Is sending client data to ChatGPT a breach of Swiss banking secrecy?

It can be. Art. 47 of the Swiss Banking Act (BankG) makes disclosing client-identifying data (CID) to a third party a criminal offence, carrying fines and up to three years' imprisonment. An LLM provider is a third party, so a prompt containing a client name, IBAN or portfolio detail sent to a US-hosted model is a potential criminal disclosure. NativeAI Guard masks CID into placeholders such as [PERSON] and [IBAN] before the prompt leaves the organization.

Does NativeAI Guard help with FINMA AI governance requirements?

Yes. NativeAI Guard produces an inventory of which AI tools employees use, classifies prompt risk and provides usage reporting, which supports the AI-governance expectations set out in FINMA guidance and the operational-resilience protection of critical data under Circular 2023/1. It contributes monitoring and logging artifacts toward FINMA outsourcing due diligence (Circular 2018/3) but does not replace the bank's own governance processes.

How does NativeAI Guard handle DORA and the EU AI Act for banks?

NativeAI Guard logs every AI interaction, which contributes evidence for the DORA ICT third-party register and incident reporting, and provides human-oversight gates and logging that support the high-risk obligations that apply to credit scoring and fraud detection under the EU AI Act from August 2026. These are contributions to a wider compliance program, not a complete solution on their own.

Can NativeAI see the confidential documents a bank uploads?

NativeAI Guard inspects content rather than classification labels, so it catches client-identifying data even after a confidential label has been stripped. NativeAI is built and hosted on our own servers in Switzerland under Swiss law, outside the reach of the US Cloud Act, and the deployment is designed so inspection happens under the bank's control.

Settori / Finanza · banche & gestori patrimoniali

Protezione IA per le banche, progettata per il segreto bancario svizzero.

L'art. 47 LBCR prevede fino a tre anni di reclusione per la divulgazione di informazioni sui clienti. Dati identificativi dei clienti inviati a un fornitore di LLM statunitense sono una divulgazione potenzialmente punibile.

In azione

Protezione omnicanale, su tutti i dispositivi.

ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, DeepL e qualsiasi strumento i vostri collaboratori provino la settimana prossima: le stesse regole, la stessa anonimizzazione e lo stesso audit trail sul laptop e sul telefono di lavoro.

Vedi gli scenari →

SCADENZEORA · art. 47 LBCR · FINMA 2023/1 in vigoreGEN 2025 · DORA in vigoreAGO 2026 · EU AI ACT ALTO RISCHIO (credit scoring, rilevamento delle frodi)

Il framework di governance IA per la finanza

Sette obblighi. La nostra parte, inquadrata onestamente.

Nessun fornitore risolve da solo un quadro normativo. Indichiamo ciò che NativeAI Guard risolve per i canali che proteggiamo, dove contribuisce e ciò che resta ai vostri processi.

Art. 47 LBCRResponsabilità penale per la divulgazione di dati identificativi dei clienti (CID) a terzi, inclusi i fornitori di LLM.✓ RISOLVIAMO · DLP + ANONIMIZZAZIONE

LPD / GDPRMinimizzazione dei dati, registri dei trattamenti, limiti transfrontalieri, responsabilità penale personale fino a CHF 250'000.✓ RISOLVIAMO · ANONIMIZZAZIONE + ROPA

Circ. FINMA 2023/1Resilienza operativa, la protezione è stata recentemente estesa dai CID a tutti i «dati critici»; un canale LLM non controllato è l'uscita più esposta.✓ RISOLVIAMO · CONTROLLO A LIVELLO DI PROMPT

FINMA 08/2024Governance IA: inventario, classificazione dei rischi, monitoraggio, con verifiche di vigilanza in corso.✓ RISOLVIAMO · REPORT DI UTILIZZO

Circ. FINMA 2018/3Ogni LLM esterno è una relazione di outsourcing, due diligence, monitoraggio, valutazione del rischio Cloud Act.◐ CONTRIBUIAMO · ARTEFATTO DI MONITORAGGIO

DORARegistro dei terzi ICT, segnalazione degli incidenti entro 4h, i fornitori di LLM sono terze parti ICT.◐ CONTRIBUIAMO · LOGGING + PROVE RoI

EU AI ActIl credit scoring e il rilevamento delle frodi diventano sistemi ad alto rischio ad agosto 2026, logging vincolante e supervisione umana.◐ CONTRIBUIAMO · GATE DI SUPERVISIONE

Osservato nelle banche svizzere

Rimuovere la classificazione, poi caricare

Un utente rimuove l'etichetta di riservatezza Purview da un file cliente e carica il contenuto ora «pubblico» in un LLM. La DLP basata sulla classificazione non vede nulla. I revisori sì.

