AI, machine learning e antifrode: il dati del report di SAS

Secondo un recente studio sull’antifrode condotto dall’Association of Certified Fraud Examiners (ACFE), organizzazione statunitense dedita all’antifrode, e da SAS, azienda operante nel campo dell’intelligenza artificiale, l’83% dei professionisti antifrode prevede di inserire l’utilizzo dell’AI generativa nel proprio arsenale lavorativo.

Avviato nel 2019, il report “Anti-fraud Technology Benchmarking” è ormai alla sua quinta edizione. Il report di quest’anno raccoglie dati di quasi 1200 membri dell’ACFE intervistati dalla fine del 2023. I partecipanti provengono da settori differenti, come finanza, pubblica amministrazione, sanità e industria, offrendo una visione completa sui dati presi in analisi.

L’adozione degli strumenti di AI e ML è in continuo aumento…

Dallo studio è emerso che quasi un professionista su cinque (il 18%) attualmente utilizza strumenti di AI generativa e machine learning per combattere le frodi. Un altro 32% prevede di implementare queste tecnologie nel proprio flusso di lavoro nei prossimi due anni. Secondo le previsioni di SAS, l’uso degli strumenti di AI generativa e machine learning nei programmi antifrode triplicherà entro la fine del prossimo anno.

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Nonostante questi dati rappresentino un massimo storico, la diffusione su larga scala degli strumenti di AI e machine learning è in ritardo rispetto alle aspettative. Infatti, l’adozione di queste tecnologie per il rilevamento e la prevenzione delle frodi è cresciuta solo del 5% dal 2019, contro i tassi del 25% e del 26% previsti dagli studi del 2019 e del 2022.

D’altro canto, l’utilizzo della robotica e della biometria è aumentato costantemente. Un intervistato su cinque (il 20%) ha dichiarato di utilizzare strumenti di robotica, compresa l’automazione dei processi, per svolgere il proprio lavoro. L’uso della biometria fisica, come lettori di impronte e scanner facciali, è invece aumentato dal 14% nel 2019 al 40% nel 2024, sottolineandone la crescente importanza. Queste tecnologie sono maggiormente diffuse nell’ambito di servizi bancari e finanziari: infatti, circa la metà degli intervistati in questi settori (il 51%) ha dichiarato di sfruttare dispositivi di biometria fisica e circa un terzo (il 33%) strumenti di robotica.

…ma bisognebbe utilizzare queste tecnologie con criterio

L’intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante negli ultimi due anni, ha commentato Mason Wilder, Research Director dell’ACFE, quindi non sorprende che le organizzazioni la stiano incorporando nelle loro iniziative antifrode. Le aziende e la società in generale stanno ancora imparando a conoscere tutti i vantaggi e gli svantaggi di questa tecnologia, ma, fortunatamente, sempre più organizzazioni stanno iniziando a fare il primo passo. Il Research Director dell’ACFE si mostra positivo, aggiungendo che sarà interessante vedere quanto rapidamente avverrà l’adozione, sia all’interno che all’esterno del luogo di lavoro, oltre al fatto che la tecnologia continuerà a diventare sempre più avanzata con il passare del tempo.

Gli strumenti di AI generativa e machine learning sono indubbiamente potenti alleati nella lotta contro le frodi. Tuttavia, è indispensabile che le aziende si approccino a queste tecnologie con cognizione di causa e giusta dose di cautela.

A tal proposito, il presidente dell’ACFE, John Gill, ha dichiarato che l’accessibilità degli strumenti basati sull’AI generativa li rende incredibilmente pericolosi nelle mani sbagliate. Per le aziende, la lotta contro le imprese criminali è una battaglia in salita, in quanto devono affrontare l’ulteriore sfida si dover utilizzare queste nuove tecnologie in modo etico e nel rispetto della legge.

In aggiunta, uno degli intervistati ha affermato che nonostante l’uso dell’IA generativa nelle iniziative antifrode potrebbe svolgere un ruolo significativo nell’identificazione di anomalie, le organizzazioni dovranno assicurarsi che siano presenti linee guida adeguate per ridurre al minimo gli errori e i bias.

Sul sito di SAS è possibile esaminare nel dettaglio i dati del report.

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