Carte di credito e truffe vanno sempre a braccetto. Nel settore dei pagamenti continua la complessa partita a scacchi tra truffatori e responsabili della sicurezza. Il vento, però, sembra essere cambiato. Dopo anni in cui la sensazione era che i cyber criminali riuscissero a muoversi con disinvoltura nella giungla dei pagamenti digitali, gli sforzi per mettere in sicurezza il sistema stanno dando i loro frutti.
“Negli ultimi anni abbiamo assistito a un continuo calo degli episodi di frode che prendono direttamente di mira gli strumenti di pagamento”, spiega Guido Mangiagalli, Head of Risk and Identity Solutions di Visa Europe nel Corso di un’intervista con Wired Italia a margine del Salone dei pagamenti di Milano. “Il merito è in buona parte dell’intelligenza artificiale, che ha permesso di migliorare notevolmente il tasso di rilevamento delle transazioni sospette”.
I meriti della “vecchia” intelligenza artificiale, le aspettative sulla nuova
Il riferimento di Mangiagalli all’uso dell’AI non deve portare a un equivoco: la tecnologia a cui si riferisce, infatti, non è a quell’intelligenza artificiale generativa che ha preso piede solo negli ultimi 36 mesi. Si tratta piuttosto degli algoritmi predittivi che, spiega, vengono utilizzati da quasi trent’anni. “Il passaggio a strumenti basati sull’AI generativa sta avvenendo solo adesso” sottolinea il manager di Visa. “Da parte nostra, stiamo lavorando in seguito all’acquisizione di Featurespace, un’azienda di Cambridge specializzata nell’utilizzo di Large Language Model nel settore del rilevamento delle frodi”.
Non si tratta, però, di un adattamento dei normali LLM di carattere “generalista”. L’AI sviluppata in ottica di prevenzioni delle frodi ha bisogno di caratteristiche diverse. “Al posto di addestrare il modello con documenti e testi, gli abbiamo dato in pasto un numero impressionante di transazioni registrate sul nostro network nel corso degli anni” spiega Mangiagalli. “Al posto di imparare a comunicare, l’algoritmo in questo modo ha imparato a riconoscere le transazioni sospette, con un miglioramento del 20-30% nel rilevamento”.
Alla base del miglioramento c’è anche un cambio di prospettiva: al posto di concentrarsi solo sulle caratteristiche che possono rendere sospetta una transazione, i sistemi di AI generativa tracciano un modello del comportamento “normale” di ogni singolo utente. In questo modo è più semplice individuare transazioni che si discostano dalle consuete abitudini.
Da dove arrivano le nuove minacce
Le migliori statistiche nel contrasto alle frodi riguardano quelle “classiche”, quelle cioè in cui i truffatori si appropriano dei dati della carta di credito ed eseguono acquisti o trasferimenti di denaro fraudolenti. L’adozione dell’AI generativa, spiega l’esperto di Visa, rappresenta uno strumento che permetterà di migliorare il tasso di rilevamento anche in situazioni diverse.
“Oggi il vero problema è rappresentato da quelle truffe elaborate legate alla proposta di investimenti online o alle cosiddette romance scam” sottolinea. “In questi casi, molti degli indici che farebbero scattare un allarme non sono presenti. L’uso del sistema di pagamento è legittimo, ma motivato dal fatto che il titolare è stato ingannato in qualche modo”.
