هوش مصنوعی؛ فرصت یا تهدید برای امنیت مالی در بانکداری دیجیتال؟

در سال‌های اخیر، تحول دیجیتال در نظام بانکی به سرعت پیش رفته و باعث شده است خدمات مالی از محیط‌های فیزیکی به بسترهای آنلاین منتقل شوند؛ فضایی که تحت عنوان «بانکداری دیجیتال» شناخته می‌شود. در این چشم‌انداز جدید، حجم عظیمی از داده‌ها، تراکنش‌های آنی، تعاملات مداوم با مشتری و ارائه خدمات از طریق موبایل و وب، بانک‌ها را با فرصت‌های بی‌سابقه‌ای مواجه کرده‌اند. اما همزمان، این تحولات، بانک‌ها را در معرض چالش‌های جدی در حوزه «امنیت مالی» قرار داده‌اند؛ چرا که زیرساخت‌ها و فرآیندهای متمرکز و دیجیتال، هدف مناسبی برای مجرمان سایبری و تهدیدات مالی هستند. در این میان، «هوش ­مصنوعی» وارد عرصه شده است؛ فناوری‌ای که می‌تواند ابزار قدرتمندی برای بهبود کارایی، تشخیص سریع تخلفات و پیشگیری از حملات باشد اما مسیری که می‌پیماید، بدون ریسک نیست. بنابراین پرسش اصلی این است: آیا هوش مصنوعی در بانکداری دیجیتال بیشتر یک فرصت است یا تهدید برای امنیت مالی؟ در این مقاله، با نگاهی متوازن، بررسی می‌کنیم چگونه کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری دیجیتال می‌تواند زمینه‌ساز ارتقای امنیت مالی باشد، و همزمان چه ریسک‌هایی ممکن است از دل آن بیرون آید. آیا صرفِ به‌کارگیری هوش مصنوعی به معنای تضمین امنیت است؟ یا این فناوری، زمینه‌ساز تهدیدهای جدیدی نیز خواهد شد؟ در ادامه این مقاله از مجله هزاره، ابتدا فرصت‌ها را مرور می‌کنیم، سپس تهدیدها را باز می‌کنیم، و در پایان دیدگاه ترکیبی ارائه می‌دهیم.

فرصت‌ها: هوش مصنوعی به‌عنوان ابزار قدرت‌بخش امنیت مالی

در ادامه به بررسی این مساله از ابعاد مختلف میپردازیم:

افزایش دقت در تشخیص تقلب و فعالیت‌های مشکوک

در بانکداری دیجیتال، یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها، تشخیص به‌هنگام فعالیت‌های تقلبی است. هوش مصنوعی با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تواند الگوهایی را در تراکنش‌ها شناسایی کند که برای انسان شاید آشکار نیستند. برای مثال، در گزارش یکی از ارائه‌کنندگان خدمات بانکی آمده است که با استفاده از هوش مصنوعی، بانک‌ها توانسته‌اند از دست دادن رقمی قابل‌توجه بر اثر جرایم سایبری جلوگیری کنند.
همچنین، تحلیل رفتارسنجی (behavioural analytics) امکان می‌دهد که مثلاً ورود غیرمعمول از مکان جغرافیایی متفاوت یا تراکنش با الگوی جدا از گذشته سریع‌تر تشخیص داده شود.
این امکان، بخشی از گستره «امنیت مالی» را تشکیل می‌دهد: یعنی حفاظت از دارایی‌ها، جلوگیری از جذب تقلب، و حفظ اعتماد مشتری.

