Rilevamento delle frodi con intelligenza artificiale e machine learning: come funziona per proteggere la tua azienda

Pubblicato: 2020-06-22

Mentre gli esperti di cybersecurity, in collaborazione con sviluppatori e analisti, stanno cercando di creare un perfetto sistema di protezione contro le frodi, il numero delle vittime e dei tentativi riusciti è solo in aumento. Più azioni facciamo, lasciando una traccia dei dati, più facile è raccogliere tutte le informazioni necessarie affinché lo schema fraudolento abbia successo. L'infografica qui sotto riflette l'immagine attuale.

Ovviamente, i metodi degli anni passati hanno cessato di essere efficaci. Anche il rilevamento delle frodi con AI e Machine Learning non è né una pillola magica né una garanzia assoluta di protezione. Tuttavia, al momento non è stato inventato niente di meglio, quindi ha senso imparare come le soluzioni di riciclaggio e l'analisi del rilevamento delle frodi possono rendere la tua azienda più sicura e i tuoi clienti più sicuri dei tuoi servizi.

Che cos'è il rilevamento delle frodi con l'apprendimento automatico?

Il concetto stesso di rilevamento delle frodi mediante l'apprendimento automatico si basa sull'idea che le azioni legittime e illegali hanno caratteristiche diverse. Inoltre, questi segni possono essere completamente invisibili all'occhio umano.

Il sistema di apprendimento automatico per il riconoscimento delle frodi procede dalla sua conoscenza dell'operazione legittima, confronta questa conoscenza con eventi che si verificano in tempo reale e trae una conclusione sulla validità o illegittimità di una determinata azione. Ecco come appare.

Rilevamento delle frodi: soluzione di machine learning per la sicurezza aziendale

In effetti, la sicurezza aziendale è solo la punta dell'iceberg. O un termine collettivo. I sistemi di apprendimento automatico possono dare alla tua azienda più di quanto pensi.

  • Miglioramento dell'esperienza del cliente

    L'apprendimento automatico di per sé è uno strumento molto potente per migliorare l'esperienza dell'utente. I sistemi intelligenti imparano a comprendere gli utenti in base alle loro azioni, a prevedere, personalizzare e raggiungere l'obiettivo. E proteggi anche gli utenti da tentativi fraudolenti.

    L'esempio più semplice è il rilevamento delle frodi con carta di credito. I sistemi avanzati di online banking non ti permetteranno di accedere al conto personale del cliente, di gestire denaro se il tuo modello comportamentale indica una possibile frode. In questo caso, una migliore esperienza utente significa la sicurezza dei tuoi utenti di essere protetti il ​​più possibile da tentativi fraudolenti.

  • Protezione dati

    Secondo uno studio di Harvard Business Review, il 90% degli utenti intervistati ha affermato che l'atteggiamento attento delle aziende nei confronti dei dati personali dei propri clienti mostra un atteggiamento reale nei confronti dei clienti. In altre parole, se vuoi fidelizzare gli utenti, un atteggiamento attento nei confronti dei dati e la loro protezione completa può aiutare.

    I sistemi di apprendimento automatico sono in grado di tenere traccia di come i dati vengono archiviati, raccolti e utilizzati, in genere quanto le tue procedure sono conformi al GDPR. Nel caso in cui vengano rilevate potenziali azioni fraudolente o anormali che trattano i dati degli utenti, il sistema invia un allarme.

  • Eliminazione di RTO fraudolento, abusi di codici promozionali e storni di addebito

    I truffatori a priori sono persone intelligenti, altrimenti non sarebbero in grado di elaborare schemi che funzionino. Per quanto riguarda la vendita al dettaglio, questo è un settore molto interessante, poiché è sempre possibile fingere di essere un acquirente rispettabile per ingannare il venditore.

    I sistemi di machine learning sono in grado di fermare questi tentativi anche nella fase dell'intento, ad esempio quando gli utenti iniziano a effettuare un ordine con un IP sospetto, che è già stato notato in schemi fraudolenti.

  • Perdite di denaro e problemi di reputazione Prevenzione

    Qualsiasi tentativo fraudolento riuscito significa perdita di denaro e reputazione. È molto più facile restituire denaro che una reputazione: questo è esattamente ciò che non dovresti rischiare. Paradossalmente, alcune aziende si rifiutano di affrontare le frodi perché temono che ciò danneggi la loro reputazione, anche se, in realtà, è vero il contrario.

    La mancanza di una strategia di risposta fraudolenta danneggia maggiormente la tua reputazione. E questa è l'opinione degli utenti più moderni.

Quali sono le migliori pratiche per l'apprendimento automatico del rilevamento delle frodi

Quindi, come funzionano i sistemi di apprendimento automatico per fornire un elevato livello di protezione contro gli attacchi illegali?

