Una strategia di gestione dei rischi legati ai pagamenti è un piano completo implementato dalle attività per identificare, valutare e ridurre i potenziali rischi associati all'elaborazione dei pagamenti. Tali rischi includono frodi, storni, violazioni di dati, mancata conformità alle normative, errori operativi e perdite finanziarie. L'obiettivo principale di una strategia di gestione dei rischi legati ai pagamenti è tutelare gli interessi finanziari e la reputazione di un'attività, garantendo nel contempo ai clienti un'esperienza di pagamento sicura e intuitiva. Più del 60% degli errori operativi nei sistemi di pagamento provoca almeno 1 milione di dollari di perdite totali, a dimostrazione di quanto sia importante per le attività ridurre i rischi legati ai pagamenti.

Questa guida illustra i componenti chiave di un'efficace strategia di gestione dei rischi legati ai pagamenti, le soluzioni tecnologiche elaborate a tale scopo e i requisiti di conformità per la gestione del rischio.

Di cosa tratta questo articolo?

• Quali sono i rischi legati ai pagamenti più comuni nelle transazioni digitali?
  
• Componenti chiave di un'efficace strategia di gestione dei rischi legati ai pagamenti
  
• Soluzioni tecnologiche per la gestione dei rischi legati ai pagamenti
  
• Best practice per ridurre al minimo le frodi nei pagamenti
  
• Conformità normativa in materia di gestione dei rischi legati ai pagamenti
  

Quali sono i rischi legati ai pagamenti più comuni nelle transazioni digitali?

Le transazioni digitali sono rapide e convenienti, ma comportano rischi intrinseci per attività e consumatori. Ecco alcuni rischi comuni legati alle transazioni digitali.

Frode

Il principale rischio legato alle transazioni digitali è rappresentato dalle frodi nei pagamenti. Le frodi possono presentarsi in molte forme, ad esempio:

• Furto di identità: i truffatori rubano informazioni personali per effettuare acquisti non autorizzati.

• Furto del conto: i truffatori ottengono l'accesso ai conti e avviano transazioni all'insaputa del titolare del conto.

• Truffe di phishing: i truffatori inducono con l'inganno le vittime a rivelare informazioni sensibili quali password o dati della carta.

• Ingegneria sociale: i truffatori manipolano le persone attraverso tattiche di ingegneria sociale per ottenere l'accesso a informazioni sensibili o indurli ad autorizzare transazioni fraudolente.

• Violazioni dei dati: gli hacker si infiltrano nei sistemi e rubano i dati sensibili dei clienti, comprese le informazioni di pagamento, per effettuare transazioni fraudolente.

• Frode con carta non presente (CNP): questo termine si riferisce alle transazioni fraudolente che avvengono senza la presenza della carta fisica. Si tratta di una frode molto diffusa negli acquisti online.

Storni

I clienti possono contestare le transazioni e richiedere uno storno. Ciò può comportare perdite finanziarie e costi operativi per le attività.

Problemi tecnici

Eventuali problemi tecnici o guasti del sistema possono interrompere l'elaborazione dei pagamenti, causando ritardi, insoddisfazione dei clienti e potenziali perdite di ricavi.

Conformità normativa

Le attività sono tenute a rispettare normative quali gli standard di sicurezza dei dati del settore delle carte di pagamento (PCI DSS) e la Direttiva dei Sistemi di Pagamento (PSD2) aggiornata per l'autenticazione forte del cliente. La mancata conformità può comportare multe e sanzioni.

Minacce emergenti

Con l'evolversi della tecnologia, aumentano anche i rischi. Esistono nuove minacce emergenti, quali le frodi di identità sintetica e le truffe deepfake, che richiedono una vigilanza e un adattamento costanti.

Rischi di terze parti

Le attività spesso si affidano a fornitori di servizi ed elaboratori di pagamenti terzi, una scelta che comporta potenziali rischi legati alle pratiche di sicurezza e resilienza operativa di tali elaboratori.

Componenti chiave di un'efficace strategia di gestione dei rischi legati ai pagamenti

La gestione dei rischi legati ai pagamenti richiede l'utilizzo di più metodi interconnessi. Ecco una panoramica dei metodi più comuni che costituiscono una strategia efficace di gestione dei rischi legati ai pagamenti.

• Rilevamento avanzato di frodi: il machine learning e l'intelligenza artificiale (IA) analizzano i dati delle transazioni. Tali sistemi dovrebbero essere addestrati su set di dati di grandi dimensioni per rilevare schemi di attività fraudolente impercettibili e complessi che potrebbero eludere sistemi più semplici basati su regole, e dovrebbero essere progettati per adattarsi ed evolversi man mano che i truffatori cambiano le proprie tattiche.

