Файл: Система защиты в банковских системах.pdf

Учитывая эти факторы, мы видим, как наши заказчики в банках используют алгоритмы машинного обучения в управлении рисками информационной безопасности, развивают собственные центры обработки данных и создают департаменты дата-сайентистов (Data Scientist), которые структурируют данные и получают ценные инсайты для бизнеса [14, c.224].

В то же время, потребность в извлечении из накопленных банком данных ценной информации теперь возникает не только в специализированных службах. Она становится массовой и охватывает все уровни управления: от акционеров и топ-менеджеров до специалистов, и все подразделения: от основных доходоприносящих до обслуживающих и административных.

Это формирует новые требования к ПО для работы с данными: хранилища данных, приложения бизнес-аналитики и инструменты бизнес-анализа постепенно становятся тиражными, то есть максимально готовыми к эксплуатации, более доступными и простыми в использовании, оснащенными удобными интуитивно-понятными интерфейсами и средствами визуализации для лучшего восприятия результатов анализа.

4.10 Аутсорсинг

Правильно выстроенная архитектура является залогом эффективного построения всего бизнеса банка. Существует три уровня банковской ИТ-архитектуры. Первый — стратегический, туда относятся цели и задачи бизнеса, его функции. Потом идет процессная модель бизнеса. На ее основании строится модель данных, архитектура информационных систем. И дальше появляется уже то, что раньше было принято называть непосредственно ИТ-архитектурой: каталог инфраструктурного ПО, аппаратных средств и приложений.

Сейчас, например, обсуждается гипотетическая возможность централизовать работу с текущими счетами физических лиц и передать ее Центральному Банку. Что тогда остается самому коммерческому банку? Ядром становится CRM-система и фронт, а ключевыми сотрудниками становятся продавцы и продуктологи, а все остальное можно передать на аутсорсинг. Роль основной системы переходит от АБС к единой фронтальной системе, CRM и аналитике. Для банка, который реализует сервисную модель, главным становятся риск-менеджмент, процессинг платежей и бухгалтерский процессинг.

Банки будут выбирать, где им брать услуги по риск-менеджменту, процессингу, где хостить счета и где пользоваться бухгалтерией. И, конечно, банк должен создавать оптимальные каналы, по которым будет работать с клиентами. Эти каналы также можно покупать как внешний сервис. Сейчас есть поставщики, которые предлагают их в облаке [7, c.356].

При этом тенденция такова, что многие банки уже готовы отдать свои внутренние процессы на аутсорсинг. Они осознали, что бэк-офис и бухгалтерские функции не являются конкурентными преимуществами; для того, чтобы оптимизировать расходы на них, их лучше централизовать. Единый бэк-офисный центр можно было бы создать либо как общий для нескольких банков, либо отдать интегратору подобно тому, как уже созданы общие процессинговые центры по платежам.

4.11 Изменение требований к банковским сетям и их центрам обработки данных

Непрерывный рост уровня информатизации банков, масштабное внедрение виртуализации, контейнеризации, облачных сервисов, рост числа мобильных пользователей, эволюция производства и архитектуры ASIC, появившаяся необходимость формирования высокопроизводительных кластеров для обработки больших объемов информации, рост объемов и гранулярность передаваемого трафика, массовое использование публичных сетей для корпоративных нужд, недостатки традиционных сетей – привели к изменению требований к банковским сетям передачи данных, центрам обработки данных и информационной безопасности.

Требования к современным банковским центрам обработки данных, помимо традиционных требований к отказоустойчивости, высокой доступности, сокращению роста расходов на инфраструктуру, также включают:

Переход с полностью физической инфраструктуры на виртуальную с последующим увеличением к требованиям производительности сетевой инфраструктуры.

Гибкость, быструю перенастройку инфраструктуры под меняющиеся требования бизнеса, моментальное реагирование в предоставлении ресурсов и сервисов.

Мобильность ресурсов, поддержка механизмов миграции, не зависимость от физического транспорта и IP-адресации, связанность каждого виртуального ресурса с каждым;

Мобильной защиты информации банковской системы от вредоносного ПО;

Видимость и контроль трафика, как в физической инфраструктуре, так и в виртуальной.

