Consapevolezza delle Frodi e Prevenzione
Che cos'è e perché è importante
La tecnologia di prevenzione delle frodi ha fatto passi da gigante grazie ai progressi nella velocità di calcolo (high-performance analytics), al machine learning e ad altre tipologie di intelligenza artificiale (AI). La frode tocca ogni area della nostra vita: aumenta il prezzo che paghiamo per beni e servizi, comporta lo spreco di denaro pubblico, sottrae risorse all'innovazione e causa persino la perdita di vite umane
La storia
La frode può significare sprechi e abusi, pagamenti impropri, riciclaggio di denaro, finanziamento del terrorismo, sicurezza pubblica e sicurezza informatica. In passato, le organizzazioni dovevano adottare un approccio frammentario alla prevenzione delle frodi, utilizzando regole aziendali e analisi rudimentali per osservare le anomalie e creare avvisi da un insieme di dati separati.
I dati non potevano essere automaticamente incrociati e gli analisti non riuscivano a monitorare manualmente le transazioni e scoprire i reati in tempo reale. Si limitavano perciò a intervenire ex post. Nel settore sanitario, la prevenzione delle frodi funzionava sul modello “prova a prendermi”, perché l'autore del reato era ormai troppo lontano quando la frode veniva scoperta.
Per combattere le frodi, è stata sviluppata una nuova tecnologia in grado di prevedere le tattiche abituali, scoprire nuovi schemi e smantellare i circuiti sempre più sofisticati delle frodi organizzate. Tutto ciò va oltre l'analisi convenzionale, poiché applica tecniche di analisi predittiva e adattiva – inclusa una forma di AI nota come machine learning (apprendimento automatico). Combinando le fonti di big data con il monitoraggio in tempo reale e l'analisi del profilo di rischio, per valutare il rischio di frode, la prevenzione delle frodi si è evoluta e ha iniziato a ribaltare l’andamento delle perdite.
Lotta alle frodi di identità con gli analytics
L'identity fraud è un problema crescente che riguarda sia le aziende che i propri clienti. Mai come oggi, il facile accesso a strumenti e dati, di cui truffatori dispongono, ha fatto schizzare il furto di identità a livelli record. Questo grafico mette a confronto le frodi tramite violazione di account, con quelle con carta non presente (CNP) e altre forme ancora, la cui crescita sembra non fermarsi.
Il rilevamento delle frodi nel mondo di oggi
Le crescenti complessità del terrorismo di Stato, dei criminali professionisti e dei semplici teppisti occasionali sono sempre più difficili da comprendere, tracciare, smascherare e prevenire. Il rilevamento delle frodi nel mondo di oggi implica un approccio globale per confrontare i punti dati con le attività anomale. I truffatori hanno sviluppato tattiche sofisticate ed è quindi fondamentale riuscire a prevenire le strategie pensate per giocare il sistema.
In molte occasioni, le violazioni della sicurezza informatica aprono la porta ad attività fraudolente. Prendiamo ad esempio il settore del retail o dei servizi finanziari: ciò che una volta appariva un eccesso, ovvero il monitoraggio delle transazioni in real-time, è ora un requisito fondamentale, non solo per le transazioni finanziarie, ma anche per i dati digitali relativi all'autenticazione, alla sessione, alla posizione e al dispositivo.
Per identificare e fermare una serie di crimini e attacchi fraudolenti in modo rapido e preciso, migliorando al contempo l'esperienza del cliente e del cittadino, le organizzazioni dovrebbero seguire quattro passaggi fondamentali:
- Acquisire e unificare tutti i tipi di dati disponibili provenienti dai diversi reparti o canali e incorporarli nel processo analitico.
- Monitorare costantemente le transazioni, i social network, le anomalie ad alto rischio, ecc. e applicare l'analisi comportamentale per consentire di prendere decisioni in tempo reale.
- Instillare una cultura degli analytics a livello aziendale attraverso la data visualization a tutti i livelli, compresa l'ottimizzazione del flusso di lavoro investigativo.
- Impiegare tecniche di sicurezza a più livelli.
La tecnologia di rilevamento e prevenzione delle frodi scelta deve essere in grado di apprendere da modelli di dati complessi. Dovrebbe utilizzare modelli decisionali sofisticati per gestire meglio i falsi positivi e rilevare le relazioni di rete per avere una visione olistica dell'attività di truffatori e criminali. La combinazione di vari metodi di machine learning, come le reti neurali di deep learning, l'extreme gradient boosting e le macchine vettoriali, ma anche metodi comprovati quali la regressione logistica, le mappe auto-organizzanti, le random forest e gli insiemi, si è dimostrata molto più accurata ed efficace rispetto agli approcci basati su regole.
Lotta alle frodi
Proprio come le tecniche utilizzate dai criminali, gli approcci alla prevenzione delle frodi devono evolversi costantemente. Scopri di più su come utilizzare i big data e le tecniche di advanced analytics per combattere le frodi.
Antiriciclaggio di prossima generazione
Robotica, analisi semantica e intelligenza artificiale possono aiutare gli istituti finanziari ad automatizzare e migliorare l'efficacia dei processi antiriciclaggio. Ma da dove cominciare? Scopri quali sono le dieci mosse vincenti dell'AML basato sul machine learning.
Chiudere la porta alle frodi assicurative
La gestione della relazione tra agente e cliente sta diventando sempre più problematica per le compagnie assicurative. Con i truffatori che mettono in atto strategie digitali sempre più sofisticate, scopri in che modo gli assicuratori possono tenersi al passo ed evitare le frodi utilizzando analytics e AI.