• Analisi comportamentale: l'analisi comportamentale tiene traccia del modo in cui gli utenti generalmente interagiscono con i tuoi sistemi. Qualsiasi deviazione da questi schemi può essere segnalata per poter svolgere ulteriori indagini. Tali deviazioni possono includere la tempistica e la frequenza delle transazioni, le impronte digitali del dispositivo e la velocità o gli schemi di digitazione.

• Analisi dei dati in tempo reale: l'analisi dei dati in tempo reale valuta il livello di rischio di ogni transazione sulla base dei dati attuali e storici. Questi sistemi dovrebbero incorporare regole statiche (ad esempio, nessuna transazione al di sopra di un certo valore) e modelli dinamici che si adattino a schemi in evoluzione nei dati.

• Tokenizzazione e crittografia sicure: i metodi avanzati di crittografia e tokenizzazione proteggono i dati inattivi e in transito. La tokenizzazione sostituisce gli elementi dati sensibili con equivalenti non sensibili, che possono essere archiviati in modo sicuro e utilizzati senza esporre i valori dei dati.

• Gestione degli accessi: le attività devono gestire l'accesso ai sistemi di pagamento attraverso rigorosi protocolli di autenticazione in modo che solo il personale autorizzato abbia accesso ai dati e ai sistemi sensibili.

• Analisi profonda dei collegamenti: l'analisi dei collegamenti studia le connessioni tra le transazioni tra diversi sistemi e reti per identificare eventuali catene di attività sospette. Questo può aiutare a scoprire sofisticati schemi di frode che interessano più parti o aree geografiche.

• Integrazione tra tecnologia e regolamentazione (RegTech): le soluzioni RegTech gestiscono e automatizzano la conformità alle normative finanziarie nelle diverse giurisdizioni. Queste soluzioni possono facilitare il monitoraggio e la reportistica in tempo reale, riducendo i rischi e i costi di conformità.

• Misure avanzate per la sicurezza informatica: la modellazione predittiva e gli strumenti di quantificazione del rischio informatico avanzati dimostrano i potenziali impatti finanziari di diversi eventi informatici e possono consentire investimenti proattivi nella sicurezza informatica.

• Reti collaborative: le reti collaborative a livello di settore condividono informazioni sulle tendenze in materia di frode e sulle tattiche difensive e creano piattaforme di analisi condivise che consentono l'accesso a un set di dati più ampio.

• Piattaforme di gestione integrata del rischio (IRM): le piattaforme IRM forniscono una visione olistica dei rischi all'interno dell'organizzazione, correlando diversi tipi di rischio e valutandone le interdipendenze.

• Modellazione predittiva: i modelli predittivi sono in grado di valutare la probabilità di frodi future sulla base di dati storici, modelli comportamentali e informazioni sulle minacce esterne, nonché di segnalare in modo proattivo le transazioni ad alto rischio per ulteriori indagini.

• Valutazione quantitativa del rischio: l'analisi quantitativa del rischio assegna valori numerici a diversi fattori di rischio in base alla loro probabilità e al potenziale impatto. In questo modo è possibile organizzare le risorse per priorità e concentrarsi sui rischi più urgenti.

• Valutazione qualitativa del rischio: l'analisi qualitativa del rischio prende in considerazione fattori quali il danno di reputazione associato a un particolare rischio, il potenziale di controllo normativo e l'impatto sulla fiducia dei clienti.

• Scansioni e accertamenti della conformità: le scansioni e gli accertamenti della conformità garantiscono che tutti i sistemi di pagamento rispettino i regolamenti e gli standard pertinenti, nonché le politiche e le procedure interne.

Le seguenti tattiche possono essere ulteriormente utili a identificare e valutare i rischi nei pagamenti.

• Analisi dei dati interni: esamina i dati storici delle transazioni per individuare eventuali schemi che indichino frodi, quali volumi di transazioni insoliti, picchi di storni o anomalie nel comportamento dei clienti. Usa gli algoritmi di machine learning per identificare correlazioni e tendenze impercettibili che potrebbero non risultare evidenti con una verifica manuale.

• Threat intelligence esterna: utilizza i feed di threat intelligence provenienti da fonti affidabili per restare al passo con le tendenze emergenti in materia di frodi, i nuovi vettori di attacco e le vulnerabilità dei sistemi di pagamento. Utilizza queste informazioni per adattare in modo proattivo i modelli di rischio e le misure di sicurezza.

