I pagamenti con carta di credito sono il metodo di pagamento più diffuso in Giappone. Sui siti di e-commerce, il loro tasso di utilizzo rappresenta l'80% di tutti i pagamenti. Questo indica la loro popolarità tra i clienti giapponesi.

Sebbene si preveda un'ulteriore crescita dei pagamenti con carta di credito, anche i casi di frode nei pagamenti sono diventati un problema serio. Di conseguenza, molti clienti nutrono preoccupazioni riguardo alla sicurezza dei pagamenti con carta di credito.

Gli schemi e le tecniche di frode sono diventati sempre più sofisticati e difficili da rilevare utilizzando i sistemi convenzionali. Di conseguenza, le contromisure che utilizzano sistemi di IA dotati di funzionalità avanzate di machine learning (ML) stanno attirando l'attenzione.

In questo articolo spieghiamo perché l'IA è utile per rilevare le frodi con carta di credito e come funziona l'IA per il rilevamento delle frodi. Esploriamo anche i vantaggi dell'implementazione dell'IA e alcune considerazioni chiave.

Conclusioni principali

• Le frodi con carta di credito diventano più sofisticate ogni anno. Le misure per combatterle sono diventate sempre più difficili da implementare. Pertanto, i sistemi di rilevamento delle frodi che impiegano l'IA sono diventati interessanti per le attività.
  
• Il rilevamento delle frodi potenziato dall'IA avviene attraverso l'analisi automatica dei pattern delle transazioni e la valutazione dei rischi di frode.
  
• I vantaggi dell'IA per il rilevamento delle frodi includono la capacità di rilevare le frodi in tempo reale.
  
• Per migliorare la sicurezza del sito di e-commerce di un'attività, è importante formare i dipendenti sulla sicurezza e stabilire una solida struttura interna, oltre ad affidarsi alla tecnologia IA.
  
• Stripe Radar consente alle attività di implementare misure di sicurezza avanzate utilizzando il machine learning (ML) che si adatta a pattern di frode in continua evoluzione.
  

Perché l'intelligenza artificiale è importante per il rilevamento delle frodi con carta di credito?

In Giappone sono disponibili numerose opzioni di pagamento senza contanti, come i pagamenti con carta di credito, i pagamenti con codice QR e i trasferimenti bancari. Tra queste opzioni, i pagamenti con carta di credito sono molto versatili ed estremamente popolari.

Poiché le frodi con carta di credito continuano ad aumentare in tutto il mondo, il governo giapponese ha sviluppato varie linee guida, tra cui l'adozione obbligatoria di 3D Secure 2.0. L'implementazione di sistemi per il rilevamento delle frodi potenziati dall'intelligenza artificiale è un'altra misura presa in considerazione. Di seguito, delineiamo i motivi principali del crescente interesse nei loro confronti.

Frodi con carta di credito in Giappone

Secondo la Japan Consumer Credit Association (JCA), la perdita finanziaria totale derivante da frodi con carta di credito nel 2025 ha superato i 51 miliardi di ¥. Questa cifra è più del doppio rispetto ai 25,3 miliardi di ¥ del 2020. L'implementazione di sistemi per il rilevamento delle frodi ad alta precisione che utilizzano l'intelligenza artificiale è importante per affrontare questa situazione.

Il risultato più significativo di questi dati è che le perdite totali per il periodo da ottobre a dicembre 2025 sono ammontate a 9,39 miliardi di ¥. Si tratta di una riduzione significativa rispetto allo stesso periodo dell'anno precedente, pari a 16,23 miliardi di ¥.

Questa differenza potrebbe essere dovuta a un effetto sinergico derivante dall'implementazione obbligatoria di 3D Secure 2.0, prevista per la fine di marzo 2025. Unendo questo alla diffusione dell'intelligenza artificiale per il rilevamento delle frodi, possiamo vedere i risultati di questi sforzi nei dati.

Frodi con carta di credito tramite intelligenza artificiale

Gli schemi fraudolenti perpetrati da terze parti sono diventati sempre più complessi e sofisticati a causa dell'uso improprio dell'intelligenza artificiale. Ciò rende difficile garantire la sicurezza utilizzando solo sistemi convenzionali basati su regole.

