L’IA generativa conquista il mondo dei professionisti antifrode

Nel panorama in continua evoluzione della lotta alle frodi, l’Intelligenza Artificiale (IA) generativa emerge come una tecnologia promettente destinata a rivoluzionare le strategie antifrode. Secondo uno studio globale condotto dall’Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) e da SAS, leader nell’analisi dei dati, l’83% dei professionisti antifrode prevede di integrare l’IA generativa nei propri strumenti entro il 2025.

I risultati: ascesa della biometria e della robotica nei programmi antifrode

Il report “2024 Anti-Fraud Technology Benchmarking” rivela un crescente interesse per l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML), con il 18% dei professionisti antifrode già utilizzatori di AI/ML e un ulteriore 32% che prevede di implementarli entro due anni. Tuttavia, nonostante l’entusiasmo, l’adozione effettiva di queste tecnologie è rimasta in ritardo rispetto alle aspettative, con un modesto aumento del 5% dall’inizio dello studio nel 2019.

Mentre alcune tecniche di analisi dati si sono stabilizzate, l’uso della biometria fisica è aumentato del 14% dal 2019, citato ora dal 40% dei rispondenti. Allo stesso tempo, il 20% degli intervistati ha dichiarato di utilizzare la robotica, incluso l’automation dei processi, in aumento rispetto al 9% del 2019. Queste tecnologie trovano particolare impiego nel settore bancario e finanziario.

Considerazioni etiche e approccio responsabile

Il presidente dell’ACFE, John Gill, sottolinea l’importanza di un aumento dei budget per le tecnologie antifrode, ma anche la necessità di utilizzarle in modo etico. Tre organizzazioni su cinque prevedono di incrementare i fondi destinati a queste tecnologie. È una sfida etica e pratica, poiché, come sottolinea Stu Bradley di SAS, l’IA e il ML non sono applicazioni “plug-and-play”.

Il futuro incerto tra boom e flop dell’IA generativa

Il futuro dell’IA generativa nei programmi antifrode rimane incerto. Mentre molti vedono un rapido aumento nell’adozione di questa tecnologia, le sfide del mondo reale, come le restrizioni di bilancio e la qualità dei dati, potrebbero ostacolarne la diffusione. Tuttavia, l’innovazione responsabile richiede un approccio ponderato. Come afferma un partecipante alla survey, è essenziale implementare linee guida adeguate per ridurre al minimo gli errori e i bias.