Le secteur des services financiers est une cible privilégiée des cyberattaques en raison de la nature sensible de ses données et de ses transactions. Les menaces telles que le phishing, les ransomwares, les attaques internes et la fraude gagnent en ampleur et en sophistication. À elle seule, la fraude sur les paiements en ligne devrait dépasser les 362 milliards de dollars cumulés d'ici 2028. Les défenses traditionnelles ne parviennent souvent pas à identifier ces menaces en temps réel, ce qui expose les entreprises à des pertes financières, à des risques de non-conformité et à une perte de confiance de la part des clients.

L'IA offre aux institutions financières des capacités avancées de détection des menaces en temps réel, de prévention de la fraude et de réponse automatisée aux incidents. En utilisant ces méthodes pour identifier les modèles et les anomalies, les systèmes d'IA atténuent les risques plus rapidement et avec plus de précision que les méthodes traditionnelles, ce qui permet une protection proactive. Par exemple, une grande entreprise a déclaré avoir réduit l'activité frauduleuse d'environ 50 % grâce à des modèles d'IA formés sur des données historiques internes.

Les solutions d'IA réduisent considérablement les activités frauduleuses en identifiant les comportements et les schémas suspects en temps réel.

L'IA réduit l'impact financier des violations de données en diminuant les délais de détection et en minimisant les coûts de réponse.

Les réponses automatisées rationalisent les flux de travail en matière de cybersécurité, minimisent les efforts humains et les erreurs tout en réduisant les délais de détection et de réponse.

Le contrôle automatisé garantit le respect des réglementations essentielles, ce qui permet aux institutions d'éviter les pénalités et de conserver la confiance de leurs clients.