Le frodi digitali rappresentano una sfida sempre più complessa per il settore bancario e finanziario, complice l’aumento delle transazioni effettuate attraverso i canali digitali.
Una delle soluzioni più efficaci per contrastarle è rappresentata dalle piattaforme di rilevamento delle frodi, che vedono al centro l’integrazione di sistemi di intelligenza artificiale in grado di analizzare i dati per individuare attività sospette in tempo reale.
Le soluzioni di Experian per affrontare le minacce di frode si rivelano un supporto efficace in chiave preventiva attraverso la verifica dell’identità. Gli operatori possono così migliorare l’efficienza del processo di indagine, riducendo inoltre le tempistiche.
Vediamo dunque come funziona una moderna piattaforma antifrode e quale ruolo svolge oggi l’AI.
Piattaforme di rilevamento delle frodi: cosa fanno e perché servono
La trasformazione dei servizi finanziari nel segno del digitale ha certamente ampliato le opportunità per imprese e consumatori. Allo stesso tempo, ha anche aumentato la superficie di esposizione alle frodi, aprendo alla necessità di dotarsi di strumenti capaci di individuare tempestivamente anomalie e potenziali minacce.
Una piattaforma di rilevamento delle frodi nasce proprio come supporto per banche, istituti finanziari e altri operatori nell’identificazione di attività sospette prima che possano causare perdite economiche e compromettere la sicurezza dei clienti.
Si tratta di soluzioni che raccolgono e analizzano informazioni provenienti da diverse fonti, risultando uno strumento che contribuisce a rafforzare i processi di prevenzione e gestione del rischio in un contesto in continua evoluzione.
Dalla rilevazione batch al monitoraggio in tempo reale di transazioni e comportamenti
Fino a non molti anni fa, il rilevamento delle frodi si basava prevalentemente su controlli di matrice batch: delle analisi effettuate a intervalli prestabiliti sulle transazioni già concluse. Un approccio di per sé valido, ma non particolarmente efficace nel contesto attuale, alla luce dell’evoluzione maturata con l’IA. Risulta sostanzialmente superato.
La rilevazione batch consente infatti sì di individuare eventuali anomalie, ma soltanto “a cose fatte”: il suo intervento avveniva spesso quando il danno era già stato prodotto.
La crescente diffusione dei servizi finanziari digitali ha favorito il passaggio verso sistemi di monitoraggio in tempo reale, in grado di analizzare transazioni e comportamenti nel momento stesso in cui si verificano.
Questo permette agli operatori di individuare più rapidamente attività sospette e intervenire con tempestività, adattandosi a un contesto in cui le tecniche di frode evolvono con estrema rapidità.
Si tratta di un cambio di paradigma necessario anche perché i danni, quando una frode va a buon fine, sono più ingenti rispetto al recente passato. È dunque fondamentale intervenire il prima possibile: prima che le complicazioni diventino rilevanti.
Il ruolo dell’AI nei motori antifrode
L’intelligenza artificiale sta innovando profondamente le piattaforme di rilevamento delle frodi, a fronte di sistemi basati su regole e modelli capaci di analizzare grandi quantità di dati in tempi estremamente ridotti.
Un rilevamento frodi basato sull’AI nel banking non soltanto è in grado di individuare eventuali transazioni anomale, ma di riconoscere schemi ricorrenti e comportamenti che fungono da veri e propri campanelli d’allarme, anche quando non corrispondono a casistiche già note.
I modelli vengono inoltre aggiornati nel tempo, adattandosi all’evoluzione delle minacce e migliorando progressivamente la capacità di distinguere le attività lecite da quelle potenzialmente fraudolente. Ciò si dimostra possibile grazie a standard sempre più sofisticati.
Raccolta dei segnali (device, identità, comportamento) e modelli di machine learning
Per riconoscere un tentativo di frode, oggi, analizzare la singola transazione non basta più.
Le moderne piattaforme di rilevamento frodi prendono infatti in considerazione un insieme di segnali provenienti da fonti differenti, costruendo un quadro più completo del contesto in cui l’operazione viene eseguita. È proprio questo focus contestuale, dunque, a risultare rilevante in termini di efficacia.
Tra gli elementi valutati in tempo reale rientrano:
- informazioni relative al dispositivo utilizzato;
- informazioni legate all’identità digitale dell’utente;
- informazioni sui comportamenti osservati durante la navigazione o l’esecuzione della transazione.
I dati raccolti vengono elaborati attraverso modelli di machine learning, che individuano correlazioni e schemi ricorrenti.
Queste informazioni, pertanto, sarebbero difficilmente rilevabili con i controlli tradizionali, anche alla luce di un aggiornamento progressivo delle minacce: spesso quanto adottato oggi non vale più domani.
Scoring del rischio, regole dinamiche e riduzione di falsi positivi
Una volta raccolte, le informazioni vengono elaborate per attribuire un livello di rischio a ciascuna operazione.
La piattaforma di rilevamento delle frodi di ultima generazione prevede infatti un processo che si basa sulla combinazione di modelli di intelligenza artificiale e regole dinamiche: un mix che consente di adattare le verifiche all’evoluzione degli scenari di frode.
Tra i principali vantaggi di questo approccio troviamo i seguenti:
- valutazione del rischio più accurata per ogni singola transazione;
- possibilità di aggiornare le regole di controllo in funzione di nuovi schemi fraudolenti;
- riduzione dei falsi positivi, con una limitazione dei blocchi delle operazioni legittime senza un abbassamento del livello di protezione.
Come progettare una piattaforma antifrode efficace
Chiariamo un punto importante: l’efficacia di una piattaforma antifrode non dipende esclusivamente dalla qualità dei modelli di intelligenza artificiale.
La progettazione di un rilevamento delle frodi basato sull’AI nel banking richiede infatti un approccio che tenga insieme aspetti tecnologici, organizzativi e di governance. Solo così è possibile mantenere elevati gli standard di sicurezza nel lungo periodo.
Integrazione con sistemi esistenti, scalabilità e governance dei modelli AI
Una piattaforma di rilevamento delle frodi dovrebbe essere progettata per rispondere a esigenze che vanno oltre il solo riconoscimento delle attività sospette. Ecco una panoramica degli aspetti più rilevanti nella gestione quotidiana:
- integrazione con i sistemi esistenti: è essenziale per inserire i controlli nei processi operativi senza creare interruzioni;
- scalabilità: diventa fondamentale per gestire un numero crescente di transazioni e dati mantenendo prestazioni costanti;
- governance dei modelli AI: avviene impostando pratiche di monitoraggio, aggiornamento periodico e verifica continua delle prestazioni;
- flessibilità: determinante per adattare regole e modelli all’evoluzione delle tecniche di frode e, di pari passo, delle esigenze operative.
Scopri AiDRIAN
Un esempio di piattaforma di rilevamento frodi di ultima generazione è AiDRIAN by Experian.
Progettata per supportare banche, istituti finanziari e aziende nella gestione delle minacce fraudolente, si distingue per un’impostazione modulare che consente di configurare le funzionalità in base alle esigenze operative dell’organizzazione.
AiDRIAN può inoltre essere arricchita con servizi specifici dedicati, proprio perché scalabile. Tra questi figurano, ad esempio, quelli deputati ai compiti che seguono:
verifica delle identità;
- analisi dei dispositivi utilizzati per l’accesso;
- valutazione del rischio associato a e-mail e numeri di telefono;
- analisi dei comportamenti digitali.
Il risultato è un approccio che permette di costruire un sistema di prevenzione più flessibile e coerente con i diversi scenari applicativi, utile per mantenere alto il focus sul contesto così come sulla singola operazione.