ИИ, сохраняющий конфиденциальность, в безопасности открытого банкинга (RU)

Баланс инноваций и конфиденциальностиОткрытый банкинг процветает за счет обмена данными, но надежный ИИ, сохраняющий конфиденциальность, имеет решающее значение для предотвращения неправомерного использования данных и поддержания доверия потребителей.

Ключевые технологии PPAIТакие методы, как федеративное обучение, дифференциальная конфиденциальность и гомоморфное шифрование, обеспечивают безопасный анализ данных без раскрытия конфиденциальной индивидуальной финансовой информации.

Соответствие требованиям и предотвращение мошенничестваPPAI усиливает соблюдение таких правил, как GDPR, и поддерживает расширенное обнаружение мошенничества посредством совместного интеллекта, защищая при этом личные данные.

Преимущество Didit с нативным ИИМодульная платформа Didit с нативным ИИ обеспечивает безопасную проверку личности и проверку AML, предлагая компонуемый и ориентированный на конфиденциальность подход к безопасности открытого банкинга.

Революция открытого банкинга и ее императив конфиденциальности

Открытый банкинг открыл новую эру финансовых услуг, обещая больше инноваций, конкуренции и персонализированного опыта для потребителей. Обеспечивая безопасный обмен данными между банками и авторизованными сторонними поставщиками (TPP) с явного согласия клиента, он облегчает все — от персонализированных финансовых консультаций до упрощенных заявок на кредит. Однако эта среда, богатая данными, также представляет значительные проблемы конфиденциальности и безопасности. Сам объем и конфиденциальность финансовых данных требуют передовых мер безопасности для предотвращения утечек, мошенничества и неправомерного использования, при этом соблюдая строгие нормативные рамки, такие как GDPR и PSD2.

Основная дилемма заключается в использовании ценных данных для инноваций без ущерба для конфиденциальности отдельных лиц. Именно здесь ИИ, сохраняющий конфиденциальность (PPAI), становится критически важным фактором. Методы PPAI позволяют моделям ИИ обучаться на конфиденциальных данных и анализировать их без прямого раскрытия необработанной информации, создавая парадигмальный сдвиг в том, как финансовые учреждения могут сотрудничать и внедрять инновации безопасно. Чтобы открытый банкинг достиг своего полного потенциала, интеграция PPAI не просто полезна; она необходима для построения и поддержания доверия потребителей.

Основные методы ИИ, сохраняющие конфиденциальность, для финансовых данных

Несколько передовых методов ИИ находятся на переднем крае обеспечения безопасности данных открытого банкинга, каждый из которых предлагает уникальные преимущества для различных сценариев:

• Федеративное обучение: Вместо сбора всех данных в центральном месте, федеративное обучение позволяет обучать модели ИИ на децентрализованных наборах данных (например, в отдельных банках или на устройствах пользователей). Обновления модели (веса, а не необработанные данные) передаются и агрегируются, гарантируя, что конфиденциальные финансовые транзакции или профили клиентов никогда не покидают их исходную безопасную среду. Это особенно мощно для обнаружения мошенничества в нескольких учреждениях без обмена данными, специфичными для клиентов.
• Дифференциальная конфиденциальность: Этот метод добавляет контролируемый объем статистического шума в наборы данных, что делает практически невозможным вывод отдельных записей, сохраняя при этом общие закономерности и выводы. Он предоставляет математическую гарантию конфиденциальности, что делает его идеальным для создания агрегированных отчетов или обучения моделей машинного обучения, где конфиденциальность любого отдельного лица имеет первостепенное значение.
• Гомоморфное шифрование: Часто считающееся Святым Граалем конфиденциальности, гомоморфное шифрование позволяет выполнять вычисления непосредственно над зашифрованными данными без их предварительного расшифрования. Это означает, что финансовые учреждения могут обрабатывать транзакции, запускать аналитику или обучать модели ИИ на зашифрованных данных клиентов, получая зашифрованные результаты, которые затем могут быть безопасно расшифрованы. Хотя это вычислительно интенсивно, его возможности быстро развиваются и имеют огромные перспективы для высокочувствительных операций.
• Безопасные многосторонние вычисления (SMC): SMC позволяет нескольким сторонам совместно вычислять функцию над их входными данными, сохраняя при этом конфиденциальность этих входных данных. В открытом банкинге это может означать, что несколько банков совместно рассчитывают общий показатель риска или выявляют общие мошеннические схемы, при этом ни один банк не раскрывает свои собственные данные клиентов другим.

Эти методы, при стратегическом применении, позволяют финансовым услугам создавать мощные приложения на основе ИИ — от улучшенной оценки кредитоспособности до персонализированных предложений продуктов — при соблюдении самых высоких стандартов конфиденциальности данных и нормативного соответствия.

