Beveilig financiële gegevens tegen AI-inname in overeenstemming met de nieuwe Gedragscode: Een gids voor de Britse bankensector

De Britse financiële sector bevindt zich op een cruciaal kruispunt van innovatie en beveiliging nu kunstmatige intelligentie bankprocessen transformeert. De nieuwe Code of Practice voor AI-cybersecurity van de Britse overheid komt op een bepalend moment en biedt essentiële richtlijnen voor financiële instellingen die gevoelige data willen beschermen en tegelijkertijd de transformerende kracht van AI willen benutten.

Recente gegevens van de FCA tonen de schaal van deze uitdaging: 78% van de Britse financiële instellingen gebruikt inmiddels AI-systemen in hun processen, van algoritmische handel tot fraudedetectie en klantenservice. Deze brede adoptie biedt ongekende kansen voor verbetering van de financiële sector, maar introduceert ook nieuwe risico’s voor gevoelige financiële data. De nieuwe Code of Practice, aangekondigd in februari 2025, stelt cruciale vereisten vast voor het beschermen van deze AI-systemen en de gevoelige data die zij verwerken.

AI-risico’s in de financiële sector

De integratie van AI in de financiële sector brengt unieke uitdagingen met zich mee die specifieke aandacht vereisen onder de nieuwe Code of Practice. Financiële instellingen moeten deze risico’s begrijpen om effectieve beschermingsmaatregelen te implementeren, terwijl ze operationele efficiëntie en marktpositie behouden.

Handelssystemen en marktdata

Het gebruik van AI in handelsprocessen is een van de meest gevoelige gebieden die bescherming vereisen onder de Code of Practice. Financiële instellingen moeten zowel hun eigen handelsalgoritmen als marktgevoelige data beschermen, terwijl ze de snelheid en efficiëntie behouden die moderne markten eisen. Dit delicate evenwicht vereist geavanceerde beveiligingsmaatregelen die ongeautoriseerde AI-toegang voorkomen zonder vertraging te veroorzaken in handelsprocessen.

Betaalverwerkingsinfrastructuur

De bescherming van betaalverwerkende systemen vormt een andere kritieke uitdaging onder de Code. Nu AI-systemen steeds vaker transactieverwerking en fraudedetectie beheren, moeten financiële instellingen robuuste beveiligingsmaatregelen implementeren die gevoelige betalingsdata beschermen en tegelijkertijd realtime verwerking mogelijk maken.

Bescherming van klantgegevens

De bescherming van financiële klantinformatie vereist bijzondere aandacht onder de nieuwe Code. Financiële instellingen moeten uitgebreide beveiligingsmaatregelen nemen die klantdata beschermen tegen ongeautoriseerde AI-toegang, terwijl legitieme AI-gedreven diensten zoals gepersonaliseerd bankieren en geautomatiseerde klantenondersteuning mogelijk blijven.

Afstemming op de nieuwe Code of Practice

De Code vereist een geavanceerde benadering van risicobeoordeling die verder gaat dan traditionele beveiligingsevaluaties. Financiële instellingen moeten nu niet alleen directe beveiligingsrisico’s overwegen, maar ook potentiële kwetsbaarheden die ontstaan door de interactie van AI-systemen met gevoelige financiële data.

Dit beoordelingsproces vereist dat instellingen het volgende evalueren:

De reikwijdte en aard van AI-implementatie binnen hun processen, van klantgerichte toepassingen tot backoffice-activiteiten. Inzicht in deze interacties helpt instellingen om kwetsbaarheden te identificeren en passende beschermingsmaatregelen te nemen.

Bestaande beveiligingsmaatregelen en hun effectiviteit bij het aanpakken van AI-specifieke risico’s. Veel instellingen zullen merken dat traditionele beveiligingsmaatregelen moeten worden versterkt om de unieke uitdagingen van AI-systemen aan te pakken.

