Di Giulio Virnicchi, Digital & Fraud Director, Experian
Il panorama delle frodi sta attraversando una trasformazione profonda. Un nuovo report Forrester sul rischio di frode, commissionato da Experian, evidenzia un cambio di paradigma nelle sfide che i leader aziendali si trovano oggi ad affrontare. L’ascesa di una nuova generazione di frodi sofisticate, abilitate dall’Intelligenza Artificiale, sta rapidamente superando le capacità delle difese tradizionali: il 68% dei dirigenti intervistati riconosce che le tecnologie attualmente in uso non sono adeguate a fronteggiare le minacce emergenti.
Da questa consapevolezza nasce un nuovo imperativo aziendale: adottare un approccio alla prevenzione delle frodi che sia al tempo stesso sufficientemente robusto per contrastare attacchi sempre più avanzati e abbastanza intelligente da preservare un’esperienza cliente fluida e senza attriti. Oggi, sicurezza e customer experience non possono più essere considerate obiettivi in conflitto, ma dimensioni da ottimizzare congiuntamente.
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Comprendere il rischio dell’AI Generativa
Al centro di questa nuova fase evolutiva si colloca l’AI Generativa. Per il 62% delle organizzazioni nell’area EMEA, rappresenta già la minaccia di frode più significativa mai affrontata. Non si tratta di un rischio teorico: l’AI Generativa ha reso accessibili strumenti criminali in grado di produrre identità sintetiche, documenti falsificati e comunicazioni ingannevoli con un livello di realismo e una scalabilità senza precedenti.
In Italia, il 61% delle aziende dichiara che gli attuali controlli di verifica dell’identità non sono progettati per individuare efficacemente artefatti generati dall’AI. Il confine tra ciò che è autentico e ciò che è artificiale si sta assottigliando rapidamente, mettendo sotto pressione processi di onboarding, KYC e autenticazione che fino a poco tempo fa erano considerati affidabili.
Una minaccia invisibile prima ancora che incontrollabile
A rendere il quadro ancora più complesso è un problema di visibilità. Molte organizzazioni non solo faticano a fermare le frodi basate sull’AI, ma non riescono nemmeno a identificarle con certezza. Il report rileva che il 58% delle aziende EMEA ha difficoltà a stabilire se l’AI Generativa sia stata coinvolta in un attacco, rendendo estremamente complesso stimarne l’impatto reale in termini economici, operativi e reputazionali.
Senza la capacità di “vedere” l’attacco, qualsiasi strategia di difesa rischia di essere reattiva e incompleta. La visibilità diventa quindi il primo livello di protezione.
Oltre la sicurezza: l’intelligenza che abilita il business
Di fronte a un contesto così dinamico, il report è chiaro: costruire barriere sempre più rigide non è più una strategia sostenibile. La risposta più efficace non è una sicurezza più pesante, ma una sicurezza più intelligente.
Il 77% dei dirigenti italiani riconosce nel Machine Learning un elemento chiave per individuare frodi che i sistemi tradizionali, basati su regole statiche, non sarebbero in grado di intercettare. Le organizzazioni che hanno già adottato soluzioni avanzate basate su ML riportano benefici concreti: il 67% delle aziende EMEA segnala un miglioramento misurabile nell’accuratezza del rilevamento delle frodi.
Ma l’impatto va oltre la mera efficacia dei controlli. Per il 63% dei leader italiani, il principale vantaggio del Machine Learning è una customer experience più fluida, caratterizzata da meno attriti e minori falsi positivi. Questo sta ridefinendo il concetto stesso di successo nella gestione del rischio.
Non sorprende, quindi, che il 73% delle aziende EMEA stia pianificando investimenti in meccanismi di sicurezza passiva, come l’analisi comportamentale e dei dispositivi, capaci di operare in background senza interrompere il percorso del cliente. Queste tecnologie non sostituiscono il fattore umano, ma lo potenziano, consentendo agli analisti di concentrarsi sui casi più complessi mentre l’intelligenza artificiale gestisce le decisioni a basso rischio.
Dalla visione all’adozione: superare il gap di competenze
Se la direzione strategica appare ormai chiara, permangono tuttavia ostacoli significativi all’adozione su larga scala. In Italia, la principale barriera è rappresentata dalla carenza di competenze interne: il 61% delle aziende segnala una mancanza di skill adeguate, rendendo l’accesso a competenze di data science la priorità di investimento per il 46% delle organizzazioni che intendono adottare soluzioni basate su ML.
Il report evidenzia inoltre una differenza rilevante nelle leve decisionali a livello regionale. Mentre nel mercato EMEA più ampio il driver principale è la dimostrazione di un ROI tangibile (50%), in Italia l’attenzione si concentra maggiormente sulla costruzione di competenze interne. Colmare questo divario richiede soluzioni che siano accessibili, pronte all’uso e progettate per generare valore rapidamente, anche in contesti con risorse tecniche limitate.
Un’esigenza strategica, non più un’opzione
L’evoluzione verso una gestione del rischio più integrata, intelligente e user‑friendly non è più una scelta discrezionale. È una necessità strategica per le aziende che vogliono continuare a crescere in modo sostenibile, proteggere i propri clienti e difendere il valore del proprio brand in un contesto di minacce sempre più sofisticate.
Nell’era delle frodi basate sull’AI, la vera differenza non la fa chi costruisce muri più alti, ma chi è in grado di anticipare, comprendere e governare il rischio con intelligenza.