Il supporto dell’AI generativa nella gestione delle frodi degli instant payments

È sempre difficile e complicato avere a che fare con le frodi, un problema decisamente spinoso. Anche in questo caso, l’AI generativa, una tecnologia tanto importante tanto quanto delicata da utilizzare, può essere un importante aiuto nel gestire le eventuali frodi negli instant payments, come specificato dall’analisi di SAS realizzata da Carmelo Garofalo.

Instant Payments e AI generativa

I tre tipi di frodi degli Instant Payments e come l’AI può sventarle

In ambito digitale, ormai sono tre le tipologie di frodi che possono avvenire per quanto riguarda i pagamenti.

• Frodi di terze parti. Queste frodi sono effettuate non da un intermediario diretto, bensì da un operatore terzo, che spesso simula il comportamento dei clienti reali per tenere una condotta fraudolenta nei confronti degli istituti di credito e delle banche.
• Le frodi che puntano a derubare dati personali e affini. Rubando le informazioni personali e riservate di un utente, i malviventi puntano a sfruttare questi dati reali per creare identità fittizie per accedere ai servizi bancari in maniera fraudolenta.
• Le frodi dei clienti reali. Questo tipo di frode ha avuto un’impennata incredibile durante la pandemia di CoVid-19, ed è un fenomeno tutt’ora in crescita.

Sebbene queste tre tipologie di frodi siano differenti l’una dalle altre, sono accomunate dallo stesso scopo: rubare denaro dal legittimo destinatario.

Lo scenario delle frodi diventa ancora più inquietante se si pensa che stanno prendendo sempre più piega i pagamenti istantanei. Se prima per effettuare un bonifico o un pagamento con la carta di credito intercorrevano alcuni giorni per contabilizzare la transazione, questo periodo di alcuni giorni con i pagamenti istantanei si assottiglia a 10 secondi. Il risk management deve tenere conto di questo enorme cambiamento, e ciò implica un totale ripensamento delle politiche strategiche.

La colpa non è solo del cliente

Spesso si pensa che sia il cliente la “causa” delle frodi, poiché, per via del suo compiere azioni incaute, si lascia per esempio derubare dei propri dati personali dai malviventi. Questo però molto spesso non è vero, perché a oggi la stragrande maggioranza delle frodi avviene alla totale insaputa dei clienti. Si pensi all’aumento dei casi di phishing, vishing e smishing, così avanzati da sembrare credibili, soprattutto quando si tratta di veri e propri deepfake, a volte difficilmente distinguibili dalla realtà.

Non si può dunque dare colpa solamente all’utente finale di queste problematiche. È molto importante che anche chi opera nel settore dei servizi di pagamento faccia la sua parte per quanto concerne la sicurezza e la mitigazione del rischio, perché non basta semplicemente istruire la clientela a essere più accorta e attenta. Sono infatti soprattutto le banche, gli enti finanziari e affini che devono dotarsi di strategie e tecnologie avanzate per garantire la protezione dei clienti e dei propri sistemi informatici.

Advanced Analytics e AI generativa per una protezione anti-frode in tempo reale

Le banche e gli enti finanziari devono garantire prevenzione, detenzione e gestione delle frodi in tutti i “touch point” (o “customer moments“) critici di un’operazione dispositiva. Possono sembrare raccomandazioni banali, ma in un’epoca dove i pagamenti si fanno sempre più rapidi è fondamentale agire velocemente sul problema e dotarsi di sistemi in grado di analizzare in tempo reale possibili frodi, ma senza che questi siano troppo zelanti e impediscano operazioni legittime per un eccesso di controllo.

Il problema verte proprio su questi sistemi di analisi in tempo reale, come sostiene Carmelo Garofalo, Fraud & Security Intelligence Practice Manager, SAS, e su come addestrarli. Per questo si sfrutta l’AI generativa, in modo che crei dati sintetici per testare modelli e simulazioni di frodi, con le stesse proprietà statistiche di dati reali.

Va ricordato che l’eventuale potenziamento della complessità dei sistemi non deve intaccare la semplicità d’uso delle persone: la sicurezza deve essere aumentata, ma senza impatti sui clienti.

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