Le rôle de l'IA dans la cyberdéfense et l'évaluation des risques des entreprises FS

Il n'est pas surprenant de voir la cybersécurité conserver sa position comme l'un des sujets les plus discutés actuellement dans le secteur des services financiers (FS).

Alors que certains peuvent supposer que les grandes entreprises de services financiers disposent de cyberdéfenses robustes – pensant qu'elles sont peut-être insensibles aux pirates informatiques – le nombre de violations de cybersécurité pour les entreprises britanniques de services financiers a en fait triplé au cours des trois dernières années, selon un rapport du cabinet d'avocats international RPC. . De plus, le nombre d'incidents de ransomware signalés à la Financial Conduct Authority (FCA) du Royaume-Uni a doublé en 2023.

Malheureusement, les menaces numériques sont en augmentation dans presque tous les secteurs et industries : selon le rapport State of Cyber ​​Security de l'ISACA pour 2023, 48 % des organisations ont connu une augmentation des cyberattaques au quatrième trimestre 2023 par rapport à l'année précédente.

Mais pour les entreprises du secteur financier opérant dans un espace où la confidentialité des données, la sécurité et l'expérience client sont des priorités, le risque de cyberattaques est une tendance particulièrement difficile et est même considérée comme le risque systémique numéro un pour le système financier, selon une étude récente. Enquête de la Banque d'Angleterre.

Les défis et les opportunités de l'IA

Bien entendu, le développement de l’IA générative et son intégration dans l’écosystème numérique sont à l’origine d’une bonne partie de ces statistiques, contribuant non seulement à la sophistication croissante des cybermenaces, mais facilitant également les attaques des cybercriminels.

D’un autre côté, cependant, l’IA a simultanément ouvert la porte à des opportunités plus positives, en particulier pour le secteur de la cyberassurance et ceux impliqués dans des rôles de cyberdéfense.

Malgré le fait que les menaces, les risques et les points d'entrée potentiels évoluent et changent constamment, les outils de défense basés sur l'IA peuvent tout faire, depuis la prévention des cybermenaces jusqu'à la limitation des pertes d'une entreprise FS et l'accélération du processus de récupération en cas de cyberattaque. incident.

À l’avenir, les algorithmes d’apprentissage automatique et d’IA joueront un rôle déterminant dans la détection et la réponse aux menaces en temps réel, permettant ainsi des mesures de sécurité plus rapides et plus efficaces.

L’IA recèle également un grand potentiel pour aider à détecter et prévenir les menaces à une vitesse comparable aux cyberattaques améliorées par l’IA, par exemple en permettant une souscription continue pour les risques de cybersécurité. Les outils basés sur l'IA peuvent être utilisés pour superposer plusieurs flux de données provenant de diverses sources (y compris des incidents historiques, des flux de renseignements sur les menaces et des sources de données externes) afin d'identifier efficacement les facteurs de risque, offrant ainsi une compréhension plus complète des menaces potentielles. Mais le véritable pouvoir de l’IA réside dans sa capacité à collecter et analyser un volume de données bien plus important que ce qui était possible auparavant, ce qui améliore encore la compréhension de la probabilité et de la gravité potentielle d’un risque.

Dans cette optique, l’IA remodèle la souscription d’assurance. Une approche de souscription augmentée et une plateforme technologique – alimentée par de grandes quantités de données (pool de risques) – permettent aux assureurs d'utiliser l'IA pour évaluer les risques avec plus de précision, garantissant ainsi des primes équitables et des options de couverture plus larges. Les techniques d’apprentissage automatique permettent également d’analyser de nombreuses sources de données pour comprendre ce qui est important et le signal que cela fournit sur le risque. Et les analyses peuvent être réexécutées fréquemment au cas où des changements dans l’environnement de risque modifieraient l’importance d’une source de données particulière. Cela est plus important pour la cyber-assurance en raison de la nature dynamique de l’environnement de risque et de notre compréhension évolutive du cyber-risque. Les algorithmes d’IA peuvent identifier des corrélations et des modèles entre ces divers ensembles de données, fournissant ainsi des informations sur les menaces émergentes et permettant des stratégies proactives de gestion des risques. En travaillant main dans la main avec les équipes techniques pour analyser les risques sous cet angle et suivre quotidiennement les tendances dans ce domaine, il s'agit d'une avancée qui améliore la prise de décision, améliore l'expérience client et permet une tarification plus précise.

Grâce à la capacité d'identifier les zones à haut risque et les vulnérabilités, les entreprises FS peuvent également prioriser les investissements en matière de cybersécurité et allouer efficacement les ressources pour atténuer les pertes potentielles. Et, en cas de cyberincident, les outils de réponse aux incidents basés sur l'IA peuvent alors faciliter la détection, le confinement et la correction rapides des menaces, minimisant ainsi les temps d'arrêt et les pertes financières. Les analyses basées sur l'IA peuvent également prendre en charge l'analyse post-incident et l'investigation, aidant ainsi les entreprises FS à tirer les leçons des failles de sécurité et à renforcer leurs défenses contre les attaques futures.

Concilier innovation et expertise humaine

Malgré un potentiel évident et des progrès récents, il est important de se rappeler que les techniques d’IA en sont encore à leurs balbutiements et nécessitent une manipulation prudente pour éviter les erreurs.

Un problème potentiel est que les modèles d’IA sont construits à l’aide d’un ensemble de données fini, ce qui peut conduire au développement de biais au fil du temps s’il n’est pas soigneusement surveillé. Lorsqu’elle sort des limites, l’IA a également tendance à halluciner. Cela peut être particulièrement problématique lorsque les résultats des modèles d’IA sont utilisés pour automatiser divers flux de travail d’assurance, ce qui peut entraîner des problèmes et des complications importants. Dans le secteur de la cyberassurance, par exemple, un modèle développé pour définir le cyber-risque pour les entreprises peut développer un biais vers une sous-estimation du risque des petites entreprises s'il est principalement formé sur des données historiques de grandes entreprises sans prendre en compte les données des petites et moyennes entreprises (PME). ).

Les modèles d'IA peuvent également signaler à tort une entreprise à faible risque comme étant élevée en raison d'un biais dans l'ensemble de données ou d'un défaut dans la logique du modèle ; cela pourrait entraîner des complications telles que le taux de perte de dérive au fil du temps.

Bien que l’IA puisse rationaliser les processus et fournir des informations précieuses, le jugement humain et la créativité sont toujours nécessaires pour examiner et guider les informations et l’exécution de l’IA, en gardant un œil attentif sur tout biais.

À l’avenir, il sera crucial de trouver le bon équilibre entre innovation et expertise humaine, mais les acteurs du secteur des services financiers disposés à adopter efficacement l’IA bénéficieront certainement d’une évaluation des risques améliorée.