NativeAI Guard: ispeziona il contenuto, non le etichette, i CID vengono rilevati in qualsiasi stato di classificazione.

La lettera del consulente

Un consulente alla clientela redige con ChatGPT una lettera al cliente: nome, IBAN, dettagli del portafoglio nel prompt. Ai sensi dell'art. 47 LBCR è una divulgazione a terzi.

NativeAI Guard: i CID diventano [PERSON], [IBAN] prima che il prompt lasci l'azienda, la lettera viene comunque scritta.

Agenti IA che comunicano con IA esterne

L'automazione interna chiama l'API di OpenAI direttamente dal codice backend, aggirando l'estensione per browser, il proxy e il CASB. I dati dei clienti transitano attraverso un canale del tutto privo di controlli.

NativeAI Guard: il proxy API pronto all'uso ispeziona il traffico da agente ad API come ogni prompt. NativeAI Guard Agent Firewall →

“

I file protetti da password sono un punto cieco. Gli utenti rimuovono la classificazione e poi caricano.

Head of Security · banca svizzera

Policy, gestite

Il set di regole per le banche è già scritto. Voi lo adattate.

LPD, GDPR e AI Act europeo, più gli obblighi specifici del vostro settore. Professionisti di sicurezza e compliance lo rivedono; noi lo teniamo aggiornato quando il diritto cambia.

Finance packArt. 47 BankG · CIDFINMA 2023/1FINMA 08/2024DORASwiss DSG · GDPREU AI Act, credit scoring

Nell'onboarding tariamo il pacchetto sulle vostre strutture dati e regole interne, partendo dai documenti di compliance che avete già.

Domande frequenti

Stiamo passando alla classificazione completa con gestione dei diritti in Purview. Potete ispezionare file cifrati o protetti da password?

I file protetti da password sono coperti: il caricamento viene intercettato e la persona inserisce la password, così il contenuto viene ispezionato prima che qualcosa lasci la banca. I file cifrati con gestione dei diritti (Microsoft Purview Information Protection, Azure RMS) non sono ancora ispezionati; l'integrazione prevista li decifra per l'ispezione sotto le vostre chiavi. Se vi state muovendo verso una classificazione DRM completa, ditecelo durante la fase pilota; nel frattempo una policy può fermare questi file al caricamento, così nulla passa senza ispezione.

Che cosa impedisce a qualcuno di togliere l'etichetta di riservatezza e caricare il file come «pubblico»?

Nulla glielo impedisce, ed è esattamente il punto. NativeAI Guard ispeziona il contenuto e non lo stato di classificazione, quindi i dati identificativi dei clienti vengono intercettati indipendentemente dal fatto che l'etichetta sia sopravvissuta. Questo scenario, declassificare e poi caricare, ci è stato descritto in modo indipendente da responsabili della sicurezza di una banca cantonale e di un'infrastruttura dei mercati finanziari svizzera, motivo per cui fa parte stabile della nostra demo.

Il nostro SOC lavora in Sentinel. Come ci arrivano gli avvisi, e un rilevamento a ogni singolo riscontro ci sommerge?

Gli eventi vengono esportati in modo unidirezionale verso Sentinel, così costruite le regole di allerta dove già lavorate; non vi chiediamo di usare la nostra dashboard come seconda console. Sul volume: un rilevamento che scatta a ogni singolo riscontro in pratica blocca troppo, per questo le soglie sono configurabili, inclusa l'aggregazione sull'intero documento anziché l'attivazione al primo riscontro. Tariamo questo aspetto sui vostri requisiti concreti durante la fase pilota.

Protezione IA adatta alla FINMA.

Una fase pilota, gestita da noi: un pacchetto iniziale di policy bancarie più un report su fughe di dati, shadow AI, uso e costi. L'audit trail non mascherato è a disposizione della conformità per impostazione predefinita.