Безопасность использования ИИ в банках: что важно знать

Где именно ИИ используется в банках

Для начала важно понимать: искусственный интеллект в банках — это не какая-то одна система, а целый набор инструментов, в первую очередь нейросети. Они обрабатывают огромные массивы данных и помогают принимать решения быстрее и точнее, чем человек. Вот примеры.

• Оценка кредитоспособности. ИИ анализирует поведение клиента, историю платежей, доходы, расходы и даже поведение в интернете — например, как человек заполняет анкету.

• Выявление мошенничества. Алгоритмы мгновенно замечают подозрительные операции: например, если с вашей карты пытаются снять крупную сумму в другой стране, пока вы находитесь дома.

• Работа с клиентами. Чат-боты, которые отвечают на вопросы 24/7, тоже основаны на искусственном интеллекте. Чем дольше они работают, тем лучше понимают запросы и быстрее решают проблемы.

Такие инструменты уже есть у большинства крупных банков в России. Например, в мобильном приложении вам может поступить персональное предложение на кредит или инвестиции — это результат работы ИИ, который «изучил» ваши привычки и предложил то, что действительно может заинтересовать.

Почему безопасность — это приоритет

Когда ИИ в банках обрабатывает личные данные миллионов людей, вопрос безопасности выходит на первый план. Вот что может пойти не так.

• Утечка данных. Алгоритмы ИИ работают с персональной информацией: паспортными данными, адресами, историями трансакций. Если эти сведения попадут в руки мошенников, последствия могут быть серьезными.

• Ошибки в алгоритмах. Например, если нейросеть неправильно определит вас как потенциального мошенника, она может дать сигнал другому ПО заблокировать карту или отказать в кредите без объяснения причин.

• Вмешательство извне. Хакеры могут попробовать изменить работу ИИ, чтобы получить доступ к деньгам клиентов или данным.

Поэтому искусственный интеллект в финансовом секторе должен быть не только умным, но и надежным. Банки это понимают и вкладываются не только в развитие нейросетей, но и в защиту от взломов и ошибок.

Что делают банки для защиты

Банки не могут себе позволить ошибку — слишком высока цена. Поэтому безопасность использования искусственного интеллекта в банках строится по нескольким направлениям.

• Многоступенчатая проверка решений ИИ. Например, если система рекомендует отказать клиенту в выдаче кредита, это решение дополнительно проверяется человеком или другим алгоритмом.

• Шифрование данных. Вся информация, которую обрабатывают нейросети, проходит через защищенные каналы. Даже если кто-то перехватит сведения, он не сможет их расшифровать.

• Обучение на анонимных данных. Банки стараются обучать ИИ на обезличенной информации. Это значит, что система учится на статистике, а не на конкретных людях.

• Аудит систем с ИИ. Независимые эксперты проверяют, как работает искусственный интеллект: не допускает ли он дискриминации, ошибок и несанкционированного доступа.

• Регулярные обновления. Алгоритмы меняются. Банки обновляют их, чтобы защититься от новых видов мошенничества и учитывать изменения в поведении клиентов.

Как нейросети в банковской сфере становятся надежнее

Один из главных вызовов — научить нейросеть принимать взвешенные и прозрачные решения. Например, если ИИ отказал клиенту в кредите, человек должен понять почему. Для этого в банках внедряют системы объяснения решений — когда ИИ может не только выдать результат, но и показать, на чем он основан.

Другой важный аспект — этичность. Искусственный интеллект в банковской сфере не должен допускать дискриминации. Он не должен принимать решения на основе пола, возраста, национальности, места проживания или других факторов, которые не связаны напрямую с финансовым риском. Чтобы этого избежать, банки разрабатывают внутренние стандарты, которые определяют:

• какие данные разрешено использовать для обучения нейросети,

• как обезличивать сведения, чтобы сохранить конфиденциальность клиентов,

• кто имеет доступ к информации и как она защищается,

• какие действия считаются этически неприемлемыми в работе ИИ.

Например, в некоторых банках уже сейчас проводят аудит моделей ИИ на предмет предвзятости. Если алгоритм чаще отказывает в кредите определенной категории клиентов, банк обязан разобраться, не нарушены ли правила. Также проводят так называемые стресс-тесты: ИИ проверяют в нестандартных ситуациях, чтобы убедиться, что он действует корректно даже при сбоях или нестабильных данных.

Что делать клиенту, чтобы не опасаться за свою безопасность

Пока искусственный интеллект совершенствуется, многое зависит и от цифровой грамотности пользователей. Вот несколько простых советов, которые помогут сохранить ваши данные и деньги в безопасности.

• Используйте сложные пароли и двухфакторную аутентификацию в онлайн-банке.

• Не передавайте данные третьим лицам, даже если звонящий представляется сотрудником банка.

• Следите за операциями по счету. Многие банки предлагают мгновенные уведомления — подключите их.

• Проверяйте предложения от банка. Если ИИ прислал персональное предложение, не принимайте его сразу. Подумайте, подходит ли оно вам.

• Обращайтесь в службу поддержки, если заметили странности в работе банковского приложения.

Будущее: больше ИИ — больше контроля

Искусственный интеллект будут использовать все шире, но вместе с этим усилится и контроль — как со стороны банка, так и со стороны клиентов и регуляторов. Уже сейчас ИИ помогает:

• управлять инвестициями и предлагать клиентам персональные стратегии,

• прогнозировать спрос на банковские услуги,

• автоматизировать внутренние процессы — от оформления документов до оценки рисков.

Что будет происходить дальше

• Больше прозрачности. Банки начнут объяснять клиентам, как именно работает ИИ: какие данные используются, как формируется предложение, почему была принята конкретная рекомендация. Это повысит доверие и снизит тревожность у клиентов, особенно при отказах или нестандартных решениях.

• Персональные настройки. Клиенты получат больше контроля над тем, как ИИ взаимодействует с ними. Например, можно будет отключить персонализированные предложения, ограничить доступ к определенным категориям данных или выбрать, чтобы решения принимал только человек.

• Стандарты и регулирование. Ожидается появление государственных и отраслевых стандартов: как проверять ИИ-системы перед запуском, какие проверки они должны проходить регулярно, как вести аудит и фиксировать ошибки.

• Команды наблюдения за ИИ. Внутри банков уже формируются отдельные команды, отвечающие за качество и безопасность алгоритмов. Они будут развиваться дальше, отслеживая не только техническую работу систем, но и этическую сторону решений.

• Противодействие злоупотреблениям. С ростом применения ИИ возрастает и риск махинаций со стороны злоумышленников, например попыток обмануть систему или вмешаться в ее работу. Поэтому кибербезопасность будет расти вместе с внедрением нейросетей.

Вывод

Искусственный интеллект банки используют все активнее, и это уже дает ощутимые результаты: быстрее обслуживают клиентов, точнее оценивают риски, эффективнее борются с мошенничеством. Чтобы ИИ был не только полезным, но и безопасным, банки делают следующее:

• обеспечивают прозрачность решений — клиент понимает, на чем основан отказ или предложение;

• защищают данные — используют шифрование и ограничивают доступ к информации;

• регулярно проверяют нейросети — выявляют ошибки, обновляют алгоритмы, тестируют на предвзятость.