Prevenzione delle frodi con l’AI, ecco il ruolo dell’adaptive learning

Le frodi finanziarie stanno diventando sempre più sofisticate con l’avanzare delle tecnologie digitali. I truffatori sfruttano metodi innovativi per aggirare i sistemi di sicurezza tradizionali, creando identità sintetiche, manipolando transazioni e orchestrando attacchi su larga scala, sfruttando vulnerabilità sul fronte della cybersecurity. Da ricordare, in questo contesto, anche le attività fraudolente legate alle monete digitali e criptovalute.

Per far fronte alla minaccia delle frodi, le aziende e le istituzioni finanziarie stanno adottando strumenti basati sull’intelligenza artificiale. In particolare, il machine learning (ML) risulta efficace nelle attività di contrasto alle frodi. Soprattutto l’adaptive learning, un sottocampo del machine learning, sta emergendo come una soluzione chiave nella prevenzione delle frodi.

Questo approccio consente ai sistemi di apprendimento automatico di evolversi e adattarsi dinamicamente ai nuovi schemi di frode, riducendo il numero di falsi positivi e migliorando l’efficacia nella rilevazione di attività sospette. Grazie alla capacità di apprendere dai dati in tempo reale, questi sistemi si dimostrano più resilienti e capaci di individuare schemi di frode sempre più sofisticati.

L’impatto dell‘AI Gen sulle frodi finanziarie

Negli ultimi anni, i rischi di sicurezza dell’Intelligenza artificiale generativa (GenAI) riguardano anche le frodi finanziarie, creando nuove sfide per le aziende e le istituzioni bancarie. Secondo un rapporto di Experian, il 73% dei responsabili della gestione delle frodi concorda sul fatto che l’intelligenza artificiale generativa ha alterato in modo permanente il modo in cui vengono condotte le frodi. Inoltre, il 58% delle imprese italiane ha registrato un aumento delle perdite dovute a frodi negli ultimi 12 mesi, a testimonianza della crescente sofisticazione degli attacchi.

L’uso di GenAI ha permesso ai truffatori di sviluppare tattiche più avanzate, come la creazione di identità sintetiche e l’uso di deepfake per ingannare i sistemi di autenticazione biometrica. Il 56% delle imprese trova difficile identificare l’uso della GenAI in un attacco fraudolento e quantificarne l’impatto sulle perdite, una percentuale che sale al 69% in Italia.

Tipologie di frodi finanziarie

Le frodi finanziarie si manifestano in numerose forme, colpendo individui, aziende e istituzioni finanziarie con conseguenze economiche e reputazionali significative. Con l’aumento della digitalizzazione e delle transazioni online, il rischio di attacchi sofisticati è aumentato esponenzialmente. I criminali informatici sfruttano tecniche sempre più avanzate per sottrarre denaro e dati sensibili, rendendo necessaria una risposta altrettanto evoluta da parte degli enti di sicurezza finanziaria.

• Phishing: attacchi in cui i truffatori si fingono enti affidabili per indurre gli utenti a fornire informazioni personali o credenziali di accesso tramite email, SMS o siti web falsi. Spesso, questi attacchi utilizzano tecniche di social engineering per aumentare la loro efficacia.
• Furto di identità: utilizzo illecito di dati personali rubati per effettuare acquisti, richiedere prestiti o accedere a conti bancari con scopi fraudolenti. Le vittime spesso non si accorgono del furto fino a quando non emergono attività sospette sui loro conti.
• Frode con carte di credito: transazioni non autorizzate eseguite con carte rubate o dati di pagamento compromessi, spesso tramite siti di e-commerce non sicuri. I criminali utilizzano anche bot automatici per testare numeri di carta rubati su piattaforme online.
• Riciclaggio di denaro: sofisticate reti criminali che utilizzano identità false e società di comodo per trasferire fondi illegalmente tra diversi conti bancari, nascondendo l’origine illecita del denaro.
• Attacchi AI-powered: i truffatori sfruttano l’Intelligenza Artificiale Generativa per creare deepfake, manipolare documenti e superare verifiche di autenticazione biometriche, rendendo sempre più difficile il rilevamento delle frodi tradizionali.

