Při diskuzi u kulatého stolu, kterou vedla Katia Moskvitch z IBM Research Europe, jsme se hodně dozvěděli o bankovních podvodech a jak jim čelit. Zúčastnili se Carlos Solé, Cisco Santander Spain, analytička Ouliana Smith z Omnia, Prakash Pattni, Managing Director IBM Financial Services a Haris pozidis, IBM Manager Data and AI Systems.
Tématem kulatého stolu a panelové diskuze byly „peníze a podvody“ a jak peníze před podvody ochránit.
Podvody ve finančních službách
Podvody a krádeže dat, a tedy i peněz, jsou pro banky, finanční služby a platební sítě závazkem, jak je zastavit.
Carlos Solé, Cisco Santander Spain, k tomu jen poznamenal, že podvody nejsou záležitostí technologií, ale lidí, a tak je k tomu také třeba přistupovat, zejména u phishingu.
Ohledně nových hráčů, kteří mohou vytvářet zranitelnosti, se vyjádřil Prakash Pattni, Managing Director IBM Financial Services, že banky a zejména fintechy si musejí být ohledně aplikací hodně na pozoru, aby byly bezpečné, zejména u operací v reálném čase, jaké zákazníci požadují.
Haris Prozidis IBM Manager Data and AI Systems, s tím souhlasí, navíc podle něj vzrostly snahy o podvody v době Covidu. S daty se musí zacházet opatrně a důležité je odhalovat podvody v reálném čase. Prakash Pattni k tomu dodal, že počet podvodů narůstá, že jsou stále důmyslnější. Počet a rychlost transakcí, jsou dnes prakticky v milisekundách, pomáhá odhalování podvodů ztěžovat, proto se podle něj dnes musíme spoléhat na technologie jakou je umělá inteligence (AI), protože ohrožující faktory stále rostou.
Ouliana Smith, Analyst, Omnia, se vyjádřila k dopadu hrozeb na finanční sektor jak z finančního hlediska, tak z hlediska důvěry zákazníků. Banky nesou velké břímě v podobě mnoha různých technologických systémů a z hlediska prevence a stále přísnějších nařízení těžké. Ztěžuje to udržet si reputaci a vede k dalším investicím do IT. Jen za uplynulé období 2022 došlo ke globálním ztrátám okolo 4 miliard dolarů. Proto jsou oslovovány retailové banky a 60 % z nich plánuje zvýšit výdaje na odhalování podvodů a téměř čtvrtina z nich hodlá tento rozpočet zvýšit o více než 6 %. Banky prostě chtějí být o krok před útočníky, což důvěru zákazníků posiluje.
Podle Prakashe Pattniho je boj s odhalováním podvodů těžký i proto, že když někdo cestuje po světě a udělá se svojí platební kartou více transakcí za den, staré systémy (legacy) nejsou schopny je rychle zpracovávat v reálném čase. Druhým faktorem je, že dnes je do celého řetězce zapojeno daleko více platebních systémů než dříve – kreditní karty, mobilní platby apod., prostě mnoho kanálů, která také znamenají vysokou úroveň možností pro spáchání podvodu. Carles Solé k tomu dodal, že být o krok před útočníky je těžké i proto, že dnes mají mnohem více informací. Ukradnou telefonní číslo, pošlou vám SMS, zavolají a předstírají, že jsou z banky. Proto jsou nezbytné AI a automatizované systémy pro detekci neobvyklých událostí, protože automatizace podvodů už také nejsou sci-fi.
Mileniálové nejčastějšími oběťmi
Vyplývá to ze zprávy IBM. Ouliana Smith se vyjádřila, že mileniálové věří technologiím více a že je proto používají v daleko větším měřítku, od plateb v maloobchodu až po sociální sítě a další kanály, včetně poskytovatelů finančních služeb, což otevírá útočníkům další dveře. Mileniálové jsou tím mnohem zranitelnější.
