Con las necesidades cambiantes de los clientes y la aparición de una industria de servicios financieros cada vez más digitales, la banca abierta se ha convertido en un fenómeno que cambia el juego que reconstituye el curso de los negocios, así como redefine el servicio a los clientes. Mediante las API bancarias y bajo inspiraciones de medidas regulatorias a nivel mundial, este modelo permite un intercambio seguro de datos del banco tradicional con proveedores de terceros para facilitar las soluciones financieras inteligentes definidas por el usuario. Permite a los bancos proporcionar servicios de gestión financiera altamente personalizadas, crédito de proceso y decisiones de préstamos automáticamente e inculcar servicios financieros en plataformas digitales de uso diario. Estas innovaciones están causando que los bancos cambien sus modelos operativos y comerciales como instituciones independientes para convertirse en una plataforma de colaboración en un ecosistema financiero dinámico e interconectado, un ecosistema más ágil y receptivo y diverso. La promesa de la banca abierta, la banca abierta permite a los proveedores de terceros (TPP) acceder a la información financiera de los clientes sobre las API de la banca estándar. Este cambio de paradigma está desbloqueando nuevas transmisiones de valor a través de: herramientas de gestión financiera personalizadas de los préstamos automatizados y plataformas de puntuación de crédito Las finanzas integradas en aplicaciones no bancarias, paneles agregados para los bancos de visibilidad transversal que se adaptan a la banca API ya no son solo instituciones; Son plataformas dentro de un ecosistema financiero dinámico, que ofrecen servicios modulares y habilitan la innovación a escala. El panorama de riesgos: API como API de espada de doble filo ofrece interoperabilidad y desarrollo rápido y fluido en servicios financieros digitales, pero también aumentan la exposición cibernética. En ausencia de seguridad, una API puede exponer puntos finales de manera pobre y, como resultado, conducir el camino hacia la pérdida de datos confidencial, identificar el robo y las multas regulatorias. La ciberseguridad de Fintech ya no es un problema de back-office, sino una sala importante en la sala de juntas. A medida que se transmite más y más información de identificación personal (PII) con la banca FinTech de los clientes a través del mecanismo de API abierto, los bancos deben comenzar a administrar de manera proactiva algunos de los riesgos fundamentales asociados con las API, como el acceso no autorizado, la fuga de credenciales, la falta de gobernanza de API, no se autentican y la detección de frudilios en tiempo real. Estos riesgos deben abordarse para preservar la confianza para la futura innovación en el ecosistema de banca abierta. Las integraciones de API están abiertas, lo que requiere que pasemos de los marcos de procesamiento de seguridad con modelos de seguridad empresarial basados en perímetro a una postura de seguridad de API Fideics, API First. Estrategias para asegurar el cliente PII en banca abierta La obtención de información de identificación personal (PII) en un paisaje abierto e interconectado requiere una postura de seguridad de varias capas. Estas son las estrategias clave que deben adoptar los bancos: 1. Adoptar marcos de gobierno de API sólidos Un modelo efectivo de gobernanza de API establece políticas para la gestión del ciclo de vida de API, que incluye diseño, documentación, versiones y depreciación. Haz cumplir: registro de API centralizado y control de acceso estricto a través de las puertas de enlace de la API Monitoreo continuo para anomalías de uso Esto no solo garantiza el cumplimiento de regulaciones como GDPR y las pautas de RBI, sino que también evita que las API de la sombra expongan datos sensibles. 2. Implementar el cifrado de datos robusto en el cifrado de API es la base de la prevención de violación de datos. Los bancos deben cifrar la PII en tránsito y en reposo, utilizando estándares de la industria como TLS 1.3 y AES-256. Además, la adopción de técnicas de tokenización y enmascaramiento de datos asegura que incluso si los datos se interceptan, sigue siendo ininteligible e inutilizable. 3. Utilice los protocolos de autenticación y autorización seguros API Banking actual requiere mecanismos de verificación de identidad sólidas. Las API de OAuth 2.0 utilizan acceso delegado exitoso y seguro con tokens de acceso, las API OpenID Connect tienen la verificación del usuario y la autenticación de factores multifactor (MFA) agrega otro nivel de garantía a la verificación de la identidad. Colectivamente, podemos dar cuenta de quién está accediendo a datos confidenciales del cliente PII y, si tienen suficiente permiso, se otorga permiso sobre el consentimiento del usuario para que confíe en una manera controlada y auditable. 