数据主权和AI：为金融机构建立安全且合规的未来：埃里卡·安德森（Erica Andersen）

在金融界，数据是命脉。它为决策做出促进，推动创新并支撑客户在金融机构中所信任的信任。但是，随着法规的复杂性日益加剧，网络攻击的威胁以及人工智能的迅速崛起（AI）的迅速崛起，维护这项关键资产的范围比以往任何时候都更具挑战性。本文探讨了在金融部门内部采用AI的背景下，数据主权的重要性，强调需要采取安全，合规且具有成本效益的方法来利用AI的权力。

数据安全，隐私和合规性的必要性

对于金融机构，数据安全，隐私和合规性不仅是最佳实践；他们是不可谈判的授权。违反这些原则可能会导致毁灭性后果，包括：

• 财务损失： 罚款，法律和解以及补救成本可能会削弱。
• 声誉损害： 损失客户信任可能很困难，即使不是不可能的，也很难恢复。
• 监管审查： 不合规会导致长期调查并增加监督。
• 操作中断： 数据泄露会削弱操作并破坏关键服务。

金融行业受到严格的监管，诸如《通用数据保护法规》（GDPR），《加利福尼亚州消费者隐私法》（CCPA）和《 GLAMM-LEACH-BLILEY法案》（GLBA）（GLBA）诸如对数据处理的严格要求。这些法规要求金融机构保护敏感的客户信息，确保数据隐私，并通过强大的安全措施和严格的文件来证明合规性。

外部平台的风险：失控

不可否认的是外部AI平台和云服务的魅力。他们提供了快速部署，高级能力和降低基础设施成本的承诺。但是，依靠这些外部解决方案可以使金融机构面临重大风险：

• 数据主权问题： 当数据在机构的直接控制之外存储和处理时，它可能受其他司法管辖区的法律和法规的约束。这可以带来合规性挑战，并可能违反数据主权原则，这些原则要求数据遵守该国的法律，这些法律是存储和处理的法律。
• 安全漏洞： 外部平台可能是网络攻击的有吸引力的目标。依靠第三方供应商引入了其他安全风险，因为机构取决于供应商的安全姿势。
• 供应商锁定： 交换提供商可能是昂贵且复杂的，有可能陷入不利合同中的机构。
• 缺乏透明度： 了解外部平台如何处理数据，包括其算法和数据治理实践，这可能很困难。

拥抱数据主权：建立安全的生态系统

解决方案在于拥抱数据主权，这意味着优先考虑安全的私人生态系统中敏感财务数据的保护和控制。这种方法使金融机构能够：

• 保持控制： 保留对数据访问，使用和存储的完全控制。
• 减轻风险： 减少接触网络攻击和违反合规性。
• 增强合规性： 遵守监管要求并证明可靠的数据治理。
• 寄养信任： 通过证明对数据安全和隐私的承诺来建立客户信心。

用数据主权利用AI：前进的路径

在维持数据主权的同时，释放AI的好处的关键是采用以数据保护，合规性和控制为核心的AI解决方案。这包括：

• 本地部署： 在机构自己的基础架构中部署AI解决方案，无需与外部供应商共享敏感数据。
• 数据加密： 实施强大的加密机制，以保护静止和过境中的数据。
• 访问控制： 建立严格的访问控件以限制数据访问到授权人员。
• 审核步道： 维护详细的审核跟踪以跟踪数据访问和使用情况。

在这种不断发展的景观中，新的范式正在出现，该范式优先考虑隐私，透明度和控制。这是一个从炒作和真正忠诚和不同的解决方案的运动。

AI解决方案金融机构需要

金融机构正在寻求一种变革性的AI解决方案，该解决方案超越了通用产品，并提供了真正的AI解决方案 忠诚和差异优势。他们需要专门针对其行业进行架构的解决方案，然后将 安全性，合规性和可证明的成本节省。这个理想的解决方案将：

• 优先考虑数据主权： 确保完整的数据隐私和控制，消除数据促进风险并简化合规性。
• 提供所有权和控制： 提供金融机构拥有的解决方案，从而摆脱经常性许可费和供应商锁定。
• 根据特定需求量身定制： 对机构的特定数据和工作流进行独特的个性化和培训。
• 确保可靠性和稳定性： 提供预先训练和安全的性能，消除不可预测的行为问题和不必要的升级。
• 拥抱可持续性： 通过低能占地面积展示对环境责任的承诺，从而最大程度地降低了碳的影响。
• 提供快速价值： 提供引人注目的投资回报，与财务部门产生共鸣。

本质上，金融机构要求AI解决方案 私人，拥有，个性化，预先培训和安全，绿色和负担得起的。这不只是采用AI；这是关于建立以信任，控制和有形财务利益为基础的未来范围的策略。

通过这种创新的方法，金融机构可以：

• 快速有效地分析复杂的财务数据。
• 以所需的格式生成有见地的报告。
• 通过自动化手动流程来节省时间和金钱。
• 确保在报告和文档中更好地一致性。

不仅如此，理想的解决方案必须完全符合主要监管要求，例如GDPR，CCPA，GLBA等。它必须认识到，保护敏感的客户信息对于组织的成功至关重要。

安全和兼容的AI生态系统的好处

通过拥抱数据主权并采用合规性AI解决方案，金融机构可以实现许多好处：

• 提高效率： 自动化手动流程，简化工作流程和免费员工，以专注于高价值任务。
• 增强的决策： 利用人工智能分析复杂的财务数据并产生洞察力，以提供更好的决策。
• 降低成本： 优化操作，最小化错误并降低合规成本。
• 敏捷性提高： 快速响应不断变化的市场状况和监管要求。
• 加强声誉： 建立客户信任并展示对数据安全和隐私的承诺。

结论：建立在信任和控制的未来

金融的未来与人工智能密不可分。但是，AI采用的途径必须用数据主权，安全性和合规性铺平。通过优先考虑对数据的保护和控制，金融机构可以在维护其客户的信任，遵守法规并建立安全可持续的未来的同时，释放AI的变革力量。现在是行动的时间。