Come l’IA rileva le frodi online: metodi ed efficacia
 

Praticamente ogni settore nell’ambiente aziendale sta investendo o almeno sta valutando di fare investimenti nell’intelligenza artificiale (AI), incluso il machine learning (ML), uno dei sottoinsiemi più noti dell’IA. Le soluzioni avanzate di AI e ML hanno e continueranno a trasformare settori come la produzione, l’elettronica di consumo, il marketing e l’assistenza sanitaria, tra gli altri.

Man mano che il mondo diventa sempre più digitale, le soluzioni di intelligenza artificiale e ML possono fornire l’assistenza necessaria a vari tipi di aziende, agenzie governative e individui. Considera come stanno aumentando i casi di furto di identità e altre forme di frode online, lasciando le aziende che lottano per affrontarne le conseguenze negative.

La frode online non è nuova. Tuttavia, l’IA svolge un ruolo importante nell’aiutare le organizzazioni a rilevare e rispondere alle frodi. Di seguito, scopri di più su come l’IA è vantaggiosa nel rilevamento delle frodi online, alcuni dei metodi utilizzati dalle aziende per il rilevamento delle frodi basato sull’IA e quanto possono essere efficaci questi metodi per fermare i casi di frode nelle loro tracce.

Una breve panoramica della frode online
Il rilevamento delle frodi svolge una funzione essenziale nel mondo degli affari moderno. Dai marchi di e-commerce alle istituzioni finanziarie e tutto il resto, vari tipi di frode online, chiamata anche frode su Internet, possono avere un impatto su un’ampia gamma di organizzazioni pubbliche e private.

L’Office of Information Technology della Carolina del Nord definisce frode online qualsiasi schema che utilizza Internet per pubblicare richieste fraudolente, trasmettere denaro guadagnato attraverso attività fraudolente o condurre transazioni fraudolente. Alcuni tipi popolari di frode su Internet includono, ma non sono limitati a:

Tariffa anticipata (truffe di lettere nigeriane)
Assegni di contraffazione
Frode con carta di credito o di debito
Schemi piramidali
Truffe commerciali o occupazionali
Schemi di investimento
Mancata consegna di beni o servizi
Anche il furto di identità e gli attacchi di phishing sono esempi comuni di frode su Internet. Entrambi questi crimini rappresentano una minaccia per chiunque utilizzi Internet, in particolare per gli utenti che archiviano dati sensibili, come i numeri di previdenza sociale (SSN) o i numeri di carta di credito.

Vantaggi del rilevamento delle frodi basato sull’intelligenza artificiale
Le soluzioni di rilevamento delle frodi basate sull’intelligenza artificiale sono indispensabili per l’organizzazione moderna. Questi sistemi sfruttano la potenza dell’IA per conoscere le frodi, rilevare casi di frode e mantenere un’attività senza intoppi. Di seguito sono riportati i principali vantaggi offerti dalle soluzioni di rilevamento delle frodi basate sull’intelligenza artificiale:

Una forma rapida ed efficiente di rilevamento delle frodi che funziona 24 ore su 24, 7 giorni su 7
Riduzione del lavoro umano e dell’errore
Migliori previsioni basate sulla capacità di esaminare grandi set di dati
Identificazione di tratti di frode unici e sofisticati che gli esseri umani potrebbero non identificare
Ha un track record di successo, in particolare nel rilevamento di frodi bancarie e assicurative
Conveniente
scalabile
Questi vantaggi rendono i sistemi di rilevamento delle frodi basati sull’intelligenza artificiale utili per la maggior parte delle aziende. Tuttavia, è comunemente noto che gli strumenti di intelligenza artificiale e ML funzionano meglio insieme a dipendenti umani qualificati .

Sebbene i modelli di IA e ML richiedano in genere una minore supervisione umana rispetto alle tradizionali tecnologie aziendali, le aziende dovrebbero comunque considerare di trattenere i dipendenti per supportare le iniziative di rilevamento delle frodi.

