Frodi online: un pericolo che cresce per molti settori
I settori bancario ed e-commerce stanno affrontando una sfida sempre più grande man mano che le transazioni online aumentano: phishing via e-mail, frode finanziaria, furto di identità, falsificazione di documenti e conti falsi sono solo alcuni degli attacchi criminali più comuni.
Secondo un ricerca di McKinsey, le frodi con le carte di credito sono cresciute enormemente negli ultimi anni: le perdite mondiali sono quasi raddoppiate in dieci anni e rischiano di raggiungere quasi $44 miliardi entro il 2025.
La sfida principale risiede nel fatto che questa minaccia sia così pervasiva, rendendo di fatto impossibile controllare ogni transazione per prevenire comportamenti fraudolenti: la quantità di dati coinvolti è troppo grande per essere gestita manualmente, ma è qui che AI e Machine Learning ci vengono in aiuto.
Come funzionano AI e Machine Learning
Il Machine Learning è un approccio analitico in cui una macchina apprende modelli specifici all’interno di set di dati senza l’assistenza umana, mentre l’Intelligenza Artificiale si riferisce all’uso di particolari tipi di analisi per completare le attività.
Potremmo dire che l’apprendimento automatico è il metodo che utilizziamo per creare modelli analitici che migliorano automaticamente, mentre l’AI è l’applicazione di questi modelli.
Grazie all’Intelligenza Artificiale, il Machine Learning si adatta perfettamente al compito di prevenire le frodi: è veloce, scalabile, efficiente e preciso.
E last but not least: se il crimine non dorme mai, non lo fa nemmeno una macchina, rendendosi disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7 per contrastare le minacce online.
Come l’AI può aiutare a prevenire le frodi online
L’Intelligenza Artificiale è in grado di analizzare un numero enorme di transazioni per scoprire pattern fraudolenti, riuscendo a rilevare le frodi in tempo reale e persino a prevenirle.
Quando si sospetta una frode, i modelli di Intelligenza Artificiale possono essere utilizzati per valutare la probabilità di frode, per rifiutare del tutto le transazioni o segnalarle con codici di causa specifici per sollecitare ulteriori indagini, accelerando le indagini umane e consentendo agli investigatori di concentrare i propri sforzi sui casi più probabili.
A sua volta, l’AI apprende dagli umani dopo la valutazione di una transazione discutibile, rafforzando la conoscenza del suo modello e concentrandosi sui trend che effettivamente portano alla frode.
Gli algoritmi di machine learning per il rilevamento delle frodi di solito utilizzano la regressione logistica, una tecnica di apprendimento supervisionato che fornisce un output categoriale – “frode” o “non frode” – ma poiché i falsi positivi richiedono indagini manuali costose, le soluzioni di maggior successo dell’IA sono quelle che coinvolgono tecniche diverse, come:
- Data mining: per estrarre dati rilevanti da un insieme più ampio di dati grezzi, esplorando e analizzando grandi moli di informazioni per scoprire modelli e trend significativi.
- Reti neurali: sistemi informatici flessibili applicati a problemi di riconoscimento e predizione di pattern complessi, per clusterizzare e prevedere comportamenti specifici.
- Riconoscimento di pattern: riconoscimento automatizzato delle regolarità nei dataset attraverso l’uso di algoritmi informatici, che sono successivamente classificati in diverse categorie.
L’AI può anche aiutare le aziende a creare profili di acquisto, facendo riferimento alle caratteristiche e alle tendenze di acquisto di una persona o azienda in base alle loro transazioni più comuni. Ciò semplifica la creazione di previsioni sui loro comportamenti, individuando tempestivamente comportamenti insoliti e sospetti.
FinScience ha sviluppato algoritmi proprietari di Machine Learning in grado di raccogliere e gestire un’enorme quantità di dati, trovare anomalie e monitorare dati specifici, individuare tendenze prima che diventino trend veri e propri, analizzare argomenti o fenomeni attraverso Knowledge Graphs.
Tutto questo viene fornito alle aziende in una soluzione all-in per prevenire le frodi, una piattaforma dedicata dove le informazioni rilevanti sono consultabili attraverso una dashboard intuitiva.
