In Breve
- Come l'AI generativa aiuta nella prevenzione delle frodi?
- L'AI generativa analizza in tempo reale la storia transazionale dei clienti, migliorando l'accuratezza e riducendo i falsi positivi.
- Quali sono i vantaggi dei modelli generativi rispetto a quelli tradizionali?
- I modelli generativi offrono specializzazione, auditabilità e prestazioni superiori rispetto ai modelli generici.
- In che modo le istituzioni finanziarie possono applicare questi modelli?
- Possono essere utilizzati per decisioni di rischio, gestione delle difficoltà finanziarie e miglioramento dell'interazione con il cliente.
Intelligenza Artificiale Generativa: La Nuova Frontiera nella Prevenzione delle Frodi Finanziarie
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 consentono l’implementazione di algoritmi avanzati.
Tradizionalmente, le istituzioni finanziarie valutavano le transazioni confrontandole con profili sintetici dei clienti, un approccio che presentava vincoli temporali che limitavano la profondità e l’accuratezza delle analisi. Oggi, grazie ai progressi tecnologici, è possibile analizzare in tempo reale l’ampia storia transazionale dei clienti, migliorando così le previsioni e riducendo i falsi positivi che possono ostacolare acquisti legittimi.
A livello operativo, emergono modelli di transformer per il modelling di sequenze, 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. La loro specializzazione consente di affrontare 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 offre una visione più completa, accurata e trasparente rispetto a un singolo modello globale. Questo 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.
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. Le istituzioni che abbracciano queste tecnologie non solo migliorano la loro capacità di rilevare e prevenire frodi, ma possono anche ottimizzare l’esperienza del cliente, garantendo transazioni più sicure e affidabili.
