L’intelligence artificielle (IA) révolutionne le secteur bancaire financier, offrant des services plus personnalisés, rapides et efficaces. Mais cette transformation numérique s’accompagne de nouveaux défis en matière de sécurité des données. Comment protéger les informations sensibles des clients face à la menace croissante des cyberattaques ?
Dans cet article, nous explorerons les enjeux de la sécurité des données dans le secteur financier à l’ère de l’IA, ainsi que les solutions innovantes développées par des entreprises québécoises pour renforcer la cybersécurité.
1. Les enjeux de sécurité des données dans le secteur bancaire et financier
Les banques et les institutions financières sont des cibles privilégiées pour les cybercriminels, car elles détiennent une mine d’informations précieuses : numéros de compte, identifiants personnels, données de transactions… Selon le Bureau de la Concurrence Canada, les cas de fraudes ont presque doublé en 10 ans, notamment grâce à l’IA.
L’IA, une arme à double tranchant
L’IA peut être utilisée à des fins malveillantes pour créer des deep fakes (faux contenus très réalistes), usurper des identités, générer des courriels de phishing convaincants ou encore automatiser des attaques sophistiquées.
Les consommateurs sont de plus en plus préoccupés par la protection de leurs données personnelles et la complexité de l’environnement numérique.
Le cadre réglementaire
Des lois comme la Loi 25 au Canada et le RGPD/GPDR en Europe, imposent des exigences strictes sur la collecte et le traitement des données, obligeant les institutions financières à renforcer leurs mesures de cybersécurité. Mais comment faire face à la menace croissante des cyberattaques ?
2. Les solutions innovantes permettant de renforcer la sécurité des données et la cybersécurité
Afin de renforcer la sécurité des données et la cybersécurité dans le secteur bancaire et financier, plusieurs solutions sont proposées, notamment par des entreprises membres de l’AQT, et sont déjà utilisées par certaines institutions et entreprises.
L’intégration de l’IA pour la détection et la réponse aux menaces
Les technologies d’IA sont utilisées pour détecter des comportements anormaux ou suspects en temps réel. Ces systèmes peuvent analyser de grandes quantités de données afin d’identifier des modèles qui indiquent des activités frauduleuses ou des tentatives d’intrusion. L’IA peut également être utilisée pour automatiser la réponse à des incidents de sécurité, réduisant ainsi le temps de réaction et minimisant les dommages potentiels. Des entreprises spécialisées comme Moov Ai, accompagnent les PME dans la mise en place de solutions intégrant l’IA au sein de leurs processus.
Le développement de solutions dans la regtech
La regtech, ou l’utilisation de la technologie pour améliorer la gestion des sujets réglementaires et de conformité, permet d’affiner les évaluations des risques et de détecter les risques cachés. Elle soutient les équipes de conformité grâce à sa capacité à traiter des ensembles de données vastes et diversifiés. Par exemple, la Plateforme de Gestion des Rapports Réglementaires et de suivi des KPI d’Airudi, offre une solution intégrée et complète pour faciliter la conformité réglementaire et l’analyse économique, déployée notamment pour l’Algerian Union Bank, optimisant les processus de reporting et réduisant les coûts.
La sécurité des données internes
La sécurité des données internes est devenue une priorité incontournable pour les entreprises. Les dirigeants, notamment les PDG, doivent jouer un rôle actif dans la protection des données au sein de leurs organisations. En sensibilisant et en formant leurs équipes sur les meilleures pratiques en matière de cybersécurité, les dirigeants peuvent promouvoir une culture de sécurité proactive.
Parmi les approches recommandées, la méthode SÉCURE, développée par Indominus Sécurité Gérée, se distingue comme un modèle particulièrement adapté aux PME du secteur Fintech. Cette méthode repose sur plusieurs actions clés, telles que l’évaluation de l’environnement de sécurité, l’éducation des parties prenantes, la construction des cyberdéfenses, l’unification de la sécurité à toutes les couches de l’entreprise, la révision régulière des contrôles en place et l’évolution des défenses, pour suivre les technologies, qui sont en mouvement.
L’importance des données dans le domaine de l’IA souligne la nécessité de maintenir une vigilance constante. Sans une gestion rigoureuse de la sécurité des données, les risques de fuites et de violations augmentent considérablement.
René-Sylvain Bédard, PDG de la société Indominus Sécurité Gérée, a abordé ces problématiques dans son ouvrage intitulé : « Conçu pour être SÉCURE : Guide pour leader souhaitant garder les cybercriminels en dehors de leurs affaires ». Ce livre fournit des conseils pratiques pour aider les dirigeants à renforcer la sécurité de leurs données interne.
Le cryptage et l’anonymisation des données
De nombreuses entreprises utilisent des techniques de cryptage avancées pour garantir la protection des données des clients à chaque étape du traitement, du stockage à la transmission. Cela inclut l’anonymisation et la pseudonymisation des données pour protéger les informations personnelles en remplaçant les données identifiables par des identifiants anonymes ou pseudonymes.
L’authentification multi-facteurs
Afin de renforcer la sécurité des comptes utilisateurs et prévenir les accès non autorisés, de nombreuses institutions financières ont adopté des méthodes d’authentification multi-facteurs. Cela inclut l’utilisation de codes temporaires, de données biométriques et d’autres facteurs supplémentaires en plus des mots de passe traditionnels.
Renforcer la gouvernance et les contrôles internes
Les entreprises et les institutions financières mettent également en place des mécanismes de gouvernance pour surveiller et auditer les algorithmes d’IA afin de vérifier l’absence de biais et garantir la transparence des décisions algorithmiques.
La mise en place de mesures de protection des données personnelles est également cruciale. Comme évoqué, il est nécessaire d’être conforme à la Loi 25. Des entreprises, comme VARS Corporation offrent des services pour accompagner à cette mise en conformité
La formation et la sensibilisation
La formation continue des employés sur les meilleures pratiques en matière de cybersécurité et de gestion des données est essentielle. Elle peut inclure des exercices de simulation de cyberattaques pour tester et renforcer les compétences des employés. Le Groupe Cyberswat propose notamment des ateliers de sensibilisation pour les employés et d’autres formations propres au domaine de la cybersécurité.
L’intégration de l’IA dans le secteur bancaire et les services financiers apporte des avantages considérables, mais elle s’accompagne également de défis de sécurité significatifs. Les institutions financières et les entreprises doivent adopter des mesures proactives pour protéger les données, surveiller les algorithmes et sensibiliser les employés afin de garantir un environnement financier sécurisé et fiable. Pour ce faire, les entreprises du secteur ont la chance de pouvoir faire appel à des entreprises d’ici qui pourront leur offrir des services et des produits répondant à leur réalité d’affaires. Bon nombre d’entre elles s’affichent déjà sur le catalogue Techno du Québec.
Mais une question subsiste : Comment évaluer la fiabilité de l’IA en tant qu’outil de protection contre la fraude ou la cybersécurité ? Les banques et fintech ont une obligation légale et règlementaire de se doter d’un dispositif efficient en matière de lutte contre la fraude et la cybercriminalité, il est, dès lors, impératif que ces dernières soient en mesure de justifier ou d’en démontrer l’efficacité lors que celui-ci repose sur l’IA.
Sources
1. Rapport sur l’intelligence artificielle et la finance de l’Autorité des Marchés Financiers (AMF)
2. Communiqué de presse du Bureau de la Concurrence Canada sur la montée de l’IA et la fraude à l’ère numérique