4. Incorporar los bancos de detección de amenazas y fraude en tiempo real deben poner dinero en el uso de IA y aprendizaje automático para sistemas de detección de fraude en tiempo real. Estos sistemas monitorean activamente las tendencias de transacciones y marcan transacciones cuestionables. Además, ejecutarán respuestas de amenazas automatizadas. Por ejemplo, si un banco recibe una llamada API de una geolocalización diferente o un volumen de solicitudes de datos que requieren acceso a la API que parece fuera de lo común, podría iniciar un bloqueo automático que minimizaría el daño. 5. Realizar pruebas de seguridad API continuas Las pruebas de seguridad API se implementan continuamente como parte del ciclo DevSecops e incluye el uso de pruebas de penetración, pruebas de fuzz y análisis de código. En términos de métodos, este enfoque proactivo puede ayudar a los bancos y otras organizaciones a identificar vulnerabilidades en sus entornos y remediarlos antes de que puedan ser explotados. La construcción de una escalabilidad y seguridad de infraestructura API segura y escalable puede y debe ir de la mano. Los bancos deben repensar el diseño de la infraestructura con seguridad horneada en cada capa: las puertas de enlace de la API actúan como la primera línea de defensa, lo que permite la limitación de tasas, la autenticación y la inspección de carga útil. La arquitectura de microservicios permite el aislamiento de servicios y limita el radio de explosión en caso de violaciones. El registro y la auditoría de cada llamada de API aseguran la trazabilidad y la responsabilidad. La cultura segura de DevOps (DevSecops) permite el modelado de amenazas tempranas y las prácticas de seguridad ágiles. Tal configuración no solo acelera la integración de API en los bancos, sino que también garantiza la resiliencia contra las amenazas en evolución. Cumplimiento regulatorio: un catalizador para la innovación responsable de los marcos regulatorios globales está configurando cada vez más el futuro de la banca abierta. Iniciativas como: PSD2 en Europa Reino Unido Estándares de banca abierta Open Banking El Marco del agregador de cuentas de RBI en India exige el acceso seguro basado en API a los datos bancarios, al tiempo que requiere que los bancos garanticen el consentimiento del cliente, la privacidad y la seguridad. El cumplimiento no es solo una casilla de verificación, es un catalizador para la innovación impulsada por la confianza. Los bancos que se alinean con estos estándares indican su compromiso de proteger a los clientes y ganar una ventaja competitiva en la economía de la confianza. Colaboración: la piedra angular de la seguridad de la banca abierta, la banca abierta segura requiere construir conexiones fuertes y cooperación entre el ecosistema financiero más amplio. Los bancos deberán trabajar en estrecha colaboración con FinTech y todos los socios de servicios digitales para desarrollar protocolos de seguridad adecuados y trabajarán con los reguladores para cumplir con los requisitos reglamentarios. La asociación con proveedores de seguridad también dará a los bancos acceso a herramientas de vanguardia y experiencia para anticipar y comprender las amenazas emergentes. La participación en redes de inteligencia de amenazas compartidas y foros de la industria permitirá a las instituciones financieras colectivamente mejorar la postura de ciberseguridad en FinTech, ¡asegurando que se puedan construir nuevas innovaciones a partir de una capa de «confianza»! El camino por delante: la confianza como diferenciador Future Finance es abierta, inteligente y conectada. La exposición solo puede ser costosa sin seguridad. En el caso de los bancos, la fórmula es elemental: innovación abierta + infraestructura segura = confianza sostenible El ADN de una estrategia de API es una forma en que los bancos tienen que integrar la estrategia de protección de PII con el objetivo de sobrevivir en este entorno en desarrollo. Ya sea que se trate de cifrado de datos en API, detección de fraude en tiempo real o cualquier otra capa, su participación debe mostrar una demostración de tolerancia cero a la privacidad del cliente. Las amenazas cambiarán a medida que cambiarán los ecosistemas API. Sin embargo, cuando la gobernanza es proactiva, la arquitectura se está diseñada con seguridad, la innovación es ética, luego la banca abierta potencialmente ofrece la promesa no solo como un disruptor, sino una que aporta confianza, transparencia y empoderamiento financiero. Conclusión Open Banking es una oportunidad generacional de redefinir cómo se realizarán los servicios financieros. A través de la adopción de un enfoque de seguridad primero para la banca API, los bancos podrán impulsar las innovaciones sin tener que perder la confianza de su posesión más preciada, sus clientes. La innovación de la audacia y la protección feroz será más que nunca importante para garantizar el éxito.
