In Breve
- Come l'intelligenza artificiale generativa aiuta nella prevenzione delle frodi?
- Consente l'analisi in tempo reale delle transazioni, migliorando la precisione e riducendo i falsi positivi.
- Quali sono i vantaggi dei modelli generativi rispetto a quelli tradizionali?
- Focalizzazione su ambiti specifici e capacità di analizzare grandi volumi di dati in tempo reale.
- Quali aree possono beneficiare di questo approccio oltre alla prevenzione delle frodi?
- Decisioni di rischio, gestione delle difficoltà finanziarie e miglioramento dell'interazione con il cliente.
Le istituzioni finanziarie stanno sempre più orientando i loro investimenti verso modelli generativi di intelligenza artificiale (AI) progettati specificamente per la prevenzione delle frodi. Questo cambiamento è reso possibile dalla crescente disponibilità di GPU e risorse di calcolo ad alte prestazioni, che hanno aperto la strada a nuove opportunità nel monitoraggio delle transazioni.
Tradizionalmente, la capacità di calcolo limitava l’implementazione di algoritmi avanzati. Le istituzioni finanziarie utilizzavano approcci che valutavano una transazione confrontandola con un profilo sintetico del cliente, ma questo metodo presentava vincoli temporali che riducevano la profondità e l’accuratezza delle analisi. Oggi, grazie ai progressi tecnologici, è possibile analizzare in tempo reale l’ampia storia transazionale di un cliente, consentendo previsioni più precise e una significativa riduzione dei falsi positivi, che spesso ostacolano acquisti legittimi.
A livello operativo, stanno emergendo modelli di AI basati su transformer, concepiti e addestrati esclusivamente su dati di transazioni finanziarie. Questi modelli non sono generici, ma sono foundation model focalizzati, auditabili, a bassa latenza e ad alte prestazioni. Ciò significa che possono specializzarsi in ambiti distinti, come il takeover di account, le truffe, il rilevamento di mule e gli abusi di prima parte. L’uso di modelli indipendenti per ciascuna specialità favorisce una visione più completa, accurata e trasparente rispetto a un singolo modello globale.
Questo approccio non si limita alla prevenzione delle frodi. Può essere applicato anche ad altre aree, come le decisioni di rischio, la gestione delle difficoltà finanziarie, le attività di recupero crediti e il miglioramento dell’interazione con il cliente. Nel contesto attuale, in cui le frodi coinvolgono ogni anno decine di milioni di consumatori, gli investimenti in modelli su misura, in compute specializzati e in agenti AI rappresentano una leva chiave per rafforzare la protezione dei clienti e rispondere all’evoluzione delle minacce.
In conclusione, l’adozione di modelli generativi di intelligenza artificiale nella prevenzione delle frodi non solo migliora la sicurezza delle transazioni, ma rappresenta anche una risposta efficace alle sfide sempre più complesse del settore finanziario.
