دور أمن الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي: لماذا هو مهم وكيفية تطبيقه بشكل صحيح

يمثل الذكاء الاصطناعي أفقاً جديداً في قطاع الخدمات المصرفية والمالية والتأمينية، حيث يُسهم في تحسين وتطوير أتمتة العمليات، وكشف الاحتيال، وتقييم المخاطر، وإدارة الثروات، وتطوير المنتجات. وتشير الأبحاث إلى أن إنفاق القطاع المالي على الذكاء الاصطناعي من المتوقع أن يصل إلى 126.4 مليار دولار بحلول عام 2028، بزيادة كبيرة عن 35 مليار دولار في عام 2023.

ومع ذلك، ومع تحول الذكاء الاصطناعي إلى عنصر أساسي في البنية التحتية للصناعة، أصبح أمن الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل ضرورة وجودية.

تكمن الحقيقة المُرّة للذكاء الاصطناعي في كونه عرضةً للاختراق والاستغلال بطرقٍ لا تستطيع الأطر والضوابط التقليدية التعامل معها. لذا، فإن المؤسسات المالية التي تتكيف مع احتياجات الأمن السيبراني المتطورة ستقود المستقبل نحو الاستقرار، بينما تُخاطر تلك التي تتأخر بأن تُصبح الدرس المكلف التالي في قطاع الخدمات المالية والمصرفية والتأمينية.

ما هو أمن الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية؟

يُعدّ أمن الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي مجالاً متخصصاً في حماية المؤسسات المالية من جميع أنواع التهديدات السيبرانية. ويشمل ذلك الهجمات التقليدية مثل برامج الفدية، والهندسة الاجتماعية، وهجمات الحرمان من الخدمة الموزعة، وهجمات سلسلة التوريد، بالإضافة إلى التهديدات الخاصة بالذكاء الاصطناعي مثل تسميم نماذج التعلم الآلي، والحقن الفوري، وسرقة النماذج، وكشف البيانات الحساسة.

يشمل الأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي طيفاً واسعاً من أفضل الممارسات والأطر الاستراتيجية والأدوات. وتهدف جميع الجهود إلى ضمان سلامة البيانات المالية وسريتها وتوافرها .

يشمل قطاع الخدمات المصرفية والمالية والتأمينية جميع أنواع المؤسسات المصرفية، وشركات الخدمات المالية، وشركات التأمين، والاتحادات الائتمانية، وشركات الاستثمار. وتتعامل هذه الكيانات جميعها مع كميات هائلة من المعلومات بالغة الحساسية. ومن خلال تبني نهج أمني حديث يعتمد على البيانات والذكاء الاصطناعي، لا تستطيع المؤسسات المالية منع الهجمات الإلكترونية فحسب، بل يمكنها أيضاً ضمان التبني الآمن للذكاء الاصطناعي.

لماذا يُعدّ أمن الذكاء الاصطناعي أمراً بالغ الأهمية في القطاع المالي؟

كشفت دراسة في مجال التكنولوجيا المالية أن متوسط ​​خسائر المؤسسات يبلغ 98.5 مليون دولار أمريكي سنويًا، ويعزى 54% من هذه الخسائر إلى تهديدات الأمن السيبراني. تُعدّ هذه النتائج مؤشرات واضحة على أهمية أمن الذكاء الاصطناعي لضمان تبنيه بشكل آمن وسريع في قطاع الخدمات المصرفية والمالية.

منع تسريب أو كشف البيانات الحساسة

تتعامل المؤسسات المالية مع البيانات الحساسة باستمرار، وإذا وقعت في أيدي غير مصرح لها، فقد تتعرض للموظفين والبائعين غير المصرح لهم، أو في أسوأ الأحوال، لمجرمي الإنترنت.