Potentiële impact op operationele efficiëntie en klantenservice. Beveiligingsmaatregelen moeten worden geïmplementeerd op een manier die financiële processen ondersteunt en niet belemmert.

Technische implementatievereisten

De Code biedt specifieke richtlijnen voor het implementeren van beveiligingsmaatregelen in financiële omgevingen. Financiële instellingen moeten uitgebreide beveiligingskaders ontwikkelen die gevoelige data beschermen en tegelijkertijd operationele efficiëntie behouden. Dit omvat:

Geavanceerde toegangscontrolesystemen die AI-systeemrechten kunnen beheren en tegelijkertijd strikte beveiligingsnormen handhaven. Deze systemen moeten complexe financiële processen aankunnen en ongeautoriseerde toegang tot gevoelige data voorkomen.

Geavanceerde monitoringmogelijkheden die potentiële beveiligingsincidenten kunnen detecteren zonder de systeemprestaties te beïnvloeden. Financiële instellingen moeten het gedrag van AI-systemen kunnen volgen, terwijl ze de snelheid en efficiëntie behouden die moderne financiële processen vereisen.

Vereisten voor training en bewustwording

De Code of Practice legt sterke nadruk op gespecialiseerde training voor personeel in de financiële sector. Deze vereiste gaat verder dan traditionele security awareness-training en richt zich specifiek op AI-gerelateerde risico’s en beschermingsmaatregelen.

Gespecialiseerde personeelsontwikkeling

Financiële instellingen moeten uitgebreide trainingsprogramma’s ontwikkelen die de unieke uitdagingen van het beschermen van AI-systemen en data behandelen. Deze programma’s moeten niet alleen technische beveiligingsmaatregelen omvatten, maar ook operationele aandachtspunten die specifiek zijn voor de financiële sector.

Operationele integratie

Trainingsprogramma’s moeten worden geïntegreerd in de dagelijkse processen, zodat beveiligingsbewustzijn onderdeel wordt van de organisatiecultuur. Dit omvat regelmatige updates en opfriscursussen die inspelen op opkomende bedreigingen en nieuwe beschermingsvereisten onder de Code.

Incidentrespons en herstelplanning

De Code vereist geavanceerde incidentresponsmogelijkheden die specifiek zijn ontworpen voor AI-gerelateerde beveiligingsincidenten. Financiële instellingen moeten uitgebreide plannen ontwikkelen die zowel preventie als herstel omvatten.

Ontwikkeling van responskaders

Organisaties moeten duidelijke procedures opstellen voor het identificeren en afhandelen van AI-gerelateerde beveiligingsincidenten. Deze procedures moeten bevatten:

Directe responsprotocollen die kunnen worden geactiveerd zonder kritieke financiële processen te verstoren. Het responskader moet beveiligingsvereisten afwegen tegen de noodzaak om essentiële diensten te blijven leveren.

Escalatieprocedures die waarborgen dat de juiste belanghebbenden betrokken zijn bij incidentmanagement. Dit omvat coördinatie met toezichthouders indien vereist.

Integratie met bedrijfscontinuïteit

Incidentresponsplannen moeten worden geïntegreerd met bredere strategieën voor bedrijfscontinuïteit. Financiële instellingen dienen deze plannen regelmatig te testen om te waarborgen dat zij kritieke processen kunnen voortzetten tijdens beveiligingsincidenten.

Monitoring en continue verbetering

De Code benadrukt het belang van voortdurende monitoring en systeemverbetering. Financiële instellingen moeten geavanceerde monitoringsystemen implementeren die realtime inzicht bieden in AI-processen en continue verbetering van de beveiliging ondersteunen.

Prestatie-indicatoren

Organisaties moeten duidelijke indicatoren opstellen om de effectiviteit van hun beveiligingsmaatregelen te meten. Deze indicatoren moeten zowel technische beveiligingsvereisten als operationele impact omvatten, zodat een volledig beeld ontstaat van de effectiviteit van het beveiligingsprogramma.

