Adattamento, analisi comportamentale, indagini e prevenzione. L’IA è il punto di svolta che permette alle aziende di contrastare il fenomeno delle frodi
Il mondo delle frodi finanziarie è in continua evoluzione, con truffatori che sfruttano tecnologie sempre più sofisticate come deepfake e phishing per ingannare gli utenti. Per contrastare questa minaccia in costante crescita, banche, assicurazioni e altre istituzioni finanziarie si rivolgono all’Intelligenza Artificiale, in particolare all’IA generativa, che promette di rivoluzionare le strategie antifrode. Mentre in passato ci si affidava principalmente a modelli di machine learning e tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per individuare attività sospette, oggi la GenAI si integra a questi metodi, offrendo nuove e potenti soluzioni. Un’indagine condotta da SAS e dall’Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) ha rilevato che l’83% dei professionisti prevede di integrare la GenAI nelle loro soluzioni antifrode entro il 2025.
La capacità della GenAI di apprendere e adattarsi in tempo reale, analizzando un flusso continuo di dati, consente di identificare e bloccare le frodi con maggiore precisione e rapidità. Immaginate un sistema che impara da ogni nuova transazione, da ogni comportamento sospetto, e affina costantemente la sua capacità di individuare anomalie. Questo è il potere dell’adaptive learning in tempo reale reso possibile dalla GenAI.
I vantaggi dell’adaptive learning
L’Adaptive Learning rappresenta un vero e proprio cambio di paradigma nella lotta alle frodi finanziarie. È come dotare i sistemi antifrode di una sorta di “intelligenza” che permetta loro di apprendere ed evolversi in risposta alle nuove informazioni e alle minacce emergenti. Questo è il cuore dell’Adaptive Learning, un approccio che supera i limiti dei sistemi tradizionali basati su regole fisse e predefinite. Mentre i sistemi antifrode tradizionali poggiano su un insieme di regole statiche per identificare le transazioni sospette, l’Adaptive Learning introduce un elemento di dinamicità. I modelli di GenAI analizzano un flusso continuo di dati in tempo reale, imparando da nuove transazioni, da comportamenti degli utenti e da modelli di frode man mano che si verificano. In questo modo, il sistema è in grado di rilevare anche le frodi più sofisticate e innovative, che riuscirebbero a eludere un sistema di regole. Con l’Adaptive Learning, il sistema può imparare a riconoscere nuovi schemi e adattarsi di conseguenza. Una tecnologia che offre anche molti vantaggi. Ad esempio, è in grado di evolvere rispetto ai cambiamenti nel comportamento dei truffatori, che sono costantemente alla ricerca di nuovi modi per aggirare i sistemi di sicurezza. Inoltre, può ridurre significativamente il numero di falsi positivi, ovvero il blocco di transazioni legittime, migliorando l’esperienza del cliente.
Ma non solo. La GenAI è in grado di analizzare un’enorme quantità di dati comportamentali, come la digitazione, i movimenti del mouse e le abitudini di accesso, per creare profili individuali degli utenti. In questo modo, qualsiasi deviazione significativa da questi modelli viene segnalata come potenzialmente fraudolenta. Inoltre, la GenAI sfrutta gli algoritmi di NLP per analizzare report di settore, bollettini sulla sicurezza e dati in tempo reale, identificando nuove minacce e schemi di frode. Questo permette di anticipare i rischi e adattare le strategie di prevenzione, di conseguenza, quasi come un sistema di “intelligence” dedicato.
Non si tratta più solo di analizzare transazioni sospette, ma osservare e interpretare il comportamento degli utenti all’interno delle piattaforme digitali, come se ogni click, ogni movimento del mouse, ogni digitazione fosse un indizio che contribuisce a dipingere un quadro completo. La GenAI, con la sua capacità di integrare un’enorme quantità di dati, crea una sorta di “impronta digitale comportamentale” unica per ogni utente. Questa riflette le nostre abitudini e modalità di interazione con le piattaforme digitali, e diventa un punto di riferimento per valutare la legittimità delle azioni. Si parla allora di analisi comportamentale o Behavioral Analysis.
Le indagini con l’IA
Un altro ambito in cui la GenAI si dimostra particolarmente utile è quello delle indagini. I modelli linguistici di grandi dimensioni possono verificare enormi volumi di dati, fornendo agli investigatori insight cruciali e accelerando il processo decisionale. Come afferma Carmelo Garofalo, Fraud & Security Intelligence Practice Manager di SAS: “I modelli LLM fungono da assistenti digitali, interpretando i dati e fornendo risposte rapide e pertinenti”. Infine, la GenAI può generare dati sintetici che replicano i pattern dei dati reali, consentendo di addestrare i modelli antifrode senza compromettere la privacy dei clienti. “I dati sintetici sono una svolta per le organizzazioni finanziarie che devono affrontare limiti di privacy o carenze di dati”, sottolinea Garofalo. Insomma, l’integrazione della GenAI con le tecnologie antifrode tradizionali rappresenta una vera e propria rivoluzione. Come conclude Garofalo, “La GenAI non è solo un’altra tecnologia: è una forza trasformativa che può migliorare l’efficacia dei presidi antifrode ed aumentare l’efficienza operativa delle investigazioni, contribuendo a contrastare le frodi in modi che prima non erano possibili”.