Обеспечение вышеперечисленных требований способствует внедрению новых технологий:

Плоских сетей центр обработки данных – Архитектура CLOS;

Автоматизации за счет использования специализированных контроллеров и сетей SDN;

Использованию «Наложенных сетей» (Overlay), протоколов VXLAN и BGP как для построения сетей центра обработки данных, так и для обеспечения взаимодействия между центрами обработки данных.

Использованию специализированных продуктов по формированию копий трафика и его анализу – сетевые пакетные брокеры;

4.12 Переход на решения All Flash

В области поставок аппаратного обеспечения для банковской информатизации изменения происходят медленнее, но и здесь можно выявить очевидную тенденцию — переход на решения All Flash. Если раньше их использование определялось требованиями приложений к высокой производительности систем хранения данных (например, в высоконагруженных базах данных или для загрузки операционных систем в средах виртуализации, а также антивирусных программ), то сегодня они доминируют и в среде корпоративных приложений.

Выход на рынок систем хранения данных сначала IBM, Violin и Pure Storage, а затем и других производителей, изначально разработанных для работы исключительно с чипами Flash, а также недавнее появление накопителей read intensive SSD позволило существенно сократить совокупную стоимость владения решений All Flash и приблизить её вплотную к решениям на базе накопителей HDD [15, c.557]. Мы ожидаем, что набирающий силу тренд использования производителями систем хранения технологий встроенной компрессии и дедупликации данных позволит в дальнейшем корпоративным заказчикам полностью отказаться от массивов с традиционными накопителями в пользу решений All Flash. Использование жёстких дисков в системах хранения в настоящий момент может быть продиктовано только специфичными техническими требованиями (к примеру, в системах потоковой записи видео данных), но возможно в ближайшем будущем это может быть продиктовано протоколами информационной безопасности.

4.13 Другие тренды

Усовершенствование нормативной базы в области удаленной идентификации в перспективе даст новый импульс развитию биометрии и финтеха.

Уже сейчас российские банки используют биометрические технологии в мобильных приложениях, а также планируют внедрять их в банкоматы и pos-терминалы.

Серьезное отношение к процессам позволяет и затраты минимизировать, и качество поднять, и быстрее потребителю новые продукты и решения доставить. Более того, как раз гибкие и эффективные бизнес-процессы образуют плодородную почву для внедрения редких инновационных технологий, в том числе технологии информационной безопасности. Без нее они попросту не приживутся и не дадут бизнесу роста.

В связи с ростом использования современных технологий можно отметить закономерный тренд дефицита высококвалифицированных сотрудников в области машинного обучения и обработки данных.

Их стоимость растёт, но при этом количество кадров на рынке, к сожалению, пока увеличивается недостаточными темпами.

Генеральный директор «Амтел-Сервис», выделяет два ключевых приоритета банковской информатизации – это безопасность и клиентские сервисы, которые обеспечивают клиентам удобные и быстрые коммуникации с банком в цифровых каналах, персональные предложения и private banking. Также он выделяет приоритет требования time-to-market, т.е. обеспечение быстрого и своевременного выпуска на рынок новых продуктов и сервисов, что напрямую связано с ИТ-составляющей [18, c.123].

Трендами в модели потребления ИТ-ресурсов являются облака и аутсорсинг ИТ и ИБ функций. Снижение сопротивления к данным моделям и неизбежность их применения, как минимум в менее критичных областях, уже наблюдается в последние годы, и прогнозируется значительный рост в ближайшие 5 лет. Этому в том числе будет способствовать новый стандарт ЦБ по аутсорсингу кибербезопасности.

Помимо диджитализации банковских услуг, блокчейна и маркетплэйсов, к числу трендов относят все больший акцент банков на мобильных платформах в дистанционном канале обслуживания клиентов.

Кроме того, к общему списку можно отнести ещё 4 банковских ИТ-тренда: внедрение платёжной модели извещений о наличии электронных счетов (e-invoicing); новая «система быстрых платежей»; удалённая идентификация клиентов (биометрическая идентификация); построение портальных решений для клиентов.