Aanpassing en verbetering

Beveiligingsmaatregelen moeten regelmatig worden geëvalueerd en geüpdatet om in te spelen op nieuwe bedreigingen en veranderende operationele vereisten. Dit omvat:

Regelmatige beoordeling van beveiligingsmaatregelen in het licht van veranderende dreigingslandschappen Updates van beschermingsmaatregelen op basis van operationele ervaring Integratie van nieuwe beveiligingstechnologieën zodra deze beschikbaar komen.

Volgende stappen

De nieuwe Britse Code of Practice is een belangrijke stap in de bescherming van data in de financiële sector tegen ongeautoriseerde AI-toegang. Financiële instellingen moeten doortastend handelen om beveiligingsmaatregelen te implementeren die aan de vereisten voldoen en tegelijkertijd operationele efficiëntie behouden. Essentiële stappen zijn onder meer:

Directe acties

Financiële instellingen moeten beginnen met een grondige beoordeling van hun huidige AI-implementaties en beveiligingsmaatregelen. Deze evaluatie moet zowel technische vereisten als operationele impact omvatten.

Strategische planning

Organisaties moeten uitgebreide implementatiestrategieën ontwikkelen die zowel directe nalevingsvereisten als langetermijnbeveiligingsdoelen omvatten. Deze strategieën moeten duidelijke tijdlijnen en plannen voor resource-allocatie bevatten.

Voortdurend beheer

Succesvolle implementatie vereist voortdurende monitoring en bijstelling van beveiligingsmaatregelen. Financiële instellingen moeten duidelijke processen opzetten voor het doorlopend beheren en verbeteren van hun beveiligingsprogramma’s.

Kiteworks helpt Britse financiële instellingen voldoen aan de Code of Practice

Financiële instellingen kunnen hun naleving van de Code of Practice versnellen door gebruik te maken van de Kiteworks AI Data Gateway. Deze allesomvattende oplossing adresseert belangrijke vereisten via:

Zero-Trust AI Data Access: Het platform past grondige zero-trust-principes toe die specifiek zijn ontworpen voor AI-interacties met financiële data. Dit sluit direct aan bij de vereisten van de Code voor strikte toegangscontrole en continue verificatie.

Nalevingsgerichte data-opvraging: Via veilige retrieval-augmented generation (RAG) kunnen financiële instellingen AI-modelprestaties veilig verbeteren, terwijl ze strikt de toegang tot gevoelige financiële data beheersen. Deze mogelijkheid is vooral belangrijk voor organisaties die AI-innovatie willen combineren met naleving van regelgeving.

Verbeterd beheer en naleving: Het robuuste governance-framework van het platform helpt financiële instellingen om:

• Strikte data governance-beleidsregels af te dwingen bij AI-implementaties
• Gedetailleerde audit logs van alle AI-data-interacties bij te houden
• Zorg te dragen voor naleving van zowel de Code of Practice als bredere regelgeving
• AI-data-toegangspatronen te monitoren en te rapporteren

Realtime bescherming: Uitgebreide encryptie en realtime toegangsregistratie bieden de continue monitoring en bescherming die de Code vereist, waardoor financiële instellingen kunnen:

• Gevoelige financiële data gedurende de hele levenscyclus beschermen
• AI-systeemtoegang tot beschermde informatie volgen en beheersen
• Snel reageren op potentiële beveiligingsincidenten
• Gedetailleerde nalevingsdocumentatie bijhouden

Met deze mogelijkheden helpt Kiteworks financiële instellingen het delicate evenwicht te bereiken tussen het mogelijk maken van AI-innovatie en het handhaven van de strikte databeveiligingsnormen die de Code of Practice vereist.

Meer weten over Kiteworks en hoe de AI Data Gateway uw gevoelige financiële data kan beschermen tegen AI-verwerking? Plan vandaag nog een demo op maat.