Nei pagamenti digitali, la sicurezza è una priorità assoluta. Le frodi, in particolare quelle legate alla verifica delle carte, rappresentano una minaccia crescente per le aziende e i consumatori. Stripe, una delle principali piattaforme di pagamento al mondo, ha recentemente compiuto un passo significativo nel rafforzare la propria protezione contro tali minacce, utilizzando l’intelligenza artificiale (IA) per migliorare la rilevazione delle frodi in modo straordinario.
Tradizionalmente, i modelli di IA utilizzati da Stripe per la rilevazione delle frodi erano specifici per compiti come l’autorizzazione, la gestione delle controversie e la prevenzione delle frodi. Tuttavia, questi modelli richiedevano un addestramento specifico per ciascun compito e non erano in grado di adattarsi rapidamente ai nuovi schemi di frode. Per affrontare questa sfida, Stripe ha sviluppato un modello di IA fondazionale per i pagamenti, un modello di apprendimento auto-supervisionato che apprende rappresentazioni generali per ogni transazione, simili a come un modello linguistico apprende le parole. Questo approccio ha permesso a Stripe di identificare schemi di frode più sottili e complessi che i modelli precedenti non riuscivano a rilevare.
Una delle principali minacce nel settore dei pagamenti è rappresentata dalla “card testing fraud”, in cui i truffatori verificano se i dati di una carta rubata sono validi effettuando piccole transazioni. Prima dell’implementazione del nuovo modello di IA, Stripe riusciva a rilevare circa il 59% di questi attacchi. Dopo l’introduzione del modello fondazionale, la capacità di rilevazione è aumentata al 97%, riducendo significativamente il rischio per le aziende e migliorando la sicurezza complessiva della piattaforma.
Il modello fondazionale di Stripe utilizza una tecnica chiamata “embedding”, che rappresenta ogni transazione come un punto in uno spazio vettoriale ad alta dimensione. Le transazioni con caratteristiche simili tendono a raggrupparsi insieme, facilitando l’identificazione di anomalie. Ad esempio, transazioni provenienti dallo stesso emittente di carta o dallo stesso indirizzo email sono più vicine tra loro nello spazio vettoriale. Questo approccio ha permesso a Stripe di rilevare schemi di frode più complessi e sofisticati che i modelli tradizionali non riuscivano a individuare.
Il successo di Stripe nell’utilizzo dell’IA per la rilevazione delle frodi rappresenta un punto di riferimento per l’intero settore dei pagamenti. Dimostra come l’adozione di modelli di IA avanzati possa migliorare significativamente la sicurezza e l’efficienza delle transazioni digitali. Inoltre, evidenzia l’importanza di un approccio olistico alla protezione contro le frodi, che integri diversi modelli e tecniche per affrontare le minacce in continua evoluzione.