Le perdite causate da frodi nei pagamenti online a livello globale hanno raggiunto 41 miliardi di dollari nel 2022 e si prevede che questa cifra sia destinata ad aumentare fino a 48 miliardi di dollari entro la fine del 2023. Per le attività è assolutamente prioritario combattere e mitigare le frodi nei pagamenti che possono provocare devastanti danni finanziari e alla reputazione. Oltre alle perdite finanziarie immediate dovute alle frodi nei pagamenti, le attività rischiano anche di perdere la fiducia e la fedeltà dei clienti, oltre ad attirare maggiore attenzione da parte delle autorità di regolamentazione e giudiziarie. Per contrastare questa crescente minaccia, le organizzazioni fanno ricorso sempre più spesso al machine learning.

Il machine learning è un campo secondario dell'intelligenza artificiale (IA) che offre una soluzione potente e adattiva per affrontare la natura complessa e in continua evoluzione delle frodi nei pagamenti. Utilizzando grandi set di dati e algoritmi avanzati, il machine learning può identificare schemi e anomalie che indicano comportamenti fraudolenti, consentendo alle attività di rilevare e prevenire le frodi in tempo reale. In definitiva, il machine learning può aiutare le attività a mantenere un ambiente di pagamento sicuro per proteggere i propri clienti, i ricavi e la reputazione.

Esamineremo i vantaggi del machine learning per la prevenzione delle frodi e come le attività possono utilizzare questo strumento in diversi scenari di pagamento.

Contenuto dell'articolo

• Che cos'è il machine learning?
  
• Come viene utilizzato il machine learning nella prevenzione e nel rilevamento delle frodi?
  
• Certificazione per l'utilizzo del machine learning nella prevenzione delle frodi
  
• Esempi di utilizzo del machine learning per il rilevamento delle frodi
  

Che cos'è il machine learning?

Il machine learning è un campo secondario dell'intelligenza artificiale incentrato sullo sviluppo di algoritmi e modelli che conferiscono ai computer la capacità di apprendere dai dati, identificare gli schemi all'interno dei dati e prendere decisioni basate su quanto appreso.

Ci sono tre tipi principali di machine learning:

Apprendimento supervisionato

L'apprendimento supervisionato è un tipo di machine learning in cui viene insegnato a un computer a fare previsioni o prendere decisioni basandosi su esempi. Si può paragonare a uno studente che apprende da un insegnante: l'insegnante fornisce allo studente una serie di problemi e le relative risposte corrette e lo studente studia questi esempi imparando a riconoscere gli schemi. Quando lo studente si trova di fronte a un nuovo problema, può utilizzare le conoscenze acquisite per trovare la risposta corretta.

Nell'apprendimento supervisionato, all'algoritmo del computer viene fornito un set di dati contenente sia i dati di input (problemi) che l'output corretto (risposte). L'algoritmo studia questo set di dati e apprende la relazione tra input e output. Alla fine, l'algoritmo sarà in grado di fare previsioni o prendere decisioni per nuovi dati che non ha mai visto prima.

Apprendimento non supervisionato

L'apprendimento non supervisionato è un tipo di machine learning in cui un computer impara a identificare schemi o strutture nei dati senza ricevere esempi specifici o risposte corrette. È analogo al modo in cui un detective potrebbe cercare di risolvere un caso senza alcun indizio iniziale, cercando indizi e connessioni nelle informazioni disponibili per scoprire relazioni o schemi nascosti. Nell'apprendimento non supervisionato, all'algoritmo del computer viene fornito un set di dati contenente solo dati di input, senza gli output corretti corrispondenti (risposte). Il compito dell'algoritmo è analizzare questi dati e scoprire gli schemi sottostanti.

Apprendimento per rinforzo

L'apprendimento per rinforzo è un tipo di machine learning in cui un computer impara a prendere decisioni interagendo con un ambiente e ricevendo feedback sotto forma di premi o penalità. Si può paragonare ad addestrare un cane a ubbidire ai comandi. Quando il cane ubbidisce a un comando, gli si offre un bocconcino di cibo (premio), mentre quando non risponde lo si può rimproverare delicatamente (penalità). Nel tempo, il cane impara a rispondere correttamente ai comandi per ricevere più premi.

Nell'apprendimento per rinforzo, l'algoritmo del computer, spesso detto agente, esplora un ambiente e prende decisioni. Per ogni decisione presa, riceve un feedback sotto forma di premio o penalità. L'obiettivo dell'algoritmo è imparare la migliore strategia, o politica, per prendere decisioni che consentano di accumulare il maggior numero di premi nel tempo. A tale scopo, l'algoritmo utilizza un metodo basato su tentativi ed errori, adattando e migliorando la sua strategia in base al feedback.