Etiqueta: detección de fraude
Comparte en tu plataforma favorita El aprendizaje automático (ML), es un subcampo de la inteligencia artificial. Enfocándose en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos. Estos módulos permiten a las computadoras aprender de los datos, sin estar programados explícitamente. Es una herramienta poderosa para dar sentido a grandes cantidades de datos y ya ha cambiado el mundo de muchas maneras, desde vehículos autónomos y reconocimiento de voz hasta detección de fraude y recomendaciones personalizadas. En esencia, el aprendizaje automático consiste en encontrar patrones en los datos. El objetivo es identificar relaciones entre diferentes características de los datos y utilizar estas relaciones para hacer predicciones o decisiones. Para ello, los algoritmos de aprendizaje automático utilizan modelos matemáticos y métodos estadísticos para analizar los datos e identificar los patrones subyacentes. Hay tres tipos principales de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. Aprendizaje supervisado El aprendizaje supervisado es el tipo más común de aprendizaje automático e implica el uso de datos etiquetados para entrenar el algoritmo. En el aprendizaje supervisado, el algoritmo recibe un conjunto de entradas (características) y salidas (etiquetas) e intenta aprender la relación entre ellas. Una vez que el algoritmo ha aprendido esta relación, puede utilizarla para hacer predicciones sobre datos nuevos e invisibles. Por ejemplo, un algoritmo de aprendizaje supervisado podría entrenarse en un conjunto de datos de imágenes de dígitos escritos a mano, junto con sus etiquetas correspondientes (el dígito que está escrito en la imagen). Una vez entrenado, el algoritmo se puede utilizar para reconocer nuevos dígitos escritos a mano. Aprendizaje no supervisado El aprendizaje no supervisado, por otro lado, implica el uso de datos sin etiquetar para encontrar patrones en los datos. En el aprendizaje no supervisado, el algoritmo intenta identificar la estructura de los datos sin ninguna guía o supervisión. Por ejemplo, se podría utilizar un algoritmo de aprendizaje no supervisado para agrupar imágenes similares, incluso si el algoritmo no sabe qué representan las imágenes. El aprendizaje por refuerzo es un tipo de ML que implica entrenar algoritmos para tomar decisiones en un entorno. En el aprendizaje por refuerzo, el algoritmo recibe recompensas o penalizaciones por sus acciones e intenta maximizar sus recompensas a lo largo del tiempo. El aprendizaje por refuerzo se utiliza a menudo en robótica y sistemas de control, donde el algoritmo debe controlar un sistema físico para lograr un objetivo determinado. Independientemente del tipo de aprendizaje automático, el proceso de entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje automático se puede dividir en varios pasos: Recopilación y preprocesamiento de datos: el primer paso en el entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje automático es recopilar y preparar los datos. Por lo general, esto implica recopilar datos de varias fuentes, limpiarlos y preprocesarlos, y dividirlos en conjuntos de entrenamiento y prueba. Ingeniería de características: una vez que los datos han sido preprocesados, el siguiente paso es seleccionar y transformar las características (entradas) que utilizará el algoritmo. Este paso a menudo se denomina ingeniería de características e implica seleccionar las características más importantes y transformarlas de manera que mejoren el rendimiento del algoritmo. Selección del modelo: una vez seleccionadas y transformadas las características, el siguiente paso es elegir el tipo correcto de algoritmo de aprendizaje automático a utilizar. Hay muchos algoritmos diferentes para elegir, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. Algunos de los algoritmos más utilizados incluyen la regresión lineal, los árboles de decisión y las redes neuronales. Entrenamiento: una vez seleccionado el modelo, el siguiente paso es entrenar el algoritmo con los datos. Durante el entrenamiento, el algoritmo actualiza sus parámetros para minimizar el error entre sus predicciones y los resultados reales. El objetivo es encontrar los parámetros que resulten en el mejor rendimiento de los datos de entrenamiento. Evaluación: una vez entrenado el algoritmo, el siguiente paso es evaluar su rendimiento. Por lo general, esto implica hacer predicciones en un conjunto de pruebas separado y comparar las predicciones con los resultados reales. La precisión de las predicciones se utiliza para medir el rendimiento del algoritmo. Ajuste de hiperparámetros: después de la evaluación inicial, el siguiente paso es ajustar el rendimiento del algoritmo ajustando sus hiperparámetros. Los hiperparámetros son los parámetros que no se aprenden de los datos, sino que los establece el usuario. Ejemplos de hiperparámetros incluyen la tasa de aprendizaje en el descenso de gradiente, la cantidad de nodos ocultos en una red neuronal o la profundidad de un árbol de decisión. El objetivo del ajuste de hiperparámetros es encontrar los valores óptimos de los hiperparámetros que resulten en el mejor rendimiento de los datos de prueba. Implementación: una vez que el algoritmo ha sido entrenado y evaluado, está listo para implementarse en un escenario del mundo real. En muchos casos, esto implica integrar el algoritmo en un sistema más grande, como un sitio web, una aplicación móvil o un proceso de fabricación. El aprendizaje automático es la fuerza impulsora de muchas aplicaciones, el famoso ChatGPT se basa en el aprendizaje automático. En conclusión, el aprendizaje automático es una herramienta poderosa que se puede utilizar para encontrar patrones en los datos y hacer predicciones o decisiones basadas en esos patrones. El proceso de entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje automático implica recopilar y preprocesar datos, seleccionar y transformar características, elegir un modelo, entrenar el modelo, evaluar su desempeño y ajustar su desempeño ajustando sus hiperparámetros. Con los datos, las funciones y los algoritmos adecuados, el aprendizaje automático tiene el potencial de revolucionar muchas industrias y cambiar la forma en que vivimos nuestras vidas. Relacionado Comparte en tu plataforma favorita