Ad esempio, il phishing è un tipo di schema di frode che utilizza l'intelligenza artificiale. I truffatori generano un gran numero di email false utilizzando l'intelligenza artificiale. Quindi, utilizzano tali email per attirare i destinatari su siti web falsi e rubare le password dell'account e le informazioni della carta di credito.

Con il phishing, i truffatori utilizzano nomi di organizzazioni reali e loghi ufficiali per far credere ai destinatari che le email siano legittime. Generano e inviano all'istante grandi quantità di email false scritte in un linguaggio naturale. Pertanto, è estremamente difficile per i sistemi convenzionali identificare con precisione queste truffe.

È importante utilizzare l'intelligenza artificiale per il rilevamento delle frodi al fine di contrastare gli schemi che impiegano l'intelligenza artificiale per commettere frodi. La tecnologia dell'intelligenza artificiale può apprendere in tempo reale schemi di frode in continua evoluzione e adattarsi immediatamente.

Aumento dei titolari di carta

I pagamenti con carta di credito sono diventati una parte indispensabile della vita quotidiana in Giappone. Le carte di credito consentono ai clienti di guadagnare punti e miglia, e offrono inoltre pagamenti rateali, pagamenti revolving e pagamenti dei bonus. Inoltre, le carte di credito stanno guadagnando popolarità grazie alla loro comodità.

Tuttavia, con l'aumentare della frequenza delle transazioni online con carta, aumenta anche il rischio che tali informazioni vengano compromesse. Una volta che le informazioni trapelano, c'è il rischio che vengano utilizzate impropriamente in una reazione a catena in innumerevoli siti di e-commerce e altrove.

Il rilevamento delle frodi con carta di credito tramite intelligenza artificiale sta attirando notevole interesse tra le attività di e-commerce. Trattandosi di una misura difensiva in grado di rilevare anomalie in tempo reale, può anche difendere da schemi difficili da prevenire per ragioni strutturali.

Come l'intelligenza artificiale rileva le frodi con carta di credito

Di seguito, analizziamo i diversi meccanismi che l'intelligenza artificiale utilizza per rilevare le frodi con carta di credito.

Riconoscimento degli schemi

L'intelligenza artificiale per il rilevamento delle frodi utilizza il machine learning per analizzare enormi quantità di dati di pagamento e identificare automaticamente schemi di frode. Questo le consente di rilevare transazioni sospette in modo rapido e accurato. Inoltre, si adatta agli schemi di frode più recenti, consentendole di rilevare nuove tattiche che i sistemi convenzionali basati su regole tendono a ignorare.

Analizzando determinati dati da molteplici prospettive, l'intelligenza artificiale può identificare schemi fraudolenti. I principali dati utilizzati per la formazione includono i seguenti:

• Importi delle transazioni
  
• Date e orari delle transazioni
  
• Luoghi delle transazioni (ad es. Paese, regione ecc.)
  
• Terminali utilizzati
  
• Informazioni sull'attività
  
• Cronologia di navigazione e degli acquisti passati
  

L'intelligenza artificiale per il rilevamento delle frodi utilizza questi dati per creare modelli di intelligenza artificiale che rilevano anomalie, come acquisti insoliti o fraudolenti.

Ad esempio, se una carta di credito normalmente utilizzata per transazioni di modesta entità durante il giorno viene utilizzata a notte fonda su un sito web estero che vende articoli costosi, l'intelligenza artificiale riconoscerà immediatamente questo come uno schema anomalo.

Inoltre, l'accuratezza può essere migliorata in base al feedback dai risultati di rilevamento e le prestazioni di rilevamento possono essere ulteriormente potenziate attraverso un apprendimento continuo in risposta a schemi di frode sempre più sofisticati.

Assegnazione di un punteggio al rischio di frode

L'intelligenza artificiale per il rilevamento delle frodi monitora in tempo reale gli schemi delle transazioni da ogni angolazione e valuta (ovvero, assegna un punteggio) ogni transazione in base a tali schemi. In altre parole, l'intelligenza artificiale analizza automaticamente vari dati, come importi e luoghi delle transazioni, ogni volta che viene elaborato un pagamento. Quindi, quantifica il rischio di frode.