Servire i clienti proteggendoli dalle frodi
Alla Deutsche Kreditbank AG (DKB), la seconda banca più grande della Germania, i clienti si aspettano un servizio in tempo reale e la massima sicurezza per il loro online banking. Ma le tattiche dei truffatori si evolvono di continuo e in modo sempre più rapido. Riconoscendo la necessità di accelerare il rilevamento delle frodi e proteggere i propri clienti, DKB si è affidata alle soluzioni di rilevamento delle frodi e anti-money laundering di SAS. Ora la banca non solo è in grado di proteggere il denaro dei clienti, ma si assicura anche la loro fiducia.
Chi utilizza la prevenzione delle frodi?
Tanto le aziende quanto i governi hanno adottato tecnologie quali data visualization e intelligenza artificiale per ridurre drasticamente, e persino prevenire, le ripercussioni finanziarie e il danno d’immagine derivanti dalle frodi. Analisti e investigatori uniscono le loro forze, abbattendo le barriere interne, valutando e classificando le segnalazioni in base alla loro gravità e infine sottoponendo a un’analisi più approfondita quelle ad alta priorità.
Banche
Le frodi sono spesso perpetrate attraverso identità sintetiche, acquisizione di account dei clienti, applicazioni dannose, pagamenti e autenticazioni digitali, procurement e altri reati finanziari. Gli istituti finanziari rilevano le transazioni fraudolente in tempo reale con pochi falsi positivi e rilevano il riciclaggio di denaro o il finanziamento del terrorismo attraverso algoritmi complessi, che esaminano una moltitudine di fattori.
Assicurazioni
Le frodi sui sinistri dilagano e le frodi perpetrate tramite identità rubate o sintetiche sono in aumento. Piuttosto che seguire un approccio “prova a prendermi” – dopo che il denaro è stato speso – i data analyst prevengono le frodi, attraverso algoritmi che rilevano anomalie e schemi.. Attraverso l'analisi multifattoriale, che determina come vengono perpetrate le frodi sui sinistri, è possibile rilevare le frodi nel momento in cui si verificano e, soprattutto, prevenirle prima che sia troppo tardi.
Settore Pubblico
Oggi i governi stanno combinando dati isolati per rilevare frodi fiscali, prevedere intrusioni, identificare comportamenti anomali e scongiurare minacce presenti e future. Tutto questo lavoro migliora la sicurezza delle frontiere, consente di raccogliere informazioni per le forze dell'ordine, tiene sotto controllo l'uso di oppiacei e salvaguarda i bambini.
Health Care
Le frodi sulle richieste di assistenza sanitaria costano milioni, persino miliardi, in tutto il mondo. Grazie agli advanced analytics, le organizzazioni sanitarie prevengono con successo le frodi con l'adozione di un approccio aziendale all'integrità dei pagamenti e al contenimento dei costi sanitari.
Come funziona la prevenzione delle frodi
Il rilevamento e la prevenzione delle frodi non sono un processo statico. Non c'è un punto di partenza e uno di arrivo. Si tratta, piuttosto, di un ciclo continuo che include il monitoraggio, l’individuazione, le decisioni, il case management e l’apprendimento per migliorare l’attività di rilevamento all'interno del sistema. Le organizzazioni devono imparare continuamente dagli episodi di frode e successivamente incorporare i risultati nei processi di rilevamento e monitoraggio. Questo richiede un approccio a livello enterprise del ciclo di vita degli analytics.
I tuoi obiettivi possono riguardare il rilevamento delle frodi, la compliance o la sicurezza. Con la diffusione di tecnologie come intelligenza artificiale e machine learning, la prossima generazione di tecnologie è in grado di automatizzare i processi manuali associati alla combinazione dei data set e all'impiego dell'analisi comportamentale.
Apprendimento supervisionato
Gli algoritmi di machine learning supervisionato apprendono dai dati storici e identificano i modelli d’interesse che un investigatore potrebbe voler segnalare.
Apprendimento non supervisionato
Il machine learning non supervisionato valuta ed esamina i dati che non contengono frodi identificate. Viene utilizzato per scoprire nuove anomalie e modelli di interesse.
Network
Analysis
La network analysis, che identifica percorsi, connessioni e hub e rivela modelli e reti sociali d’interesse, è uno strumento essenziale per un analista o investigatore.
Text
Analytics
La text analysis serve a identificare con precisione le espressioni utilizzate per nomi, orari, aziende, valori monetari e altro ancora, attraverso la ricerca, la content categorization e l'estrazione di entità.
L'ascesa dell'economia digitale è stata accompagnata dalla rapida diffusione di frodi e rischi di cybersecurity. Vogliamo andare incontro ai clienti nel loro percorso verso gli analytics, soprattutto quando adottano tecnologie come intelligenza artificiale, Internet of Thing o soluzioni cloud. Con l'aiuto di SAS, saranno meglio attrezzati per abbattere le barriere interne, adeguarsi alle normative in continua evoluzione e mettersi al riparo dai rischi presenti e futuri. Stu Bradley Vice President, Fraud and Security Intelligence Practice SAS
Soluzione in primo piano per la prevenzione delle frodi
SAS® Visual Investigator
SAS Visual Investigator è una soluzione per il rilevamento delle frodi, l’indagine e la gestione degli incidenti, che combina ampie e disparate fonti di dati strutturati e non strutturati. Attraverso un'interfaccia utente visiva, gli investigatori possono definire, creare, classificare e gestire le segnalazioni ed eseguire indagini dettagliate, per scoprire comportamenti e attività nascoste.
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