은행 보안은 더 이상 중요하지 않았습니다. 사이버 위협이 정교 해짐에 따라 은행은 구식 시스템을 이용하고 사기 전술을 발전시키는 공격자보다 앞서 있어야합니다. 전통적인 보안 조치는 속도를 유지하기 위해 노력하여 인공 지능 (AI)을 위험 관리를위한 필수 도구입니다.
금융 기관이 고급 기계 학습 모델에 투자하여 사기를 감지하고 데이터 개인 정보를 강화하며 규정 준수를 간소화하기 위해 고급 머신 러닝 모델에 투자함에 따라 은행에서 AI의 역할이 빠르게 확대되었습니다. 은행의 AI 시장은 상당한 성장을 보였으며 계속 확대 될 것으로 예상됩니다 (그림 1 참조). 에 따르면 미국 재무부많은 글로벌 은행은 이미 보안을 향상시키기 위해 AI 기반 시스템을 실험하여 방대한 양의 데이터를 처리하고 숨겨진 패턴을 감지하며 전반적인 탄력성을 향상시키는 기술로의 전환을 보여줍니다.
우리가 2025 년에 2 분기에 들어서면서 AI는 금융 거래를 보호하는 데 더 큰 역할을 할 준비가되어 있습니다. 문제는 AI가 은행 보안을 형성 할 것인지의 여부가 아닙니다. 은행이이를 사용하여 신흥 위협을 능가하는 데 얼마나 효과적으로 사용할 수 있는지입니다. 사기 탐지, 개인 정보 보호 및 규제 준수에 대한 AI의 영향을 살펴 보겠습니다.
그림 1. 은행 시장 규모의 미국 인공 지능
AI 구동 사기 탐지
금융 기관은 매일 막대한 수의 거래를 처리하여 기존 보안 도구가 사기 활동을 해를 입히기 전에 사기 활동을 식별하기가 어렵습니다. AI 중심 사기 탐지 시스템은 실시간 트랜잭션 데이터를 분석하고, 비정상적인 패턴을 발견하고, 과거 행동과 비교 하여이 문제를 해결합니다.
생성 AI는 이제 금융 사기에 새로운 복잡성을 추가하고 있습니다. 에 따르면 월스트리트 저널DeepFakes는 은행 업무에 대한 우려가 점점 커지고 사기가 사기 관련 손실을 감지하고 증가하기 어렵게 만듭니다 (그림 2 참조). 이것은 AI의 이중 에드 특성을 강조합니다. 사이버 범죄자의 무기이자 사기 예방을위한 강력한 도구 일 수 있습니다.
방어적인 측면에서 AI는 수사관이 수천 개의 잘못된 긍정적 인 긍정적 인 것을 살펴보기보다는 고위험 사건에 집중하도록 도와줍니다. 기계 학습 모델 미묘한 징후를 감지 할 수 있습니다 의심스러운 활동비정상적인 로그인 시도, 여러 위치의 빠른 거래 또는 장치 별 이상과 같은 것과 같은. 이러한 초기 경고는 사기가 증가하기 전에 은행이 개입 할 수있게합니다.
처럼 사기 전술이 발전합니다AI도 마찬가지입니다. 딥 러닝 기술에 투자하는 은행은 사이버 범죄자보다 앞서 나가 재무 손실을 줄이고 평판을 보호 할 수 있습니다. AI 중심의 사기 탐지는 더 이상 옵션이 아닙니다. 현대 은행 보안에서 필수가되고 있습니다.
그림 2. 생성 AI 사기 손실 증가
고객 데이터 및 개인 정보 보호
데이터 개인 정보 보호 규정은 매년 더욱 엄격 해지고 있습니다. 가장 최근 중 하나입니다 디지털 운영 복원력법 (DORA)불과 몇 주 전에 민감한 재무 데이터를 대상으로하는 사이버 범죄자에 대한 우려가 점점 커지는 것을 반영했습니다. 산업 전반에 걸친 데이터 유출의 수가 증가하면 더 강력한 보안 조치의 시급함이 강조됩니다 (그림 3 참조).
단일 데이터 위반으로 인해 벌금과 고객 신뢰 상실이 발생할 수 있습니다. AI는 조직 내에서 민감한 정보에 액세스하고 사용하는 방법을 지속적으로 모니터링하여 데이터 보안을 강화할 수 있습니다. AI 기반 시스템은 수동 감독에 의존하는 대신 실시간으로 비정상적인 행동을 감지하여 에스컬레이션하기 전에 잠재적 인 위협을 표시합니다.
은행은 또한 사용자 동작, 위치 및 장치 유형과 같은 요소에 따라 각 데이터 요청을 평가하는 AI 중심 위험 스코어링 시스템을 구현할 수 있습니다. 요청이 일반 매개 변수를 벗어나면 시스템은 추가 검토까지 경고 또는 블록 액세스를 트리거 할 수 있습니다. An에 따르면 IBM 보고서AI 기반 모니터링 도구를 사용하는 금융 기관은 개인 정보 보호 위협에 대한 응답 시간이 거의 3 분의 1을 줄였습니다.
