Frodi Informatiche
Cosa Sono e Come Evitarle

La tecnologia per la prevenzione delle frodi ha fatto passi da gigante, grazie ai progressi nella velocità di calcolo (analisi ad alte prestazioni), al machine learning e ad altre forme di intelligenza artificiale (IA). . 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.

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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 IA artificiale nota come machine learning. 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 cambiare l’andamento delle perdite.

Rilevare le frodi nel mondo di oggi

Le crescenti complessità del terrorismo sponsorizzato dallo Stato, dei criminali professionisti e dei teppisti 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 settore del retail o dei servizi finanziari: ciò che una volta appariva un eccesso, ovvero il monitoraggio delle transazioni in tempo reale, 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 cruciali:

1. Acquisire e unificare tutti i tipi di dati disponibili provenienti dai diversi reparti o canali e incorporarli nel processo analitico.
2. Monitorare costantemente le transazioni, i social media, le anomalie ad alto rischio, ecc. e applicare l’analisi comportamentale per consentire il processo decisionale in tempo reale.
3. Diffondere la cultura degli analytics in tutta l’organizzazione, attraverso la visualizzazione dei dati a tutti i livelli, inclusa l'ottimizzazione del flusso di lavoro investigativo.
4. Impiegare tecniche di sicurezza a più livelli.
   
   

La tecnologia di rilevamento e prevenzione delle frodi prescelta deve essere in grado di apprendere da modelli di dati complessi, utilizzare modelli decisionali sofisticati per gestire meglio i falsi positivi e rilevare le relazioni di rete per avere una visione olistica delle attività fraudolente e criminali. La combinazione di vari metodi di machine learning — come le reti neurali di deep learning , l'aumento del gradiente estremo 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 degli approcci basati su regole.

Come funziona la prevenzione delle frodi

L'individuazione e la prevenzione delle frodi non sono un processo statico. Non esistono punti di partenza o di arrivo. Si tratta, piuttosto, di un ciclo continuo che include il monitoraggio, l’individuazione, le decisioni, la gestione dei casi e l’apprendimento per migliorare l’attività di rilevamento all'interno del sistema. Le organizzazioni dovrebbero sforzarsi di imparare continuamente dai casi di frode e successivamente incorporare i risultati nei processi di rilevamento e monitoraggio. Ciò richiede un approccio globale al ciclo di vita degli analytics.

I tuoi obiettivi possono riguardare il rilevamento delle frodi, la conformità o la sicurezza. La diffusione dell'intelligenza artificiale e del machine learning ha fatto sì che la nuova generazione di tecnologie stia automatizzando i processi manuali associati, combinando grandi insiemi di dati e utilizzando analisi comportamentali.