مقاله پیشنهادی: هوشمندسازی اخذ مالیات بر ارزش افزوده

اتوماسیون و کارایی بهتر عملیات بانکداری دیجیتال

یکی از مزایای مهم هوش مصنوعی، کاهش خطاهای انسانی، افزایش سرعت پردازش اطلاعات و بهبود تجربه مشتری است. در فضای بانکداری دیجیتال، مشتری انتظار دارد که خدمات به‌صورت سریع، امن و بدون اصطکاک ارائه شود. به‌کارگیری چت‌بات‌ها، تحلیل خودکار درخواست‌های وام، ارزیابی ریسک اعتباری با داده‌های متنوع همگی بخشی از این تحول هستند.
وقتی عملیات بانکی روان‌تر شود، هزینه‌ها کاهش می‌یابد، امکان سرمایه‌گذاری بیشتر در بخش امنیت فراهم‌تر می‌شود و بانک می‌تواند منابع بیشتری برای تحلیل ریسک و امنیت مالی اختصاص دهد.

 گفت‌وگو میان هوش مصنوعی و امنیت سایبری

فناوری هوش مصنوعی نه‌تنها برای عملیات بانکی، بلکه برای امنیت سایبری نیز نقش مهمی ایفا می‌کند. در محیط بانکداری دیجیتال، زیرساخت‌ها و داده‌های بانکی هدف حملات سایبری هستند. در این میان هوش مصنوعی می‌تواند به‌عنوان «خط دفاعی پیشرفته» وارد شود: تشخیص رفتار غیرمعمول، تحلیل حملات احتمالی، پیش‌بینی نقاط ضعف. برای مثال، یکی از گزارش‌ها بیان کرده است که رقبای سایبری (هکرها) از هوش مصنوعی برای ساختن حملات پیچیده استفاده می‌کنند و بانک‌ها نیز باید با هوش مصنوعی مقابله کنند.
بنابراین، هوش مصنوعی به‌صورت بالقوه می‌تواند امنیت سایبری را تقویت کند که یکی از اجزای مهم امنیت مالی است.

 تحلیل داده‌ها، ریسک و اقتصاد هوشمندتر

در عرصه اقتصاد و بانکداری، هوش مصنوعی به‌عنوان ابزار نوینی مطرح است که می‌تواند تحلیل‌های دقیق‌تری از وضعیت اقتصادی مشتری، روندهای بازار، ریسک اعتباری و تراکنش‌ها انجام دهد. این تحلیل‌ها به بانک‌ها کمک می‌کنند در تصمیم‌گیری‌هایشان، از جمله اعطای وام، سرمایه‌گذاری، مدیریت دارایی، دقیق‌تر عمل کنند. به این ترتیب، هوش مصنوعی و اقتصاد (AI and economy) ارتباط تنگاتنگی پیدا می‌کنند و فضای بانکداری دیجیتال را کاراتر و کم‌ریسک‌تر می‌سازند.
به‌عبارت دیگر، هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها و موسسات مالی کمک کند تا پیش از وقوع بحران یا خطا، نشانه‌ها را تشخیص دهند و به پیشگیری بپردازند.

مقاله پیشنهادی: حد نصاب معاملات دولتی در سال ۱۴۰۴

تهدیدها: هنگامی که هوش مصنوعی خود منبع ریسک شود

به فاکتورهای زیر توجه کنید:

 افزایش سطح حمله و پیچیدگی تهدیدات

هر فناوری‌ای که فرصت ایجاد می‌کند، در عین حال ممکن است تهدید هم ایجاد کند. در مورد هوش مصنوعی، یکی از نگرانی‌ها این است که حمله‌کنندگان سایبری از همین ابزار برای ارتقای حملاتشان بهره می‌برند. به‌عنوان مثال، در گزارش‌ها آمده است که هکرها از هوش مصنوعی برای ساختن ایمیل‌های فیشینگ دقیق‌تر، جعل صدا یا تصویر (deep fake) و بهره‌برداری از سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.
در نتیجه، در حوزه بانکداری دیجیتال که داده‌ها و تراکنش‌ها دیجیتالی هستند، حملات می‌توانند سریع‌تر، گسترده‌تر و دقیق‌تر شوند، و امنیت مالی متأثر از این تهدیدات خواهد شد.

