Utilizzo dell’IA per la rilevazione delle frodi: come i fornitori finanziari possono bilanciare precisione, privacy e conformità
Le istituzioni finanziarie oggi affrontano un delicato equilibrio. Da un lato, le frodi sono più diffuse e rapide che mai: il crimine finanziario globale (come frodi e riciclaggio di denaro) è stimato fino a 3 trilioni di dollari all’anno.
L’intelligenza artificiale è emersa come uno strumento cruciale nella lotta contro le frodi grazie alla sua capacità di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale e rilevare anomalie che gli esseri umani potrebbero perdere. Tuttavia, ci sono preoccupazioni su come l’IA utilizzi la vasta quantità di informazioni sensibili degli utenti necessarie per funzionare.
Banche e fintech devono rispettare rigide normative e tutelare la privacy dei clienti. C’è un bisogno urgente di rilevazione delle frodi più intelligente e rapida, ma deve essere fatta nel modo giusto. Come possono le istituzioni finanziarie sfruttare l’intelligenza artificiale (IA) per rilevare frodi in tempo reale senza oltrepassare i confini legali ed etici?
L’IA in aiuto: abilitare la rilevazione delle frodi in tempo reale
Contrariamente ai tradizionali sistemi basati su regole che si basano su scenari fissi, i modelli moderni di IA (inclusi l’apprendimento automatico e l’apprendimento profondo) possono apprendere e adattarsi continuamente a nuovi schemi di frode. Essi elaborano flussi di transazioni e dati comportamentali degli utenti, cercando correlazioni sottili: una strana posizione di accesso, una sequenza insolita di acquisti – e possono segnalare attività sospette in millisecondi.
Questa velocità è cruciale. Invece di catturare le frodi dopo il fatto, i sistemi potenziati dall’IA mirano a fermare le frodi mentre si verificano, prevenendo perdite prima che si verifichino.
I servizi finanziari hanno abbracciato il monitoraggio in tempo reale basato su IA attraverso più canali. Ad esempio, le reti di carte di credito come Visa impiegano ora l’IA per esaminare il 100% delle transazioni, oltre 127 miliardi annualmente, in circa un millisecondo ciascuna.
Questi algoritmi analizzano centinaia di fattori di rischio per ogni transazione, consentendo alle banche di approvare acquisti legittimi quasi istantaneamente bloccando quelli che sembrano fraudolenti. Il risultato è una finestra di opportunità drasticamente ridotta per i criminali. Un dirigente di Visa ha notato che l’obiettivo è “separare le transazioni buone da quelle cattive senza aggiungere attriti”.
Questa filosofia incarna l’equilibrio cercato nella prevenzione delle frodi. Banche e processori di pagamento segnalano che i modelli di IA possono rilevare schemi di frode complessi che sfuggirebbero ai sistemi convenzionali, che si tratti di attacchi coordinati a carte o di identità sintetiche utilizzate per frodi creditizie. La maggiore precisione dell’IA significa anche meno “falsi positivi”, quindi i clienti onesti sono meno propensi a essere erroneamente segnalati e inconvenienti.
In breve, l’IA ha spostato la prevenzione delle frodi da una postura lenta e reattiva a una difesa rapida e proattiva. Non sorprende che il mercato globale per la rilevazione delle frodi basata su IA sia in crescita, proiettato a superare i 31 miliardi di dollari entro il 2029.
Tuttavia, la rilevazione in tempo reale tramite IA non è una panacea. Le migliori pratiche del settore sottolineano un approccio multilivello: combinare l’IA con altre misure di sicurezza (come l’autenticazione a due fattori, il fingerprinting dei dispositivi e la revisione umana per casi limite).
Quando la precisione incontra la regolamentazione: navigare un equilibrio delicato
Se l’IA promette una precisione senza pari nella rilevazione delle frodi, solleva anche domande complesse per la conformità normativa. L’industria dei servizi finanziari è una delle più regolamentate, specialmente per quanto riguarda la lotta contro il crimine finanziario e la protezione dei clienti.
I regolatori esigono che le banche catturino attività illecite, ma richiedono anche rigidi controlli su come viene fatto. Questo crea tensione tra l’implementazione di modelli di IA per massimizzare le prestazioni nel rilevamento delle frodi e rimanere entro i limiti di leggi e supervisione.
Una sfida importante è la trasparenza algoritmica. Molti modelli di rilevazione delle frodi basati su IA (come le reti neurali profonde) sono “scatole nere” – le loro decisioni possono essere difficili da interpretare anche per esperti. Tuttavia, i funzionari di conformità e i regolatori stanno insistendo sempre più sull’esigenza di spiegabilità.