لنأخذ على سبيل المثال تطبيقًا للذكاء الاصطناعي لكشف الاحتيال، يقوم بتحليل ملفات تعريف العملاء وسلوكهم للإبلاغ عن أي مخالفات أو أنشطة مشبوهة. إذا كان التطبيق يفتقر إلى سياسات الوصول نفسها المتبعة في أنظمة "اعرف عميلك" (KYC)، ويشارك معلومات "اعرف عميلك" مع محلل، بالإضافة إلى البيانات الوصفية العامة، فقد تُكشف معلومات حساسة لأفراد غير مصرح لهم بالوصول إلى هذه البيانات.

يضمن أمن الذكاء الاصطناعي وضع ضوابط مناسبة عبر البيانات وخطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي، مثل التنظيف والتشفير وضوابط الوصول بأقل الامتيازات وتصفية المدخلات/المخرجات عبر جدران الحماية ذات الامتيازات المنخفضة، وما إلى ذلك.

نشر الذكاء الاصطناعي الآلي بأمان

الذكاء الاصطناعي الآلي، أو وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلون، هو مستقبل إدارة التعلم التي لا تتطلب تدخلاً بشرياً للتعلم والاستدلال والتخطيط. في الواقع، تشير تقارير ماكينزي إلى أن هذه التقنية من المتوقع أن تُحقق وفورات تصل إلى 4.4 تريليون دولار أمريكي في 60 مجالاً مختلفاً، تشمل على سبيل المثال لا الحصر تحسين سلاسل التوريد، والامتثال، وخدمة العملاء.

رغم أن هذه التقنية واعدة للغاية وتقدم قيمة كبيرة، إلا أن المخاطر التي تنطوي عليها لا يُستهان بها. تكشف الدراسات الاستقصائية أن 53% من المؤسسات تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي للوصول إلى المعلومات الحساسة، بينما أفادت نسبة مذهلة بلغت 80% أن هذه الأنظمة قد خرجت عن السيطرة وشاركت بيانات حساسة.

يضمن إطار عمل أمني قوي للذكاء الاصطناعي وجود سياسات مناسبة لمنع الوصول غير المصرح به من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي ، ومراجعة برامج إدارة المخاطر لمعالجة تهديدات الذكاء الاصطناعي غير المسبوقة، وتنفيذ ضوابط أمنية عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي.

تعزيز ثقة العملاء

لا يمكن لأي مؤسسة أن تستمر دون ثقة راسخة من عملائها. ومع ذلك، فإن ثقة العملاء هشة، ولذا فهي تتطلب عناية فورية ومستمرة. وتزداد أهمية الثقة في القطاع المالي. فأمن الذكاء الاصطناعي وحوكمته لا يساعدان المؤسسات على حماية بياناتها وأنظمتها وشبكاتها من الاختراقات الإلكترونية فحسب، بل يضمنان أيضاً موثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي وجدارتها بالثقة.

على سبيل المثال، قد تؤدي بيانات ROT إلى خلط وكيل ائتمان يعمل بالذكاء الاصطناعي بين الدين والدخل بسبب سجلات مالية قديمة، مما ينتج عنه ملف ائتماني مُضخّم. سيحصل المتقدم بطلب ذي ملف ائتماني مُضخّم على درجة ائتمانية عالية بشكل غير مستحق، مما يؤدي إلى قرض عالي المخاطر.

ضمان الامتثال للوائح والأطر المالية

مع اكتساب الذكاء الاصطناعي زخماً في مجال التمويل وفي مختلف الصناعات الأخرى، حفز ذلك الهيئات التنظيمية على مستوى العالم على صياغة وتنفيذ ضوابط لضمان النشر الآمن واستخدام التكنولوجيا في جميع الأنظمة والخدمات المالية.

وبناءً على ذلك، أُدخلت تعديلات على اللوائح والأطر القائمة لتنظيم تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره واستخدامه. كما تم استحداث لوائح وأطر جديدة خاصة بالذكاء الاصطناعي، مثل قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي وإطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي الصادر عن المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا.

تُلزم هذه اللوائح المؤسسات المالية بتطبيق تدابير أمنية مناسبة، وإجراء عمليات تدقيق أمني دورية، وضمان شفافية استخدام الذكاء الاصطناعي، وتطبيق إجراءات مصادقة صارمة لكل من المستخدمين، والأنظمة ذات المسؤولية المحدودة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي. وقد يؤدي عدم الامتثال إلى غرامات وعقوبات تنظيمية باهظة، وتدهور سمعة المؤسسة في السوق، وفقدان ثقة العملاء.

