核心观点与市场背景
美国银行的平均欺诈成本现在比疫情前高13%，数据泄露的平均成本为570万美元，金融服务业位居各行业第二。为应对这些挑战，零售银行正优先考虑自动化技术，包括人工智能、机器学习、云计算、行为分析和API，以提升欺诈预防、身份验证、合规、风险管理和安全能力。
关键主题
- 自动化：人工智能和机器学习通过自动化手动流程，提高欺诈预防、身份验证、风险管理、合规和安全效率。
- 云计算：云技术是关键，一方面许多解决方案基于云，提供快速实施；另一方面，银行系统向云迁移，云访问、风险预防和安全变得至关重要。
- 持续监控：从点时评估转变为持续监控，利用行为分析实时识别和阻止异常活动。
市场分类与机遇挑战
报告涵盖10个技术优先级，包括云安全、加密合规与交易监控、数据隐私与安全、欺诈预防、治理、风险与合规（GRC）、身份与访问管理（IAM）、身份验证、KYC和AML、监管变更管理（RCM）以及第三方风险管理、威胁情报。
云安全
- 背景：金融服务业38%的应用通过云运行，预计两年后将增至55%。云数据泄露成本高达360万至480万美元。
- 机遇：云迁移加速，云安全需求增长。
- 挑战：需确保云基础设施安全，控制云访问，并维护适当的安全策略。
加密合规与交易监控
- 背景：23%的美国人持有加密货币，传统银行与加密领域的交叉有限。
- 机遇：若银行进入加密领域，合规解决方案需求将激增。
- 挑战：需应对日益复杂的加密货币监管环境。
数据隐私与安全
- 背景：银行需遵守严格的数据隐私标准，需平台收集、安全、监控和交换敏感数据。
- 机遇：自动化数据控制和报告。
- 挑战：需平衡数据隐私与业务需求。
欺诈预防
- 背景：美国银行欺诈成本上升，平均每月欺诈攻击量超过2000次。
- 机遇：结合账户保护、机器人检测、交易监控、KYC和AML的综合解决方案。
- 挑战：需应对日益复杂的欺诈手段，如行为生物识别技术的重要性提升。
治理、风险与合规（GRC）
- 背景：提供软件和服务，整合组织治理、风险管理和合规管理。
- 机遇：单一平台提供全面风险、控制、合规和报告视图。
- 挑战：需自动化工作流程，提高效率。
身份与访问管理（IAM）
- 背景：验证身份并授权访问，包括多因素认证、单点登录、密码管理等。
- 机遇：密码less认证成为新标准，云迁移需求增长。
- 挑战：市场成熟，需应对客户和员工认证的演变。
身份验证、KYC和AML
- 背景：帮助银行、支付提供商和金融科技企业遵守KYC、AML和反恐融资（CTF）法规。
- 机遇：生物识别技术如面部识别简化客户身份验证流程。
- 挑战：需同时提高审批率、降低误报率并防止欺诈。
监管变更管理（RCM）
- 背景：提供软件和服务，确保组织遵守法律法规变化。
- 机遇：自动化跟踪和评估法规变化的影响。
- 挑战：需与大型GRC平台竞争。
第三方风险管理
- 背景：评估供应商、合作伙伴和其他第三方的安全合规风险。
- 机遇：从点时评估转变为持续监控，自动化尽职调查和报告。
- 挑战：需与GRC平台和网络安全公司竞争。
威胁情报
- 背景：研究、跟踪和收集网络安全威胁数据。
- 机遇：提高检测和响应能力，降低账户被入侵风险。
- 挑战：需与综合产品套件更大的网络安全公司竞争。
研究结论
零售银行需优先采用自动化技术，特别是人工智能、机器学习和云计算，以应对日益复杂的欺诈、身份和风险挑战。持续监控和行为分析技术将帮助银行实时识别和阻止异常活动，确保客户安全、合规并降低运营风险。随着云技术的普及，云安全和第三方风险管理将成为银行不可忽视的领域。加密货币的兴起也要求银行加强合规解决方案的建设。