Упоминает об активном развитии рынка отечественных банковских решений, которые уже в ближайшее время могут серьезно потеснить зарубежные разработки, чему, по его словам, также способствуют и рекомендации государства.

Развитие решений для корпоративных заказчиков имеет более консервативный вид, чем розничных, здесь идет углубление автоматизации по всем направлениям, от систем БКО до систем мониторинга операций и возвратов задолженностей. При этом аналитические и прогнозные системы интересны практически во всех точках.

В России, как и в большинстве стран – участников финтех-движения, заметна серьезная стандартизация зародившейся отрасли.

В начале года регулятор представил документ «Основные направления развития финансовых технологий на период 2018–2020 годов», описывающие основные перспективы и планы внедрения инноваций в финансовом секторе. Банки обязательно продолжат переход от разросшихся систем «управления всем» к микросервисам и одним из них непременно станет автоматизация персонифицированной работы с клиентом, например, умные кредитные калькуляторы и программы подбора банковских продуктов.

И конечно, одним из ключевых трендов в банках становится движение от расширенной аналитики при работе с клиентами к использованию технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, постепенно переходя из стадии разрозненных экспериментов и пилотных проектов в мейнстрим [6, c.114].

Российский банковский сектор сегодня держит курс на снижение CAPEX.

Клиенты смотрят в сторону расширения границ аутсорсинга и аутстаффинга в части обслуживания ИТ-систем. Также мы наблюдаем активный практический интерес финансовых организаций к внедрению технологий машинного обучения и искусственного интеллекта. Популярны интеграционные проекты с партнерами по бизнесу и госорганами, позволяющие банкам обогащать свои продукты функционалом (например, в области регистрации сделок, оформления страховок, предоставления скидок и т.д.).

Также к числу трендов относят поддержку и развитие ранее внедренных систем, либо их оптимизацию. Кроме того, увеличение доли инсорсинга в некоторых направлениях аутсорсинга и замещения импорта (софта и железа). Еще один тренд, по его словам, связан с активным ростом «облачного» сегмента на уровне инфраструктуры и отдельных приложений.

Также наблюдается укрупнение финансовых организаций в результате слияний, поглощений или санации и, как следствие, вынужденная интеграция разрозненного ИТ-ландшафта в единую информационную среду для принятия грамотных управленческих решений и обеспечения непрерывности бизнеса, в первую очередь для розничных и корпоративных клиентов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Сегодня уже вряд ли кто-то может сомневаться в том, что банковская отрасль – одна из тех отраслей, которые в наибольшей степени уязвимы для утечек конфиденциальных данных. Практически все клиенты банков очень серьезно относятся к тайне финансовой информации. Так что утечка данных может не просто отразиться на бизнесе, но и разрушить бизнес банка.

Если говорить о средней стоимости утечки данных, то она сегодня насчитывает приблизительно $5,5 млн. Это довольно ощутимая сумма для каждой организации. И даже для банка, который наверняка мог бы распорядиться данными деньгами с гораздо большей для себя пользой.

Применение инструментальных средств обработки информации - это новый шаг в повышении эффективности бизнеса с помощью внедрения современных технологий. Применение систем искусственного интеллекта позволяет оперировать огромными массивами памяти, что актуально для финансового сектора. Преимущество использования искусственного интеллекта сейчас в том, что сбор данных не прекращается и чем больше база, тем эффективнее работа системы, следовательно, те банки, которые откладывают решение о внедрении в свою работу систем искусственного интеллекта, рискуют не догнать более наукоемких конкурентов. Использование систем искусственного интеллекта в бизнесе приведет к коренным изменениям в клиентском обслуживании и радикальному повышению эффективности бизнеса. Усложнение структуры современного бизнеса и решаемых им структурированных задач требует качественно новых характеристик программного обеспечения, предоставляющих высокую степень защиты данных, качественно новый способ обработки и анализа данных и быстрый поиск релевантной информации.