Две из трех компаний российского финтех-рынка используют внутренние разработки для защиты ИИ, при этом только 25% уже применяют специализированные внешние ИБ-решения. Такие данные приводятся в совместном исследовании Ассоциации ФинТех, ГК «Солар», Б1 и HiveTrace.

В исследовании приняли участие респонденты более 60 компаний из 10 отраслей. Две трети организаций относятся к категориям среднего и крупного бизнеса численностью от 2 тыс. человек, которые представляют финансовый и страховой сектор, промышленность, ритейл, IT-индустрию, транспорт и логистику.

Доля компаний финтех-отрасли, которые считают ИИ стратегическим приоритетом или критически важной технологией для ключевых процессов на 9 п.п. выше, чем в среднем у опрошенных в рамках исследования компаний. Чаще среднего используются защищенные схемы развертывания ИИ: у 44% респондентов — в частном контуре, и такая же доля использует гибрид частного и публичного контура. При этом 50% опрошенных представителей финтех-компаний полностью или скорее удовлетворены защитой ИИ (по сравнению с 41% в среднем). Четверть компаний отрасли планируют значительно увеличить инвестиции в киберзащиту ИИ в ближайшие 1–2 года.

Для защиты компании отрасли чаще внедряют полноценный операционный контур контроля — защиту данных, журналирование и аудит, фильтрацию запросов, непрерывный мониторинг, интеграцию событий ИИ в SOC, контроль автономных решений, разворачивание ИИ в частном контуре. Среди приоритетов в этой области участники рынка отмечают защиту ИИ-агентов, формирование стратегий и политик защиты ИИ, использование ИИ в закрытом контуре.

Как подчеркнул Александр Товстолип, руководитель управления информационной безопасности АФТ, финансовый сектор одним из первых начал массово внедрять ИИ в процессы, связанные с принятием решений, обработкой клиентских данных, антифрод-системами и автоматизацией сервисов. При этом что развитие ИИ происходит значительно быстрее, чем формирование единых подходов к его безопасности. Для финтеха это особенно чувствительно: любая ошибка модели, утечка данных, манипуляция алгоритмами или недостаточная прозрачность решений напрямую влияет на деньги клиентов, доверие пользователей и соответствие регуляторным требованиям.

Источник: АФТ