Algoritmi di Machine Learning a supporto della Fraud Detection

Fraud Detection
07/07/2021

La trasformazione digitale degli ultimi anni, impone a un numero crescente di aziende di organizzarsi per difendersi dal rischio di frode, oggi ancora più complesso che in passato. Al giorno d’oggi, la sfida principale è riuscire a identificare potenziali comportamenti anomali in tempo reale, invece che tramite analisi a posteriori che spesso non consentono azioni di recupero.

La sempre più elevata quantità di informazioni, la cui natura peraltro è eterogenea e mutevole, richiede di dotarsi di un’infrastruttura in grado di adattarsi allo specifico contesto, garantendo l’analisi dei dati in tempo reale e la predisposizione di opportuni strumenti di allerta, evitando la proliferazione di piattaforme di Fraud Detection, ciascuna diversa per ogni ambito di indagine.

Un aiuto per mitigare il rischio può arrivare dalle nuove e più moderne tecnologie: Artificial Intelligence (AI) e Machine Learning (ML), tecnologie ormai consolidate e sempre più diffuse, possono giocare un ruolo fondamentale in ambito predittivo e di analisi del dato massimizzando l’efficacia di tutti i processi legati alla Fraud Detection.

La soluzione di Fraud Detection realizzata da ALTEN rappresenta un cambiamento di paradigma: un sistema che, con il minimo sforzo implementativo, è in grado di adattarsi alle diverse esigenze di analisi. Tale sistema utilizza diversi cluster per elaborare ingenti quantità di dati, filtrarne il flusso e applicare algoritmi di Machine Learning per individuare comportamenti potenzialmente fraudolenti.

Quali sono i criteri di selezione dei dati?

I criteri di selezione possono essere molteplici e applicati in parallelo, in modo da permettere analisi multiple e in tempo reale sulla stessa fonte di dati. A seguito di una prima scrematura, gli elementi poco interessanti vengono subito eliminati: il risultato è un flusso di dati potenzialmente fraudolenti, che vengono inviati ad un algoritmo di ML che, dopo una breve fase di apprendimento, riesce ad individuare le frodi grazie all’identificazione di pattern comportamentali.

Quali sono i principali vantaggi di questa soluzione?

Il principale vantaggio è che gli algoritmi di ML possono essere applicati ai dati in tempo reale, evitando il rischio di omissione di dati filtrati e senza i tempi morti tipici delle infrastrutture di analisi tradizionali.

Un altro grande vantaggio è che più algoritmi, ciascuno dotato di indice di affidabilità, possono essere applicati in parallelo sullo stesso flusso di dati.

L’attuale evoluzione degli algoritmi permette inoltre di analizzare non solo i casi reali, ma anche di prevedere quelli potenziali che il cliente non avrebbe altrimenti identificato, in ottica Fraud Prevention. Il cliente avrà sempre la possibilità di rivedere i casi anomali individuati e, per quelli riconosciuti come potenziali, potrà dare il proprio feedback al sistema in modo che quest’ultimo possa continuamente apprendere e adattarsi alle esigenze future.

Perché investire sulla Fraud Detection? Perché è così importante?

Diverse sono le attività potenzialmente fraudolenti che possono coinvolgere settori industriali differenti (Banche, Assicurazioni, Pubblica Amministrazione, etc.): dal riciclaggio di denaro alle minacce alla sicurezza informatica, dall’evasione fiscale al furto di identità.

La mole di dati coinvolta e i tempi ristretti in cui una frode può verificarsi non possono essere fronteggiati tramite un intervento puramente manuale, che risulterebbe troppo lento per risultare efficace. Servono tecniche avanzate e innovative per supportare l’intervento umano.

È dunque necessario dotarsi di soluzioni innovative che implementino le tecnologie di rilevamento, prevenzione delle frodi e le strategie di gestione del rischio combinando fonti di big data con il monitoraggio in tempo reale, applicando tecniche di analisi adattive e predittive, supportate da algoritmi di ML e associando un risk score alle frodi stesse.

Soluzioni di Fraud Detection, come quella proposta da ALTEN, consentono di:

  • prevedere le tattiche di frode convenzionali
  • incrociare i dati attraverso l’automazione
  • monitorare manualmente e continuamente transazioni e crimini in tempo reale
  • decifrare nuovi e sofisticati schemi

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