W 2026 roku sektor finansowy mierzy się z bezprecedensowym wyzwaniem, w którym generatywna sztuczna inteligencja stała się zarówno narzędziem innowacji, jak i potężną bronią w rękach cyberprzestępców. Aż 83% banków przyznaje, że ma trudności z dostosowaniem swoich systemów cyberbezpieczeństwa do tempa wdrażania AI, a rosnące zagrożenie ze strony technologii deepfake budzi poważne obawy u 58% konsumentów o bezpieczeństwo ich danych finansowych i osobowych.
Jeszcze kilka lat temu technologia deepfake kojarzyła się głównie z manipulacjami wideo w internecie. Dziś stanowi ona codzienną rzeczywistość operacyjną dla instytucji finansowych. Od 2022 roku liczba incydentów i strat finansowych związanych z jej użyciem wzrosła o wartości trzy- i czterocyfrowe. Przestępcy wykorzystują zaawansowane fałszerstwa audio i wideo do omijania tradycyjnych zabezpieczeń, które okazały się niewystarczające.
Technologia ta jest stosowana w wielu scenariuszach oszustw, atakując najsłabsze punkty systemów bankowych. Do najczęstszych zastosowań należą:
Barierą nie jest już dostęp do skomplikowanej technologii. Obecnie do sklonowania czyjegoś głosu wystarczy zaledwie 20-30 sekund nagrania audio, a przekonujący deepfake wideo można wygenerować w około 45 minut przy użyciu darmowego oprogramowania. Ta „demokratyzacja” narzędzi sprawia, że zaawansowane metody podszywania się stają się dostępne dla znacznie szerszego grona przestępców niż kiedykolwiek wcześniej.
Realistyczne imitacje osób, tworzone za pomocą deepfake, z łatwością omijają tradycyjne systemy uwierzytelniania stosowane przez instytucje finansowe. To zmusza sektor do fundamentalnej zmiany podejścia do cyberbezpieczeństwa.
Sytuacja ta tworzy wyścig zbrojeń, w którym banki i firmy z sektora fintech muszą nieustannie rozwijać swoje mechanizmy obronne. Stare metody, takie jak weryfikacja na podstawie statycznego obrazu twarzy czy prostych próbek głosu, stają się przestarzałe w starciu z dynamicznie generowanymi fałszerstwami.
W odpowiedzi na rosnące zagrożenia, eksperci ds. cyberbezpieczeństwa wskazują na konieczność wdrożenia wielowarstwowych i zaawansowanych systemów obronnych. Banki muszą przyjąć jako standard mechanizmy, które działają w sposób ciągły i analizują użytkownika na wielu płaszczyznach. Kluczowe stają się rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, zaawansowanej biometrii (np. analiza żywotności tkanek) oraz techniki behawioralne, które monitorują sposób interakcji użytkownika z aplikacją.
Tylko takie zintegrowane podejście, łączące analizę cech fizycznych i wzorców zachowań, może skutecznie wykrywać próby oszustw z użyciem deepfake. Dla 83% banków, które już dziś mają problem z nadążeniem za rozwojem zagrożeń, wdrożenie tych technologii jest nie tylko wyzwaniem, ale absolutną koniecznością dla utrzymania zaufania klientów i stabilności finansowej.
Deepfake i zatrute modele AI: cyberbezpieczeństwo banków pod presją, TechnoSenior, 2026. https://techno-senior.com/2026/10/10/deepfake-i-zatrute-modele-ai-cyberbezpieczenstwo-bankow-pod-presja/
Deepfakes in Financial Services, Fourthline. https://www.fourthline.com/blog/deepfakes-in-financial-services
As deepfakes redraw cybersecurity battlelines, banks must change their approach, ProSight. https://www.prosightfa.org/insights/as-deepfakes-redraw-cybersecurity-battlelines-banks-must-change-their-approach/
The rising threat of social engineering: How today’s phishing scams are exploiting trust, Ground News. https://ground.news/article/the-rising-threat-of-social-engineering-how-todays-phishing-scams-are-exploiting-trust
Ataki kwantowe i oparte na GenAI największym zagrożeniem dla sektora finansowego, Telko.in. https://www.telko.in/ataki-kwantowe-i-oparte-na-genai-najwiekszym-zagrozeniem-dla-sektora-finansowego