 وابستگی به داده‌های بزرگ و ریسک‌های حاصل از آن‌ها

هوش مصنوعی برای عملکرد مؤثر نیاز به داده‌های زیاد، دقیق و با کیفیت بالا دارد. اما این امر خودش خطراتی دارد: داده‌های ناقص، داده‌های دارای سوگیری (bias)، یا داده‌هایی که به‌نحو نامناسب گردآوری یا به‌کاررفته‌اند، می‌توانند به تصمیم‌گیری‌های ناصحیح منجر شوند. در گزارش بانک مرکزی اروپا آمده است که الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است ارزیابی ریسک را با خطا مواجه کنند یا نتایج نادرستی تولید کنند.
در شرایطی که بانک‌ها به‌وسیله هوش مصنوعی تصمیم می‌گیرند در خصوص اعتبارات، تخصیص دارایی یا مدیریت ریسک، نتیجه ناصحیح می‌تواند منجر به شکست در امنیت مالی شود.

 مسائل اخلاقی، شفافیت و قابلیت توضیح پذیری (Explainability)

یکی از مشکلات کلیدی در به‌کارگیری هوش مصنوعی در بانکداری دیجیتال، ابهام در نحوه تصمیم‌گیری مدل‌هاست. وقتی الگوریتم هوش مصنوعی تصمیمی می‌گیرد که توضیح­پذیر نیست، ممکن است اعتماد مشتری یا نهادهای نظارتی را تضعیف کند. در گزارشی از وزارت خزانه‌داری آمریکا آمده است که استفاده از هوش مصنوعی ممکن است منجر به تبعیض در ارائه خدمت مالی، نقض حریم خصوصی یا سوءاستفاده از داده‌ها شود.
از منظر امنیت مالی، اگر تصمیمات اعتباری یا تراکنشی با ابزارهایی گرفته شوند که ممکن است خطا یا سوگیری داشته باشند، مخاطره جدی است.

نقص زیرساخت‌ها، سیستم‌های قدیمی و مقاومت در برابر تحول

بسیاری از بانک‌ها هنوز به‌طور کامل زیرساخت‌های دیجیتال خود را نوسازی نکرده‌اند. سیستم‌های قدیمی یا همپوشانی فناوری باعث می‌شوند که پیاده‌سازی هوش مصنوعی با ریسک زیاد همراه باشد. گزارش FIS میانگین خسارت سالانه مؤسسات مالی را ناشی از جرایم سایبری، تقلب و عدم انطباق (compliance) بسیار بالا ارزیابی کرده است.
در چنین شرایطی، امنیت مالی می‌تواند آسیب‌پذیر شود، چرا که فناوری هوش مصنوعی اگر روی زیرساختی ناامن سوار شود، خودش نقطه ضعف خواهد شد.

مقالات پیشنهادی: چگونه هوش مصنوعی آینده شبکه‌های برق را متحول می‌کند؟

بانکداری دیجیتال، هوش مصنوعی و امنیت مالی

در فضای بانکداری دیجیتال، ترکیب «هوش مصنوعی و اقتصاد»، «هوش مصنوعی و امنیت سایبری» و «امنیت مالی» می‌تواند بسیار قدرت‌بخش باشد، اما نیازمند چارچوبی استراتژیک. چند نکته مهم در این ترکیب به‌نظر می‌رسند:

 افزایش رقابت‌پذیری و نوآوری

بانک‌هایی که به‌درستی هوش مصنوعی را در عملیات دیجیتال خود بکار می‌گیرند، می‌توانند سریع‌تر خدمات جدید ارائه دهند، تجربه مشتری بهتری داشته باشند و هزینه‌ها را کاهش دهند. این موضوع به اقتصاد بانکداری دیجیتال کمک می‌کند. اما این نوآوری نباید امنیت را قربانی کند.

