات الداخلية

تُعدّ التهديدات الداخلية من أبرز وأكثر أساليب الهجوم الأولي شيوعًا، حيث تبلغ خسائرها في المتوسط ​​4.92 مليون دولار أمريكي لكل اختراق. وتُشكّل هذه التهديدات تحديًا كبيرًا وضررًا بالغًا للمؤسسات المالية، سواءً كانت مقصودة أم غير مقصودة. تشمل التهديدات المقصودة سرقة البيانات أو التخريب، بينما تشمل التهديدات غير المقصودة تسريب البيانات أو كشفها عن طريق الخطأ، وما إلى ذلك.

ج. هجمات برامج الفدية

تُعدّ هجمات برامج الفدية من أكثر أنواع التهديدات الإلكترونية شيوعًا التي تواجهها المؤسسات، بغض النظر عن مجال عملها. في هذه الهجمات، تتسلل برامج الفدية إلى شبكة الشركة أو موارد بياناتها، فتقوم بتشفيرها وتجعل الوصول إليها مستحيلاً. ونتيجةً لذلك، يُطلب من المؤسسات دفع فدية باهظة مقابل استعادة بياناتها الحساسة. ويمكن لممارسات مثل ضوابط الوصول ذات أقل الامتيازات، وإخفاء هوية البيانات، والنسخ الاحتياطي الدوري للبيانات، أن تساعد المؤسسات المالية على تجنب عواقب هجمات برامج الفدية.

د. موردون خارجيون غير آمنين

من الضروري أن يتجاوز أمن البيانات بيئة المؤسسة ليشمل موردي الطرف الثالث. فقد كشفت دراسة أجرتها شركة بلاك بيري عام 2024 أن 75% من المؤسسات تعرضت لهجمات على سلسلة التوريد خلال العام الماضي. علاوة على ذلك، تبين أن 74% من هذه الهجمات مصدرها موردو طرف ثالث في سلسلة التوريد، لم تكن المؤسسات المخترقة على دراية بهم أو لم تراقبهم بفعالية.

هـ. أهم عشرة مخاطر وفقًا لـ OWASP بالنسبة لبرامج الماجستير في القانون

أدخلت تقنيات الذكاء الاصطناعي أو نماذج التعلم الموجه (LLMs) العديد من المخاطر والثغرات الأمنية التي لا تُعرّض المؤسسات لخطر حوادث الأمن السيبراني الخطيرة فحسب، بل تُعيق أيضًا تبني الذكاء الاصطناعي والابتكار فيه بشكل أكثر أمانًا. وقد أدرج مشروع أمن التطبيقات العالمي المفتوح ( OWASP ) هذه المخاطر في قائمته لعام 2025. فعلى سبيل المثال، في غياب ضوابط فعّالة للتحكم في الوصول إلى البيانات والذكاء الاصطناعي، قد تُعرّض البيانات الحساسة لأفراد غير مصرح لهم، مما يؤدي إلى تسريب معلومات حساسة. وبالمثل، قد تُعرّض نماذج التعلم الموجه المخترقة أو عمليات التكامل مع جهات خارجية المؤسسة لخطر هجمات سلسلة التوريد.

معايير وأطر الامتثال التنظيمي في القطاع المالي

يتعامل القطاع المالي مع أحد أنواع البيانات الخاضعة لتنظيمات صارمة. وتخضع هذه الأنواع من البيانات لأنظمة صارمة. data privacy وقوانين الحماية، بالإضافة إلى الأطر الخاصة بكل قطاع. يُعد فهم هذه القوانين والأطر أمرًا بالغ الأهمية لضمان أمن البيانات القوي، والمساءلة، وسلامة العمليات، وضمان الامتثال.

أ. معيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS)

معيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS) هو إطار عمل عالمي خاص بالقطاع المالي، مصمم لحماية بيانات حاملي البطاقات ومنع حالات الاحتيال. يصنف الإصدار الأخير من PCI DSS، وهو الإصدار 4.0، المؤسسات إلى أربعة مستويات بناءً على حجم المعاملات السنوية، بدءًا من 6 ملايين (المستوى 1) وصولًا إلى 20 ألف (المستوى 4).

وبالمثل، يناقش الإطار الأخير 12 مجالًا رئيسيًا، تشمل حماية البيانات المخزنة والمنقولة، وتنفيذ وصيانة جدران الحماية، وإنفاذ سياسات وضوابط الوصول، واختبار الأنظمة، ومراقبة الأنشطة، على سبيل المثال لا الحصر.

