Six façons dont l’intelligence artificielle transforme le secteur financier |

Nous vivons à une époque où la gratification instantanée est désormais la règle et non l’exception. Avec l’émergence de l’intelligence artificielle (IA) comme Siri et Alexa, nous avons instantanément des réponses et des informations à portée de main. Ankush Singla, chef de produit senior chez DefenseStorm, explore six manières indéniables par lesquelles l’IA crée un changement transformationnel dans le secteur financier.

Les nouvelles générations prospèrent grâce aux réponses instantanées et à la capacité d’accomplir des tâches en appuyant simplement sur un bouton. Comme la technologie facilite même les tâches les plus simples, nous en voulons plus. Sans surprise, le secteur bancaire a suivi cette tendance en offrant à ses clients les dernières technologies pour un accès facile et des services bancaires flexibles. Alors que les institutions financières (IF) révolutionnent l’industrie avec la technologie la plus récente, les cybercriminels sont prêts à exploiter de nouvelles vulnérabilités en raison d’une utilisation accrue.

Alors, comment les banques et les coopératives de crédit peuvent-elles rester compétitives tout en offrant une sécurité supérieure à leurs clients ? L’utilisation de l’IA pour la cybersécurité offre aux IF un moyen d’évoluer plus efficacement pour trouver des informations sur les données qui seraient autrement impossibles. En appliquant cette technologie, votre institution financière peut réagir rapidement aux violations mais, plus important encore, devancer les cyberattaques. L’utilisation de l’IA aide également considérablement les IF à se préparer aux changements en matière de risque et de conformité.

Six avantages de l’IA/ML pour les institutions financières

Considérez les six façons dont l’IA/ML peut aider efficacement votre institution financière faire en sorte son propre profil de risque, moniteur modifications des métriques clés internes, améliorer dispositif de sécurité et maintenir conformité.

1. Détecter la fraude avant de l’argent quitte le compte

En 2021, Javelin Stratégie & Recherche identifié pertes de 28 milliards de dollars par escroquerie à l’identité, qui ont fait 27 millions de consommateurs américains. Les institutions financières doivent arrêter les fraudeurs avant qu’ils n’effectuent des transactions, car cela évite les pertes financières et maintient une relation de confiance avec le client. Les IF absorbent habituellement le coût des pertes, mais dans certains cas, les banques ne sont pas responsables. Parfois, les clients supportent la perte, ce qui pèse sur la relation de confiance entre les IF et leurs clients. En mettant en œuvre L’IA, en particulier les produits conçus pour la banque,

Les IF peuvent combler l’écart en identifiant et en arrêtant les violations avant qu’elles ne se produisent. Passer au crible des millions de cyber-événements pour un client moyen (et bien plus encore pour les grandes institutions) est pratiquement impossible, même pour les équipes les plus importantes et les plus compétentes, et l’IA crée une base de modèles de transactions et peut identifier les anomalies dans le cadre d’une approche proactive.

2. Réduire les faux positifs

Alors que l’utilisation accrue de la technologie et la menace de cyberattaques se poursuivent dans une rivalité perpétuelle au coude à coude, un autre concurrent entre en jeu : les faux positifs. Lorsque les SOC (Security Operation Centers) analysent des millions d’événements en ligne à la recherche de menaces, plus de la moitié sont identifiés comme non menaçants. Les faux positifs font des ravages en sapant le budget, le temps et l’efficacité du SOC d’une entreprise. En diminuant les faux positifs grâce à l’IA, nous comptons moins sur le personnel et ces précieuses ressources humaines peuvent alors se concentrer sur l’investigation des menaces réelles et complexes. La fréquence et le volume de faux positifs augmentent régulièrement, mais la mise en œuvre d’une technologie de cybersécurité plus intelligente peut aider à réduire le barrage d’alertes. Le ML peut aider à déchiffrer entre une menace réelle et une menace bénigne. Selon Forbes, ce la précision se traduit à la fois par des niveaux de protection plus élevés car les menaces réelles sont prévenues immédiatement ainsi qu’une plus grande efficacité, car seules les alertes qui méritent une action sont générées.

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3. Traiter efficacement la gestion des changements réglementaires

Les institutions financières sont bombardées par des réglementations en constante évolution, de sorte que l’utilisation d’un système manuel d’évaluation et de mise en œuvre est devenue inefficace. Les IF passeraient des heures non seulement à lire et à comprendre les nouvelles réglementations, mais aussi à apporter les modifications nécessaires. Le ML a ouvert une nouvelle voie pour faire face aux changements constants de la réglementation. Étant donné que les institutions financières sont passibles d’amendes pour non-conformité, il est crucial d’utiliser une approche plus rapide.