چارچوب‌های نظارتی و حاکمیت فناوری

همان‌طور که ذکر شد، ریسک‌های مرتبط با هوش مصنوعی از منظر حاکمیت داده‌ها، شفافیت الگوریتم‌ها، ریسک شخص ثالث، تبعیض و نظارت کم وجود دارد. بانک‌ها باید به چارچوب‌های حاکمیت فناوری، استانداردهای اخلاقی و سازوکارهای نظارتی توجه کنند.
در واقع، امنیت مالی در بانکداری دیجیتال با ورود هوش مصنوعی تنها با فناوری تأمین نمی‌شود، بلکه با همان میزان حاکمیت، کنترل و شفافیت تأمین می‌گردد.

 ترکیب انسان و ماشین

هوش مصنوعی نباید به‌صورت خودکار و بدون نظارت انسانی اجرا شود. بهترین نتایج زمانی به‌دست می‌آید که انسان‌ها و ماشین‌ها با هم کار کنند. انسان می‌تواند نظارت کند، قضاوت کند و جنبه‌های اخلاقی را لحاظ نماید، و هوش مصنوعی سرعت، دقت و حجم داده را اعمال نماید. این ترکیب در امنیت سایبری و امنیت مالی حیاتی است. گزارش‌ها نشان داده‌اند که استفاده از هوش مصنوعی در کنار نیروی انسانی می‌تواند کارایی تشخیص حملات و تقلب را بهبود دهد.

تمرکز بر زیرساخت، داده، فرهنگ سازمانی

برای اینکه هوش مصنوعی فرصت باشد نه تهدید، بانک‌ها باید زیرساخت مناسب داشته باشند: داده‌های منسجم، امنیت داده‌ها، فرهنگ سازمانی که پذیرای تحول است، و مهارت‌های لازم را داشته باشند. همان‌طور که گزارش‌ها نشان می‌دهند، بانک‌هایی که زیرساخت‌هایشان قدیمی است، در معرض ریسک بالاتری قرار دارند.

مقاله پیشنهادی: رکوردزنی بازارهای سهام

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

به‌ طور خلاصه، ورود هوش مصنوعی به بانکداری دیجیتال هم فرصت‌های شگفت‌انگیزی برای ارتقای امنیت مالی ایجاد کرده و هم تهدیدهای جدیدی پیش رو گذاشته است. اگر بخواهیم نتیجه را در یک جمله بیان کنیم: هوش مصنوعی بُن‌مایه تحول است، اما تضمین آن به امنیت مالی نیست  تا زمانی که به‌درستی، با حاکمیت مناسب، و در بستری امن به‌کار گرفته شود.

اگر بانک‌ها هوش مصنوعی را صرفاً به‌عنوان ابزار سرعت و خودکار‌سازی ببینند و اهمیت «امنیت»، «حفظ حریم خصوصی»، «شفافیت الگوریتم‌ها» و «نظارت انسانی» را نادیده بگیرند، این فناوری می‌تواند تهدیدی بزرگ برای امنیت مالی باشد. اما اگر با رویکردی منسجم و راهبردی به آن بپردازند، می‌تواند یکی از کلیدی‌ترین ابزارها برای حفاظت از دارایی‌ها، کاهش تقلب، ارتقای تجربه مشتری و بهبود کارایی در بانکداری دیجیتال باشد.

در نهایت، می‌توان گفت که پرسش «فرصت یا تهدید؟» دیگر یک پرسش فرضی نیست؛ بلکه یک چالش اجرایی است که بانک‌ها، مقررات‌گذاران، تامین‌کنندگان فناوری و خود مشتریان با آن مواجه هستند. کلید موفقیت در این خواهد بود که هوش مصنوعی را نه به‌عنوان پایان، بلکه به‌عنوان نقطه‌ی شروعی برای امنیت مالی بهتر در بانکداری دیجیتال ببینیم.