In Breve
- Come stanno le istituzioni finanziarie affrontando le frodi?
- Le istituzioni finanziarie stanno investendo in modelli generativi di intelligenza artificiale per migliorare la prevenzione delle frodi.
- Quali sono i vantaggi dei modelli generativi nella prevenzione delle frodi?
- Questi modelli permettono analisi in tempo reale e riducono i falsi positivi, migliorando l'accuratezza delle previsioni.
- In quali ambiti possono essere applicati questi modelli?
- Possono essere utilizzati anche per decisioni di rischio, gestione delle difficoltà finanziarie e recupero crediti.
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 alimentato dalla crescente disponibilità di GPU e risorse di calcolo ad alte prestazioni, che stanno rivoluzionando il modo in cui le transazioni vengono analizzate.
Tradizionalmente, le tecniche di rilevamento delle frodi si basavano su profili sintetici dei clienti e su approcci che limitavano la profondità e l’accuratezza delle analisi a causa di vincoli temporali. Tuttavia, grazie agli avanzamenti tecnologici, oggi è possibile effettuare analisi in tempo reale su una vasta storia transazionale del cliente. Questo consente di ottenere previsioni più precise e di ridurre i falsi positivi, che spesso ostacolano acquisti legittimi.
A livello operativo, stanno emergendo modelli di transformer per il modeling 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 takeover di account, truffe, rilevamento di mule e abusi di prima parte. Utilizzando modelli indipendenti per ciascuna specialità, le istituzioni possono ottenere una visione più completa e trasparente rispetto all’utilizzo di un singolo modello globale.
Questa strategia non si limita solo alla prevenzione delle frodi. Gli stessi modelli possono essere applicati 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, compute specializzato e agenti AI rappresentano una leva chiave per rafforzare la protezione dei clienti e rispondere all’evoluzione delle minacce.