L’automatisation intelligente des processus (IPA) est utilisée pour évaluer de grandes quantités de données rapidement, avec précision et en temps réel afin que votre institution financière reste en conformité. Selon Data Bricks, l’automatisation du processus de gestion des changements réglementaires est un cas d’utilisation clé de l’IA. Les défis des entreprises financières, y compris les lourdes amendes pour non-conformité, peuvent être résolus grâce à une mise en œuvre réussie de l’IA. La combinaison de cette technologie avec les connaissances de personnes qui comprennent les exigences complexes de l’industrie de l’IF peut conduire à des résultats supérieurs.

4. Boostez la détection des anomalies

L’évaluation régulière des transactions pour un comportement étrange est une tâche épuisante et chronophage. Cependant, les IF doivent identifier tout écart par rapport à la norme car même un léger écart peut s’avérer être une menace malveillante. L’IA peut évaluer de grandes quantités de données pour établir des modèles transactionnels normaux, puis aider à détecter les anomalies qui peuvent indiquer la menace d’une cyberattaque. L’IA est capable d’analyser divers types de données en gros volumes pour identifier une brèche dans les algorithmes appris. Ensuite, des ajustements sont appliqués après avoir distingué les comportements normaux et anormaux afin d’identifier et d’évaluer de manière cohérente les activités frauduleuses. L’IA est également efficace pour détecter les anomalies qui sont manquées par une approche unique basée sur des règles de détection des fraudes. Par exemple, les clients qui s’écartent des pratiques bancaires normales attendues souffrent de la frustration de voir leurs comptes signalés ou bloqués. Il n’y a rien de plus irritant que de se voir bloquer l’accès à votre compte pour avoir payé des factures à 2 heures du matin simplement parce que cela ne correspond pas aux horaires habituels des opérations bancaires.

Avec l’IA, les comptes sont surveillés en continu et automatiquement, ce qui permet aux IF de fournir un niveau de protection plus élevé tout en adaptant la sécurité aux besoins spécifiques des clients, évitant ainsi ces signaux d’alarme exaspérants.

5. Diminuer l’erreur humaine

L’erreur humaine est un obstacle auquel toute institution financière est confrontée. Dans l’une des plus grandes études évaluant les violations parmi plus de 130 clients, IBM Cyber ​​Security Intelligence Index a rapporté que l’erreur humaine était une cause majeure dans 95 % de toutes les violations. Que l’erreur soit commise dans l’analyse des données ou un clic erroné sur un e-mail de phishing, chaque infraction rend votre entreprise vulnérable à une violation. Les institutions financières peuvent utiliser un système d’IA en conjonction avec une équipe SOC qui surveille les alertes, puis analyse les menaces de fraude, de risque et de conformité afin de réduire la charge de travail et de fonctionner plus efficacement. Les systèmes automatisés sont la première ligne de défense avec des capacités au-delà des limites des capacités humaines, réduisant l’incidence des erreurs.

6. Augmenter l’avantage concurrentiel

Les IF sont toujours en concurrence pour fournir les services les meilleurs et les plus efficaces au sein de leur secteur. Les Fintech établissent de nouvelles normes en utilisant la technologie pour offrir une expérience client de plus haut calibre. Financière à la consommation Ernst and Young rechercher montre qu’aujourd’hui, plus de consommateurs comptent une entreprise fintech qu’une banque comme leur marque financière la plus fiable. Les banques traditionnelles suivent les Jones en mettant en œuvre la technologie la plus récente et la plus performante pour fournir des opérations bancaires quotidiennes plus rapides et plus faciles. Pour rester compétitives, les IF doivent également garantir à leurs clients qu’elles protègent leurs données et leur argent en utilisant un niveau de sécurité supérieur. Les produits de cybersécurité IA qui atténuent les risques, la fraude et la conformité, spécialement conçus pour le secteur bancaire, offrent une protection rationalisée et spécifique à l’industrie, répondant aux besoins uniques de votre IF.

L’avenir de l’IA dans les institutions financières

Alors que nous continuons à exploiter des entreprises avec une technologie plus avancée, les institutions financières se retrouvent dans une guerre contre les actes malveillants. L’avenir de FI est d’utiliser cette nouvelle technologie non seulement pour faciliter les opérations quotidiennes, mais aussi pour fournir un niveau de protection élevé.

Avec le monde en constante évolution de la sécurité, des risques, de la fraude et de la conformité, le secteur financier exige des IF qu’elles restent à jour et compétitives. L’intelligence artificielle est le moyen de révolutionner la façon dont les banques et les coopératives de crédit assurent la sécurité pour protéger les actifs et les données de leurs clients.

Parmi les avantages mentionnés de l’IA/ML, lesquels avez-vous pu exploiter ? Partagez avec nous sur Facebook, Twitteret LinkedIn.

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Source de l’image : Shutterstock