تعرّف على المزيد حول : ما هو معيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS) ومتطلباته الـ 12 للامتثال له

ب. قانون ساربينز-أوكسلي (SOX)

قانون ساربينز-أوكسلي، المعروف أيضاً باسم قانون إصلاح المحاسبة للشركات العامة وحماية المستثمرين لعام 2002 (SOX)، أقره الكونغرس الأمريكي استجابةً لفضائح مالية غير مسبوقة في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين. ويُلزم قانون SOX الإدارة العليا لشركات التمويل العامة بتطبيق ضوابط داخلية صارمة وضمان دقة وشفافية الإفصاحات المالية العامة.

تشمل الأحكام الرئيسية للقانون المادة 302، التي تنص على أنه يجب على الشركات التحقق من دقة البيانات المالية والإفصاح عن أي أوجه قصور؛ والمادة 401 التي تطالب بتقييم كفاءة الضوابط الداخلية والإبلاغ عنها، أو المادة 802 التي تفرض عقوبات على المخالفين الذين يتبين أنهم يقومون بتغيير أو إتلاف المستندات المالية.

تحميل الورقة البيضاء : نظرة عامة على قانون ساربينز-أوكسلي

ج. اللائحة العامة لحماية البيانات (للشركات في الاتحاد الأوروبي)

يُعدّ نظام حماية البيانات العامة (GDPR) القانون الأساسي لحماية البيانات في الاتحاد الأوروبي، وقد أثّر في العديد من الأنظمة الأخرى حول العالم وألهمها. وبالنسبة لقطاعات البنوك والتمويل والتأمين، يتضمن نظام حماية البيانات العامة أحكامًا هامة تُعدّ بالغة الأهمية لحماية المعلومات المالية الحساسة للعملاء. فعلى سبيل المثال، فيما يتعلق بسلامة البيانات ودقتها، تتضمن المادة 5 من نظام حماية البيانات العامة أحكامًا مشابهة إلى حد ما لأحكام المادتين 302 و304 من قانون ساربينز-أوكسلي.

يشترط نظام حماية البيانات العامة (GDPR) على المؤسسات ضمان تقليل البيانات إلى الحد الأدنى من خلال جمع البيانات الضرورية فقط. كما يفرض قيودًا على الغرض من استخدام البيانات المالية للعملاء، حيث يُلزم المؤسسات باستخدامها فقط للغرض الذي جُمعت من أجله، مثل كشف الاحتيال أو تقييم الجدارة الائتمانية.

د. إطار عمل الأمن السيبراني التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا

يُعتبر إطار الأمن السيبراني الصادر عن المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) معيارًا لحوكمة الأمن السيبراني الفعّالة. ويُقدّم هذا الإطار، الذي طوّره المعهد الوطني الأمريكي للمعايير والتكنولوجيا (NIST)، نهجًا قائمًا على المخاطر وقابلًا للتكيّف في مجال الأمن السيبراني. ويرتكز إطار الأمن السيبراني الصادر عن المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST CMF) على خمس وظائف أساسية تعمل بتناغم، مما يُتيح إدارةً مثلى للمخاطر.

دعونا نلقي نظرة سريعة على الوظائف الأساسية:

• تحديد : اكتشاف وفهم المخاطر الحرجة المتعلقة بالأنظمة والبيانات.
• الحماية : وضع ضوابط لحماية الأصول والبيانات الحساسة، ومنع حدوث الاختراقات.
• الكشف : مراقبة الأنظمة باستمرار للكشف عن أحداث الأمن السيبراني الحرجة، مثل الاختراقات.
• الاستجابة : إنشاء وتنفيذ خطة عمل للكشف عن حوادث الأمن السيبراني وتحليلها والتخفيف من آثارها.
• الاستعادة : استعادة الخدمات وإعادة العمليات إلى وضعها الطبيعي مع تحسين مرونة الإطار العام.

هـ. قانون غرام-ليتشه-بليلي

قانون غرام-ليتش-بليلي (GLBA)، المعروف سابقًا باسم قانون تحديث الخدمات المالية لعام 1999، هو قانون فيدرالي أمريكي. يهدف هذا القانون إلى توفير حماية معززة لخصوصية العملاء في الولايات المتحدة، ويلزم المؤسسات المالية والبنوك وشركات الاستثمار وشركات التأمين بحماية المعلومات المالية الشخصية للعملاء.