Le tecniche di machine learning vengono utilizzate in molti diversi scenari, tra cui l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale e delle immagini, le diagnosi mediche, l'analisi finanziaria e i veicoli autonomi.

Come viene utilizzato il machine learning nella prevenzione e nel rilevamento delle frodi?

Il machine learning viene utilizzato sempre più spesso per la prevenzione e il rilevamento delle frodi grazie alla sua capacità di analizzare grandi quantità di dati, identificare gli schemi e adattarsi alle nuove informazioni. Ecco alcune applicazioni comuni del machine learning nella prevenzione delle frodi:

• Rilevamento delle anomalie
  Gli algoritmi di machine learning possono identificare schemi insoliti o deviazioni dal comportamento normale nei dati delle transazioni. Grazie al "training" in base ai dati storici, gli algoritmi imparano a riconoscere le transazioni legittime e a segnalare le attività sospette che potrebbero indicare frodi.

• Punteggio di rischio
  I modelli di machine learning possono assegnare punteggi di rischio alle transazioni o agli account utente in base a vari fattori, come l'importo della transazione, la posizione, la frequenza e il comportamento passato. Punteggi di rischio più alti indicano una maggiore probabilità di frode, consentendo alle organizzazioni di determinare le priorità per l'utilizzo delle risorse e di concentrarsi su transazioni o account specifici che richiedono ulteriori indagini.

• Analisi delle reti
  I truffatori spesso collaborano e formano reti per svolgere più agevolmente le loro attività. Tecniche di machine learning come l'analisi dei grafi possono aiutare a scoprire queste reti analizzando le relazioni tra entità (come utenti, account o dispositivi) e identificando connessioni o cluster insoliti.

• Analisi del testo
  Gli algoritmi di machine learning possono analizzare dati di testo non strutturati, come email, post di social media o recensioni dei clienti, per identificare schemi o parole chiave che potrebbero indicare frodi o truffe.

• Verifica dell'identità
  I modelli di machine learning possono analizzare e verificare le informazioni fornite dall'utente, come immagini dei documenti di identità o dati di riconoscimento facciale, per assicurarsi che un individuo sia chi afferma di essere e prevenire il furto di identità.

• Apprendimento adattivo
  Uno dei punti di forza del machine learning è la sua capacità di apprendere e adattarsi alle nuove informazioni. Quando le tattiche dei truffatori cambiano, è possibile ripetere il training dei modelli di machine learning sui nuovi dati, affinché rimangano aggiornati e in grado di rilevare gli schemi di frode emergenti.

L'utilizzo del machine learning nella prevenzione delle frodi può essere un modo efficace per potenziare le capacità di rilevamento delle organizzazioni, ridurre il rischio di falsi positivi e migliorare la sicurezza complessiva e l'esperienza del cliente.

Certificazione per l'utilizzo del machine learning nella prevenzione delle frodi

La certificazione per l'utilizzo del machine learning nella prevenzione delle frodi è un tipo di certificazione professionale o programma di formazione incentrato sull'applicazione delle tecniche di machine learning per il rilevamento e la prevenzione delle frodi. L'obiettivo di questa certificazione è fornire alle persone le conoscenze, le competenze e gli strumenti necessari per applicare il machine learning nella lotta contro le frodi.

I programmi di certificazione per l'utilizzo del machine learning nella prevenzione delle frodi includono in genere:

• Nozioni di base sul machine learning: introduzione ai concetti e ai principi di base del machine learning, tra cui le tecniche di apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo, nonché gli algoritmi utilizzati più comunemente.

• Preparazione e pre-elaborazione dei dati: tecniche per la pulizia, la trasformazione e la preparazione dei dati per l'utilizzo nei modelli di machine learning, tra cui modalità di gestione dei dati mancanti o non significativi (dati corrotti o comunque non utilizzabili), ingegneria delle funzionalità e normalizzazione dei dati.

• Training e valutazione dei modelli: metodi per il training dei modelli di machine learning, la selezione degli algoritmi appropriati, l'ottimizzazione dei parametri dei modelli e la valutazione delle prestazioni dei modelli utilizzando metriche come accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1 (una misura di precisione e richiamo).