أهم التحديات في أمن الذكاء الاصطناعي

تواجه فرق الأمن العديد من التحديات في حماية الخدمات والحلول والأنظمة المالية في قطاع الخدمات المصرفية والمالية والتأمينية. دعونا نلقي نظرة على أبرز هذه التحديات.

أزمة وضوح البيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي

في مجال الأمن السيبراني، تُعدّ الشفافية أمرًا بالغ الأهمية. غالبًا ما تنجم الاختراقات ليس عن تهديدات خارجية، بل عن نقص الفهم الداخلي للبيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي. ويُعدّ هذا النقص في شفافية البيانات أحد الأسباب الرئيسية لضعف وضع الأمن السيبراني، وهي مشكلة مُقلقة تتفاقم مع الانتشار الواسع لبيئات الحوسبة السحابية المتعددة. ولتوضيح الصورة، أفاد 82% من متخصصي الأمن السيبراني بوجود ثغرات في العثور على البيانات وتصنيفها. وبالمثل، يؤكد 75% من خبراء الأمن أن "الذكاء الاصطناعي الخفي" سيتجاوز قريبًا مستوى التعقيد والتهديد الذي كان يُرتبط سابقًا بـ"تقنية المعلومات الخفية".

مخاطر سلامة البيانات والنماذج

تُدمج المؤسسات المالية نماذج التعلم الآلي في عملياتها لتعزيز الكفاءة. ونظرًا لحساسية حالات الاستخدام، مثل كشف الاحتيال، واتخاذ قرارات الائتمان، والاكتتاب، وتقييم المخاطر، فإنها تتطلب بيانات عالية الجودة وموثوقة لتدريب النماذج. مع ذلك، يمكن للهجمات الخبيثة ، مثل تسميم البيانات أو سرقة النماذج، أن تشوه مخرجات النماذج، مما يؤدي بالتالي إلى مخاطر تشغيلية.

محدودية الشفافية وقابلية التفسير

في قطاع الخدمات المصرفية والمالية والتأمينية، من الضروري تبرير الأساس المنطقي وراء أي قرار يُتخذ ضد إجراء معين. لنأخذ خدمة مطالبات التأمين كمثال: قد يرفض نظام الذكاء الاصطناعي تلقائيًا مطالبة العميل بتعويض عن أضرار في منزله، استنادًا، على سبيل المثال، إلى تحليل الصور، مع أن القرار النهائي يعتمد على عوامل أخرى عديدة، كالوقت والموقع، وغيرها. ما لم تُقدّم شركة التأمين تبريرًا منطقيًا وواضحًا لهذا القرار، فقد يؤدي ذلك إلى دعاوى قضائية وغرامات. ففي نهاية المطاف، تُلزم قوانين البيانات والذكاء الاصطناعي أنظمة الذكاء الاصطناعي بالشفافية والنزاهة والمساءلة.

عمليات الامتثال اليدوية والمعرضة للأخطاء

لا تزال العديد من المؤسسات، مثل تلك العاملة في القطاع المالي، تعتمد على عمليات الامتثال اليدوية، التي لا تتسم بالبطء والجهد فحسب، بل هي أيضًا عرضة للخطأ البشري. ومع ذلك، ومع توسع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي ليشمل مختلف الإدارات والوظائف، مثل كشف الاحتيال وتقييم المخاطر والتصنيف الائتماني، فإن عمليات التدقيق والتقارير اليدوية لا تواكب التعقيد المتزايد لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. وقد ينتج عن هذه العملية ثغرات في أمن الذكاء الاصطناعي وحوكمته، مما يؤدي إلى سياسات غير متسقة، وتأخر في اكتشاف المخاطر، وتقارير امتثال غير دقيقة.

