La sicurezza in ambito finanziario è destinata a consolidarsi grazie allo sviluppo di tecnologie come l'intelligenza artificiale, il machine learning e i servizi cloud.
Gli strumenti di sicurezza sono una parte essenziale delle attività di istituti finanziari e banche, sia in termini di protezione dei conti dei clienti che per quanto riguarda i programmi interni di conformità.
Le società che fanno parte del settore finanziario sono responsabili per la salvaguardia del denaro e delle informazioni personali dei clienti e, di conseguenza, è di vitale importanza disporre degli strumenti e della tecnologia atti a proteggere il sistema da eventuali criticità.
Nel 2020, la tecnologia continua a svilupparsi a ritmo sostenuto e sempre più banche optano per l’adozione di particolari applicazioni, come l'intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (apprendimento automatico), per offrire ai propri clienti funzionalità di sicurezza avanzate.
Inoltre il settore FinTech, che offre servizi finanziari attraverso le più avanzate tecnologie dell'informazione e della comunicazione, è in costante sviluppo e lo sarà ancor di più una volta che saranno sfatati alcuni falsi miti sul suo conto.
Dunque, vediamo insieme come la tecnologia sta entrando in simbiosi con le istituzioni finanziarie per migliorare la sicurezza del settore bancario.
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Intelligenza artificiale e machine learning
Grazie all’intelligenza artificiale e al machine learning, oggi le banche sono in grado di rilevare eventuali anomalie e attività fraudolente molto più rapidamente rispetto al passato, in modo da aiutare i clienti a tenere i propri conti al sicuro.
Il punto chiave dell’utilizzo di IA e apprendimento automatico sta nella capacità di queste applicazioni di delineare un insieme di modelli standard per ciascun conto o carta, in base alle transazioni e alle attività eseguite in passato.
Ad esempio, se il 99% delle transazioni effettuate da un dato account ha luogo dal lunedì al venerdì, un eventuale trasferimento di fondi compiuto durante il fine settimana sarebbe considerato un’anomalia e contrassegnato come tale. Per merito dei rilevamenti eseguiti dall’IA, le banche sono in grado di fornire risposte più rapide ai propri clienti, qualora ci fosse il sospetto di attività illecite.
Dati statistici alla mano, in media il 7% delle uscite annuali delle aziende sono causate da frodi, con il 2017 che ha registrato un record di 16,7 milioni di vittime di furti di identità; l'uso dell’intelligenza artificiale combinata al machine learning dovrebbe portare a una riduzione di questi numeri.
Ovviamente, non tutte le attività segnalate come anomale corrispondono a una frode, ma si tratta spesso di attività non ordinarie che richiedono indagini più approfondite. Le nuove tecnologie permettono alle aziende di individuare immediatamente se c’è qualcosa di strano nei propri conti, in modo da avere un quadro chiaro della situazione nel momento stesso in cui è avvenuta la transazione, evitando il pericolo di incorrere in sorprese a distanza di mesi.
In futuro, potremmo essere in grado di rilevare una truffa bancaria in tempo reale, al fine di bloccare sul nascere le transazioni fraudolente. In questi casi, l’account (o la carta) del malintenzionato potrebbe essere tempestivamente bloccato per impedire il completamento della transazione.
L’intelligenza artificiale e il machine learning saranno anche fondamentali per la sicurezza informatica e il mantenimento della conformità alle norme di legge, due temi caldi per il settore dei servizi finanziari, di cui si parlerà a lungo nei prossimi anni.
Le piattaforme finanziarie saranno monitorate tramite la tecnologia di apprendimento automatico per identificare modelli standard e rilevare comportamenti anomali della rete; si tratta di un’innovazione importante, poiché gli attacchi informatici sono basati su metodi sempre più sofisticati.
Settore cloud
Lo sviluppo della tecnologia cloud in ambito finanziario non ha sempre progredito a passo spedito, in quanto considerata erroneamente poco sicura. Tuttavia, le banche stanno iniziando a rendersi conto che i servizi di cloud computing hanno raggiunto un livello tecnologico per il quale il il fattore rischio è ridotto al minimo; ciò è dovuto ai cospicui investimenti di tempo, sforzi e denaro compiuti dai fornitori di servizi cloud per soddisfare gli standard di sicurezza.
Di recente, i provider di servizi cloud (come il colosso del settore AWS) hanno sviluppato sistemi di sicurezza proprietari, in modo che gli istituti bancari non debbano implementare un proprio codice di crittografia.
Ciò permette alle banche di potersi adeguare alle normative sulla sicurezza vigenti in maniera rapida e immediata, favorendo l’innalzamento del tasso di protezione delle informazioni riservate dei clienti, che vengono memorizzate nel sistema informatico.
I pagamenti fisici saranno più sicuri
Negli ultimi tempi, un numero sempre maggiore di banche fa uso dei dati biometrici per rendere più sicuri sia l'accesso agli account che i trasferimenti di denaro. Si prevede che, entro la fine del 2020, buona parte dei dispositivi elettronici in circolazione, inclusi smartphone, tablet e smartwatch, saranno dotati di funzionalità di sicurezza biometrica sempre più avanzate.
Di conseguenza, gli utenti saranno in grado di effettuare pagamenti tramite impronte digitali e riconoscimento facciale e si stima che, entro il 2023, oltre 2,6 miliardi di persone gestiranno i propri pagamenti attraverso dati biometrici.
Dunque, l’autenticazione biometrica è destinata a diffondersi ulteriormente nei prossimi anni, entrando a far parte della nostra vita di tutti i giorni e rendendo i pagamenti non solo più sicuri, ma anche più veloci.
Il nostro smartphone potrebbe presto diventare anche il nostro portafoglio, grazie alle app di “mobile wallet” che, tramite la memorizzazione delle credenziali personali e l’autenticazione attraverso l'impronta digitale o il riconoscimento facciale, potrebbero ridisegnare il futuro dei pagamenti digitali.
Le minacce alla sicurezza informatica e il rischio di truffe bancarie non scompariranno, ma nel 2020 le banche adotteranno nuove e più sofisticate misure per prevenire casi di questa natura e migliorare il fattore sicurezza del settore finanziario.
La chiave di volta è rappresentata dal maggiore utilizzo delle tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning, che aiuteranno le banche a rilevare più rapidamente le anomalie, con l’obiettivo di evitare che si verifichino nuovamente in futuro.
L’efficienza di queste tecnologie trova già le prime testimonianze: nel 2019 l’istituto finanziario Visa ha ridotto i tassi di frode a meno dello 0,1%, grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale.
Le banche sono consapevoli che l’intelligenza artificiale e il machine learning possono avere un impatto importante anche in termini strutturali e, dunque, è probabile che vedremo sempre più aziende rivolgersi ai fornitori di servizi FinTech.
In un mercato così competitivo, questo sarà un passaggio fondamentale per imparare a sfruttare al meglio le nuove tecnologie e per migliorare la sicurezza e i programmi interni di conformità, al fine di rinsaldare il rapporto con i clienti e attirarne di nuovi.
Dunque l’adozione di tecnologie moderne, come l’intelligenza artificiale e il machine learning, permetterà agli istituti bancari di diventare più agili e innovativi, oltre che sicuri, accrescendo il proprio appeal nei confronti di nuovi potenziali clienti.