• Tecniche di rilevamento delle frodi: panoramica dei diversi approcci basati sul machine learning utilizzati nel rilevamento delle frodi, come il rilevamento delle anomalie, la valutazione del rischio, l'analisi delle reti, l'analisi del testo e la verifica dell'identità.

• Implementazione e distribuzione: best practice per implementare e utilizzare modelli di machine learning in un ambiente di produzione, tra cui controllo delle versioni dei modelli, monitoraggio e mantenimento delle prestazioni dei modelli nel tempo.

• Etica e regolamenti: discussione sulle considerazioni etiche e sulla conformità alle normative in relazione al machine learning e alla prevenzione delle frodi, ad esempio per quanto riguarda la privacy dei dati, l'equità e la spiegabilità (la capacità di spiegare a un essere umano cosa fa un modello di machine learning dall'input all'output).

Ottenere una certificazione per l'utilizzo del machine learning nella prevenzione delle frodi può aiutare i professionisti a dimostrare la loro competenza in questo campo specializzato, rendendoli risorse preziose per le organizzazioni che vogliono migliorare le loro capacità di rilevamento delle frodi. Una certificazione di questo tipo può essere utile per molti professionisti, tra cui data scientist, analisti, responsabili delle indagini sulle frodi e specialisti della sicurezza informatica.

Esempi di utilizzo del machine learning per il rilevamento delle frodi

Le attività che gestiscono i pagamenti dei clienti possono applicare tecniche di rilevamento e prevenzione delle frodi basate sul machine learning in diversi scenari di pagamento:

Pagamenti di persona

• Rilevamento delle frodi con carte di credito
  Gli algoritmi di machine learning possono analizzare i dati delle transazioni (ad esempio, ora, luogo, importo e attività) per identificare gli schemi e segnalare le transazioni potenzialmente fraudolente in tempo reale. Se, ad esempio, la carta di un cliente viene utilizzata in due luoghi lontani in un breve lasso di tempo, il sistema può segnalare le transazioni come sospette.

• Rilevamento delle anomalie nella soluzione POS
  Il machine learning può monitorare le transazioni tramite soluzioni POS e identificare schemi insoliti. Se ad esempio un dipendente elabora un numero insolitamente elevato di rimborsi o sconti, potrebbe trattarsi di un segnale di frode interna o furto.

Pagamenti con dispositivi mobili

• Rilevamento dell'impronta digitale del dispositivo
  I modelli di machine learning possono analizzare le informazioni specifiche del dispositivo (ad esempio modello del dispositivo, sistema operativo, indirizzo IP) per creare una "impronta" unica per ciascun utente. Ciò è utile per rilevare le attività fraudolente, come il furto dei dati dell'account o la presenza di più account collegati a un unico dispositivo.

• Biometria comportamentale
  Il machine learning può analizzare gli schemi di comportamento degli utenti, come la velocità di digitazione, i gesti di scorrimento o l'utilizzo delle app, per verificare l'identità dell'utente e rilevare eventuali anomalie che potrebbero suggerire una frode.

E-commerce

• Prevenzione del furto dei dati dell'account
  Il machine learning può monitorare gli schemi di accesso degli utenti e rilevare attività insolite, come numerosi tentativi di accesso falliti o accessi da posizioni o dispositivi nuovi, che potrebbero indicare un tentativo di furto dei dati dell'account.

• Rilevamento delle frodi amichevoli
  Il machine learning può identificare gli schemi legati alla frode amichevole, in cui i clienti effettuano un acquisto e successivamente dichiarano che la transazione non era autorizzata o che non hanno mai ricevuto il prodotto. I modelli possono analizzare fattori come la cronologia degli acquisti del cliente, le percentuali di resi e i modelli di storno per segnalare potenziali casi di frode amichevole.

Altri casi d'uso rilevanti

• Rilevamento delle frodi tramite fattura
  Il machine learning può analizzare le fatture e la documentazione correlata per individuare discrepanze, come fatture duplicate, importi non corrispondenti o dettagli dei fornitori sospetti, che potrebbero indicare frodi.

• Rilevamento delle frodi nei programmi fedeltà
  Il machine learning può monitorare il comportamento dei clienti nei programmi fedeltà, come l'accumulo e il riscatto di punti e l'attività dell'account, per individuare e segnalare potenziali frodi o abusi.

Implementando sistemi di rilevamento e prevenzione delle frodi basati sul machine learning, le attività possono proteggere meglio se stesse e i propri clienti dalle frodi, ridurre le perdite finanziarie e migliorare la fiducia e la soddisfazione del cliente.