Vogliono sapere perché una transazione è stata segnalata. In aree come i controlli sul riciclaggio di denaro o le decisioni creditizie, le banche potrebbero dover spiegare come l’IA sta effettuando le proprie scelte. Se un modello non può fornire una ragione chiara per un allerta frode, potrebbe incorrere in una serie di preoccupazioni normative o almeno rendere molto nervosi gli auditor.
Questo ha portato a un crescente interesse per le tecniche di IA spiegabile (XAI) per la rilevazione delle frodi, assicurando che ci sia una narrazione logica dietro ciascun caso segnalato.
Alcune aziende fintech stanno già costruendo dashboard che mostrano i principali fattori che influenzano il punteggio di frode di un’IA per una data transazione, che è un passo verso la soddisfazione di queste aspettative di conformità.
Un modello di IA potrebbe catturare ogni istanza di frode, ma potrebbe anche attivare un’ondata di allerta che potrebbero essere falsi allarmi. I sistemi tradizionali basati su regole erano notoriamente noti per questo – ad esempio, le banche hanno visto tassi elevati di falsi positivi negli allerta sul riciclaggio di denaro, il che significava che gli investigatori hanno speso innumerevoli ore su transazioni innocenti. L’IA può affrontare questo con precisione.
Ad esempio, HSBC ha riferito che il suo sistema di monitoraggio basato su IA ha identificato due o quattro volte più attività sospette genuine rispetto al suo vecchio motore di regole, mentre riducendo gli allerta falsi del 60%. Quel tipo di miglioramento aumenta l’efficacia della conformità (più frodi prevenute) e l’efficienza (meno tempo sprecato su segnali sbagliati).
Un esempio chiave di bilanciamento del triangolo di precisione, conformità e fiducia del cliente. Eppure, anche con tali guadagni, le banche devono calibrare attentamente i modelli di IA.
Infine, la conformità normativa non è statica. Nuove leggi e linee guida stanno emergendo per l’IA nella finanza. In alcune giurisdizioni, se un sistema di IA è coinvolto nelle decisioni che influenzano i clienti, potrebbe essere necessario un intervento umano o un modo per i clienti di appellarsi alle decisioni.
I team di conformità devono anche documentare e auditare i modelli di IA poiché i regolatori potrebbero richiedere prove di come il modello è stato addestrato, come viene monitorato per il bias e quanto è efficace nel tempo.
Tutto ciò significa che la precisione da sola non vince la giornata; una soluzione di IA deve essere implementabile all’interno di un quadro di conformità. Quando fatto correttamente, IA e conformità possono lavorare in armonia. L’IA può persino aiutare a garantire la conformità monitorando le transazioni per segnali di allerta normativi e individuando problemi più rapidamente delle revisioni manuali.
Il percorso non è facile, ma le banche lungimiranti vedono i vincoli normativi non come un ostacolo all’innovazione, ma come requisiti da soddisfare con un uso creativo e responsabile dell’IA.
Camminare sul filo della privacy nel monitoraggio dei dati finanziari
Oltre a prevenire frodi e rispettare le normative di settore, c’è un altro pezzo essenziale del puzzle dell’IA: la privacy e l’etica. Utilizzare l’IA per la rilevazione delle frodi in tempo reale implica esaminare molti dati dei clienti: acquisti, trasferimenti, posizioni di accesso, informazioni sui dispositivi e altro ancora.
Ciò solleva la domanda: come possono le istituzioni finanziarie difendere contro le frodi senza oltrepassare il limite della sorveglianza ingiustificata o dell’invasione della privacy?
I dati finanziari sono altamente sensibili. I clienti si aspettano che le loro banche e le app fintech proteggano le loro informazioni. Inoltre, le leggi sulla privacy in tutto il mondo (come il GDPR europeo e il CCPA della California) pongono confini legali su come possono essere utilizzati i dati personali.
Qualsiasi sistema di IA che elabora dati degli utenti per rilevare frodi deve farlo in modo conforme alle normative sulla protezione dei dati. In termini pratici, le aziende devono essere trasparenti sulla raccolta dei dati, limitare l’uso a scopi legittimi come la prevenzione delle frodi, proteggere i dati e forse anche consentire ai clienti di informarsi o contestare le decisioni automatizzate.
C’è anche una dimensione etica. Se non gestiti con attenzione, i modelli di IA possono introdurre bias o ingiustizie nelle loro operazioni. Immagina un modello di rilevazione delle frodi che, sulla base dei modelli nei dati di addestramento, segnala più spesso transazioni da determinati quartieri o da determinate demografie rispetto ad altri.
