In Breve
- Cosa sono i modelli generativi per la prevenzione delle frodi?
- Sono algoritmi di intelligenza artificiale progettati per analizzare le transazioni finanziarie e prevenire le frodi.
- Come migliorano la sicurezza delle transazioni?
- Permettono un'analisi in tempo reale dell'intera storia transazionale del cliente, riducendo i falsi positivi.
- Quali sono i principali ambiti di applicazione?
- Includono il rilevamento di frodi, la gestione del rischio e il recupero crediti.
Negli ultimi anni, le istituzioni finanziarie hanno iniziato a concentrare i loro investimenti su modelli generativi di intelligenza artificiale, progettati specificamente per affrontare il crescente problema delle frodi. Questa tendenza è alimentata dalla disponibilità sempre maggiore di GPU e risorse di calcolo ad alte prestazioni, che consentono l’implementazione di algoritmi avanzati in tempo reale.
Tradizionalmente, la prevenzione delle frodi si basava su un approccio piuttosto limitato, che confrontava le transazioni con profili sintetici dei clienti, spesso con vincoli temporali che compromettevano la profondità e l’accuratezza delle analisi. Oggi, grazie a queste nuove tecnologie, è possibile esaminare in tempo reale l’intera storia transazionale di un cliente, permettendo previsioni più precise e riducendo i falsi positivi, che possono ostacolare acquisti legittimi.
A livello operativo, si stanno affermando modelli di tipo transformer, concepiti e addestrati esclusivamente su dati di transazioni finanziarie. Questi modelli non sono generici, ma sono foundation model focalizzati, auditabili e ottimizzati per compiti specifici, con bassa latenza e alte prestazioni. La specializzazione di questi modelli consente di affrontare vari ambiti di frode, come il takeover di account, le truffe, il rilevamento di mule e gli abusi di prima parte. L’uso di modelli indipendenti per ciascuna specialità favorisce una visione più completa e accurata rispetto a un singolo modello globale.
Questa strategia non si limita alla prevenzione delle frodi, ma può essere applicata anche in altre aree come la gestione del rischio, il recupero crediti e l’interazione con il cliente. In un contesto in cui le frodi colpiscono ogni anno decine di milioni di consumatori, gli investimenti in modelli su misura e in agenti AI rappresentano una leva fondamentale per rafforzare la protezione dei clienti e rispondere all’evoluzione delle minacce.