کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری؛ از امنیت سایبری تا شخصی‌سازی خدمات

به گزارش خبرنگار مهر؛ تحولات سریع در حوزه هوش مصنوعی، مانند همه عرصه‌ها، چشم‌انداز صنعت بانکداری نیز را به شکل اساسی دگرگون ساخته است.
از ارتقای تجربه مشتری تا تسریع در فرآیندهای اعتبارسنجی، پردازش تراکنش‌های پیچیده و تحلیل کلان‌داده‌های مالی، اکنون هوش مصنوعی در قلب راهبردهای تحول دیجیتال بانک‌ها جای گرفته است.
بانک‌ها با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و سامانه‌های تصمیم‌یار، توانسته‌اند دامنه‌ای گسترده از خدمات مالی را با دقت، سرعت و شفافیت بالاتری ارائه دهند.
با این حال، در کنار این مزایا، تهدیدات سایبری نیز به‌واسطه پیچیدگی فزاینده محیط دیجیتال، به‌شدت افزایش یافته‌اند.
فناوری‌هایی که در خدمت امنیت قرار دارند، هم‌زمان می‌توانند به ابزارهایی در دست مهاجمان بدل شوند.
افزایش حملات هدفمند، همچون حمله سایبری اخیر رژیم اشغالگر قدس به زیرساخت‌های بانک سپه، در جریان جنگ ۱۲ روزه نشان می‌دهد که سامانه‌های سنتی امنیتی دیگر پاسخگوی حجم و پیچیدگی تهدیدات نوظهور نیستند.
خبرنگار مهر در این نوشتار کوتاه با تمرکز بر کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در صنعت بانکداری، به بررسی ابعاد فرصت‌ساز و چالش‌آفرین این فناوری می‌پردازد و بر لزوم اتخاذ رویکردی راهبردی برای بهره‌برداری ایمن و هوشمندانه از هوش مصنوعی در مقابله با تهدیدات سایبری تأکید می‌ورزد.
کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در بانکداری نوین
هوش مصنوعی به بانک‌ها امکان داده است تا از راهکارهای نوینی برای ارتقای بهره‌وری، افزایش دقت در تصمیم‌گیری و ارتقای سطح تعامل با مشتریان بهره گیرند.
این فناوری با ایجاد تحولی بنیادین در فرآیندهای عملیاتی، از جمله ارزیابی ریسک، مدیریت منابع، تحلیل رفتار مشتری و پاسخگویی بلادرنگ، نقشی کلیدی در کاهش هزینه‌ها و افزایش کارآمدی ایفا می‌کند.
هوش مصنوعی به‌ویژه در حوزه تجربه مشتری، زمینه‌ساز ایجاد خدمات مالی کاملاً شخصی‌سازی‌شده، مشاوره مالی آنی و پاسخگویی ۲۴ ساعته از طریق دستیارهای هوشمند شده است.
بانک‌ها همچنین، با بهره‌گیری از توان تحلیل داده‌های کلان، می‌توانند نیازهای آتی مشتریان را پیش‌بینی کرده و محصولات و خدمات متناسب با شرایط خاص هر فرد را طراحی و ارائه کنند.
به عقیده کارشناسان، این تحول نه‌تنها رقابت‌پذیری بانک‌ها را در برابر فین‌تک‌ها افزایش داده، بلکه رضایت و وفاداری مشتریان را نیز به شکلی بی‌سابقه ارتقا بخشیده است.
اتوماسیون خدمات مشتری: چت‌بات‌های هوشمند با توانایی تشخیص زبان محلی و تحلیل احساسات مشتری، خدمات ۲۴ ساعته و شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌دهند.
نمونه‌هایی از این سیستم‌ها در بانک‌های محلی آسیا نشان داده‌اند که رضایت و وفاداری مشتریان را به شکل قابل توجهی افزایش داده‌اند.
چت‌بات‌های هوشمند با توانایی تشخیص زبان محلی و تحلیل احساسات مشتری، خدمات ۲۴ ساعته و شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌دهند.
نمونه‌هایی از این سیستم‌ها در بانک‌های محلی آسیا نشان داده‌اند که رضایت و وفاداری مشتریان را به شکل قابل توجهی افزایش داده‌اند.
مشاوره مالی خودکار (Robo-Advisors): ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی با تحلیل الگوهای رفتاری مشتری و داده‌های بازار، پیشنهادهای سرمایه‌گذاری و تخصیص دارایی را به صورت پویا و لحظه‌ای تنظیم می‌کنند.
ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی با تحلیل الگوهای رفتاری مشتری و داده‌های بازار، پیشنهادهای سرمایه‌گذاری و تخصیص دارایی را به صورت پویا و لحظه‌ای تنظیم می‌کنند.
