Frodi Informatiche
Cosa Sono e Come Evitarle
La tecnologia per la prevenzione delle frodi ha fatto passi da gigante, grazie ai progressi nella velocità di calcolo (analisi ad alte prestazioni), al machine learning e ad altre forme di intelligenza artificiale (IA). . La frode tocca ogni area della nostra vita: aumenta il prezzo che paghiamo per beni e servizi, comporta lo spreco di denaro pubblico, sottrae risorse all'innovazione e causa persino la perdita di vite umane.
Storia
La frode può significare sprechi e abusi, pagamenti impropri, riciclaggio di denaro, finanziamento del terrorismo, sicurezza pubblica e sicurezza informatica. In passato, le organizzazioni dovevano adottare un approccio frammentario alla prevenzione delle frodi, utilizzando regole aziendali e analisi rudimentali per osservare le anomalie e creare avvisi da un insieme di dati separati.
I dati non potevano essere automaticamente incrociati e gli analisti non riuscivano a monitorare manualmente le transazioni e scoprire i reati in tempo reale. Si limitavano perciò a intervenire ex post. Nel settore sanitario, la prevenzione delle frodi funzionava sul modello “prova a prendermi”, perché l'autore del reato era ormai troppo lontano quando la frode veniva scoperta.
Per combattere le frodi, è stata sviluppata una nuova tecnologia in grado di prevedere le tattiche abituali, scoprire nuovi schemi e smantellare i circuiti sempre più sofisticati delle frodi organizzate. Tutto ciò va oltre l'analisi convenzionale, poiché applica tecniche di analisi predittiva e adattiva, inclusa una forma di IA artificiale nota come machine learning. Combinando le fonti di big data con il monitoraggio in tempo reale e l'analisi del profilo di rischio, per valutare il rischio di frode, la prevenzione delle frodi si è evoluta e ha iniziato a cambiare l’andamento delle perdite.
Combattere le frodi mediante furto d’identità con gli analytics
La frode sull'identità è una preoccupazione crescente sia per le aziende, che per i consumatori. Mai come oggi, il facile accesso a strumenti e dati, di cui truffatori dispongono, ha fatto schizzare il furto di identità a livelli record. Questo grafico mette a confronto le frodi tramite violazione di account, con quelle con carta non presente (CNP) e altre forme ancora, la cui crescita sembra non fermarsi.
Rilevare le frodi nel mondo di oggi
Le crescenti complessità del terrorismo sponsorizzato dallo Stato, dei criminali professionisti e dei teppisti sono sempre più difficili da comprendere, tracciare, smascherare e prevenire. Il rilevamento delle frodi nel mondo di oggi implica un approccio globale per confrontare i punti dati con le attività anomale. I truffatori hanno sviluppato tattiche sofisticate ed è quindi fondamentale riuscire a prevenire le strategie pensate per giocare il sistema.
In molte occasioni, le violazioni della sicurezza informatica aprono la porta ad attività fraudolente. Prendiamo ad esempio settore del retail o dei servizi finanziari: ciò che una volta appariva un eccesso, ovvero il monitoraggio delle transazioni in tempo reale, è ora un requisito fondamentale, non solo per le transazioni finanziarie, ma anche per i dati digitali relativi all'autenticazione, alla sessione, alla posizione e al dispositivo.
Per identificare e fermare una serie di crimini e attacchi fraudolenti in modo rapido e preciso, migliorando al contempo l'esperienza del cliente e del cittadino, le organizzazioni dovrebbero seguire quattro passaggi cruciali:
- Acquisire e unificare tutti i tipi di dati disponibili provenienti dai diversi reparti o canali e incorporarli nel processo analitico.
- Monitorare costantemente le transazioni, i social media, le anomalie ad alto rischio, ecc. e applicare l’analisi comportamentale per consentire il processo decisionale in tempo reale.
- Diffondere la cultura degli analytics in tutta l’organizzazione, attraverso la visualizzazione dei dati a tutti i livelli, inclusa l'ottimizzazione del flusso di lavoro investigativo.
- Impiegare tecniche di sicurezza a più livelli.
