Il settore bancario sta attraversando una transizione dal tradizionale sistema cartaceo ai pagamenti digitali. Il problema con questo nuovo sistema è che non è infallibile e può essere violato facilmente. Le banche sono costantemente alla ricerca di modi per prevenire le frodi e rilevare attività fraudolente sui propri sistemi. È qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale. Il modo per farlo è utilizzare tecniche di apprendimento automatico, sono computer addestrati a riconoscere schemi o comprendere il linguaggio, ad esempio, se fornisci a un algoritmo di apprendimento automatico una serie di set di dati di foto e immagini conosciute, può essere utilizzato per riconoscere nuove immagini. Ciò consente all’intelligenza artificiale di essere potente e vantaggiosa per l’industria.
Gli algoritmi di apprendimento automatico stanno rapidamente diventando uno strumento indispensabile per le banche che cercano di prevenire le frodi e rilevarle se si verificano. È previsto che il numero di casi di frode bancaria digitale aumenterà nei prossimi anni, le banche stanno cercando di prevenirne il più possibile con l’intelligenza artificiale.
In che modo l’intelligenza artificiale può aiutare a fermare le frodi bancarie digitali?
Le banche sono sempre alla ricerca di nuovi modi per prevenire le frodi nel loro sistema di trasferimento di denaro, un modo è assumere più persone per controllare i trasferimenti discutibili. Tuttavia, questo può diventare costoso e richiedere molto tempo. L’altro modo è usare l’intelligenza artificiale per schermare i trasferimenti. Ciò può essere fatto in due modi:
1. Attraverso l’uso di “Bayesian Belief Networks” che analizzano una rete di attori coinvolti in una transazione e le variabili che influenzano la probabilità che quell’attore commetta una frode.
2. Utilizzando “Natural Language Processing“ (elaborazione del linguaggio naturale) che analizza le parole in una transazione e calcola la probabilità che la transazione sia fraudolenta.
Il backup del primo metodo è l’uso di “reti bayesiane” che utilizzano la regola di Bayes per determinare la probabilità che una transazione sia fraudolenta.
Il backup del secondo metodo è l’uso di “Modelli di Markov“ che analizzano passati modelli di frode simili per ottenere una previsione più accurata se una transazione è fraudolenta o meno. Il secondo metodo prevede l’utilizzo della “logica incoerente” che analizza i significati variabili delle parole in un messaggio e la probabilità che quelle parole vengano usate casualmente da un essere umano piuttosto che con l’intento.
È emergente un altro metodo che prevede l’utilizzo di “reti neurali” che comunicano tra loro e riconoscono modelli nei dati. Più modelli vengono riconosciuti, più forte è la connessione tra i modelli, maggiore è l’accuratezza di una previsione.
DataVisor è una start-up intelligenza artificiale con sede in California, fornisce soluzioni di rilevamento delle frodi. Sviluppa soluzioni per big data che prevedono i vettori di attacco tra vari utenti e account. Fornisce inoltre soluzioni di sicurezza, analisi e infrastruttura per la gestione predittiva delle minacce.
Teradata è un’altra azienda che utilizza l’intelligenza artificiale per rilevare e prevenire le frodi. La soluzione dell’azienda è utilizzata da US Bank per prevedere le minacce e personalizzare profondamente l’esperienza bancaria per i propri clienti; altre aziende che forniscono soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per il rilevamento e la prevenzione delle frodi includono la società polacca Nethone, la start-up indiana Advarisk, la tecnologia Shift con sede in Francia, ecc.
Sorveglianza antifrode
La sorveglianza antifrode si concentra sulla ricerca di comportamenti sospetti che potrebbero indicare un potenziale attacco di frode, un potenziale comportamento è rappresentato dalle persone che effettuano molte transazioni di piccolo valore. Se invii piccole somme di denaro a molte persone, potresti tentare di inviare il denaro a qualcuno utilizzando un metodo tipo “amico di penna“ o uno schema simile; un altro potenziale comportamento è un numero elevato di transazioni da un singolo indirizzo IP. Ogni volta che una persona apre un nuovo account, la prima cosa che di solito fa è inviare una grande quantità di denaro per testare il sistema.
Società di intelligenza artificiale come “SentinelOne” stanno sviluppando soluzioni per aiutare a prevenire le frodi. L’azienda fornisce protezione degli endpoint utilizzando l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico attraverso la sua piattaforma intelligenza artificiale autonoma.
Rilevamento delle anomalie
Le principali banche hanno utilizzato il rilevamento delle anomalie per rilevare le frodi! Un ottimo esempio è rilevare se qualcuno sta tentando di trasferire denaro su un account a cui non è autorizzato ad accedere. Il rilevamento delle anomalie potrebbe variare da malware e metodi di frode bancaria più tradizionali a tentativi di riciclaggio di denaro attraverso la ricezione e l’invio di pagamenti da entità sospette.
FeatureSpace è una start-up con sede nel Regno Unito, rileva le anomalie in tempo reale per individuare nuovi attacchi di frode e attività sospette di riciclaggio di denaro utilizzando analisi comportamentali adattive e apprendimento automatico.
Feedzai è un’altra società che fornisce soluzioni di rilevamento delle anomalie alle banche attraverso la sua piattaforma di gestione dei rischi.
Truffe di phishing
Le truffe di phishing sono un’altra area in cui l’intelligenza artificiale può aiutare le banche, questo metodo si concentra sul furto di credenziali finanziarie tramite e-mail dannose, false chiamate telefoniche, ecc. Le truffe stanno diventando più avanzate, le banche dovrebbero stare al passo con i tempi e implementare nuove soluzioni per prevenire le frodi. Esistono diversi tipi di phishing, un tipo è la truffa di phishing “Furto d’identità”. I truffatori per questa truffa si qualificheranno come rappresentanti bancari, ti contatteranno tramite messaggio online. Ti chiederanno la password o le domande di sicurezza per aiutarti con un problema tecnico.
La startup israeliana Cyberfish con la sua soluzione anti-phishing sta aiutando a eliminare il phishing utilizzando l’intelligenza artificiale. La soluzione combina visione artificiale e intelligenza artificiale per bloccare e-mail e siti internet di phishing in tempo reale.
Il programma monitora e rileva i tentativi di accesso nuovi e sospetti, una volta rilevato un potenziale tentativo di accesso, ti invierà un collegamento che puoi utilizzare per determinare se la richiesta di accesso è reale o una truffa di phishing.
AimBrain è un’altra azienda che sta sviluppando soluzioni intelligenza artificiale per aiutare a prevenire il phishing. La soluzione di AimBrain è un chatbot che puoi aggiungere alla tua piattaforma di online banking. Porta sul tavolo la comprovata capacità di sfruttare le reti neurali profonde per il rilevamento delle frodi, allo stesso tempo, ti dà la possibilità di mantenere un essere umano nel ciclo semplicemente accedendo al tuo account e fornendo input umano.
Le truffe e le frodi man mano che diventano più insidiose, le soluzioni di sicurezza informatica basate sull’intelligenza artificiale diventeranno una parte essenziale dell’attività bancaria e giocheranno un ruolo fondamentale nella salvaguardia dell’ecosistema finanziario. Un altro vantaggio dell’adozione di intelligenza artificiale e machine learning è che aiuterà le banche a ridurre significativamente i costi operativi e consentirà loro di concentrarsi sull’unica cosa che conta di più: l’esperienza del cliente! Comprende ogni aspetto dell’offerta di un’azienda: la qualità dell’assistenza ai clienti, ma anche la pubblicità, le caratteristiche dei prodotti e dei servizi, la facilità d’uso e l’affidabilità.