تتمثل الأهداف الرئيسية لهذا القانون في ضمان خصوصية العملاء أولاً، وتعزيز الشفافية فيما يتعلق بكيفية جمع بياناتهم واستخدامها ومشاركتها وحمايتها. ويتكون القانون من ثلاثة عناصر أساسية.

تُلزم قاعدة الخصوصية المالية الجهات الخاضعة للتنظيم بتقديم إشعارات خصوصية تُعلم العملاء بوضوح بجمع بياناتهم واستخدامها والإفصاح عنها وحمايتها. وتُلزم قاعدة الضمانات الجهات بوضع وتنفيذ برنامج شامل للأمن السيبراني لحماية بيانات العملاء، ومنع سرقتها أو إساءة استخدامها أو الوصول إليها بشكل غير مصرح به. ويحظر بند التظاهر على المؤسسات المالية جمع معلومات العملاء من خلال ممارسات خادعة.

تعرف على المزيد حول : قانون غرام-ليتش-بليلي (GLBA)

أفضل الممارسات لحماية البيانات المالية

يُعدّ أمن البيانات المالية أمراً بالغ الأهمية لخصوصية عملاء أي مؤسسة وثقتهم بها. ويمكن أن يساعد تطبيق أفضل الممارسات المؤسسات على ضمان حماية بيانات عملائها من الكشف غير المصرح به، والوصول غير المصرح به، وسوء الاستخدام.

أ. تسريع تبني الذكاء الاصطناعي الآمن

نظراً للدور المحوري الذي يلعبه الذكاء الاصطناعي في جميع القطاعات تقريباً، بما فيها القطاع المالي، فمن الضروري أن توحّد استراتيجية الأمن السيبراني للمؤسسة أمن البيانات وأمن الذكاء الاصطناعي. ابدأ برصد أنظمة الذكاء الاصطناعي المصرح بها وغير المصرح بها (الخفية) في جميع أنحاء المؤسسة. اكتشف وصنّف مجموعات البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أو تحسينها، مثل معلومات التعريف الشخصية (PII)، ومعلومات التعريف غير الشخصية (NPI)، ومكافحة غسل الأموال (AML)، ومعرفة العميل (KYC)، وغيرها. يمكن لخريطة بيانات شاملة أن توفر رؤى تفصيلية حول النماذج والبيانات التي تتدفق من خلالها.

من الأهمية بمكان فهم وتتبع تفاعل البيانات مع مختلف الأنظمة والموارد والشبكات وأنظمة إدارة دورة حياة البيانات. وهذا يُمكّن المؤسسات من تطبيق تدابير أمنية مناسبة لضمان الاستخدام الآمن للبيانات، مثل إخفاء البيانات، وسياسات وضوابط الوصول، وجدران الحماية الخاصة بأنظمة إدارة دورة حياة البيانات، على سبيل المثال لا الحصر.

ب. اكتشاف وتصنيف ومنع تسريب البيانات المالية

يبدأ أمن البيانات بتحديد وفهم البيانات التي تمتلكها المؤسسة عبر بيئتها. لذا، يجب أتمتة اكتشاف وتصنيف البيانات المالية المهمة والخاضعة للتنظيم عبر بيئات الحوسبة السحابية العامة والهجينة والبرمجيات كخدمة (SaaS). قد تشمل هذه البيانات معلومات التعريف الشخصية (PII)، ومعلومات التعريف غير الشخصية (NPI)، وبيانات اعرف عميلك (KYC)، والبيانات الخاصة، وبيانات الملكية الفكرية، على سبيل المثال لا الحصر.

بمجرد أن تتمكن فرق الأمن من الحصول على نظرة شاملة لبيئة بيانات مؤسستها، يُصبح بإمكانها اكتشاف الثغرات الأمنية الخطيرة والتحقق منها بكفاءة. على سبيل المثال، قد يؤدي وجود بيانات حساسة في حاوية AWS مُهيأة بشكل خاطئ إلى اختراق خطير للبيانات. وبالمثل، قد تؤدي البيانات غير المُهيأة، ومجموعات البيانات غير المُستخدمة، والإفراط في مشاركة البيانات إلى كشف البيانات الحساسة.

إن الرؤية الشاملة وفهم البيانات يمكن أن يسمحا للفرق بإنشاء حلول فعالة قائمة على السياسات للمعالجة الآلية.

ج. تطبيق مبدأ أقل الامتيازات

تكشف الدراسات أن بيئات الحوسبة السحابية المتعددة تضم، في المتوسط، 40,000 صلاحية مختلفة لإدارتها، 50% منها عالية المخاطر. وتُعدّ الصلاحيات المفرطة أحد أهم العوامل التي قد تُعرّض الشركات لسرقة البيانات واستغلالها. لذا، من الضروري أن تسعى المؤسسات إلى تطبيق نموذج الوصول بأقل الصلاحيات.