تحلیل پیش‌بینانه: الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های تراکنشی، الگوهای تقلب، ریسک‌های اعتباری و نیازهای آتی مشتریان را پیش‌بینی می‌کنند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های تراکنشی، الگوهای تقلب، ریسک‌های اعتباری و نیازهای آتی مشتریان را پیش‌بینی می‌کنند.
اعتبارسنجی هوشمند و وام‌دهی خودکار: سیستم‌های هوش مصنوعی همچنین با ارزیابی دقیق داده‌های نامتعارف (non-traditional data) فرآیند اعتبارسنجی را به‌صورت خودکار و با دقت بالاتری انجام می‌دهند.
امنیت سایبری: چالش‌ها و تهدیدات نوظهور در عصر هوش مصنوعی
هم‌زمان با رشد چشمگیر کاربردهای هوش مصنوعی، نگرانی‌ها نسبت به سوء‌استفاده از این فناوری در عملیات خرابکارانه نیز افزایش یافته است.
همان‌طور که ذکر شد، بخش بانکداری و خدمات مالی نیز بی‌شک به عنوان یکی از حوزه‌های متأثر از تحول فناوری، در معرض مخاطرات سایبری نوظهور مبتنی بر هوش مصنوعی قرار دارد.
ماهیت دوسویه هوش مصنوعی: ابزارهای مخرب مبتنی بر هوش مصنوعی مولد مانند «WormGPT» و «FraudGPT» نمونه‌هایی از کاربردهای مخرب هوش مصنوعی هستند که برای تولید ایمیل‌های فیشینگ، طراحی بدافزار و دور زدن سیستم‌های امنیتی مؤسسات مالی به‌کار می‌روند.
ابزارهای مخرب مبتنی بر هوش مصنوعی مولد مانند «WormGPT» و «FraudGPT» نمونه‌هایی از کاربردهای مخرب هوش مصنوعی هستند که برای تولید ایمیل‌های فیشینگ، طراحی بدافزار و دور زدن سیستم‌های امنیتی مؤسسات مالی به‌کار می‌روند.
حملات خصمانه به مدل‌های یادگیری ماشین: حملاتی مخربی چون «آلودگی داده» (Data Poisoning)، «گریز از تشخیص» (Evasion)، «استخراج مدل» و «استخراج داده» از جمله تهدیدات پیچیده‌ای هستند که امنیت سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را هدف می‌گیرند.
برای مثال و به عنوان نمونه، در یک مؤسسه مالی، دستکاری داده‌های آموزشی موجب شد تا سامانه تشخیص تقلب، تراکنش‌های جعلی را به عنوان تراکنش‌های قانونی تشخیص دهد.
حملاتی مخربی چون «آلودگی داده» (Data Poisoning)، «گریز از تشخیص» (Evasion)، «استخراج مدل» و «استخراج داده» از جمله تهدیدات پیچیده‌ای هستند که امنیت سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را هدف می‌گیرند.
برای مثال و به عنوان نمونه، در یک مؤسسه مالی، دستکاری داده‌های آموزشی موجب شد تا سامانه تشخیص تقلب، تراکنش‌های جعلی را به عنوان تراکنش‌های قانونی تشخیص دهد.
آسیب‌پذیری در مقابل حملات روز صفر (Zero-day): سیستم‌های یادگیری ماشین، علی‌رغم دقت بالا، همچنان در برابر آسیب‌پذیری‌های ناشناخته و الگوهای جدید حمله سایبری آسیب‌پذیر هستند و گاه شناسایی این تهدیدها ماه‌ها به‌طول می‌انجامد.
ریسک مدل‌های مولد در تولید محتوای مخرب: نسل جدید مدل‌های زبانی همچنین می‌توانند در تولید محتوای هدفمند و شخصی‌سازی‌شده برای حملات سایبری نظیر «spear phishing» مورد استفاده قرار گیرند؛ مدل‌هایی که به‌دلیل سرعت و مقیاس بالا، تهدیدی جدی تلقی می‌شوند.
راهکارهای مقابله با تهدیدات امنیتی در بستر هوش مصنوعی
به عقیده کارشناسان حوزه امنیت سایبری، بانک‌ها برای مهار تهدیدات مذکور، نیازمند یک چارچوب دفاعی چندلایه، شامل موارد زیر هستند:
طراحی سامانه‌های مقاوم: مدل‌های هوش مصنوعی باید نسبت به اختلالات، داده‌های مخرب و حملات نفوذی مقاوم باشند.
افزودن داده‌های مربوط به مخاطرات سایبری به مجموعه‌های آموزشی یکی از روش‌های رایج برای مقاوم‌سازی مدل‌ها محسوب می‌شود.
مدل‌های هوش مصنوعی باید نسبت به اختلالات، داده‌های مخرب و حملات نفوذی مقاوم باشند.