더 많은 고객이 디지털 뱅킹으로 전환함에 따라 강력한 데이터 보호의 필요성이 더 크지 않았습니다. AI는 금융 기관이 사이버 범죄자보다 앞서 나가고 진화하는 규정 준수를 보장하면서 디지털 거래에 대한 고객의 신뢰를 강화하도록 돕고 있습니다.
그림 3. 산업별 데이터 유출 비율
준수 및 AML 노력 강화
자금 세탁은 은행 부문에 오랫동안 어려움을 겪었으며 정부가 점점 엄격한 규정 준수 요구 사항을 부과하도록 촉구했습니다. 은행은 종종 합법적 인 재무 활동과 원활하게 혼합되는 불법 거래를 감지해야합니다. 동시에, 자금 세탁 방지 (AML) 시스템의 글로벌 시장은 계속 증가하고 있습니다 (그림 4 참조).
AI는 기존 수동 리뷰보다 방대한 양의 데이터를 더 빠르고 정확하게 분석하여 AML 노력을 향상시킵니다. a에 따르면 2024 EMEA AML 조사 PWC에 의해 최고 금융 기관은 AI를 AML 프로세스에 통합하여 준수 비용을 최대 15 %까지 줄였습니다.
AI 기반 시스템은 거래량의 갑작스런 스파이크, 명확한 비즈니스 목적이없는 국제 전송, 반복 예금과 빠른 인출과 같은 자금 세탁을 나타낼 수있는 복잡한 패턴에 대한 거래를 모니터링합니다. 이러한 시스템은 또한 공개 기록 및 워치리스트를 포함한 여러 데이터 소스를 교차 참조하여 개인 또는 조직에 재정적 위법 행위의 이력을 표시 할 수 있습니다.
AI는 규정 준수 프로세스의 주요 부분을 자동화함으로써 금융 기관이 잘못된 긍정에 압도되지 않고 고위험 사례에 집중할 수 있도록합니다. 이는 규제 준수를 향상시킬뿐만 아니라 잠재적 인 위반의 백 로그를 줄여 재무 안보에 대한보다 적극적인 접근 방식을 보장합니다.
그림 4. 글로벌 자금 세탁 시장
AI의 은행 보안에 대한 광범위한 영향
사기 탐지, 데이터 보호 및 규정 준수는 AI의 재무 보안 역할의 일부일뿐입니다. Advanced AI 모델은 은행의 거의 모든 측면을 고객 온 보딩에서 신용 점수로 전환하고 있습니다. 이 시스템은 WEB 플랫폼, 모바일 앱 및 소셜 미디어 (소셜 미디어)의 여러 소스에서 데이터를 가져와 거의 실시간으로 위험을 평가합니다. 에 따르면 글로벌 금융 및 은행 검토AI 중심 분석은 투자 예측을 45 % 향상 시켰습니다.
AI는 또한 은행이 새로운 위협을 예상하도록 돕고 있습니다. 사이버 범죄자가보다 정교한 전술을 개발함에 따라 AI 구동 도구는 패턴을 분석하고 널리 퍼지기 전에 잠재적 공격 방법을 예측할 수 있습니다. 이 사전 예방 적 접근 방식은 마지막 순간 위기 관리를 줄여서 은행이 더 강력한 방어를 미리 구현할 수있게합니다.
AI 기능이 계속 확장됨에 따라 금융 기관은 혁신의 균형을 담당합니다. AI는 보안을 개선 할 수있는 엄청난 잠재력을 제공하지만 그 효과는 사려 깊은 구현과 지속적인 감독에 달려 있습니다. AI 중심 보안 전략을 수용하는 은행은 고객을 보호하고 규제를 준수하며 점점 더 디지털 금융 환경에 대한 신뢰를 유지할 수있는 더 나은 위치에 있습니다.
최종 생각
AI는 은행 보안을 재구성하여 금융 기관이 자산을 보호하고 사기를 줄이며 고객 신뢰를 강화하도록 돕고 있습니다. 사기 탐지 및 자동 준수 점검에서 예측 분석에 이르기까지 AI 중심 시스템은 추측을 줄이고 위험 관리를 향상시키고 있습니다.
2025 년에 AI 기반 보안 조치는 주요 은행의 표준이 될 것으로 예상되어 민감한 데이터를 보호하고 규제 요구를 충족시킬 수 있습니다. 은행 조직이 책임감있게 AI를 구현할 때 AI는 위험을 완화 할뿐만 아니라보다 안전하고 탄력적 인 금융 산업의 토대를 마련 할 수 있습니다.
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