Le identità sintetiche sono oggi tra le minacce più sofisticate nel panorama del riciclaggio finanziario digitale. Alimentate dall’intelligenza artificiale, queste identità ibride combinano dati reali e informazioni fittizie, rendendo complessa la loro individuazione. In questo scenario, soluzioni avanzate come quelle sviluppate da noi di Experian assumono un ruolo centrale, grazie a modelli di analisi multilivello e a tecniche evolute di Machine Learning dedicate alla valutazione del rischio frode.
Come funziona il riciclaggio con identità fake
Il riciclaggio di denaro tramite identità fake si fonda sulla creazione, o sull’utilizzo, di profili apparentemente legittimi, utilizzati per introdurre fondi illeciti nel sistema finanziario. A differenza delle frodi tradizionali, le identità sintetiche non corrispondono a una persona reale esistente, poiché nascono dall’unione di elementi autentici, quale codice fiscale valido o un numero di telefono attivo, e dati completamente inventati.
Questa natura ibrida rende le identità sintetiche particolarmente insidiose. In assenza di una vittima diretta che segnali l’abuso, le attività fraudolente possono proseguire nel tempo senza attirare attenzione immediata. I criminali sfruttano queste identità per aprire conti correnti, ottenere linee di credito, movimentare fondi e ripulire denaro di origine illecita attraverso transazioni frammentate e solo apparentemente coerenti.
Nel contesto digitale attuale, il riciclaggio tramite identità fake si sviluppa spesso attraverso più fasi successive, che includono la costruzione dell’identità, il consolidamento della reputazione finanziaria e l’utilizzo operativo. In una fase iniziale, le transazioni mantengono importi contenuti per creare uno storico credibile, prima di evolvere verso operazioni economicamente rilevanti.
Il ruolo cruciale dell’AI generativa
L’AI generativa ha abbassato in modo significativo le barriere di accesso alla creazione di identità sintetiche. Infatti, i modelli di alto profilo producono nomi plausibili, indirizzi coerenti, documenti verosimili e persino pattern comportamentali credibili. Un processo che permette ai frodatori di scalare le attività illecite, generando grandi volumi di identità uniche in tempi rapidi.
L’intelligenza artificiale viene oltremodo impiegata per simulare comportamenti finanziari realistici, che possono essere la frequenza delle transazioni, la tipologia di spesa, gli orari di accesso e le modalità di interazione con i canali digitali. Tali elementi vengono progettati per imitare quelli di un utente legittimo, riducendo l’efficacia dei controlli statici tradizionali.
Deepfake e documenti falsificati
Un ulteriore livello di complessità deriva dalla diffusione dei deepfake e dalla falsificazione dei documenti. I video e le immagini generate artificialmente riescono a superare controlli visivi di base, mentre documenti d’identità contraffatti vengono realizzati con un livello di dettaglio sempre elevato.
È quindi chiaro che si attui l’aggiramento dei processi di onboarding digitale, in particolar modo nel momento in cui le verifiche non includono controlli incrociati su segnali diversi.
Tecniche di apertura conto fraudolento
L’apertura di conti fraudolenti costituisce uno dei principali canali attraverso cui le identità sintetiche vengono sfruttate per finalità di riciclaggio. I criminali prendono di mira soprattutto istituti finanziari, fintech e piattaforme digitali che puntano su processi di onboarding rapidi e completamente online.
Una volta superata la fase iniziale di verifica, il conto diventa uno strumento operativo essenziale per il trasferimento e la stratificazione dei fondi. Spesso vengono creati diversi conti collegati a identità sintetiche differenti, dando origine a reti articolate di movimentazione del denaro che rendono complessa la ricostruzione dell’origine dei flussi finanziari.
Bypass dei sistemi KYC e biometrici
Le tecniche di bypass dei sistemi KYC e biometrici si basano sull’individuazione delle vulnerabilità presenti nei processi di verifica. In assenza di controlli dinamici e contestuali, i frodatori sfruttano dati apparentemente coerenti per superare le verifiche iniziali.
Tra le pratiche più diffuse rientrano:
- l’uso di immagini statiche o video preregistrati per ingannare sistemi biometrici poco evoluti;
- l’impiego di numeri di telefono e indirizzi e-mail validi, utili a rafforzare la percezione di legittimità.
In assenza di un’analisi comportamentale e del dispositivo, questi segnali non risultano sufficienti per intercettare le frodi più sofisticate.
La sfida della detection e dei falsi positivi
Tra i fattori che spiccano nella lotta alle identità sintetiche c’è l’equilibrio tra capacità di individuazione delle frodi e riduzione dei falsi positivi. I sistemi eccessivamente rigidi finiscono per bloccare utenti legittimi, con un impatto negativo sulla customer experience e un aumento dei costi operativi legati alle revisioni manuali.
Allo stesso tempo, dei controlli fin troppo permissivi espongono le organizzazioni a rischi rilevanti di frode e a potenziali violazioni normative. La vera sfida risiede nella capacità di interpretare correttamente una pluralità di segnali eterogenei, valutandoli in modo integrato anziché isolato.
AI difensiva: come contrastare le frodi
L’AI difensiva costituisce la risposta all’uso offensivo dell’intelligenza artificiale da parte dei frodatori. Attraverso modelli di Machine Learning di ultima generazione diventa possibile analizzare grandi volumi di dati in tempo reale, individuando anomalie, correlazioni nascoste e pattern comportamentali sospetti.
Le soluzioni Experian contro le frodi
In un contesto in cui le frodi digitali evolvono rapidamente, in Experian abbiamo sviluppato un ecosistema di soluzioni pensato per affrontare in modo efficace, e scalabile, il fenomeno delle identità sintetiche e del riciclaggio finanziario. L’obiettivo è offrire alle aziende strumenti in grado di rispondere a scenari complessi, caratterizzati dalla crescente disponibilità di dati compromessi e dall’utilizzo avanzato dell’intelligenza artificiale da parte dei criminali.
Le soluzioni Experian coprono un ampio spettro di casi d’uso, tra cui:
- furto d’identità;
- frodi creditizie;
- account takeover;
- rilevazione delle identità sintetiche.
L’approccio adottato si basa su livelli di analisi integrati, capaci di combinare segnali di rischio differenti all’interno di un’unica valutazione.
La verifica dell’identità viene rafforzata attraverso il controllo dei dati anagrafici, del dispositivo utilizzato, delle informazioni di contatto e dei comportamenti biometrici, come le modalità di digitazione o di interazione con l’interfaccia. A questi elementi si affianca l’analisi contestuale delle transazioni, utile per intercettare incoerenze e anomalie rispetto ai pattern attesi.
Il cuore della soluzione è costituito da modelli di alto livello di Machine Learning, progettati per sintetizzare segnali provenienti da fonti differenti e restituire una valutazione complessiva del rischio di frode. Questo approccio supporta decisioni rapide e mirate, migliorando l’individuazione dei frodatori senza penalizzare gli utenti legittimi.
Un ulteriore elemento distintivo riguarda l’architettura unificata della piattaforma. Tutti i controlli e i servizi di prevenzione delle frodi trovano spazio in un unico ambiente, semplificando la gestione operativa e offrendo una visione coerente del rischio lungo l’intero ciclo di vita del cliente.