افزودن داده‌های مربوط به مخاطرات سایبری به مجموعه‌های آموزشی یکی از روش‌های رایج برای مقاوم‌سازی مدل‌ها محسوب می‌شود.
تشخیص و شبیه‌سازی حملات: در شرایط موجود و با عنایت به افزایش روزافزون مخاطرات سایبری، پیاده‌سازی سناریوهای حمله در مرحله آموزش و تست می‌تواند توان سامانه‌ها خودکار در شناسایی تهدیدات واقعی را بهبود بخشد.
در شرایط موجود و با عنایت به افزایش روزافزون مخاطرات سایبری، پیاده‌سازی سناریوهای حمله در مرحله آموزش و تست می‌تواند توان سامانه‌ها خودکار در شناسایی تهدیدات واقعی را بهبود بخشد.
ادغام یادگیری تقویتی و بدون نظارت در سامانه‌های تشخیص نفوذ: به زعم بسیاری از متخصصان، به‌کارگیری ترکیبی از روش‌های یادگیری ماشین می‌تواند سامانه‌های کشف حملات را در برابر تهدیدات جدید و روز صفر تقویت کند.
به زعم بسیاری از متخصصان، به‌کارگیری ترکیبی از روش‌های یادگیری ماشین می‌تواند سامانه‌های کشف حملات را در برابر تهدیدات جدید و روز صفر تقویت کند.
حکمرانی داده و سیاست‌گذاری مدل: با گسترش روزافزون مخاطرات سایبری، تدوین چارچوب‌های اخلاقی و مقررات سختگیرانه برای استفاده از داده‌های حساس در آموزش مدل‌های مبتنی بر این فناوری امری ضروری است.
همکاری فناورانه برای ارتقای امنیت و بهره‌وری
کارشناسان توصیه می‌کنند که با عنایت به هزینه‌های بالای توسعه داخلی فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، بانک‌های محلی، به‌ویژه در قاره آسیا، باید به‌سوی همکاری راهبردی با بازیگران زیست‌بوم دیجیتال حرکت نمایند.
این همکاری‌ها موارد زیر را در بر دارند:
همکاری با شرکت‌های فین‌تک متخصص در هوش مصنوعی برای توسعه راهکارهای شناسایی تقلب، خدمات مالی شخصی‌سازی‌شده و بهینه‌سازی تجربه کاربری
مشارکت با دانشگاه‌ها و مراکز آموزشی برای تربیت نیروهای متخصص بومی با مهارت‌های ترکیبی در حوزه الگوریتم‌های هوش مصنوعی، زبان‌شناسی و اقتصاد
استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی باز و چارچوب‌های داده‌محور مشارکتی برای ایجاد زیرساخت‌های به‌هم‌پیوسته مالی با محوریت شفافیت، امنیت و نوآوری
جمع‌بندی
کاربرد هوش مصنوعی در حوزه بانکداری و صنعت مالی فرصتی بی‌سابقه برای ارتقای کارایی، شخصی‌سازی خدمات و افزایش سودآوری فراهم کرده است؛ اما در نقطه مقابل، پیچیدگی‌های نوظهور امنیتی، ماهیت آسیب‌پذیر مدل‌های یادگیری ماشین و مخاطرات سوء‌استفاده از فناوری‌های مولد، بانک‌ها را در برابر تهدیداتی قرار داده که در صورت عدم پیش‌بینی، می‌تواند پیامدهایی جبران‌ناپذیر به همراه داشته باشد.
در همین راستا و به عنوان نمونه، حمله سایبری گسترده به سامانه‌های بانکی در خلال تجاوز آشکار رژیم صهیونیستی به خاک ایران، زنگ خطری جدی را برای تمامی بازیگران حوزه بانکداری در ایران به صدا درآورد.
این حمله، نه‌تنها بخشی از خدمات بانکی را با اختلال مواجه ساخت، بلکه بار دیگر لزوم بازنگری در زیرساخت‌های امنیتی و بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته‌تری همچون هوش مصنوعی در مدیریت تهدیدات سایبری را برجسته کرد.
در نهایت به نظر می‌رسد که مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل الگوهای نفوذ، کشف ناهنجاری‌ها و پیش‌بینی حملات احتمالی، نقشی تعیین‌کننده در پیشگیری از بحران‌های مشابه ایفا کنند.
بنابراین، راهبردی‌سازی امنیت سایبری در بطن سیاست‌های توسعه هوش مصنوعی و تقویت تاب‌آوری زیرساخت‌های دیجیتال، شرطی بنیادین برای استمرار اعتماد عمومی، حفظ حاکمیت داده‌ها و پایداری عملکرد بانک‌های هوشمند در عصر هوش مصنوعی خواهد بود.