AI y Fintech: ¿Son propensos a las amenazas de ciberseguridad?

Con la mejora de la tecnología, cada vez más jugadores se suman al carro para aprovecharla.

Uno de los participantes tardíos es el sector financiero, también conocido como empresas fintech que utilizan la tecnología para ofrecer sus servicios.

Más tarde, fintech está atendiendo a una amplia gama de clientes al implementar soluciones que impactan a casi todos. Con la tecnología adecuada, ampliaron su alcance y aumentaron significativamente la flexibilidad y el nivel de innovación de los servicios financieros.

Si bien hay tecnología en la industria financiera, por un lado, también se presenta la inteligencia artificial como una forma de simplificar la vida humana al integrarse en la vida cotidiana. Y de la misma manera, la IA se integra con las fintech para ofrecer servicios excepcionales de la manera más sencilla posible. Pero, con el aumento de los servicios y transacciones digitales, las vulnerabilidades han aumentado significativamente. Sin mencionar que la amenaza cibernética sigue siendo un máximo histórico para las transacciones financieras en línea y es por eso que las empresas Fintech también son conscientes de ello. Aquí es donde entra en juego el desarrollo de aplicaciones de IA al introducir aplicaciones y programas inteligentes que dificultan o traicionan el acceso de los ciberdelincuentes para piratear sistemas.

Como cualquier otra tecnología, AI conlleva una cierta cantidad de amenazas y es por eso que se debe tener sumo cuidado al implementar lo mismo para Fintech. Acondicionar la IA para futuras vulnerabilidades es una forma de comenzar.

Permitir que la IA distinga entre el acceso

Dado que la IA es un sistema que está diseñado para permanecer independiente del valor, alimentar la comprensión del acceso bueno e incorrecto es imprescindible como medida de seguridad contra las amenazas cibernéticas. Al ser un concepto agnóstico del valor, la IA no es naturalmente capaz de diferenciar entre las transacciones éticas y las malintencionadas. Esto se debe a que la condición de inicio de sesión tiende a permanecer igual para cada transacción/intento.

Por ejemplo, imagine a un usuario moviendo sus fondos digitalmente de Nueva York a Londres y luego a París, y viceversa. Puede esperar una caída considerable en el camino debido a las diferentes políticas y tasas impositivas. Por lo general, una transacción de tal naturaleza se registrará en los libros de cuentas como «negocio habitual» bajo el escáner del motor AI. Tales transacciones en el mundo FinTech implicarán muchos cálculos intrincados que se refieren a jurisdicciones y estatutos. Aquí es cuando se requiere la intervención humana y es cuando se expone la vulnerabilidad. La IA no podrá hacer ningún juicio discrecional y ético y, por lo tanto, la seguridad se convierte en la principal preocupación.

Regulación del control de acceso

Una de las principales vulnerabilidades de ciberseguridad involucra el control de acceso a un determinado conjunto de datos en la industria fintech. Para que AI controle el acceso a los datos por motivos de seguridad, se vuelve difícil administrar el seguridad de datos. La mayor vulnerabilidad es la capacidad de los ciberdelincuentes y piratas informáticos para eludir los controles de acceso con el objetivo de robar información o incluso hacerse pasar por otra persona legítima.

Intentan aprovechar el robo de identidad para participar en esquemas de phishing. Para las empresas fintech, la primera línea de defensa para negar el poder de acceso no autorizado es la introducción de firmas electrónicas como protocolo obligatorio para autorizar la transacción comercial. También se puede involucrar otro control de acceso complejo para seguridad avanzada que involucre firmas biológicas o incluso autorización biométrica que involucre escaneo de retina o iris, inicio de sesión con huella digital, etc.

Hacer el mejor uso de AI y RPA para una seguridad dinámica

AI tiene un poder limitado para controlar la seguridad debido a su alcance. Tal vez, esta es la razón por la que existe una diferencia entre la inteligencia de procesos robóticos (RPA) y la IA. Para cualquier ingeniero de seguridad responsable de la seguridad de la empresa fintech, la línea entre RPA e IA no debería ser borrosa a ningún precio.

