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福布斯:銀行網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險管理面臨的四大挑戰(zhàn)及應(yīng)對方法

安全 應(yīng)用安全
本文應(yīng)作為CIO 的戰(zhàn)略指南,探討銀行風(fēng)險管理如何通過人工智能、自動化以及技術(shù)與業(yè)務(wù)目標(biāo)之間的協(xié)調(diào)而發(fā)展,幫助您應(yīng)對當(dāng)今的需求并為未來做好準(zhǔn)備。

首席信息官只關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施的時代已經(jīng)一去不復(fù)返了。作為當(dāng)今的首席信息官,您需要推動創(chuàng)新,并在技術(shù)驅(qū)動的世界中塑造銀行的發(fā)展方向。這一轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵在于重新思考如何識別、處理和預(yù)測風(fēng)險。作為領(lǐng)導(dǎo)者,您必須應(yīng)對各種嚴(yán)峻的監(jiān)管挑戰(zhàn)、安全威脅以及日益增長的客戶期望。雖然有些人認(rèn)為這是壓力,但這也可能是一個大膽行動的機會,將挑戰(zhàn)視為增長和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力。

本文應(yīng)作為CIO 的戰(zhàn)略指南,探討銀行風(fēng)險管理如何通過人工智能、自動化以及技術(shù)與業(yè)務(wù)目標(biāo)之間的協(xié)調(diào)而發(fā)展,幫助您應(yīng)對當(dāng)今的需求并為未來做好準(zhǔn)備。

風(fēng)險不再局限于合規(guī)性清單。以下四大挑戰(zhàn)凸顯了形勢的變化以及您可以采取的應(yīng)對措施:

1. 將合規(guī)性融入框架架構(gòu)

近年來,銀行業(yè)的監(jiān)管容忍度顯著下降。隨著各國政府加強監(jiān)管——例如《消費者金融保護法》(CFPA)第1033條或巴塞爾協(xié)議的更新——監(jiān)管要求比以往任何時候都更加嚴(yán)格。監(jiān)管機構(gòu)更加重視廣泛的原則、公平性、透明度以及對客戶的道德對待,而不是嚴(yán)格遵守規(guī)則。這意味著,即使是技術(shù)上合規(guī)的系統(tǒng),如果允許被認(rèn)為具有誤導(dǎo)性或偏見的行為,也可能受到審查。

保持步伐最有效的方法是從一開始就將合規(guī)性嵌入技術(shù)架構(gòu)。這意味著使用可以通過可配置工作流而非硬編碼邏輯更新規(guī)則的平臺。支持可解釋人工智能、自動生成完整審計線索并管理用戶活動日志的工具,能夠創(chuàng)建一個可問責(zé)的環(huán)境。

同樣重要的是盡可能減少人工干預(yù)。自動化合規(guī)性檢查、交易驗證和審批流程可以最大限度地降低人為錯誤的風(fēng)險,而人為錯誤在嚴(yán)格審查的環(huán)境中日益成為一種負擔(dān)。其結(jié)果是加快數(shù)字服務(wù)部署速度,減少因監(jiān)管審查而導(dǎo)致的發(fā)布受阻,并更靈活地應(yīng)對政策變化。

2. 將網(wǎng)絡(luò)安全作為一項戰(zhàn)略職能

隨著數(shù)字銀行業(yè)務(wù)的擴張,攻擊面也隨之?dāng)U大,每個新的渠道或集成點都可能成為潛在的漏洞。風(fēng)險極高:62% 的客戶在遭遇數(shù)據(jù)泄露后失去信任,近一半的客戶甚至完全停止使用該銀行服務(wù)。為了防止這種情況發(fā)生,您需要在推出新服務(wù)或功能之前就充分考慮風(fēng)險。越早將身份驗證、訪問管理和行為監(jiān)控等控制措施嵌入到數(shù)字化工作流程中,這些系統(tǒng)上線后的風(fēng)險就越低。