Le frodi finanziarie non solo generano ingenti perdite economiche, ma compromettono anche la fiducia dei consumatori nei servizi digitali. La necessità di sistemi di rilevamento più avanzati è quindi diventata imperativa per garantire la sicurezza delle transazioni.

Adaptive learning, perché è una soluzione rivoluzionaria

L’Adaptive Learning rappresenta un’innovazione fondamentale nella lotta contro le frodi, superando i limiti dei sistemi di rilevamento tradizionali. A differenza dei modelli statici di Machine Learning, che richiedono un addestramento periodico e aggiornamenti manuali, i sistemi basati su Adaptive Learning aggiornano continuamente i loro parametri, imparando dai dati in tempo reale.

Come funziona l’adaptive learning

1. Analisi in tempo reale
   • Il sistema monitora costantemente le transazioni e gli eventi finanziari, analizzando miliardi di dati al secondo alla ricerca di comportamenti sospetti o non conformi ai pattern normali. La rapidità con cui questi sistemi possono individuare anomalie è fondamentale per bloccare le frodi prima che causino danni.
2. Identificazione delle anomalie
   • Utilizza tecniche di clustering, analisi comportamentale e rilevamento delle anomalie per individuare schemi di frode sconosciuti, che non erano stati precedentemente identificati nei dataset di addestramento.
3. Auto-aggiornamento dei modelli
   • Le nuove informazioni vengono incorporate automaticamente nel sistema, permettendo di adattarsi rapidamente a nuovi attacchi fraudolenti senza necessità di intervento umano. Questo processo riduce il tempo di risposta alle minacce emergenti.
4. Apprendimento contestuale
   • Il modello prende in considerazione il comportamento storico degli utenti per distinguere tra attività legittime e sospette, riducendo così i falsi positivi e garantendo una maggiore precisione nel rilevamento delle frodi.
5. Integrazione con strumenti di verifica
   • Il sistema può interfacciarsi con strumenti di autenticazione multi-fattore (MFA) e di analisi biometrica per bloccare tentativi di frode in tempo reale, offrendo una protezione ancora più efficace.

Casi reali di applicazione

Molte aziende e istituzioni finanziarie stanno già implementando soluzioni di Adaptive Learning per migliorare la sicurezza dei loro sistemi di pagamento e ridurre i rischi di frode.

• Visa e il Cybersource Decision Manager – Visa utilizza modelli avanzati di deep learning nel suo Cybersource Decision Manager, uno strumento che analizza miliardi di transazioni per individuare attività fraudolente in tempo reale, riducendo il tasso di frodi nei pagamenti digitali.
• Stripe Radar – Stripe Radar impiega l’Adaptive Learning per monitorare e prevenire le frodi nei pagamenti online, migliorando la sicurezza delle transazioni e minimizzando i disagi per i clienti.
• Amazon Fraud Detector – Amazon ha sviluppato un sistema avanzato che integra Adaptive Learning per proteggere le transazioni digitali, identificando schemi anomali con una precisione sempre maggiore.
• NCR Corporation e Adaptive Classification Engine (ACE) – NCR ha sviluppato l’ACE, un motore di classificazione basato sull’Adaptive Learning, che analizza eventi finanziari in tempo reale per identificare comportamenti sospetti e bloccare transazioni illecite.

Valutazione complessiva e prospettive future

Grazie alle loro capacità di adattarsi dinamicamente ai nuovi schemi di frode, le nuove tecnologie rappresentano una delle soluzioni più efficaci per proteggere il sistema finanziario globale. Il costante miglioramento delle tecnologie di intelligenza artificiale, e in particolare di adaptive learning, sarà determinante per il futuro della sicurezza delle transazioni digitali e per la protezione degli utenti da frodi sempre più sofisticate.