Se il punteggio supera la soglia, l'intelligenza artificiale stabilirà che esiste un elevato rischio di frode e bloccherà automaticamente la transazione o richiederà un'ulteriore autenticazione.

Apprendimento di dati intersettoriali con l'intelligenza artificiale multi-tenant

Una sfida importante con le tecnologie di intelligenza artificiale convenzionali è che si addestrano esclusivamente sui dati delle transazioni in possesso delle singole società di carte di credito. Ciò rende difficile per loro affrontare attività fraudolente che non hanno mai incontrato in precedenza. L'intelligenza artificiale multi-tenant prevede una collaborazione intersettoriale per analizzare i dati delle transazioni ed è stata considerata un modo per superare questa sfida.

Le attività che adottano l'intelligenza artificiale multi-tenant condividono i dati sulle frodi tra loro e addestrano l'intelligenza artificiale in modo collaborativo. Ad esempio, con l'intelligenza artificiale multi-tenant, se un'attività rileva un nuovo schema di frode, le altre attività possono iniziare immediatamente a utilizzare un modello di intelligenza artificiale che ha appreso automaticamente lo schema.

Collaborando come settore e condividendo informazioni, i sistemi di intelligenza artificiale possono contrastare schemi fraudolenti complessi che le singole attività non sarebbero in grado di rilevare da sole.

Vantaggi dell'IA per il rilevamento delle frodi

L'adozione di un'IA per il rilevamento delle frodi offre numerosi vantaggi.

Bloccare le frodi all'istante

Il più grande vantaggio dell'implementazione di un'IA per il rilevamento delle frodi è l'utilizzo di una tecnologia IA avanzata per rilevare le transazioni fraudolente in tempo reale e bloccarle automaticamente. Ciò consente di prevenire le frodi prima che la transazione venga completata.

Questo tipo di funzione di blocco immediato in tempo reale, potenziata dall'IA, è importante per proteggere i clienti e ridurre al minimo le perdite di profitto causate dai chargeback.

Ridurre il carico di lavoro operativo

L'automazione del sistema può ridurre notevolmente il carico di lavoro associato al monitoraggio e al rilevamento. In passato, gli operatori erano responsabili del monitoraggio di grandi quantità di dati relativi alle transazioni per rilevare le frodi. Il carico di lavoro eccessivo spesso comportava sviste e creava colli di bottiglia.

L'IA per il rilevamento delle frodi può operare in modo coerente e monitorare tutte le transazioni in tempo reale. Inoltre, se tramite un punteggio viene rilevata una transazione con un alto rischio di frode, l'IA invia immediatamente un avviso. Per questo motivo, gli operatori non devono più esaminare ogni singola transazione, comprese quelle legittime, come facevano in passato. Possono invece destinare le loro risorse alla verifica dei casi che l'IA fatica a valutare da sola e all'offerta di un servizio clienti di alta qualità.

L'IA per il rilevamento delle frodi che utilizza il machine learning per migliorare costantemente la precisione di rilevamento può contribuire anche a ridurre i falsi positivi (ovvero, l'errata identificazione di transazioni legittime come fraudolente). Questo può ridurre i carichi di lavoro e i costi associati alla verifica manuale, evitando di penalizzare i clienti legittimi. Di conseguenza, può anche aiutare le attività a evitare la perdita di opportunità di vendita.

Fidelizzare i clienti

Le misure di sicurezza dotate di IA per il rilevamento delle frodi garantiscono la sicurezza dei clienti, aumentano l'affidabilità dell'attività e rafforzano ulteriormente il branding.

L'offerta di un ambiente di pagamento in cui i clienti possono utilizzare le proprie carte di credito con sicurezza riduce l'ansia e lo stress durante la procedura di pagamento. Garantisce inoltre un'esperienza di acquisto piacevole, che contribuisce direttamente alla fidelizzazione dei clienti.

