การประเมินเครดิตร่วมกันที่ปลอดภัยด้วย AI และการเข้ารหัสที่รองรับยุคคอมพิวเตอร์ควอนตัม

นักวิจัยได้พัฒนาแนวทางใหม่ในการคำนวณคะแนนเครดิต (Credit Score) ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ 2 ปัญหาใหญ่ของโลกการเงินยุคปัจจุบัน ได้แก่ ความเสี่ยงจากข้อมูลรั่วไหลครั้งใหญ่ (เช่น เหตุการณ์ข้อมูลรั่วของ Equifax) และ ภัยคุกคามจากคอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคต

ปัจจุบัน การประเมินเครดิตแบบเดิมจำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลทางการเงินส่วนบุคคลไว้ในฐานข้อมูลส่วนกลาง ทำให้กลายเป็นเป้าหมายสำคัญของผู้โจมตีทางไซเบอร์

นอกจากนี้ วิธีการเข้ารหัสที่ใช้ปกป้องข้อมูลในปัจจุบันก็อาจถูกถอดรหัสได้ในอนาคต เมื่อคอมพิวเตอร์ควอนตัมมีประสิทธิภาพสูงมากพอ

เพื่อแก้ปัญหานี้ นักวิจัยจึงเสนอแนวทาง “AI-Driven Post-Quantum Cryptographic Workflow”

แนวคิดคือ ใช้ AI ร่วมกับเทคนิคการเข้ารหัสยุคใหม่ที่ออกแบบมาให้ปลอดภัยแม้ในยุคคอมพิวเตอร์ควอนตัม เพื่อคำนวณคะแนนเครดิต โดยที่ ไม่มีใคร แม้แต่ระบบที่ทำการคำนวณ จะสามารถเห็นหรือเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลดิบของผู้ใช้ได้

ประเด็นสำคัญของระบบ

1. AI ทำงานร่วมกันได้โดยไม่ต้องแชร์ข้อมูล (Federated Learning)

แทนที่ธนาคารจะรวบรวมข้อมูลลูกค้าทั้งหมดไว้ในฐานข้อมูลกลาง

แต่ละสถาบันจะเก็บข้อมูลไว้ในระบบของตัวเองอย่างปลอดภัย

จากนั้นใช้เทคนิค Federated Learning ซึ่งให้ AI เข้าไปเรียนรู้ “รูปแบบของเครดิตที่ดี” จากแต่ละองค์กร โดยไม่ต้องดึงข้อมูลลูกค้าออกมารวมกัน

ข้อมูลจริงของลูกค้าจะไม่ถูกส่งไปยัง AI ส่วนกลางหรือองค์กรอื่น

2. คำนวณคะแนนเครดิตบนข้อมูลที่ถูกเข้ารหัสทั้งหมด (Fully Homomorphic Encryption และ MPC)

เมื่อผู้ใช้ขอสินเชื่อ ระบบจะรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น

• ประวัติการเงินจากธนาคาร
• ประวัติการชำระค่าโทรศัพท์
• ข้อมูลทางการเงินอื่น ๆ

แต่ข้อมูลทั้งหมดจะถูกเข้ารหัสอย่างเข้มงวด

ระบบสามารถคำนวณคะแนนเครดิตได้โดยไม่ต้องเปิดอ่านข้อมูลจริงเลย เปรียบเหมือน “คำนวณในห้องมืด”

เมื่อเสร็จสิ้น จะมีเพียงธนาคารที่ผู้ใช้ยื่นขอสินเชื่อเท่านั้นที่ได้รับผลลัพธ์สุดท้าย

3. มีระบบตรวจสอบความเป็นธรรม (Zero-Knowledge Proofs และ Hashing)

ระบบมีเครื่องมือช่วยตรวจสอบว่าการประเมินเครดิตเป็นธรรมและไม่มีการเปลี่ยนกติกา

• Hashing ทำหน้าที่เหมือนลายนิ้วมือดิจิทัล เพื่อยืนยันว่าธนาคารใช้โมเดล AI ตามที่ประกาศจริง ไม่ได้แอบเปลี่ยนเกณฑ์การประเมิน
• Zero-Knowledge Proofs (ZKP) ช่วยให้หน่วยงานกำกับดูแลตรวจสอบได้ว่าโมเดลไม่ได้เลือกปฏิบัติ (เช่น ให้น้ำหนักข้อมูลบางประเภทผิดกฎหมาย) โดยไม่จำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้

4. ปลอดภัยในยุคคอมพิวเตอร์ควอนตัม (Post-Quantum Cryptography)

ปัจจุบันมีความกังวลว่าอาชญากรไซเบอร์อาจเก็บข้อมูลที่ถูกเข้ารหัสไว้ก่อน แล้วรอวันที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถถอดรหัสได้

ระบบใหม่นี้จึงใช้เทคนิคการเข้ารหัสที่ออกแบบมาให้รองรับภัยคุกคามจากคอมพิวเตอร์ควอนตัมโดยเฉพาะ

ประโยชน์ต่อผู้ใช้งานทั่วไป

• ลดความเสี่ยงข้อมูลรั่วและการขโมยตัวตนอย่างมาก
  เพราะข้อมูลการเงินไม่ได้ถูกรวมไว้ในฐานข้อมูลกลาง จึงลดโอกาสเกิดเหตุข้อมูลรั่วขนาดใหญ่
• โอกาสได้คะแนนเครดิตที่แม่นยำและเป็นธรรมมากขึ้น
  เมื่อระบบรับประกันความเป็นส่วนตัว ธนาคารสามารถใช้ข้อมูลทางเลือก เช่น ความสม่ำเสมอในการจ่ายค่าโทรศัพท์หรือค่าสาธารณูปโภค มาประกอบการพิจารณาได้

  สิ่งนี้อาจช่วยให้คนที่มีประวัติเครดิตน้อยสามารถเข้าถึงสินเชื่อได้ง่ายขึ้น

• มั่นใจได้ว่าระบบไม่เลือกปฏิบัติ
  ผู้ใช้งานไม่จำเป็นต้องเชื่อเพียงคำอธิบายของธนาคารอีกต่อไป เพราะหน่วยงานกำกับดูแลสามารถตรวจสอบความเป็นธรรมของ AI ได้โดยไม่ต้องเปิดเผยตัวตนของผู้ใช้
• ความสบายใจในระยะยาว
  ด้วยระบบความปลอดภัยแบบ Post-Quantum ผู้ใช้งานไม่ต้องกังวลว่าข้อมูลทางการเงินที่ส่งผ่านอินเทอร์เน็ตในวันนี้จะถูกถอดรหัสในอีกหลายปีข้างหน้า

  ข้อมูลส่วนตัวจะยังคงได้รับการปกป้องต่อไปแม้เทคโนโลยีจะเปลี่ยนแปลง