يجب على المؤسسات البدء بفهم صلاحيات الوصول في جميع بياناتها وأنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك المستخدمين والأنظمة وأحمال العمل ووكلاء الذكاء الاصطناعي. يجب رسم خرائط وربط البيانات المالية والمستخدمين والهويات وصلاحيات الوصول لفهم مخاطر الوصول بشكل أفضل. على سبيل المثال، من خلال معرفة المستخدمين ووكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يصلون إلى البيانات الحساسة، وما إذا كانت هناك أنماط وصول غير طبيعية، يمكن للفرق تحديد مخاطر التسلل الداخلي، والوصول غير المصرح به، والهويات الممنوحة بشكل مفرط، والصلاحيات غير المستخدمة بسهولة.

من خلال الاستفادة من هذه المعلومات المتعلقة بنشاط الوصول وفرض الضوابط القائمة على السياسات، يمكن للمؤسسات تحديد حجم أذونات الوصول بشكل صحيح دون حظر الوصول إلى البيانات تمامًا.

د. أتمتة اختبارات الامتثال وإعداد التقارير

استفد من المعلومات التنظيمية، واختبار الضوابط، والتقارير الآلية لإثبات الامتثال المستمر. قد تشمل المعلومات التنظيمية امتلاك مكتبة شاملة مدمجة مرتبطة بمختلف لوائح حماية البيانات والأطر الخاصة بالقطاعات المختلفة، مثل قانون غرام-ليتش-بليلي (GLBA)، وقانون ساربينز-أوكسلي (SOX)، ومعيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS)، وقانون تنظيم صناعة بطاقات الدفع (DORA)، وغيرها.

يمكن لاختبارات الامتثال الآلية والتقارير الجاهزة للمراجعة عند الطلب أن تُبسط عمليات التدقيق بشكل كبير للهيئات التنظيمية والمديرين التنفيذيين وأعضاء مجلس الإدارة. وهذا بدوره يُسهم في تقليل الجهد اليدوي والإرهاق الناتج عن متطلبات الامتثال. علاوة على ذلك، تعمل آليات المعالجة المدمجة على تطبيق السياسات بشكل استباقي على مستوى البيانات والنماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يقلل المخاطر ويثبت الامتثال.

هـ. تقليل انتشار البيانات وتوفير التكاليف

قلّص نطاق معايير PCI وDORA مع تقليل نقاط الضعف الأمنية وتكاليف التخزين من خلال إدارة ذكية للبيانات. حدد تلقائيًا البيانات المالية الحساسة المكررة والقديمة والنسخ الاحتياطية، وقم بمعالجتها عبر منصات الحوسبة السحابية المتعددة، ومستودعات البيانات، وبرمجيات SaaS ، ومنصات التعاون.

تبسيط العمليات من خلال أرشفة أو حذف البيانات الشخصية غير الضرورية، وبيانات رقم الحساب المصرفي، وبيانات اعرف عميلك، وبيانات مكافحة غسل الأموال، وبيانات التداول، وبيانات الدفع، لضمان بقاء المعلومات ذات الصلة فقط. لا يُعزز تنظيف مجموعات البيانات القديمة أمن البيانات فحسب، بل يُحسّن أيضًا دقة الذكاء الاصطناعي وأداء النماذج.

لطالما كان أمن البيانات المالية أمراً بالغ الأهمية. والآن أصبح ذا أهمية قصوى في عصر الذكاء الاصطناعي.

تطورت حماية البيانات المالية من مجرد الأمن السيبراني والامتثال التنظيمي إلى ركن أساسي من أركان ثقة العملاء. ومنذ ظهور تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي، تطورت التهديدات السيبرانية أيضاً، مما يستلزم يقظة استباقية وحماية البيانات. ونتيجة لذلك، يتعين على المؤسسات المالية الآن الموازنة بين الابتكار والاستخدام الآمن للبيانات، لضمان عدم وجود أي ثغرات قد تؤدي إلى استغلالها.

Securiti يمكن أن تمكّن المؤسسات المالية والبنوك وشركات التأمين من مواءمة خصوصية البيانات والذكاء الاصطناعي وأمنها وامتثالها، مما يتيح لها حماية سلامة الأنظمة المالية بكفاءة وتسريع الابتكار بأمان.