In Breve
- Come l'intelligenza artificiale generativa aiuta nella prevenzione delle frodi?
- L'AI generativa analizza in tempo reale la storia transazionale dei clienti, migliorando la precisione delle previsioni e riducendo i falsi positivi.
- Quali tipi di frodi possono essere affrontati con questi modelli?
- I modelli possono specializzarsi in takeover di account, truffe, rilevamento di mule e abusi di prima parte.
- Perché è importante investire in modelli su misura?
- Investire in modelli su misura consente una visione più accurata e completa rispetto a un singolo modello globale.
Le istituzioni finanziarie stanno investendo sempre più in modelli generativi di intelligenza artificiale (AI) progettati per la prevenzione delle frodi. Questo trend è alimentato dalla crescente disponibilità di GPU e risorse di calcolo ad alte prestazioni, che consentono di superare le limitazioni delle tecnologie tradizionali.
Tradizionalmente, la valutazione delle transazioni si basava su profili sintetici dei clienti, con vincoli temporali che compromettevano la profondità e l’accuratezza delle analisi. Oggi, grazie ai modelli generativi, è possibile analizzare in tempo reale l’intera storia transazionale di un cliente, migliorando la precisione delle previsioni e riducendo i falsi positivi, che spesso ostacolano acquisti legittimi.
Un aspetto innovativo di questi modelli è l’uso di transformer per il modelling di sequenze, progettati 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 in modo mirato diverse tipologie di frodi, come il takeover degli account, le truffe, il rilevamento di mule e gli abusi di prima parte.
La strategia di utilizzare modelli indipendenti per ciascuna specialità offre una visione più completa e accurata rispetto all’adozione di un singolo modello globale. Questo approccio si estende 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.
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 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 essenziale per garantire la sicurezza nel settore finanziario.
In conclusione, l’adozione di modelli generativi di intelligenza artificiale non solo migliora la prevenzione delle frodi, ma offre anche un’opportunità per le istituzioni finanziarie di innovare e rispondere in modo efficace alle sfide del mercato.