渣打銀行就是一個這樣的例子。該銀行將人工智能模型集成到其姓名和交易篩選工作流程中,以實時檢測異常情況。他們不再依賴人工事后審查,而是在威脅發(fā)生時就識別威脅。這是一個戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變,需要將技術(shù)與風(fēng)險相結(jié)合,這意味著要選擇支持早期威脅檢測和自動化防護措施的供應(yīng)商并設(shè)計工作流程。

3. 將技術(shù)決策與風(fēng)險目標(biāo)相結(jié)合

科技正在開啟更智能、更快捷的風(fēng)險管控之門。銀行如今能夠更深入地洞察客戶行為,并結(jié)合可擴展的人工智能模型,利用這些洞察來預(yù)防威脅。

在Accedia,我們在與一家英國銀行的合作中親身見證了這一點。為了加強他們的網(wǎng)絡(luò)安全戰(zhàn)略和KYC 合規(guī)性,我們集成了一個基于人工智能的身份驗證模型,該模型使用計算機視覺技術(shù)實時驗證文件和面部數(shù)據(jù)。此外,我們還開發(fā)了一個人工智能驅(qū)動的欺詐檢測 系統(tǒng),利用預(yù)測分析技術(shù)識別交易行為中發(fā)生的異常情況,最終將誤報率降低了28%,威脅響應(yīng)速度提高了兩倍,合規(guī)團隊的手動工作量減少了35%。

引人注目的是,具體的改進如何揭示了整體風(fēng)險方法中的薄弱環(huán)節(jié)。銀行要想有效地采用人工智能驅(qū)動的風(fēng)險管理,首先要審查內(nèi)部流程。決策是否因工具過時而延誤?數(shù)據(jù)是否孤立?風(fēng)險信號的響應(yīng)是否太遲?

繪制高風(fēng)險決策的生命周期,并確定能夠解決瓶頸問題且與業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致的技術(shù)方案。例如,集中式數(shù)據(jù)湖可以消除數(shù)據(jù)碎片,并支持長期分析策略。實時監(jiān)控工具可以更快地檢測威脅,并縮短新服務(wù)的上市時間。專注于提高可見性、簡化工作流程并降低對人工工作的依賴,而不是采用缺乏明確戰(zhàn)略契合度的工具。

4.適應(yīng)客戶期望

技術(shù)進步雖然有助于企業(yè)加快發(fā)展,但也提高了預(yù)期,使客戶行為成為主要壓力來源。如今的客戶希望通過數(shù)字渠道獲得即時信貸決策、快速入職和個性化服務(wù)。這些預(yù)期遠非僅僅是一個背景問題,而是直接影響著銀行的參與、競爭和發(fā)展方式。埃森哲的數(shù)據(jù)顯示,擁有最忠誠和最滿意客戶的銀行機構(gòu)的收入增長速度幾乎是其競爭對手的1.7倍。

為了滿足新的標(biāo)準(zhǔn),銀行可能需要圍繞客戶體驗重新思考整個組織架構(gòu)。從風(fēng)險角度來看,這帶來了兩大挑戰(zhàn)。首先是速度??蛻羝谕磿r獲得信貸決策、審批和入職,幾乎沒有時間進行人工核查或冗長的審核。其次是復(fù)雜性。隨著服務(wù)變得更加個性化,其背后的流程涉及更多數(shù)據(jù),也相應(yīng)地面臨監(jiān)管機構(gòu)更嚴(yán)格的審查。

要同時管理這兩者,您需要了解客戶旅程中風(fēng)險的來源。然后實施可解釋的人工智能、可追溯的邏輯和選擇性人工監(jiān)督等措施。這使您能夠提供客戶期望的響應(yīng)速度,同時在需要的地方保持控制。

下一步該怎么做

銀行業(yè)風(fēng)險管理不再只是紙上談兵,而是要在正確的時間、在組織的各個層面做出明智的決策。這需要將風(fēng)險思維融入數(shù)字化工作流程,在自動化和數(shù)據(jù)能夠創(chuàng)造價值的地方加以利用,并構(gòu)建從頭到尾都安全的系統(tǒng)。目標(biāo)不僅僅是適應(yīng)變化,更要塑造變化,使其能夠支持增長、贏得客戶信任并建立長期韌性。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 豫說網(wǎng)數(shù)安
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