In Breve
- Come vengono utilizzati i modelli generativi per prevenire le frodi?
- I modelli generativi di intelligenza artificiale analizzano in tempo reale la storia transazionale dei clienti per ridurre i falsi positivi e migliorare le previsioni.
- Quali sono i vantaggi dei modelli specializzati?
- I modelli specializzati permettono una visione più accurata e trasparente delle frodi, affrontando specifiche tipologie di attacchi.
- Perché è importante investire in AI per la prevenzione delle frodi?
- Investire in AI è fondamentale per proteggere i clienti e adattarsi rapidamente all'evoluzione delle minacce nel settore finanziario.
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 permettono di implementare algoritmi avanzati in modo più efficace.
Tradizionalmente, la capacità di calcolo limitava l’implementazione di sistemi di rilevamento delle frodi, che si basavano su profili sintetici del cliente e su vincoli temporali che riducevano la profondità e l’accuratezza delle analisi. Tuttavia, oggi 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 tipo transformer, concepiti e addestrati esclusivamente su dati di transazioni finanziarie e ottimizzati per compiti specifici. Questi non sono modelli generici “tuttofare”, ma foundation model focalizzati, auditabili, a bassa latenza e ad alte prestazioni. La specializzazione di tali modelli consente di affrontare in modo mirato diverse tipologie di frodi, come il takeover di account, le truffe, il rilevamento di mule e gli abusi di prima parte.
Utilizzando modelli indipendenti per ciascuna specialità, le istituzioni finanziarie possono ottenere una visione più completa, accurata e trasparente rispetto a un singolo modello globale. Questo approccio 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 di una diffusione delle frodi che coinvolge ogni anno decine di milioni di consumatori, gli investimenti in modelli su misura, compute specializzato e agenti AI rappresentano una leva chiave per rafforzare la protezione dei clienti e rispondere all’evoluzione delle minacce. La capacità di adattarsi rapidamente alle nuove forme di frode è fondamentale per garantire la sicurezza delle transazioni e la fiducia dei consumatori nel sistema finanziario.