• Benchmarking di settore: confronta il tuo profilo di rischio con i benchmark di settore per identificare le aree in cui la tua organizzazione potrebbe essere più vulnerabile.

• Valutazioni periodiche dei rischi: rivaluta periodicamente i profili di rischio per tenere conto dei cambiamenti dell'ambiente aziendale, delle nuove tecnologie e delle minacce emergenti.

• Metriche delle prestazioni: monitora gli indicatori chiave di prestazione (KPI) quali i tassi di frode, le percentuali di storno e le percentuali di falsi positivi per misurare l'efficacia delle strategie di gestione del rischio e identificare le aree di miglioramento.

• Framework per l'identificazione dei rischi: implementa framework completi che categorizzino i diversi tipi di rischi nei pagamenti: fraudolenti, operativi, sistemici e legati alla conformità. Esamina sistematicamente ogni categoria utilizzando modelli basati sui dati per identificare potenziali vulnerabilità.

• Analisi di rete: utilizza l'analisi di rete per comprendere le relazioni tra le diverse entità coinvolte nella procedura di pagamento. Ciò può aiutare a identificare schemi di frode complessi che coinvolgono più parti interconnesse, quali collusione o riciclaggio di denaro.

• Piattaforme di threat intelligence: utilizza piattaforme di threat intelligence che aggregano e analizzano le informazioni sulle potenziali minacce provenienti da varie fonti. L'intelligence dovrebbe essere fruibile, fornendo informazioni specifiche su vettori, vulnerabilità e indicatori di potenziali intrusioni su una rete o un sistema operativo.

• Simulazioni e stress test: esegui simulazioni e stress test per valutare in che modo i tuoi sistemi di pagamento gestirebbero scenari estremi quali guasti tecnici e attacchi informatici sofisticati. Questi test aiutano a identificare potenziali punti di vulnerabilità nei sistemi hardware e software.

• Analisi degli scenari e valutazione dell'impatto: utilizza l'analisi degli scenari per comprendere l'impatto di diversi eventi di rischio. Crea scenari dettagliati per i potenziali rischi e modella il loro impatto finanziario. Questo aiuta a dare priorità ai rischi in base al loro potenziale impatto sull'organizzazione.

• Valutazione della sicurezza informatica: implementa sofisticati strumenti di valutazione della sicurezza informatica in grado di valutare il livello di sicurezza dei sistemi di pagamento in tempo reale. Questi strumenti dovrebbero essere in grado di eseguire valutazioni delle vulnerabilità e test di penetrazione e di identificare le vulnerabilità zero-day.

Soluzioni tecnologiche per la gestione dei rischi legati ai pagamenti

I progressi tecnologici hanno rivoluzionato il modo in cui le attività gestiscono i rischi nei pagamenti, mettendo a disposizione una serie di metodi sofisticati per rilevare e mitigare le potenziali minacce. Quando scegli le soluzioni tecnologiche per la gestione dei rischi legati ai pagamenti, tieni conto dei seguenti fattori.

• Rischi specifici: identifica i rischi specifici che la tua attività deve affrontare.

• Scalabilità: Scegli soluzioni in grado di crescere con la tua attività.

• Integrazione: scegli soluzioni che puoi integrare facilmente con i tuoi sistemi e processi esistenti.

• Economicità: valuta l'analisi costo-benefici delle diverse soluzioni per determinare se forniscono un ritorno positivo sull'investimento.

• Esperienza d'uso: dai priorità alle soluzioni che offrono un'esperienza intuitiva per i tuoi clienti.

Ecco una panoramica di alcune delle principali soluzioni tecnologiche e del modo in cui riducono il rischio legato ai pagamenti.

Machine learning e intelligenza artificiale

• Rilevamento delle frodi: gli algoritmi di machine learning possono analizzare grandi set di dati di transazioni per identificare modelli e anomalie indicativi di frodi. Possono adattarsi ed evolvere nel tempo, rimanendo un passo avanti rispetto all'evoluzione delle tattiche fraudolente.

• Punteggio di rischio: i motori per la valutazione del rischio basati sull'intelligenza artificiale possono valutare il livello di rischio di ogni transazione in tempo reale, consentendo un processo decisionale istantaneo e un'autenticazione adattiva.

• Dati biometrici comportamentali: gli algoritmi di machine learning sono in grado di analizzare i modelli di comportamento degli utenti (quali velocità di digitazione o movimenti del mouse) per rilevare anomalie che potrebbero segnalare attività fraudolente.