  • Rilevamento delle anomalie in tempo reale

    I sistemi basati su regole hanno rilevato la frode quando il denaro era già stato rubato. I sistemi moderni funzionano con dati in continua evoluzione in tempo reale, quindi sono in grado di rilevare un tentativo fraudolento anche nella fase dell'intenzione. Ecco come funziona.

( Leggi anche: Frode di marketing di affiliazione: come prevenirla)

  • Analisi del comportamento

    Per quanto riguarda il comportamento dell'utente, in questo caso, il modello è addestrato a riconoscere azioni tipiche e anormali per un utente specifico. Un'azione anormale con una combinazione di altri fattori può essere un segno di un tentativo fraudolento, ad esempio se l'utente preleva una grande quantità di denaro in un altro paese o città.

  • Apprendimento approfondito

    In questo caso, è necessario sviluppare una rete neurale e disporre anche di una grande quantità di dati per l'analisi.

Quali tipi di scenari di frode possono essere coperti con AIML FD?

Commercio elettronico Assistenza sanitaria Bancario
  • Prevenzione abusi RTO e codici promozionali:

Abbiamo già detto che i sistemi sono in grado di tracciare indirizzi IP sospetti e azioni intraprese con essi al fine di informare una persona autorizzata di un tentativo di frode online.

  • Prevenzione dell'abuso di farmaci e ricette:

È il caso in cui il sistema deve monitorare il comportamento dei soggetti preposti all'emissione di prescrizioni e farmaci, e trovare relazioni di causa-effetto invisibili (ad esempio, la cospirazione di un medico e di un farmacista per frode con farmaci costosi o stupefacenti).

  • Prevenzione del riciclaggio di denaro e del finanziamento del terrorismo:

Il denaro non può circolare senza il controllo delle banche e dello stato. Ciò significa che un sistema specificamente progettato per cercare modelli simili al riciclaggio di denaro e al finanziamento del terrorismo può aiutare in modo significativo a risolvere questi crimini e creare un sistema bancario trasparente.

  • Prevenzione delle frodi mobili:

La popolarità dello shopping mobile ha portato all'aumento delle frodi mobili, che assumono molte forme dal furto di un account alla frode amichevole. In questo caso, l'algoritmo smart monitora le azioni commesse dall'utente da un dispositivo mobile e conclude se lo smartphone (o l'account) è nelle mani del legittimo proprietario.

  • Rilevamento di frodi con carta di credito:

Questo è il tipo più comune di frode e recentemente la frode con carta non presente sta iniziando a prendere slancio. Un sistema di rilevamento delle frodi in tempo reale può aiutare a rilevare un tentativo o addirittura un intento prima che il denaro venga rubato.

  • Rilevamento problemi di prestito:

In questo caso, il sistema raccoglie i dati sul potenziale mutuatario e trae una conclusione sulla rischiosità dell'emissione di un prestito.

  • Protezione dei dati medici:

I dati medici sono molto costosi sul mercato nero e le organizzazioni mediche devono proteggerli in modo responsabile come la vita dei loro pazienti. Un sistema di machine learning è in grado di identificare e bloccare i tentativi di hacking.

Quanto costa implementare una soluzione di rilevamento delle frodi ML?

Infatti, è possibile fare una stima approssimativa del costo di tale soluzione solo dopo un'analisi molto approfondita dell'azienda e delle sue esigenze.

  • Costo di commutazione/integrazione

    In caso di passaggio a una soluzione di intelligenza artificiale personalizzata sviluppata specificamente per la tua azienda, potrebbe costare in media da $ 6000 e oltre. Se desideri integrare un software ML di terze parti nella tua azienda, potrebbe costarti $ 40000 all'anno come punto più alto.

  • DataSet da implementare

    Secondo la ricerca di Ravelin, “l'apprendimento automatico non è un proiettile d'argento per la prevenzione delle frodi. È necessaria una quantità significativa di dati affinché i modelli di apprendimento automatico diventino accurati. Per alcuni commercianti è utile applicare un set di base di regole iniziali e consentire ai modelli di 'riscaldarsi' con più dati”.

    In altre parole, dati insufficienti possono rappresentare un serio limite all'introduzione dell'apprendimento automatico. D'altra parte, più dati devono essere coinvolti, più costosa e tecnicamente complessa diventa la soluzione per la tua azienda.

Conclusione

Le opportunità di apprendimento automatico per le aziende non si limitano alla capacità di rilevare le frodi. L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale riguardano un'esperienza utente più piacevole, utili approfondimenti basati sui dati e anche un business più ottimizzato ed etico. Questo è proprio ciò che dovrebbe essere implementato nei processi aziendali nel prossimo futuro.

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Helen Kovalenko è una IT Project Manager che lavora in un team di Data Science su NLP, Computer Vision e Fraud Detection. Entra in contatto con Helen su LinkedIn.