Non è la prima volta che parliamo, nel nostro blog, di prevenzione frodi: uno dei temi più attuali del settore bancario contemporaneo alla luce degli sviluppi dell’intelligenza artificiale generativa.
L’IA ha un ruolo attivo in tal senso e sono diverse, per la prevenzione delle frodi, le strategie che possono essere adottate. Questo perché l’IA è in grado di rilevarle, le frodi, risultando capace di fare la differenza per proteggere tanto gli utenti quanto le organizzazioni.
Sono infatti molteplici gli strumenti avanzati di analisi, monitoraggio e decisioning che si possono adottare e oggi vediamo quali sono quelli più efficaci proprio in chiave preventiva.
Strategie di prevenzione frodi: le soluzioni basate sull’AI
L’IA è una tecnologia che si presta a un utilizzo trasversale: sia da parte dei cybercriminali, sia nell’ambito della cybersecurity. Ed è funzionale a un impiego sempre più sofisticato, favorito dalla digitalizzazione dei servizi finanziari.
Le moderne strategie antifrode devono essere capaci di individuare eventuali anomalie in tempi rapidi, attraverso l’analisi di grandi quantità di dati e soluzioni a supporto del processo di decision making in tempo reale.
L’approccio standard, che vuole un bloccaggio delle minacce una volta che si sono manifestate, è dunque ormai superato. I nuovi modelli operano in chiave predittiva, grazie ad analisi comportamentali evolute.
Nuove minacce digitali, deepfake e identità sintetiche
Tra le minacce più pericolose troviamo i cosiddetti deepfake, i quali si distinguono per la capacità di riprodurre in maniera estremamente realistica video, immagini e contenuti vocali.
A essi si affiancano quelle altresì note come identità sintetiche: profili che risultano apparentemente legittimi, ottenuti tramite la combinazione di dati reali – e quindi autentici – e informazioni fittizie.
Queste tecniche presentano un tratto comune: il mix tra finzione e autenticità. Ed è questo elemento che rende difficile distinguere il tentativo di frode, soprattutto in presenza di controlli basati sulla sola verifica documentale.
Per prevenire le frodi di identità sintetica l’ecosistema di Experian prevede questo connubio di strategie di ultima generazione:
- approccio multi layer: comprende servizi tra cui verifica dell’identità digitale, biometria comportamentale, profilazione dei dispositivi e programmi di decisione e orchestrazione;
- ottimizzazione in chiave machine learning: consente di adottare una visione complessiva – e non in cui ogni dato è isolato – nelle pratiche di risk management;
- salvaguardia dei clienti legittimi: ciò permette una riduzione ai minimi termini dei falsi positivi, a fronte di un processo decisionale più accurato e veritiero.
Come funziona la prevenzione frodi basata su AI
Nella prevenzione delle frodi, le strategie basate sull’IA hanno tutte un fattore che le accomuna: la capacità di analizzare simultaneamente grandi volumi di informazioni e di adattare continuamente i controlli all’evoluzione delle minacce.
Ed è questo elemento ad assicurare un processo decisionale più rapido e accurato, che permette di intercettare anomalie fin dalle prime fasi di una transazione o di una richiesta di accesso. Entriamo più nei dettagli su come funziona davvero la prevenzione delle frodi AI-based.
Raccolta dei segnali (device, comportamento, dati digitali)
Il primo passaggio che viene adottato nelle strategie di prevenzione delle frodi consiste nella raccolta di segnali digitali che vengono analizzati secondo un approccio di insieme (e non singolarmente).
Ciò dà modo di costruire un quadro quanto più completo possibile del livello di rischio associato a una determinata operazione: un fattore basilare nel risk management.
Tra gli elementi maggiormente presi in considerazione quando si parla di raccolta dei segnali troviamo:
- device intelligence: analisi delle caratteristiche del dispositivo utilizzato;
- behavioral signals: analisi dei comportamenti dell’utente nelle fasi di navigazione e autenticazione;
- analisi dei dati relativi alla singola sessione: alla posizione geografica e alle modalità di accesso;
- raccolta delle informazioni digitali durante l’interazione con il servizio.
La correlazione di questi elementi consente di individuare anomalie che, considerate singolarmente, potrebbero non risultare sufficienti per identificare un tentativo di frode.
Modelli di machine learning e scoring del rischio in tempo reale
Lo step successivo alla raccolta dei segnali è relativo alla predisposizione di modelli di machine learning capaci di elaborare tali segnali attraverso l’attribuzione di un livello di rischio a ogni singola operazione.
A differenza dei sistemi basati su regole statiche, questi algoritmi apprendono progressivamente dai nuovi pattern di frode, a fronte di un’ottimizzazione della capacità di riconoscere comportamenti anomali anche quando non corrispondono a schemi già conosciuti.
In quest’ottica, la piattaforma avanzata AiDRIAN by Experian supporta le organizzazioni nell’analisi in tempo reale di molteplici segnali di rischio, contribuendo a rendere le decisioni più rapide, accurate e coerenti con il contesto operativo.
Nata in Germania, opera in diversi paesi ed è stata appositamente customizzata per il mercato italiano, AiDRIAN si integra con i sistemi esistenti per offrire una prevenzione a 360° delle truffe. È stata infatti concepita secondo una struttura modulare e versatile, volta a massimizzare i tassi di accettazione e aumentare i ricavi, riducendo alla radice il numero di falsi dispositivi.
Best practice per strategie antifrode efficaci
L’efficacia di una strategia di prevenzione delle frodi è sì correlata alla tecnologia adottata, ma non dipende soltanto da essa: dipende anche dalla capacità di integrarla all’interno dei processi aziendali.
La sinergia di tali elementi incide sugli standard di:
- individuazione tempestiva delle minacce;
- limitazione dell’impatto dei potenziali attacchi sui clienti;
- azione sull’operatività quotidiana.
Le best practice da adottare nelle strategie di prevenzione delle frodi vedono quindi alla base il corretto equilibrio tra sicurezza, continuità operativa ed esperienza dell’utente.
Ridurre falsi positivi e proteggere la customer experience
Uno degli obiettivi principali delle moderne strategie antifrode è ridurre i falsi positivi: i casi in cui gli utenti legittimi vengono erroneamente classificati come potenziali fraudster.
Le conseguenze possono essere significative: si va da transazioni rifiutate, procedure di verifica aggiuntive, interruzioni del processo d’acquisto fino, nei casi più critici, all’abbandono del servizio da parte dell’utente.
L’impiego di modelli di analisi di ultima generazione consente di distinguere con maggiore precisione le operazioni realmente sospette da quelle legittime, limitando gli attriti durante il customer journey.
Il risultato è un equilibrio più efficace tra sicurezza e customer experience, a fronte di controlli mirati che proteggono l’organizzazione senza penalizzare i clienti non potenzialmente fraudolenti.
Collaborazione tra operatori e uso di piattaforme integrate
La prevenzione delle frodi risulta più efficace quando “umano e artificiale” – e dunque dati, strumenti e competenze – operano in maniera sinergica.
L’integrazione tra molteplici fonti informative e piattaforme specializzate consente infatti di ottenere una visione più completa del rischio, migliorando la capacità di risposta anche davanti a minacce in continua evoluzione.
In un contesto sempre più dinamico, un approccio integrato rappresenta uno dei principali fattori di successo per una strategia antifrode realmente efficace, dimostrandosi una peculiarità destinata a ulteriori sviluppi.