Visualizzazione e analisi dei dati

• Piattaforme di big data: le piattaforme di big data consentono alle attività di raccogliere, archiviare e analizzare grandi volumi di dati sulle transazioni provenienti da fonti diverse, fornendo informazioni preziose sui modelli e sulle tendenze delle frodi.

• Visualizzazione dei dati: la visualizzazione dei dati attraverso grafici, diagrammi e dashboard può aiutare a identificare relazioni e modelli che potrebbero non risultare evidenti dai dati grezzi.

• Analisi dei collegamenti: l'analisi dei collegamenti crea rappresentazioni visive delle relazioni tra le entità (quali transazioni, account, dispositivi), rivelando connessioni e schemi nascosti che potrebbero indicare reti di frode.

Monitoraggio e processo decisionale delle transazioni in tempo reale

• Sistemi di rilevamento delle frodi in tempo reale: i sistemi di rilevamento delle frodi in tempo reale monitorano le transazioni alla ricerca di attività sospette, utilizzando motori basati su regole e modelli di machine learning per segnalare potenziali frodi in tempo reale.

• Autenticazione adattiva: le soluzioni di autenticazione adattiva regolano il livello di autenticazione richiesto in base al livello di rischio valutato per ciascuna transazione, riducendo al minimo le complessità per gli utenti legittimi senza compromettere la sicurezza.

Tokenizzazione e crittografia

• Tokenizzazione: la tokenizzazione sostituisce i dati sensibili dei titolari di carta con token univoci, riducendo il rischio di violazioni dei dati e garantendo la conformità agli standard PCI DSS.

• Crittografia: la crittografia protegge i dati in transito e inattivi, rendendoli illeggibili a parti non autorizzate.

3D Secure 2.0

• Autenticazione multilivello: 3D Secure 2.0 fornisce un ulteriore livello di sicurezza per le transazioni online con carta richiedendo ai titolari di carte di autenticarsi tramite una serie di metodi (quali OTP e autenticazione biometrica).

• Autenticazione basata sul rischio: 3D Secure 2.0 consente alle attività di condividere più dati con le società emittenti, consentendo loro di effettuare valutazioni del rischio migliori e di applicare le sfide di autenticazione appropriate.

Autenticazione biometrica

• Autenticazione sicura: tecnologie quali il riconoscimento delle impronte digitali o del volto o la scansione dell'iride offrono un modo pratico di autenticare gli utenti, riducendo il rischio di frode e di furto di account.
  

Tecnologia blockchain

• Trasparenza dei pagamenti: la natura decentralizzata e immutabile della blockchain può essere utilizzata per migliorare la sicurezza, la tracciabilità e la trasparenza nei sistemi di pagamento.

• Smart contract: questi contratti self-executing possono automatizzare le procedure di pagamento e ridurre il rischio di errori e contestazioni.

Piattaforme di threat intelligence

• Informazioni sulle minacce in tempo reale: le piattaforme di threat intelligence in tempo reale forniscono informazioni aggiornate sulle minacce emergenti, sui modelli di attacco e sulle vulnerabilità.

• Collaborazione in materia di sicurezza informatica: facilita la condivisione delle informazioni tra le organizzazioni, creando una difesa collettiva contro le minacce informatiche.

Best practice per ridurre al minimo le frodi nei pagamenti

Ridurre al minimo le frodi nei pagamenti in un ambiente ad alto rischio richiede una combinazione di tecnologie avanzate e supervisione umana. Ecco alcune best practice per ridurre il rischio di frodi nei pagamenti.

• Sistemi di rilevamento delle frodi a più livelli: utilizza un sistema di rilevamento delle frodi a più livelli che includa una combinazione di sistemi basati su regole, rilevamento delle anomalie, machine learning e intelligenza artificiale. Ciascuno dei livelli si concentra su diversi aspetti delle frodi e, una volta combinati, forniscono uno scudo completo contro le attività fraudolente.

• Analisi comportamentale: utilizza l'analisi comportamentale per profilare il modo in cui gli utenti interagiscono tipicamente con i tuoi sistemi e rilevare deviazioni dal loro comportamento normale. Ciò potrebbe includere l'analisi della velocità di digitazione, dei modelli di transazione, delle abitudini di navigazione e dei cambiamenti nell'orientamento del dispositivo.

• Misure di verifica: implementa processi di verifica avanzati quale l'autenticazione a due fattori, i dati biometrici (ad esempio impronte digitali e riconoscimento facciale) e i certificati digitali. Applica queste misure non solo al momento dell'accesso, ma anche sporadicamente durante una sessione, soprattutto prima di autorizzare transazioni di importo elevato.