La tecnologia di rilevamento e prevenzione delle frodi prescelta deve essere in grado di apprendere da modelli di dati complessi, utilizzare modelli decisionali sofisticati per gestire meglio i falsi positivi e rilevare le relazioni di rete per avere una visione olistica delle attività fraudolente e criminali. La combinazione di vari metodi di machine learning — come le reti neurali di deep learning , l'aumento del gradiente estremo e le macchine vettoriali, ma anche metodi comprovati quali la regressione logistica, le mappe auto-organizzanti, le random forest e gli insiemi — si è dimostrata molto più accurata ed efficace degli approcci basati su regole.
Combattere le frodi
Come le tecniche utilizzate dai criminali, gli approcci alla prevenzione delle frodi devono evolversi costantemente. Scopri di più su come utilizzare i big data e le tecniche di analisi avanzata per combattere le frodi.
Antiriciclaggio di nuova generazione
La robotica, l’analisi semantica e l’intelligenza artificiale possono aiutare le istituzioni finanziarie ad automatizzare e migliorare l'efficacia dei processi antiriciclaggio. Ma da dove cominciare? Scopri le dieci mosse vincenti, grazie l'AML basato sul machine learning.
Utilizzo dell'analisi per combattere le frodi digitali
La digitalizzazione crea sia opportunità che minacce. Scopri quali sono gli scenari di rischio e frode che gli istituti finanziari dovrebbero evitare, in che modo i big data e gli analytics possono aiutare a ridurre le frodi digitali e come fanno le organizzazioni innovative per rilevare le frodi.
Lotta alle frodi
I governi spendono miliardi di dollari per combattere frodi, sprechi e abusi, ma i metodi di rilevamento tradizionali non sono più sufficienti. Scopri attraverso tre case study quello che SAS può fare per te ed esplora i vantaggi di un approccio aziendale al rilevamento delle frodi.
Chiudi la porta alle frodi assicurative
Con i truffatori che mettono in atto strategie digitali sempre più sofisticate, la gestione della relazione tra agente e cliente sta diventando problematica per le compagnie assicurative. Scopri in che modo gli assicuratori possono tenersi al passo ed evitare le frodi utilizzando gli analytics e l'intelligenza artificiale.
Servire i clienti proteggendoli dalle frodi
Alla Deutsche Kreditbank AG (DKB), la seconda banca più grande in Germania, i clienti si aspettano un servizio in tempo reale e la massima sicurezza nel banking online. Ma le tattiche dei truffatori si evolvono di continuo e in modo sempre più rapido. Riconoscendo la necessità di accelerare il rilevamento delle frodi e proteggere i propri clienti, DKB si è affidata alle soluzioni di rilevamento delle frodi e antiriciclaggio di SAS. Ora la banca non solo è in grado di proteggere il denaro dei clienti, ma si assicura anche la loro fiducia.
Chi utilizza la prevenzione delle frodi?
Tanto le aziende quanto i governi hanno adottato tecnologie quali la visualizzazione dei dati e l'intelligenza artificiale, per ridurre drasticamente, e persino prevenire, le ripercussioni finanziarie e il danno d’immagine derivanti dalle frodi. Analisti e investigatori uniscono le loro forze, abbattendo le barriere interne, valutando e classificando le segnalazioni in base alla loro gravità e infine sottoponendo a un’analisi più approfondita quelle ad alta priorità.
Bancario
Le frodi vengono spesso perpetrate attraverso identità sintetiche, furto degli account dei clienti, applicazioni dannose, pagamenti e autenticazione digitali, acquisti e altri reati finanziari. Gli istituti finanziari rilevano le transazioni fraudolente in tempo reale con pochi falsi positivi e rilevano il riciclaggio di denaro o il finanziamento del terrorismo attraverso algoritmi complessi, che esaminano una moltitudine di fattori.
Assicurazioni
Le frodi assicurative sono dilaganti, ma anche le frodi informatiche (tramite identità rubate o sintetiche) sono in aumento. Piuttosto che seguire un approccio “prova a prendermi”, una volta che il denaro è stato speso, i data analyst prevengono le frodi, attraverso algoritmi che rilevano anomalie e schemi. Attraverso l'analisi multifattoriale, che determina come vengono perpetrate le frodi sui sinistri, è possibile rilevare le frodi nel momento in cui si verificano e, soprattutto, prevenirle prima che sia troppo tardi.
