Sparkassen启动了对犯罪分子的追捕,他们使用了自己的人工智能模型 - 彭博社
Stephan Kahl
德国的储蓄银行首次大规模使用人工智能(AI)来打击支付欺诈。他们开发并训练了一个模型,旨在帮助更快地揪出罪犯。首批约50家储蓄银行已经接入,其余的将在年底前完成。
在建立AI模型时,IBM提供了支持,储蓄银行的IT服务提供商Finanz Informatik(FI)的负责人安德烈亚斯·谢林在接受彭博采访时解释说。随后,该模型“使用储蓄银行的数据在我们自己的数据中心进行了数月的训练”。
在打击欺诈方面,与以往一样,首先会自动筛选出支付中的可疑情况。基础是已确定的标准,比如与个人或国家的关联。然后,新的AI模型介入,审查出现的可疑情况,并根据可能性对其进行排序。这里使用了一个积分系统。
“具有最高可能性的案例可以让储蓄银行的员工首先处理,以避免可能的损失。这使得打击欺诈更加高效,”谢林说。
数据主权
据他说,储蓄银行有意选择了不使用美国科技公司的AI模型,因为这些模型会导致数据不再留在储蓄银行的数据中心,而是转移到云端。“我们重视保持对数据的主权,”谢林说。他还表示,对于可能的AI供应商依赖性也进行了深入评估。
在未来,人工智能将在更多领域得到应用,比如在提供在线服务时提供更多语言选择。但并不是所有情况下人工智能都是一件好事。在其他情况下,它也可能造成或加剧损害。
谢林举例说社会工程学。这指的是黑客利用虚假电子邮件、电话或WhatsApp消息来获取目标人员的敏感账户信息的技术。
“随着人工智能的发展,社会工程学攻击可能会增加。通过人工智能,黑客可以在电子邮件中建立特定的个人联系,从而提高攻击者的成功几率”,谢林说道。在这一点上,银行没有其他选择,只能提高客户的意识。
社会工程学并不是唯一一种观察到日益重要性的网络攻击方式。
“分布式拒绝服务攻击的强度正在增加。这也是因为攻击者越来越容易获取计算能力”,谢林说道。在DDoS攻击中,许多计算机向一个目标(比如一个Web服务器)发送伪造的请求,直到它因负载过重而崩溃。
谢林表示,过去几年,金融信息技术已经大幅升级,以防止这类攻击对银行造成影响。“我们几乎没有察觉到大多数DDoS攻击,因为后台系统会自动抵御这些攻击”,他说。
即使面临诸如防止欺诈和抵御网络攻击等挑战,金融信息技术的人员规模最近也有了大幅增长。这种情况不会很快改变。
“在未来五年内,我们计划招聘多达2,000名新员工。其中大约三分之一将是员工扩编,” Schelling说道。其余的主要来自于取代即将退休的员工。目前的大约4,650名员工到2028年底将增加到约5,300名。
金融信息技术的总部位于法兰克福。从这里,它不仅关注着大约350家储蓄银行,还包括六家地方银行和DekaBank等。与子公司一起,去年实现了约23亿欧元的营业额。
在采访中,Schelling还谈到了一系列其他主题。以下是一些选择:
- 加密货币交易:“我们与S-Payment共同致力于加密货币交易技术。但看起来在未来十二个月内我们不会为个人客户推出这方面的服务。”
- 手机应用:“在Sparkasse应用方面,我们可能在今年内将活跃客户数达到1600万。大约55%的应用用户是通过iPhone使用我们的服务,尽管在德国,苹果的市场份额小于安卓。”
- 增长:“在未来几年,我们将扩展在线银行和Sparkasse应用中围绕房地产的服务。此外,我们将致力于进一步数字化企业和商业客户的服务。我们还将大力投资私人银行解决方案。”
- DKB故障:“DKB客户在10月底无法登录其在线银行或应用的情况并非源于网络攻击。更多的原因是网络组件的技术故障。我们现在正在分析是否以及如何自动识别这类故障,从而避免故障。”