Privátní bankéř pro každého: Nová úroveň zabezpečení

10. 1. 2018

Sdílet

 Autor: © Unclesam - Fotolia.com
Pro banky a finanční ústavy má analýza dat mnohem větší význam a dosah než pouze při personalizaci služeb klientům. Analytické funkce a algoritmy lze nasadit i pro zvýšení zabezpečení transakcí.

„Datová analytika se zabývá například také vzorci chování uživatelů internetového bankovnictví. Každá odchylka od běžného postupu obsluhy bankovního účtu může indikovat pokus o podvod,“ vysvětluje Bohumír Zoubek.

 

Bezpečnostní funkce postavená na datové analytice vychází z faktu, že si každý uživatel během práce s internetovým bankovnictvím vypracuje určité návyky, které lze reprezentovat daty. Jde například o chování bezprostředně po přihlášení (kontrola stavu účtu, historie transakcí) nebo obvyklý postup při zadávání příkazů k úhradě. Vzorec chování vychází z analýzy velkého množství dat, popisujících například pohyb v nabídkách internetového bankovnictví, rychlost práce nebo používání ovládacích prvků uživatelského rozhraní. Zaznamenání odchylky od vzorce chování může s velkou pravděpodobností znamenat, že účet neobsluhuje jeho oprávněný majitel. Sledování vzorců chování je tak po uživatelském jménu, heslu a ověřovací SMS zprávě další úrovní zabezpečení bankovního účtu.


K vyhodnocování vzorců chování uživatelů internetového bankovnictví musí docházet v reálném čase, což je extrémně náročné na výpočetní kapacitu (uvažujme řádově tisíce současně připojených klientů). Pokud se tedy banky rozhodnou použít tento velmi spolehlivý bezpečnostní mechanismus, nasazují jej nejčastěji jen u vybraných klientských účtů, především těch, kde existují i další indicie, že by mohlo dojít k jejich napadení. Dále lze zabezpečit například jen účty s vysokými denními obraty či další účty, u kterých v případě napadení hrozí vysoké ztráty.

 

Bohaté možnosti sdílení dat

bitcoin školení listopad 24

 

Doposud jsme hovořili o využití datové analýzy pro personalizované poskytování služeb a zvýšení zabezpečení v rámci jediné finanční instituce. Obrovský prostor pro další zvýšení kvality a personalizace služeb skrývá možnost sdílení klientských dat například mezi bankami či pojišťovnami a mobilními operátory. S možností lokalizace aktuální polohy klientů pomocí jejich mobilních telefonů lze například výrazně omezit podvody s odcizenými platebními kartami. Podobně by přinejmenším jako podezřelé mohlo být vyhodnoceno hlášení pojistné události daleko od místa, kde se měla nehoda odehrát. Data o svých zákaznících spravují všichni poskytovatelé služeb, ale zdaleka nejvíce jich mají ve svých databázích mobilní operátoři. Je ale velmi problematické data mezi organizacemi sdílet. Znesnadňuje to přísná legislativa na ochranu osobních údajů a nutný by byl i souhlas samotných klientů.
Právě sdílení dat mezi poskytovateli služeb by otevřelo další velký prostor pro personalizaci služeb a jejich individuální tarifikaci, např. podle aktuální polohy klienta.