In Breve
- Come l'intelligenza artificiale generativa aiuta nella prevenzione delle frodi?
- L'AI generativa analizza in tempo reale la storia transazionale dei clienti, riducendo i falsi positivi e migliorando l'accuratezza delle previsioni.
- Quali sono i vantaggi dei modelli generativi rispetto ai modelli tradizionali?
- I modelli generativi sono specializzati, auditabili e ottimizzati per compiti specifici, offrendo una visione più completa delle frodi.
- Quali ambiti possono beneficiare di questi modelli oltre alla prevenzione delle frodi?
- Oltre alla prevenzione delle frodi, questi modelli possono essere utilizzati per decisioni di rischio e gestione delle difficoltà finanziarie.
Negli ultimi anni, le istituzioni finanziarie hanno intensificato gli investimenti in 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 consentono di implementare algoritmi avanzati in modo più efficace.
Tradizionalmente, la valutazione di una transazione avveniva confrontando il suo profilo con un profilo sintetico del cliente, un approccio che presentava vincoli temporali e limitava sia la profondità che l’accuratezza delle analisi. Oggi, grazie ai progressi tecnologici, è possibile analizzare in tempo reale l’intera storia transazionale del cliente, permettendo previsioni più precise e una significativa riduzione dei falsi positivi, che spesso ostacolano acquisti legittimi.
A livello operativo, emergono nuovi modelli di AI, noti come transformer, concepiti e addestrati esclusivamente su dati di transazioni finanziarie. Questi modelli non sono generici, ma piuttosto 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’utilizzo di modelli indipendenti per ciascuna specialità consente una visione più completa e accurata rispetto a un singolo modello globale.
Questa strategia non si limita alla prevenzione delle frodi. Infatti, lo stesso approccio può essere applicato anche alle decisioni di rischio, alla gestione delle difficoltà finanziarie, alle attività di recupero crediti e al miglioramento dell’interazione con il cliente. In un contesto in cui le frodi colpiscono ogni anno decine di milioni di consumatori, gli investimenti in modelli su misura, in compute specializzato e in agenti AI si configurano come leve chiave per rafforzare la protezione dei clienti e rispondere all’evoluzione delle minacce.
In conclusione, l’adozione di modelli generativi di intelligenza artificiale rappresenta un passo significativo verso una maggiore sicurezza nel settore finanziario. Con l’evoluzione delle tecnologie e l’aumento delle frodi, è fondamentale che le istituzioni finanziarie continuino a investire in soluzioni innovative per proteggere i propri clienti e garantire la fiducia nel sistema.