• Tokenizzazione e crittografia: proteggi sia i dati inattivi che quelli in transito con standard di crittografia avanzati. Usa la tokenizzazione per sostituire gli elementi dati sensibili con equivalenti non sensibili che sono inutilizzabili se intercettati.

• Monitoraggio delle transazioni in tempo reale: monitora le transazioni in tempo reale per identificare e rispondere immediatamente alle attività sospette. Configura avvisi di sistema per dimensioni, frequenze o modelli geografici insoliti delle transazioni che potrebbero essere indicativi di frode.

• Analisi dei collegamenti: implementa l'analisi dei collegamenti per visualizzare e comprendere le connessioni tra i punti dati. In questo modo è possibile rivelare relazioni e schemi nascosti tra transazioni e conti che potrebbero indicare reti di frodi organizzate.

• Aggiornamenti della conformità: tieniti aggiornato con le normative e gli standard più recenti, quali lo standard PCI DSS, il regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e le leggi antiriciclaggio (AML). Conduci regolarmente corsi di formazione e verifiche per confermare che tutti i sistemi e i processi siano conformi.

• Livello di sicurezza informatica avanzato: mantieni un livello di sicurezza informatica elevato con valutazioni della sicurezza, test di penetrazione e scansioni delle vulnerabilità periodici. Utilizza i sistemi di security information and event management (SIEM) per aggregare e analizzare i dati provenienti da diverse fonti e rilevare potenziali incidenti di sicurezza.

Conformità normativa in materia di gestione dei rischi legati ai pagamenti

Esistono numerose leggi e standard che disciplinano la pratica della gestione dei rischi legati ai pagamenti, ognuno dei quali è progettato per tutelare i consumatori, le attività e il sistema finanziario da frodi, riciclaggio di denaro e altre attività illecite. Ecco le principali direttive legali, normative e di settore che influiscono sulla gestione dei rischi legati ai pagamenti.

• Standard di sicurezza dei dati del settore delle carte di pagamento (PCI DSS): questo standard globale impone requisiti di sicurezza per le organizzazioni che gestiscono i dati dei titolari di carta. Lo scopo è prevenire violazioni dei dati e frodi. La conformità implica l'archiviazione, la trasmissione e l'elaborazione sicure dei dati delle carte, la gestione delle vulnerabilità e l'esecuzione di test regolari.

• Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR): questo regolamento dell'Unione Europea tutela la privacy e i dati personali delle persone fisiche e influisce sul modo in cui le attività raccolgono, archiviano ed elaborano le informazioni dei clienti. La conformità implica l'ottenimento del consenso dei clienti, la garanzia della sicurezza dei dati e la concessione alle persone di diritti di accesso e controllo dei propri dati.

• Direttiva dei Sistemi di Pagamento (PSD2) aggiornata: questo regolamento europeo tutela i consumatori, promuove l'innovazione e aumenta la sicurezza nel mercato dei pagamenti. Impone l'autenticazione forte del cliente (SCA) per le transazioni online, iniziative di open banking e requisiti di sicurezza più severi per i fornitori di servizi di pagamento.

• Norme antiriciclaggio (AML) e di lotta al finanziamento del terrorismo (CTF): tali regolamenti impongono alle attività di implementare determinate misure per prevenire e individuare il riciclaggio di denaro e il finanziamento del terrorismo. La conformità implica la due diligence dei clienti, il monitoraggio delle transazioni, la segnalazione di attività sospette e la valutazione dei rischi.

• Normative di adeguata verifica della clientela (KYC) e adeguata verifica delle attività (KYB): queste normative impongono alle attività di verificare l'identità e valutare il profilo di rischio dei propri clienti e partner commerciali per prevenire frodi e crimini finanziari. La conformità implica la raccolta e la verifica delle informazioni sui clienti, il monitoraggio continuo e la segnalazione di attività sospette.

• FTC Act: negli Stati Uniti, l'FTC Act vieta atti o pratiche sleali o ingannevoli che incidono sul commercio, comprese le attività fraudolente e ingannevoli relative ai pagamenti.

Per conformarsi a queste leggi e normative, le attività devono investire in risorse, tecnologia e personale e spesso devono adeguare i propri processi e le proprie politiche. Se da un lato questi costi e modifiche operative possono creare difficoltà, dall'altro la conformità può anche migliorare la sicurezza, ridurre i rischi di frode e accrescere la fiducia dei consumatori.