Trh s podvody
Globální trh s podvody činí nějakých 30 miliard dolarů a do roku 2030 může růst o 20 % ročně na nějakých 130 miliard dolarů. Při ochraně před nimi může pomoci i biometrie – rozpoznání obličeje, hlasu, oční duhovky… Přihlašování do systému je díky biometrii mnohem jednodušší a bezpečnější. Pomáhá také vícefaktorová autentizace, přičemž biometrie zužuje hluchá místa. Když ztratíte telefon, asi s ním neztratíte také vlastní oko i s duhovkou. Analýza kadence vašich úderů do klávesnice je oproti tomu dnes už hračkou. Jde o neustálý boj. Prakash Pattni uvedl příklad, že když se spáruje geolokace telefonu uživatele s místem kde platil kartou a zkombinuje se to s biometrií, jsme zase o krok vepředu. Nové platební služby a platby v reálném čase, které v roce 2022 vyvstávají do popředí, jsou podporovány blockchainem a dalšími technologiemi, jako například Open Banking API, a umožňují u odhalování podvodů další pokrok. Jde o křížovou detekci, včetně nasazení už zmíněných technologií, které má k dispozici na 50 % bank. SaaS a cloud zase podle Ouliany Smith umožňují odhalování podvodů outsourcovat u partnerů.
IBM z16 Telum jako vítěz?
Mainframe (dřívější označení pro sálový počítač) IBM z16 s procesorem Telum. Dostal přezdívku „quantum safe“, což znamená, že by jej neměly ohrozit ani budoucí kvantové počítače založené na qubitech (qubit je kvantovou analogií dnešního bitu). IBM z16 Telum nabízí nejen lepší šifrování (byla vyvinuta quantum-safe cryptography – šifrování) , ale i lepší detekci podvodů. Haris Prozidis z IBM potvrdil, že jejich mainframe z16 umožňuje zpracovávat AI v reálném čase. Jeho srdcem je procesor Telum optimalizovaný pro AI. Je například schopen snadno provádět maticové výpočty mnohem rychleji než předchozí generace. Podobá se GPU, které jsou dnes obsaženy v mnoha počítačích v datových centrech. Čím se odlišuje? Telum obsahuje nový akcelerátor, v podstatě GPU, ale přímo na čipu, takže je velmi blízko paměti a datům, takže CPU i GPU přímo pracují s tou samou pamětí. Telum i GPU proto pracují velmi rychle a zpracovávají data paralelně. Jeho procesor i akcelerátor mohou prohledávat tu samou paměť. U tradiční architektury bylo normální vzít data z paměti, po sběrnici je dodat do jednotlivých procesorových jader. Někde vedle toho seděla GPU a brala si data také přes sběrnici. Jenže každá sběrnice má ale omezenou propustnost. GPU provádí obvykle miliardy až biliony operací za vteřinu a úzkým hrdlem je přenos dat, brát data z paměti a vracet je po zpracování zpět, aby si je mohla převzít CPU, dále přepočítat a poskytnout nám. Pro zpracování dat v reálném čase, například AI, jde o obrovské zpoždění. U procesoru Telum je ale tomu jinak; je paměť velmi blízko procesoru, prakticky na něm a GPU a CPU vidí tu samou paměť. Vše je na jednom čipu. Tím se odstraňuje ono úzké hrdlo, vedoucí k dopravnímu zpoždění, čímž můžeme AI podstatně zrychlit. Takto lze škálovat až do rychlosti 300 miliard transakcí za vteřinu, což dává celkové zpoždění kratší než milisekundu. Některé výsledky výpočtů jsou dokonce k dispozici i za dobu kratší než 1 ms, což pomáhá důležitým výpočtům AI v serióznosti.
Mainframy IBM Z s tradičními procesory Z má okolo 59 % bank a zpracovávají se na nich tradiční bankovní, karetní a další transakce. Kdy se k tomu přidá bezpečnost a šifrování, jaké přináší IBM z16 Telum, má taková instituce podle Harise Prozidise z IBM šanci na kompletní řešení.
