In che modo l'apprendimento automatico aiuta nel rilevamento delle frodi finanziarie nel settore FinTech

Il settore dei servizi finanziari sta subendo una trasformazione digitale e la forza trainante dietro di essa è l'apprendimento automatico (ML). ML fornisce ai sistemi la capacità di apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza senza essere programmati in modo esplicito.

Poiché il settore finanziario opera con tonnellate di dati personali e miliardi di transazioni critiche ogni secondo, diventa particolarmente vulnerabile alle attività fraudolente. I truffatori cercano sempre di violare i server per ottenere dati preziosi da ricattare.

Secondo il Global Economic Crime and Fraud Survey 2020 di PwC , gli intervistati hanno riportato perdite per ben 42 miliardi di dollari negli ultimi 24 mesi a causa di attività fraudolente. Le banche e le istituzioni finanziarie non hanno altra scelta che rafforzare le loro difese adottando tecnologie innovative come l'apprendimento automatico .

L'apprendimento automatico sta fornendo al settore dei servizi finanziari i mezzi per proteggere le proprie attività e sconfiggere i criminali informatici. Secondo un rapporto di Markets and Markets , il mercato globale di rilevamento e prevenzione delle frodi (FDP) dovrebbe crescere fino a 38,2 miliardi di dollari da 20,9 dollari entro il 2025, con un CAGR del 12,8%.

Le aree di rilevamento e prevenzione delle frodi includono riciclaggio di denaro, richieste di risarcimento assicurative, pagamenti elettronici e transazioni bancarie.

In questo articolo, scopriremo i principali modi in cui l'apprendimento automatico in finanza può essere utilizzato per il rilevamento delle frodi. Continuare a leggere!

Principali aree di frode finanziaria nel settore finanziario

Prima di approfondire i dettagli dell'apprendimento automatico nel settore finanziario , passiamo alle diverse aree in cui il software di rilevamento delle frodi finanziarie può aiutare le aziende.

1. Email phishing: questo è un tipo di criminalità informatica in cui gli aggressori inviano messaggi falsi e collegamenti a siti Web agli utenti tramite e-mail. Queste e-mail sono apparentemente legittime e autentiche che chiunque può giudicarle erroneamente e inserire i dati vulnerabili che le mettono a rischio.

Per evitare tali situazioni, puoi utilizzare metodi automatizzati per rilevare il phishing tramite l'apprendimento automatico. Questi metodi si basano sui classici algoritmi di Machine Learning per la classificazione e la regressione.

2. Frode con carta di credito: in un mondo sempre più digitale, la frode con carta di credito è diventata abbastanza comune. Questo tipo di frode finanziaria comporta il furto di carte di debito o numeri di carte di credito tramite connessioni Internet non protette.

Gli algoritmi di apprendimento automatico aiutano a identificare quali azioni sono autentiche e quali illegali. Se qualcuno tenta di imbrogliare il sistema, un modello di riciclaggio può allertare la banca e adottare misure per negare l'attività.

3. Frode mobile: l'integrazione dell'apprendimento automatico nei sistemi antifrode è particolarmente cruciale quando i metodi di pagamento si estendono oltre le carte fisiche e nel regno dei telefoni cellulari.

Gli smartphone ora dispongono di chip NFC, che consentono agli utenti di pagare i prodotti solo con i loro telefoni. Ciò significa che il tuo smartphone è soggetto a pirateria informatica e minacce informatiche. Il machine learning in Finance è uno strumento efficace per rilevare attività anomale per ciascun utente, riducendo così al minimo i rischi di frode mobile.

4. Furto di identità: informazioni come nome utente, dettagli bancari, password, credenziali di accesso e altre informazioni estremamente sensibili sono seriamente minacciate se entra in gioco un criminale informatico. Il furto di identità mette a rischio sia gli individui che le imprese.

L'apprendimento automatico in Finance aiuta a esaminare e controllare documenti di identità come passaporti o patenti di guida rispetto a database sicuri in tempo reale per garantire che tutti i casi di frode vengano rilevati. Inoltre, ML può essere utilizzato anche per combattere ID falsi abilitando la scansione biometrica e il riconoscimento facciale.

5. Richieste di risarcimento assicurativo: la frode assicurativa in genere include false affermazioni di danni alla macchina, proprietà e persino disoccupazione. Per ridurre tali frodi, le compagnie assicurative spendono una notevole quantità di tempo e risorse per convalidare ogni sinistro. Tuttavia, questo processo è costoso e incline all'hacking .

