In Breve
- Come l'intelligenza artificiale aiuta nella prevenzione delle frodi?
- L'intelligenza artificiale analizza in tempo reale la storia transazionale dei clienti, migliorando l'accuratezza e riducendo i falsi positivi.
- Quali sono i vantaggi dei modelli generativi?
- I modelli generativi sono specializzati e auditabili, offrendo una visione più completa e trasparente rispetto a modelli generali.
- Qual è l'impatto delle frodi sui consumatori?
- Le frodi finanziarie coinvolgono ogni anno decine di milioni di consumatori, causando perdite significative e frustrazione.
Negli ultimi anni, le istituzioni finanziarie hanno intensificato i loro investimenti in modelli generativi di intelligenza artificiale, 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 superato le limitazioni tecnologiche del passato.
Tradizionalmente, la valutazione delle transazioni avveniva confrontando ogni operazione con un profilo sintetico del cliente, un approccio che presentava vincoli temporali e limitava la profondità e l’accuratezza delle analisi. Oggi, grazie ai progressi nell’analisi dei dati, è possibile esaminare in tempo reale l’intera storia transazionale del cliente, permettendo previsioni più precise e una significativa riduzione dei falsi positivi. Questi ultimi, spesso, ostacolano acquisti legittimi, causando frustrazione tra i consumatori.
A livello operativo, stanno emergendo modelli di tipo 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. Possono specializzarsi in ambiti distinti come il takeover di account, le truffe, il rilevamento di mule e gli abusi di prima parte. L’adozione di modelli indipendenti per ciascuna specialità consente una visione più completa, accurata e trasparente rispetto a un singolo modello globale.
Inoltre, lo stesso approccio può essere applicato ad altre aree critiche, come le decisioni di rischio, la gestione delle difficoltà finanziarie, le attività di recupero crediti e il miglioramento dell’interazione con il cliente. Con una diffusione delle frodi che coinvolge ogni anno decine di milioni di consumatori, gli investimenti in modelli su misura, compute specializzato e agenti di intelligenza artificiale rappresentano una leva fondamentale per rafforzare la protezione dei clienti e rispondere all’evoluzione delle minacce.