Uno tiene que ir más allá de la idea convencional de un nivel de seguridad cuando se trata de combatir las vulnerabilidades que enfrentan las corporaciones fintech. Puede usar RPA para un conjunto de tareas iterativas que involucran verificación de protocolo, verificación de propiedad e incluso monitoreo y garantía de los mecanismos de equilibrio correctos.

Y cuando se trata de seguridad para los bancos, no basta con emplear un sistema inteligente que actúe como guardián de la ciberseguridad. Esto se debe a que una transacción bancaria tiene mucha más profundidad que cualquier otra transacción en línea, ya que implica enrutar la moneda digital a través de múltiples dispositivos y espacios de almacenamiento.

Aquí es donde se abren las oportunidades de incumplimiento y se exponen las vulnerabilidades en cada punto. Diseñar una solución de IA estática no puede hacer frente a amenazas tan omnipresentes, especialmente cuando la industria fintech está experimentando una mayor frecuencia de ataques de «día cero». los 76% de los ataques de ciberseguridad de día cero tuvo lugar en 2018 que provino de fuentes a las que no estaban acostumbrados.

Acabar con la actitud defensiva y negativa

Los desafíos están en todas partes y, con mayor frecuencia, cuando las empresas enfrentan desafíos en el frente tecnológico, la mentalidad es diferente. Gran parte del personal empresarial clave siente que es solo cuestión de tiempo antes de que sus sistemas sean pirateados. La pregunta se reduce a ‘¿cuándo será pirateado’ en lugar de ‘lo será alguna vez’ o incluso mejor, ‘si puede ser pirateado’?

Aquí es donde se pierde la mitad de la batalla. Uno tiene que entender que la IA no es más que una bala mágica que ayuda a las complejidades de la ciberseguridad moderna. Los sitios y transacciones de Fintech inevitablemente necesitarán integraciones de IA para garantizar la seguridad. Los beneficios de traer ineficiencias evolucionarán en los próximos tiempos a medida que la IA también pase el tiempo y presente un alcance más amplio con seguridades más profundas en términos de reducir los esfuerzos manuales y reducir los costos salariales al tiempo que garantiza la puntualidad.

La mejor manera de abordar las amenazas es no rendirse a la idea de una «solución integral» cuando se trata de asegurar transacciones a través de IA. La clave es observar la transformación incremental tomando un ejemplo de empresas como PayPal, que son inmunes a la gran escala, ya que han adoptado un enfoque de prueba continuo que mantiene las vulnerabilidades bajo control.

Conclusión

La combinación de inteligencia artificial en fintech se ha convertido en parte integral tanto de la industria en la que un dedicado empresa de desarrollo de aplicaciones móviles juega un papel importante en cerrar la brecha.

Esto se debe a que la banca y la inversión se han movido más allá de la forma tradicional de ladrillo y mortero donde incluso las instituciones están alentando a las personas a cambiar sus finanzas digitales.

Y es por eso que vemos que muchos bancos tradicionales se asocian con firmas fintech para combinar lo mejor de ambos mundos. Y por lo tanto, garantizar la seguridad de todas las transacciones que tienen lugar en su portal se convierte en responsabilidad de los institutos bancarios y financieros.

Cualquier falla en ese sentido hará que los clientes pierdan la fe en ellos e incluso arriesguen las perspectivas futuras de los inversores, ya que temen operar en línea.

Los clientes también han evolucionado cuando se trata de elegir empresas de tecnología financiera, ya que tienden a optar por las que siguen las normas y las mejores prácticas.

También consideran si dichas empresas tenían o no un historial de ataques cibernéticos y verifican qué tan bien la empresa utiliza las precauciones para la seguridad cibernética.