3 metodi: sfruttare l’IA per il rilevamento delle frodi
Di seguito sono riportati tre metodi per utilizzare l’IA per rilevare casi di frode online che alcune aziende utilizzano per migliorare le proprie strategie di rilevamento delle frodi.

1. Istituzioni finanziarie, assicurazioni e conformità
Le società fintech, le banche e le compagnie assicurative lavorano con dati dei clienti altamente sensibili e devono soddisfare vari requisiti di conformità per operare con successo. Pertanto, il ruolo di stabilire buone pratiche di rilevamento delle frodi è ancora più importante in questi settori.

Ad esempio, Bank of America utilizza l’IA per vari scopi, incluso il rilevamento delle frodi. L’organizzazione utilizza l’intelligenza artificiale per esaminare i dati relativi a transazioni fraudolente passate. L’IA sviluppa una comprensione di ciò che rende sospetta una transazione ed è addestrata a segnalare qualsiasi potenziale frode in futuro.

2. Commercio elettronico e frode transazionale
Le aziende di e-commerce devono completare migliaia di transazioni al giorno, il che può essere difficile anche per i gestori di frodi più esperti.

Con un sistema di rilevamento delle frodi basato sull’intelligenza artificiale, i gestori possono inserire dati storici per capire perché i casi passati di transazioni fraudolente non sono stati segnalati. Da lì, le aziende possono ottenere informazioni preziose sulle loro attuali strategie di rilevamento delle frodi e apportare modifiche per rilevare le frodi in modo più efficace.

3. Gioco online e comportamento sospetto dell’account
Le società di giochi online, come le app di casinò e le piattaforme di scommesse, stanno diventando sempre più popolari tra i consumatori. Tuttavia, aumentano anche il rischio di frode. Experian suggerisce che, poiché più persone hanno trascorso del tempo a casa durante la pandemia, i casi di frode del gioco d’azzardo online sono aumentati.

Di conseguenza, le società di gioco online e altre entità nei settori del gioco stanno sfruttando il rilevamento delle frodi AI per segnalare account sospetti. Alcune soluzioni richiedono agli utenti di eseguire un processo di verifica dell’identità , contribuendo a ridurre le possibilità di frode. Inoltre, queste società possono soddisfare i requisiti di conformità controllando l’età degli utenti per assicurarsi che giochino legalmente.

I metodi di rilevamento delle frodi basati sull’intelligenza artificiale sono efficaci?
In definitiva, le aziende devono disporre di validi protocolli di rilevamento delle frodi durante lo svolgimento delle indagini, sia interne che esterne. I tre metodi sopra descritti suggeriscono che i sistemi di rilevamento delle frodi basati sull’intelligenza artificiale sono efficaci. Tuttavia, le aziende devono capire che non esiste una tecnologia o una soluzione software perfetta che catturi ogni istanza di frode.

Sfortunatamente, i casi di frode sono comuni e nessuna azienda è del tutto immune dall’affrontare una qualche forma di frode. Le organizzazioni di tutto il mondo perdono trilioni di dollari all’anno a causa di frodi e i consumatori hanno perso circa 5,8 miliardi di dollari a causa di frodi nel 2021, il 70% in più rispetto all’anno precedente. Questa cifra potrebbe essere ancora più alta se si contano i casi non denunciati.

Il futuro dell’IA per il rilevamento delle frodi
La frode è un problema serio con cui sono alle prese con molte industrie, soprattutto durante la pandemia globale. Tuttavia, l’utilizzo della più recente tecnologia avanzata come AI e ML per scopi di rilevamento delle frodi può rivelarsi efficace per le organizzazioni.

I costi iniziali per queste soluzioni potrebbero essere elevati, ma le aziende che sono seriamente intenzionate a difendere i propri clienti e le proprie risorse dovrebbero considerare di fare questi investimenti utili.

Di ihal