Settore pubblico
Oggi i governi stanno combinando dati isolati per rilevare frodi fiscali, prevedere intrusioni, identificare comportamenti anomali e scongiurare minacce presenti e future. Tutto questo lavoro migliora la sicurezza delle frontiere, consente di raccogliere informazioni per le forze dell'ordine, tiene sotto controllo l'uso di oppiacei e salvaguarda i bambini.
Assistenza sanitaria
Le frodi relative ai sinistri sanitari costano milioni, persino miliardi, in tutto il mondo. Le organizzazioni sanitarie stanno prevenendo con successo le frodi adottando un approccio aziendale all'integrità dei pagamenti e al contenimento dei costi sanitari utilizzando analisi avanzate.
Scopri gli altri settori
- Banche
- Mercati Finanziari
- Casinò
- Comunicazioni
- Beni di Consumo
- Assistenza sanitaria
- Istruzione Superiore
- Alberghi
- Assicurazioni
- Life Science
- Manifatturiero
- Media
- Settore combustibili fossili
- Istruzione Obbligatoria
- Settore Pubblico
- Analytics per il Commercio al Dettaglio
- Piccole e Medie Imprese
- Analytics per lo Sport
- Viaggi e Trasporti
- Settore energetico
Come funziona la prevenzione delle frodi
L'individuazione e la prevenzione delle frodi non sono un processo statico. Non esistono punti di partenza o di arrivo. Si tratta, piuttosto, di un ciclo continuo che include il monitoraggio, l’individuazione, le decisioni, la gestione dei casi e l’apprendimento per migliorare l’attività di rilevamento all'interno del sistema. Le organizzazioni dovrebbero sforzarsi di imparare continuamente dai casi di frode e successivamente incorporare i risultati nei processi di rilevamento e monitoraggio. Ciò richiede un approccio globale al ciclo di vita degli analytics.
I tuoi obiettivi possono riguardare il rilevamento delle frodi, la conformità o la sicurezza. La diffusione dell'intelligenza artificiale e del machine learning ha fatto sì che la nuova generazione di tecnologie stia automatizzando i processi manuali associati, combinando grandi insiemi di dati e utilizzando analisi comportamentali.
Apprendimento supervisionato
Gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionato apprendono dai dati storici, identificando i modelli d’interesse che un investigatore potrebbe voler segnalare.
Apprendimento non supervisionato
L'apprendimento automatico non supervisionato valuta ed esamina i dati che non contengono frodi identificate. Viene utilizzato per scoprire nuove anomalie e modelli d’interesse.
Network analysis
Analysis
La network analysis, che identifica percorsi, connessioni e hub e rivela modelli e reti sociali d’interesse, è uno strumento essenziale per un analista, o investigatore.
Text analytics
La text analysis serve a identificare con precisione le espressioni utilizzate per nomi, orari, aziende, valori monetari e altro ancora, attraverso la ricerca, la categorizzazione dei contenuti e l'estrazione di entità.
L'ascesa dell'economia digitale è stata accompagnata dalla rapida diffusione di frodi e rischi per la sicurezza informatica. Vogliamo accompagnare i nostri clienti nel loro percorso verso gli analytics, soprattutto quando adottano tecnologie come l’intelligenza artificiale, Internet of Thing o soluzioni cloud. Con l'aiuto di SAS, saranno meglio attrezzati per abbattere le barriere interne, adeguarsi alle normative in continua evoluzione e mettersi al riparo dai rischi presenti e futuri. Stu Bradley Vicepresidente, Security & Fraud Intelligence Practice SAS
Passi successivi
Esplora le soluzioni di SAS per le frodi, l’antiriciclaggio e la Security Intelligence
Protezione affidabile contro le frodi
Poiché i truffatori di oggi lavorano in modo più intelligente e veloce, hai bisogno di un partner fidato che ti aiuti a proteggere la tua attività. In qualità di leader nel settore degli advanced analytics, SAS offre protezione proattiva contro le frodi, servendosi dell'intelligenza artificiale e del machine learning.
Prodotto in primo piano per la prevenzione delle frodi
SAS® Visual Investigator
SAS Visual Investigator è una soluzione per il rilevamento delle frodi, l’indagine e la gestione degli incidenti, che combina ampie e disparate fonti di dati strutturati e non strutturati. Attraverso un'interfaccia utente visiva, gli investigatori possono definire, creare, classificare e gestire le segnalazioni ed eseguire infine indagini dettagliate, per scoprire comportamenti e attività nascosti.
