L'analisi del rischio delle transazioni o Transaction Risk Analysis (TRA) è la pratica di analizzare i dati delle transazioni alla ricerca di schemi insoliti o rischiosi che potrebbero indicare frodi o violazioni normative. La TRA consente alle aziende di rilevare tempestivamente le attività sospette e prevenire perdite finanziarie. Si prevede che tra il 2023 e il 2028 le perdite aziendali globali derivanti dalle frodi nei pagamenti online supereranno i 362 miliardi di dollari quindi la prevenzione delle frodi rimane una priorità assoluta per le attività di tutto il mondo.

Di seguito, spiegheremo i componenti dell'analisi del rischio delle transazioni, come funziona e come progettare il miglior processo TRA per la tua attività.

Di cosa tratta questo articolo?

• Componenti chiave dell'analisi del rischio delle transazioni
  
• Vantaggi dell'analisi del rischio delle transazioni per le attività
  
• Sfide legate all'analisi del rischio delle transazioni
  
• Come automatizzare parti dell'analisi del rischio delle transazioni
  

Componenti chiave dell'analisi del rischio delle transazioni

La TRA valuta e mitiga i potenziali rischi associati alle transazioni finanziarie. Ecco i componenti chiave dell'analisi del rischio delle transazioni:

• Raccolta dati: La raccolta dei dati riguarda la raccolta dei dati rilevanti per la transazione, compresi i dati storici delle transazioni, le informazioni sui clienti e qualsiasi dato esterno che potrebbe influenzare le valutazioni del rischio (ad es. indicatori economici, eventi geopolitici).

• Individuazione dei rischi: Questa fase prevede l'individuazione dei rischi specifici della transazione, tra cui il rischio di frode, il rischio di credito, il rischio operativo o il rischio di mercato. L'identificazione potrebbe anche comportare l'analisi dei modelli dai dati passati per prevedere potenziali problemi.

• Valutazione del rischio: Per valutazione del rischio si intende la quantificazione dei rischi individuati e la valutazione del loro potenziale impatto sulla transazione. Tecniche come i modelli statistici, l'analisi predittiva e gli algoritmi di apprendimento automatico possono stimare la probabilità e l'impatto di diversi scenari di rischio.

• Mitigazione del rischio: La mitigazione del rischio comporta lo sviluppo di tattiche per ridurre i rischi identificati. Queste tattiche possono includere la definizione di limiti di transazione, il miglioramento delle misure di sicurezza, l'adeguamento delle politiche di credito o l'incorporazione di tecnologie avanzate di rilevamento delle frodi.

• Monitoraggio e reportistica: Questa fase prevede il monitoraggio delle transazioni per identificare eventuali deviazioni dai modelli previsti che potrebbero indicare rischi emergenti, nonché una rendicontazione regolare per tenere informati gli stakeholder sui potenziali rischi e sull'efficacia delle tattiche di mitigazione.

• Conformità e aderenza alle normative: Con aderenza si intende che tutti i processi transazionali devono essere conformi alle leggi e alle normative pertinenti tra cui gli standard antiriciclaggio (AML), i requisiti di adeguata verifica della clientela (KYC) e altre normative finanziarie.

• Integrazione tecnologica: Si intende l'utilizzo di sistemi informatici (IT) completi e soluzioni software in grado di integrare set di dati di grandi dimensioni, applicare analisi in tempo reale e automatizzare i processi di gestione del rischio.

Vantaggi dell'analisi del rischio delle transazioni per le attività

L'analisi del rischio delle transazioni delle attività può portare a grandi vantaggi. Ecco come la TRA può aiutare la tua attività:

• Prevenzione delle frodi: Le attività possono rilevare tempestivamente le attività potenzialmente fraudolente analizzando modelli e anomalie nei dati delle transazioni. Questo aiuta a ridurre al minimo le perdite finanziarie e a proteggere le risorse e la reputazione dell'azienda.

• Processo decisionale strategico: Le attività possono utilizzare le informazioni ricavate dai dati delle transazioni per prendere decisioni informate, identificare le opportunità di mercato e mettere a punto i processi interni.

• Conformità normativa: Le attività possono ottemperare più facilmente alle normative relative all'elaborazione delle transazioni e alla sicurezza dei dati monitorando le transazioni e documentando e affrontando qualsiasi attività sospetta.

• Riduzione dei costi: Le attività che automatizzano e migliorano l'accuratezza dei propri sistemi di rilevamento delle frodi possono ridurre i costi delle operazioni manuali e delle procedure di storno.

Sfide legate all'analisi del rischio delle transazioni

Poiché la TRA coinvolge diversi punti dati mutevoli, presenta alcune sfide. Ecco alcune sfide poste dalla TRA.

Qualità e integrazione dei dati

• I dati delle transazioni provengono spesso da una varietà di fonti in formati diversi. Ciò rende complessa l'integrazione e l'analisi.

• Informazioni mancanti o imprecise possono portare a falsi positivi o negativi. Ciò può influire sull'accuratezza delle valutazioni del rischio.

