Frodi, pagamenti istantanei e il ruolo della Generative AI

Con l’introduzione della nuova regolamentazione europea sui pagamenti istantanei, le transazioni bancarie stanno subendo una trasformazione epocale. Il trasferimento di denaro potrà avvenire entro 10 secondi, indipendentemente dall’ora o dallo stato del destinatario all’interno dell’UE. Questo salto tecnologico non solo migliorerà l’efficienza dei pagamenti, ma pone anche nuove sfide per la sicurezza e la prevenzione delle frodi. Gli istituti finanziari e i fornitori di servizi di pagamento dovranno adottare tecnologie avanzate e una gestione in tempo reale per proteggere i consumatori e garantire la sicurezza delle transazioni.

Il panorama delle frodi digitali

Secondo Carmelo Garofalo, Fraud & Security Intelligence Practice Manager presso SAS, nel settore dei pagamenti digitali si stanno affermando tre principali tipologie di frode:

1. Third party fraud: Frodi perpetrate da terze parti non clienti che simulano comportamenti legittimi per accedere a servizi bancari.
2. Frodi di identità sintetica: Utilizzano dati reali per creare identità fittizie con l’obiettivo di accedere a servizi finanziari e rubare denaro.
3. Frodi da parte di clienti reali: Cresciute durante la pandemia e tuttora in aumento, queste frodi sono commesse direttamente dai clienti di un’azienda.

Queste tre forme di frode, sebbene diverse tra loro, condividono un obiettivo comune: deviare il denaro verso il frodatore, sottraendolo al legittimo destinatario. Con i pagamenti istantanei, il tempo per intercettare tali attività fraudolente si riduce drasticamente da giorni a pochi secondi, rendendo la prevenzione e l’azione in tempo reale fondamentali.

La sfida della prevenzione in real-time

Tradizionalmente, i trasferimenti di denaro o i pagamenti con carta avevano un tempo di incubazione di qualche giorno, durante il quale era possibile monitorare e prevenire le frodi. Con i pagamenti istantanei, questo periodo di buffer si riduce notevolmente. Di conseguenza, le banche e i fornitori di servizi di pagamento devono ripensare le loro strategie di gestione del rischio. La tracciabilità e l’analisi delle transazioni devono essere effettuate in tempo reale per prevenire le frodi senza creare attriti per gli utenti.

Secondo Garofalo, è fondamentale agire in modo proattivo su tutti i punti di contatto del cliente, i cosiddetti customer moments, per monitorare l’accesso e l’utilizzo dei servizi finanziari, specialmente in contesti di pagamenti istantanei.

L’anello debole rimane il consumatore

Il consumatore rappresenta spesso l’anello debole del sistema di sicurezza, poiché è più vulnerabile agli attacchi di phishing, vishing, smishing e ad altre forme di social engineering. Tecniche avanzate come i deep fake stanno aumentando la sofisticazione degli attacchi, sfruttando le tecnologie AI per imitare perfettamente la voce di familiari o amici in difficoltà economiche.

Pertanto, non è sufficiente delegare la sicurezza al consumatore. Gli istituti finanziari devono assumersi la responsabilità di proteggere i propri utenti attraverso strategie di prevenzione efficaci e tecnologie avanzate. Educare il consumatore sulla sicurezza è importante, ma non sufficiente per contrastare attacchi sempre più complessi e difficili da individuare.

Advanced Analytics e Intelligenza Artificiale per la protezione in tempo reale

Per garantire la sicurezza delle transazioni digitali, è necessario adottare sistemi di analisi avanzata e intelligenza artificiale che possano identificare e bloccare le frodi in tempo reale. Questi sistemi devono essere in grado di monitorare ogni transazione, analizzarla e prendere decisioni in pochi millisecondi per evitare perdite finanziarie o interruzioni per l’utente legittimo.

L’introduzione di sistemi di monitoraggio real-time è essenziale per intercettare possibili frodi senza interferire con le transazioni legittime. Gli algoritmi devono poter distinguere rapidamente tra comportamenti sospetti e legittimi, limitando il numero di falsi positivi che potrebbero causare disservizi per gli utenti.

L’Intelligenza Artificiale generativa: la chiave per il futuro

Una delle maggiori sfide nella gestione delle frodi in tempo reale è l’addestramento di modelli di analisi basati su dati di grandi dimensioni. Qui entra in gioco l’Intelligenza Artificiale generativa, che permette di creare dati sintetici con le stesse proprietà statistiche dei dati reali, ma senza violare la privacy degli utenti.

I dati sintetici possono essere utilizzati per addestrare modelli di AI in modo sicuro, senza compromettere la sicurezza o l’anonimato dei dati sensibili. Questo consente di creare modelli più accurati e capaci di rilevare frodi anche nei contesti più complessi, come i pagamenti istantanei, senza dover sacrificare la privacy dei consumatori.

L’evoluzione del quadro normativo e le sfide future

Il quadro normativo europeo si sta evolvendo rapidamente per supportare l’innovazione nel settore FinTech, con l’obiettivo di offrire ai consumatori servizi più efficienti, sicuri e digitali. Tuttavia, per gli operatori del settore, ciò comporta una sfida costante nell’adottare nuove tecnologie e migliorare continuamente le loro strategie di sicurezza.

L’accelerazione dell’Intelligenza Artificiale e la maturità delle tecnologie di Advanced Analytics sono la risposta a queste sfide. Sistemi di AI “enterprise grade” sono ora in grado di gestire efficacemente la sicurezza dei pagamenti istantanei, proteggendo le transazioni digitali senza compromettere l’esperienza dell’utente.

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