L'apprendimento automatico grazie alle sue capacità di riconoscimento dei modelli superiori aiuta a risolvere i reclami assicurativi con la massima precisione e a trovare reclami falsi.

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Perché dovresti usare l'apprendimento automatico per prevenire le frodi ?

Come evidente dagli usi del ML in diverse aree di frode finanziaria sopra menzionate, il settore finanziario e bancario considera l'apprendimento automatico estremamente utile nel rilevamento delle frodi finanziarie. L'elevato volume di dati transazionali e di consumo lo rende ideale per l'applicazione di complessi algoritmi di apprendimento automatico. Il ML aiuta le banche e gli istituti finanziari a identificare e segnalare attività fraudolente in tempo reale.

La maggiore precisione degli algoritmi di apprendimento automatico offre alle società finanziarie una significativa riduzione del numero di falsi positivi (in cui le transazioni vengono erroneamente contrassegnate come rifiutate e fraudolente) e di falsi negativi (in cui vengono persi casi di frode autentici). Questo è il motivo per cui ML ha preso il primo posto nel settore finanziario.

Se hai ancora dubbi su come l'apprendimento automatico può aiutare a rilevare le frodi per la tua attività di servizi finanziari, passa attraverso il pool di vantaggi menzionato di seguito.

1. Raccolta dati più rapida: poiché la velocità del commercio è in aumento, è importante disporre di soluzioni più rapide come l'apprendimento automatico per rilevare le frodi. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono valutare enormi quantità di dati in un lasso di tempo molto breve. Hanno la capacità di raccogliere e analizzare continuamente i dati in tempo reale e rilevare le frodi in pochissimo tempo.

2. Ridimensionamento senza sforzo: i modelli e gli algoritmi di apprendimento automatico diventano più efficaci con l'aumento dei set di dati. L'apprendimento automatico migliora con più dati perché il modello ML può individuare le somiglianze e le differenze tra più comportamenti.

Una volta trovate transazioni autentiche e fraudolente, il sistema può esaminarle e iniziare a selezionare quelle che si adattano al secchio.

3. Maggiore efficienza: contrariamente agli esseri umani, le macchine possono eseguire attività ripetitive e rilevare modifiche su grandi volumi di dati. Questo è fondamentale per il rilevamento delle frodi in un lasso di tempo molto più breve.

Gli algoritmi possono analizzare con precisione centinaia di migliaia di pagamenti al secondo. Ciò riduce i costi e il tempo necessario per analizzare le transazioni, rendendo così il processo più efficiente.

4. Riduzione dei casi di violazione della sicurezza: con l'implementazione di sistemi di apprendimento automatico, gli istituti finanziari possono combattere le frodi e fornire il massimo livello di sicurezza ai propri clienti. Funziona confrontando ogni nuova transazione con la precedente (informazioni personali, dati, indirizzo IP, posizione, ecc.) e rilevando casi sospetti. Di conseguenza, le unità finanziarie possono prevenire le frodi relative ai pagamenti o alle carte di credito.

Ora che abbiamo visto i vantaggi dell'utilizzo del machine learning , analizziamo i modelli di machine learning utilizzati per il rilevamento delle frodi.

Modelli e algoritmi di machine learning per il rilevamento delle frodi

Ecco i tipi di modelli e algoritmi di apprendimento automatico utilizzati per rilevare le frodi finanziarie nel settore finanziario. Quindi, capiamoli uno per uno.

1. Apprendimento supervisionato: l'apprendimento supervisionato funziona per casi come il rilevamento di frodi negli ambienti di deep learning in FinTech . In questo modello, tutte le informazioni devono essere etichettate come buone o cattive. E si basa sull'analisi predittiva dei dati .

2. Apprendimento non supervisionato: un modello di apprendimento non supervisionato rileva comportamenti anomali nei casi in cui non sono disponibili tali dati o sono disponibili pochi dati di transazione. Analizza ed elabora continuamente nuovi dati e aggiorna i suoi modelli sulla base dei risultati. Apprende gli schemi nel tempo e decide se si tratta di operazioni legittime o fraudolente.

3. Apprendimento semi-supervisionato: funziona nei casi in cui l'etichettatura delle informazioni è impossibile o troppo costosa e richiede l'intervento umano.

4. Apprendimento per rinforzo: questo modello consente alle macchine di rilevare automaticamente il comportamento ideale all'interno di un contesto specifico. Aiuta le macchine a imparare dall'ambiente e a trovare azioni che riducano al minimo i rischi.

Come funziona un sistema ML per il rilevamento delle frodi?