أفضل الممارسات لأمن الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية

لا توجد استراتيجية واحدة تناسب الجميع فيما يتعلق بأمن البيانات والذكاء الاصطناعي، بغض النظر عن القطاع. ومع ذلك، توجد بعض أفضل الممارسات أو المناهج التي يمكن أن تساعد المؤسسات بلا شك في بناء منظومة أمنية مرنة ومتوافقة مع معايير الذكاء الاصطناعي.

• يبدأ كل مشروع للأمن السيبراني بفهم شامل للبيانات. اكتشف وصنف جميع البيانات، مثل معلومات التعريف الشخصية/معلومات التعريف غير الشخصية، وأرقام التعريف الشخصية/معلومات بطاقات الائتمان، أو اعرف عميلك/مكافحة غسل الأموال، عبر مجموعات البيانات المنظمة وغير المنظمة في بحيرات البيانات، والحوسبة السحابية المتعددة، وبيئات البرمجيات كخدمة.
• تحديد المخاطر التي تهدد البيانات الحساسة، والتي غالباً ما تنتج عن سوء التكوين، والمشاركة المفرطة، والامتيازات المفرطة، وما إلى ذلك.
• نظراً لتزايد اعتماد المؤسسات على نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة في بيئاتها، بات من الضروري الحصول على رؤية شاملة لجميع هذه النماذج. لذا، يجب رصد وتتبع جميع نماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، بما في ذلك مواقع نشرها، ومالكيها، وإصداراتها، ومجموعات بيانات التدريب. ويمكن توسيع نطاق الرصد ليشمل مكونات الذكاء الاصطناعي المدمجة، والنماذج المقدمة من الموردين، أو النماذج المستضافة على بيئات سحابية متعددة.
• تُساعد النظرة الشاملة لجميع بياناتك ونماذج الذكاء الاصطناعي بشكلٍ كبير في وضع سياسات وضوابط مثالية لحماية البيانات وتفاعلات الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يُمكن لفرق الأمن إنشاء سياسات لإخفاء البيانات بناءً على الأدوار أو الكيانات، أو تقييد التحكم في الوصول إلى هويات المستخدمين وأحمال العمل ونماذج الذكاء الاصطناعي، أو نشر جدران حماية LLM لتصفية المدخلات والمخرجات بناءً على سياق البيانات.
• غالباً ما ينتج سرقة البيانات أو إساءة استخدامها أو استغلالها عن منح صلاحيات مفرطة. لذا، يجب أن تمتلك فرق الأمن صورة واضحة عن المستخدمين والأدوار والنماذج التي تصل إلى البيانات المالية الحساسة. علاوة على ذلك، يجب على الفرق مراقبة أنماط الوصول وسلوك المستخدمين بدقة لتحديد المستخدمين أو النماذج التي تتمتع بصلاحيات زائدة والحسابات غير النشطة، وذلك لضبط حجم الوصول بشكل مناسب. كما يمكن أن تساعد رؤى الوصول الفرق على تطبيق ضوابط قائمة على السياسات لتنفيذ نموذج وصول قائم على مبدأ انعدام الثقة أو مبدأ أقل الصلاحيات.
• استفد من المعلومات التنظيمية والاختبارات والضوابط المشتركة والتقارير الآلية لتبسيط عملية الامتثال.
• قلل من مساحة الهجوم وحسّن تكلفة التخزين من خلال تحديد البيانات الزائدة والقديمة وغير المهمة. أتمتة أرشفة أو حذف مجموعات بيانات PII/NPI أو PCI أو KYC/AML الزائدة.

Securiti تمكين البيانات الآمنة والابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي

Securiti تساعد هذه التقنية المؤسسات في قطاع الخدمات المالية والمصرفية والتأمينية على تبني الذكاء الاصطناعي والابتكار بثقة، من خلال توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بشكل آمن، وتقليل المخاطر، والامتثال للوائح. كما تُمكّن من اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً، وفتح أسواق جديدة، وخفض التكاليف التشغيلية من خلال التشغيل الآلي. DataAI security والامتثال.

اطلب عرضًا تجريبيًا الآن لتشاهد Securiti .ai أثناء العمل.

الأسئلة الشائعة (FAQs)