Sfide legate all'IA per il rilevamento delle frodi

I sistemi di rilevamento delle frodi potenziati dall'IA presentano alcune sfide. Pertanto, è necessaria cautela durante la loro implementazione.

Opportunità di vendita perse

Anche con un'IA ad alta precisione per il rilevamento delle frodi, ci sono casi in cui le transazioni legittime vengono erroneamente segnalate come fraudolente. Se un pagamento da parte di un cliente stimato viene segnalato come fraudolento, ciò può scoraggiare il cliente dall'effettuare acquisti. Questo si traduce in opportunità di vendita perse.

Quando si introduce l'IA per il rilevamento delle frodi, è importante impostare una soglia di rilevamento ragionevole e verificare regolarmente l'accuratezza del sistema.

Nessun rilevamento completo delle frodi

Sebbene l'IA per il rilevamento delle frodi possa migliorare la sicurezza dei siti di e-commerce, è importante capire che non può prevenire perfettamente tutti i casi di frode. Ci saranno casi in cui non riuscirà a contrastare del tutto i sofisticati schemi di frode in continuo sviluppo.

Invece di fare affidamento esclusivamente sui sistemi di IA, è importante implementare misure di sicurezza, come 3D Secure 2.0, per il funzionamento sicuro del sito web. Le attività possono anche concentrarsi sulla formazione dei dipendenti e stabilire un sistema che consenta al personale responsabile di prendere le decisioni finali.

Decisioni di frode poco chiare

Anche quando l'IA rileva le frodi, può verificarsi il fenomeno della "scatola nera dell'IA". Questo significa che la base della decisione dell'IA non è chiara e i rappresentanti dell'attività non possono fornire una spiegazione. Se un rappresentante non riesce a spiegare chiaramente a un cliente stimato perché il suo pagamento è stato segnalato come fraudolento, c'è una buona probabilità che la soddisfazione del cliente diminuisca.

La Explainable AI (XAI), o IA spiegabile, è una tecnologia di IA che visualizza le basi del processo decisionale e fornisce spiegazioni. La XAI sta attirando l'attenzione globale come soluzione a questa sfida.

Nell'UE vi è una tendenza crescente a stabilire standard di carattere giuridico specifici per l'IA. Questo include il requisito legale previsto dalla Legge sull'intelligenza artificiale di fornire spiegazioni alla base delle decisioni dell'IA. Si prevede che normative simili verranno introdotte in Giappone, il che potrebbe portare all'adozione diffusa della XAI.

Pertanto, quando si sceglie un'IA per il rilevamento delle frodi, è importante scegliere un sistema che fornisca spiegazioni logiche su come è arrivato alle sue decisioni, in modo comprensibile per gli esseri umani.

Domande frequenti

In questa sezione rispondiamo alle domande frequenti sull'IA per il rilevamento delle frodi con carta di credito in Giappone.

In che modo Stripe Radar può essere d'aiuto

Stripe Radar è in grado di prevenire le frodi sfruttando modelli di IA addestrati con i dati della rete globale di Stripe. Questi modelli vengono costantemente aggiornati in base alle ultime tendenze, proteggendo continuamente la tua attività da sistemi di frode in continua evoluzione.

Stripe offre anche Radar for Fraud Teams, con cui gli utenti possono aggiungere regole personalizzate per gestire scenari di frode specifici e accedere a funzioni avanzate di analisi delle frodi.

Radar può aiutare la tua attività a:

• Previeni le perdite per frode: Stripe elabora ogni anno oltre 1.900 miliardi di dollari in pagamenti. Grazie a questa portata, Radar è in grado di rilevare e prevenire le frodi in modo unico, facendoti risparmiare denaro.

• Aumentare i ricavi: i modelli IA di Radar sono addestrati su dati reali relativi a contestazioni, informazioni sui clienti, dati di navigazione e altro. Ciò consente a Radar di identificare le transazioni rischiose e ridurre i falsi positivi, aumentando i tuoi ricavi.

• Risparmiare tempo: Radar è integrato in Stripe e non richiede alcuna riga di codice per essere configurato. Puoi anche monitorare le tue prestazioni antifrode, scrivere regole e altro in un'unica piattaforma, aumentando l'efficienza.

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