Il processo di rilevamento delle frodi inizia con la raccolta e la segmentazione dei dati utilizzando sistemi di apprendimento automatico. Quindi il modello di apprendimento automatico viene alimentato con algoritmi di addestramento per prevedere la probabilità di frode.

Di seguito sono riportati i passaggi che mostrano come funziona un sistema ML per il rilevamento delle frodi:

1. Dati di input: per rilevare le frodi, il sistema di apprendimento automatico deve prima raccogliere dati. Più dati ottiene un modello ML, meglio può apprendere e perfezionare le sue capacità di rilevamento delle frodi.

2. Estrarre le funzionalità: il passaggio successivo è l'estrazione delle funzionalità. In questa fase, vengono aggiunte funzionalità che descrivono i comportamenti dei clienti sia buoni che fraudolenti. Queste caratteristiche di solito includono:

• Identità: comprende il tasso di frode degli indirizzi IP dei clienti, l'età del loro account, il numero di dispositivi su cui sono stati visti, ecc.
• Ordine: questa funzione mostra il numero di ordini effettuati dai clienti, il valore medio dell'ordine, il numero di transazioni non riuscite e altro ancora.
• Località: questa funzione consente di scoprire se l'indirizzo di spedizione corrisponde all'indirizzo di fatturazione, il paese di spedizione corrisponde al paese dell'indirizzo IP del cliente e il tasso di frode presso la sede del cliente.
• Metodi di pagamento: aiuta a identificare i tassi di frode nelle banche emittenti di carte di credito/debito, la somiglianza tra il nome del cliente e il nome di fatturazione, ecc.
• Rete: include il numero di e-mail, numeri di telefono o metodi di pagamento condivisi all'interno di una rete.

3. Algoritmo di addestramento: un algoritmo è un insieme di regole che devono essere seguite da un modello ML per decidere se un'operazione è fraudolenta o legittima. Più dati può fornire la tua azienda per un set di formazione, migliore sarà il modello ML.

4. Crea un modello: al termine della formazione, la tua azienda riceverà un modello di machine learning per il rilevamento delle frodi. Questo modello è in grado di rilevare le frodi in pochissimo tempo con elevata precisione. Ma per essere efficace nel rilevamento delle frodi, un modello di apprendimento automatico deve essere costantemente migliorato e aggiornato.

Rilevamento di frodi finanziarie tramite l'apprendimento automatico: casi d'uso

Utilizzando moderni sistemi di protezione dalle frodi basati sul ML, gli istituti finanziari riducono notevolmente i rischi di perdere transazioni sospette, errori umani e casi di violazioni della sicurezza. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono elaborare enormi volumi di dati e proteggerli dalle frodi.

Compliance.ai è una startup che utilizza modelli di machine learning adattivi in ​​FinTech per automatizzare la ricerca e tenere traccia dei contenuti normativi finanziari e degli aggiornamenti normativi in ​​un'unica piattaforma.

Aziende come PayPal utilizzano anche l'apprendimento automatico per migliorare le proprie capacità di rilevamento delle frodi e gestione del rischio. Attraverso una combinazione di reti lineari, neurali e tecniche di deep learning, i motori di gestione del rischio di PayPal possono determinare i livelli di rischio associati a un cliente in pochi millisecondi.

L'apprendimento automatico ha aiutato aziende così grandi a prevenire problemi come account falsi, frodi di pagamento e transazioni sospette. Il ML si occupa di tutto il lavoro sporco dell'analisi predittiva e dell'analisi dei dati e consente alle aziende di crescere al sicuro dalle frodi.

Pensieri finali

Le aziende di tutto il mondo hanno iniziato a utilizzare l'apprendimento automatico per prevenire le frodi finanziarie. È lo strumento più innovativo che può aiutare a prevenire operazioni fraudolente che portano a maggiori perdite ogni anno.

L'apprendimento automatico consente di creare algoritmi più complessi per analizzare varie transazioni e comportamenti finanziari sospetti, riducendo così al minimo i rischi di perdite finanziarie.

Ecco perché l'assunzione di servizi di sviluppo dell'apprendimento automatico è diventata la massima priorità per il settore dei servizi finanziari. In Appinventiv , i nostri esperti offrono a diverse aziende diverse soluzioni e approcci innovativi per migliorare la loro produttività e ridurre il rischio finanziario.

Se desideri implementare sistemi ML o software di rilevamento delle frodi finanziarie nella tua azienda, non esitare a contattarci . Ti aiuteremo a comprendere gli immensi vantaggi di questa tecnologia innovativa e ti aiuteremo a scalare la tua attività riducendo i costi complessivi.