Усиление соответствия требованиям и предотвращения мошенничества с помощью PPAI

Для финансовых учреждений, работающих в сфере открытого банкинга, соблюдение таких правил, как GDPR, PSD2 и различные директивы AML (по борьбе с отмыванием денег), является обязательным. PPAI играет ключевую роль в выполнении этих строгих требований. Позволяя анализировать данные и распознавать закономерности без прямого доступа к персональным данным (PII), PPAI помогает организациям:

• Улучшить проверку AML: PPAI может способствовать совместным усилиям по борьбе с отмыванием денег, позволяя финансовым учреждениям обмениваться информацией о подозрительных схемах транзакций или предупреждениях из списков наблюдения без раскрытия личности клиентов. Этот коллективный интеллект усиливает борьбу с финансовыми преступлениями, соблюдая при этом конфиденциальность. Возможности Didit по проверке и мониторингу AML разработаны для бесшовной интеграции, обеспечивая надежное соответствие требованиям.
• Улучшить обнаружение мошенничества: Мошенники часто используют уязвимости на различных финансовых платформах. PPAI, в частности федеративное обучение, может позволить банкам совместно обучать модели обнаружения мошенничества, используя свои коллективные данные, что приводит к более точному и проактивному выявлению возникающих мошеннических схем, при этом ни одному банку не требуется раскрывать данные о транзакциях своих клиентов конкурентам.
• Обеспечить соответствие GDPR: Принцип «конфиденциальность по умолчанию» GDPR по своей сути поддерживается PPAI. Анонимизируя или шифруя данные на самом раннем этапе и обрабатывая их с использованием методов, сохраняющих конфиденциальность, организации могут продемонстрировать твердую приверженность защите данных, минимизируя риск нарушений конфиденциальности и регуляторных штрафов.

Возможность сотрудничать в области безопасности и соблюдения требований без ущерба для конфиденциальных или проприетарных данных клиентов является переломным моментом для финансовой индустрии, способствуя созданию более безопасной и заслуживающей доверия экосистемы открытого банкинга.

Как Didit помогает создавать безопасный и ориентированный на конфиденциальность открытый банкинг

Didit, как платформа идентификации, изначально основанная на ИИ и ориентированная на разработчиков, имеет уникальные возможности для расширения прав и возможностей финансовых учреждений в эпоху открытого банкинга, предоставляя модульные строительные блоки для безопасной и соответствующей требованиям проверки личности и оркестровки рисков. Наша платформа разработана с учетом принципов сохранения конфиденциальности, предлагая решения, которые повышают безопасность без ущерба для целостности данных или пользовательского опыта.

Модульная архитектура Didit позволяет предприятиям создавать рабочие процессы проверки, адаптированные к их конкретным потребностям, интегрируя передовые PPAI-совместимые компоненты. Наша проверка личности (OCR, MRZ, штрих-коды) в сочетании с пассивным и активным обнаружением живости гарантирует, что пользователи являются теми, за кого себя выдают, смягчая мошенничество с подменой личности. Важно отметить, что наши системы созданы для эффективной обработки и анализа данных, уделяя особое внимание необходимым атрибутам для проверки при минимизации раскрытия конфиденциальной информации. Например, наша проверка NFC (ePassport/eID) обеспечивает высочайший уровень безопасности, считывая криптографические подписи непосредственно с государственных документов, обеспечивая защиту от подделки с минимальной передачей данных.

Кроме того, Didit предлагает проверку и мониторинг AML — критически важный инструмент для соблюдения требований открытого банкинга. Эта услуга помогает финансовым учреждениям проверять глобальные списки наблюдения и санкционные списки, гарантируя, что их операции соответствуют нормативным требованиям, при этом наша базовая инфраструктура соответствует строгим стандартам защиты данных, таким как GDPR, и сертифицирована по ISO 27001. Наша приверженность готовности к Закону ЕС об ИИ еще раз подчеркивает нашу приверженность ответственному ИИ и конфиденциальности.

С Didit финансовые услуги могут использовать:

• Бесплатный базовый KYC: Начните с базовой проверки личности бесплатно, позволяя предприятиям безопасно тестировать и масштабироваться.
• Модульная архитектура: Создавайте настраиваемые потоки проверки, интегрируя специфические компоненты, совместимые с PPAI, по мере необходимости, обеспечивая гибкость и контроль над обработкой данных.
• Дизайн, изначально основанный на ИИ: Воспользуйтесь подходом, ориентированным на ИИ, который оптимизирует точность, эффективность и конфиденциальность, сокращая ручной просмотр и повышая безопасность.
• Без платы за установку: Внедряйте надежные решения для идентификации без первоначальных затрат, делая передовую безопасность доступной для предприятий любого размера.

Платформа Didit обеспечивает базовый уровень доверия для открытого банкинга, обеспечивая безопасные, соответствующие требованиям и ориентированные на конфиденциальность финансовые взаимодействия по всему миру.

Готовы начать?

Готовы увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с помощью бесплатного уровня Didit.