• La gestione dei dati sensibili dei clienti richiede l'aderenza a rigorose normative sulla privacy. Ciò può limitare l'uso di determinati punti dati per l'analisi.

Tattiche di frode

• I soggetti fraudolenti adattano costantemente le loro tattiche. Ciò rende difficile per i sistemi TRA tenere il passo con le minacce più recenti.

• I metodi di pagamento e le tecnologie emergenti possono creare nuove vulnerabilità che i modelli TRA tradizionali potrebbero non rilevare.

• I soggetti fraudolenti spesso operano su più canali. Le attività senza una visione olistica del comportamento dei clienti potrebbero non essere in grado di rilevare questo fenomeno.

Esperienza del cliente

• Un rilevamento delle frodi troppo aggressivo può portare al rifiuto di transazioni legittime. Ciò può frustrare i clienti e influire sui ricavi.

• Le attività devono bilanciare una forte sicurezza con un'esperienza positiva del cliente. Questo è particolarmente vero per le transazioni mobili.

• Le attività devono mantenere la fiducia dei clienti insieme a solide misure di prevenzione delle frodi. A tal fine è necessaria una comunicazione chiara e trasparente.

Flessibilità e analisi in tempo reale

• Le attività devono disporre di una notevole potenza di calcolo e di algoritmi efficienti per analizzare grandi volumi di transazioni in tempo reale.

• I sistemi TRA devono prendere decisioni rapide sulla legittimità delle transazioni senza causare ritardi o influire sull'esperienza dell'utente.

• I modelli TRA devono adattarsi all'evoluzione dei modelli di frode e dei volumi di transazioni senza perdere efficacia.

Come automatizzare parti dell'analisi dei rischi delle transazioni

Potenziare il processo TRA con l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico può migliorare la precisione e ridurre le operazioni manuali richieste dal tuo team. Ecco come implementare l'automazione TRA.

Identifica i principali indicatori di rischio

• Analizza i dati storici delle tue transazioni per identificare gli schemi associati a transazioni passate ad alto rischio o fraudolente. Cerca anomalie negli importi delle transazioni, nella frequenza, nell'ubicazione, nel comportamento dei clienti o nei metodi di pagamento.

• Ricerca le tendenze di frode più comuni nel tuo settore e incorpora tali indicatori nelle tue analisi.

• Assicurati che i tuoi indicatori chiave di rischio siano in linea con tutte le normative o i requisiti di conformità pertinenti nel tuo settore.

Scegli gli strumenti di automazione giusti

• Valuta a fondo i processi di analisi dei rischi attuali, i problemi e i risultati desiderati.

• Esplora vari fornitori di software TRA. Confronta le funzionalità e leggi le recensioni dei clienti.

• Richiedi demo e prove gratuite per testare le funzionalità, la facilità d'uso e le capacità di integrazione del software con i tuoi sistemi esistenti.

• Valuta il costo del software rispetto ai potenziali vantaggi, come il miglioramento del rilevamento delle frodi, la riduzione delle operazioni manuali e l'aumento dell'efficienza operativa.

Implementa l'automazione basata su regole

• Crea regole chiare e ben definite che attivano avvisi o azioni in base agli indicatori chiave di rischio identificati, ad esempio "Segnala qualsiasi transazione superiore a 10.000 $" o "Segnala qualsiasi transazione proveniente da un paese con un punteggio di rischio di frode elevato".

• Assicurati che le tue regole possano essere facilmente modificate o aggiornate in base alle esigenze della tua attività e ai potenziali rischi.

• Testa accuratamente le regole prima di distribuirle nell'ambiente di produzione per evitare falsi positivi o rischi persi.

Usa l'apprendimento automatico

• Mantieni i dati delle tue transazioni puliti, organizzati e formattati correttamente per l'elaborazione da parte degli algoritmi di apprendimento automatico.

• Addestra i tuoi modelli di apprendimento automatico sui dati storici delle transazioni per identificare modelli e anomalie indicativi di rischio.

• Valuta regolarmente le prestazioni dei tuoi modelli utilizzando metriche come accuratezza, precisione e richiamo.

• Perfeziona e riaddestra i tuoi modelli per migliorarne l'accuratezza e l'efficacia man mano che diventano disponibili nuovi dati.

Monitoraggio e perfezionamento continui:

• Monitora gli indicatori chiave di prestazione (KPI) come il numero di transazioni segnalate, i tassi di falsi positivi e i tassi di rilevamento delle frodi.

• Analizza le cause all'origine dei falsi positivi e dei rischi mancati per perfezionare regole e modelli.

• Stabilisci un ciclo di feedback tra i tuoi analisti del rischio e il sistema di automazione per continuare a migliorare le prestazioni del sistema nel tempo.

Integra la supervisione umana

• Utilizza analisti del rischio qualificati per esaminare le transazioni segnalate al fine di convalidare i livelli di rischio e prendere decisioni finali.

• Consenti agli analisti di condurre ulteriori indagini sulle attività sospette utilizzando strumenti e risorse aggiuntivi.

• Stabilire procedure di escalation chiare per le transazioni ad alto rischio o i potenziali casi di frode.