Ami együtt jár azzal is, hogy nap mint nap egyre több adatot generálunk, 2025-re a becslések szerint 463 exabájtnyi adatot hozunk létre – ez 497 142 464 512 gigabájtot jelent. Nem lehet elégszer hangsúlyozni manapság az adatvédelem fontosságát, hiszen az adat felhasználható másként is, ha a kiberbűnözők, rosszakarók tudják, hogyan jussanak hozzá és miként éljenek vissza vele.
A gépagy akcióban
A digitális fizetési módok piaca nagy növekedést mutatott az elmúlt évek során, hatalmasat ugrott a tranzakciók száma, így a cégeknek fejlett eszközöket kell bevetniük annak érdekében, hogy hatékonyan és biztonságosan menjenek végbe ezek a folyamatok. A bankok és pénzintézetek például a gyanús tranzakciók ellenőrzésénél veszik nagy hasznát a mesterséges intelligenciának. Míg korábban sokan még csak a chatrobotokkal és virtuális asszisztensekkel próbálgatták a technológia adta lehetőségeket, addig napjainkra egyre több területen használják a gépi tanulást.
A Mastercard például fejlett algoritmusokkal véd meg évente több mint 75 milliárd tranzakciót, ezzel megelőzve, hogy a fogyasztók online csalás áldozatává váljanak. A pénzügyi vállalat tavaly mintegy 20 milliárd dollárnyi csalást tudott megelőzni mesterséges intelligenciájával továbbfejlesztett rendszerein keresztül annak köszönhetően, hogy ezredmásodperceken belül fel tud lépni a lehetséges online biztonsági fenyegetésekkel szemben.
De világszerte látni már más példákat a felhasználásra: a gépi tanulás segít például a szerződések adatainak összegyűjtésében, elemzésében, vizualizálásában, melyekkel későbbi döntések alapozhatók meg. Arra is van példa, hogy különféle jogi dokumentumok felülvizsgálatát, elemzését biztosítja gépi tanulás, és persze széleskörben használnak algoritmusokat csalásfelderítésre, megelőzésre, kibertámadások elleni védekezéshez.
Nem kell félni a netes fizetéstől
A netes bankkártyás fizetésektől való félelmek több dolog miatt is alaptalanok, sőt az egygombos (mentett kártyás) fizetés még biztonságosabb is, mintha kézzel írnánk be az adatainkat. A netes fizetések során a tranzakció adatait minden alkalommal egy vásárlásonként dinamikusan változó, egyedi titkosítás védi.
A Mastercard a titkosított algoritmust például nem csak a kártyáknál, de a fizetést fogadó eszközöknél, a termináloknál is használja. Az ilyen típusú megduplázott védelem lényege, hogy a fizetés csak akkor lehet sikeres, ha a tranzakcióban résztvevő eszközök (például a bankkártya és a POS terminál) két algoritmusa felismeri egymást. Ennek köszönhetően akkor sem tud majd fizetni egy visszaélő, ha hozzáfért az ellopott bankkártya titkosításához, és megkísérelné módosítani. A POS terminál nem fogja felismerni a módosított algoritmust és elutasítja a tranzakciót.
Az sem utolsó szempont, hogy egy kártyás csalás esetén még vissza is kaphatjuk a pénzünket, de a készpénz esetében erre nincs lehetőség. A bankoknál adott a kártyabirtokos védelme. Ha valaki a nevében kártyás tranzakciót indítanak, visszaélés áldozata lett, azt jelezheti a bank felé, és a Mastercard Zero Liability elvének értelmében a kártyakibocsátója megtéríti kárát.