Ciò potrebbe portare a risultati discriminatori – forse i clienti di un particolare gruppo etnico subiscono più spesso congelamenti dei conti o controlli di identificazione aggiuntivi perché l’IA è eccessivamente zelante. Questo è un problema etico e legale che può avere forti implicazioni.
Quadri di IA etica e audit di equità stanno diventando gradualmente parte della procedura operativa standard. Ad esempio, una banca potrebbe testare regolarmente il proprio modello di rilevazione delle frodi con dati di scenario per vedere se ci sono bias latenti. Se trovati, il modello necessiterebbe di riaddestramento o aggiustamenti. L’obiettivo è allineare le azioni dell’IA con i valori etici dell’istituzione e le leggi contro la discriminazione.
Un’altra considerazione sulla privacy è quanto informare e coinvolgere i clienti. Dovrebbe una banca informare gli utenti che un’IA sta monitorando le loro transazioni per frodi? In molti casi, viene menzionato nelle note a piè di pagina delle condizioni dell’account.
Tuttavia, andando oltre, se una transazione legittima viene segnalata e bloccata, i clienti spesso apprezzano una spiegazione o un modo rapido per risolvere il problema. Le principali app fintech ora cercano di rendere i controlli antifrode il più senza soluzione di continuità e rispettosi della privacy possibile – ad esempio, inviando una notifica in-app per verificare una transazione, piuttosto che rifiutarla senza contesto.
Questo offre all’utente un senso di controllo e visibilità nel processo. La trasparenza costruisce fiducia. Sondaggi mostrano che i consumatori diventano diffidenti quando sentono che gli algoritmi prendono decisioni segrete sui loro soldi.
Less than half of consumers feel comfortable with AI handling their financial data. Per colmare questo divario di fiducia, le aziende finanziarie sono più dirette su come l’IA aiuta a proteggere i conti e quali dati vengono utilizzati.
Alcuni stanno persino consentendo agli utenti di impostare preferenze – come optare per un monitoraggio aggiuntivo per una maggiore sicurezza o, al contrario, scegliere di limitare determinati usi dei dati (con il caveat che potrebbe ridurre leggermente l’efficacia della rilevazione delle frodi).
Nel camminare su questo filo della privacy, il concetto di minimizzazione dei dati è fondamentale: utilizzare la minor quantità di dati personali necessaria per una rilevazione efficace delle frodi. Se un modello di IA può raggiungere un’alta precisione senza, ad esempio, esaminare i social media di un cliente o i metadati non correlati, allora non dovrebbe incorporare quei dati.
Tecniche come l’anonimizzazione e la crittografia vengono utilizzate in modo che i data scientist che costruiscono modelli non vedano identificatori personali grezzi, e qualsiasi dato a riposo è protetto anche se i sistemi interni vengono compromessi. Inoltre, alcuni approcci all’avanguardia come l’apprendimento federato stanno venendo esplorati nelle finanze, dove un modello di IA può essere addestrato sui dati di più istituzioni senza che i dati siano mai centralizzati in un unico luogo, preservando così la privacy pur apprendendo da un pool più ampio di schemi di frodi.
Tutti questi sforzi sottolineano un tema comune: la rilevazione delle frodi di successo non riguarda solo la cattura dei cattivi, ma farlo in un modo che rispetti i diritti e le aspettative dei clienti onesti. Se i clienti percepiscono un’IA come troppo “Grande Fratello”, l’istituzione rischia di perdere la loro fiducia, un prezzo elevato da pagare a lungo termine.
Con l’avanzare dei servizi finanziari, ci si aspetta di vedere tecniche di IA ancora più avanzate (come l’apprendimento federato o nuove forme di apprendimento profondo) applicate alla prevenzione delle frodi, ma sempre con guardrail.
La conversazione sta ora cambiando da “Possiamo catturare più frodi con l’IA?” a “Come possiamo catturare le frodi in modo intelligente con l’IA?”. Gli approcci di HSBC e Visa nel sfruttare l’IA dimostrano come la precisione, la privacy e la conformità possano andare di pari passo con l’esperienza utente. Evitando i rifiuti falsi, mantengono i clienti soddisfatti e fiduciosi.
Condividendo le migliori pratiche e imparando dagli errori e dai successi reciproci, fondatori di fintech, data scientist e professionisti della conformità possono insieme garantire che la rilevazione delle frodi in tempo reale basata su IA diventi non solo un’impresa tecnica, ma una pietra miliare affidabile della finanza moderna.
Alla fine, il successo sarà misurato non solo in dollari risparmiati dalle frodi, ma anche nella fiducia dei clienti e dei regolatori che la sicurezza guidata dall’IA sta lavorando a beneficio di tutti.
