In che modo gli algoritmi AI rilevano i non

Gli algoritmi di intelligenza artificiale hanno attirato molta stampa, ma cosa possono fare nel mondo dei pagamenti? Da quando sono stati introdotti i sistemi di pagamento online, c'è sempre stato chi cerca di accedere illegalmente alle finanze altrui. Questo è diventato un problema significativo nell’era moderna, poiché tutte le transazioni possono essere comodamente condotte online semplicemente inserendo le tue informazioni. Nel 2022 i criminali sono riusciti a rubare più di 1,2 miliardi di sterline attraverso frodi autorizzate e non autorizzate, equivalenti a oltre 2.300 sterline rubate ogni minuto.

Il settore bancario e finanziario è riuscito a impedire che ulteriori frodi non autorizzate di 1,2 miliardi di sterline finissero nelle mani dei criminali.

Le violazioni dei dati possono mettere a repentaglio la sicurezza di organizzazioni, consumatori, banche e commercianti. Possono anche comportare furti di denaro e, in ultima analisi, la perdita della fedeltà dei clienti e danni alla reputazione dell'azienda.

Un algoritmo AI è una serie di istruzioni che consentono a un computer o a un sistema di apprendere e funzionare in modo autonomo. Nella nostra vita quotidiana, incontriamo varie piattaforme come siti di e-commerce, piattaforme di trading come TradingView e piattaforme di condivisione video come YouTube. Queste piattaforme sfruttano i sistemi di raccomandazione per raccogliere dati sugli utenti e fornire suggerimenti personalizzati per migliorare il coinvolgimento degli utenti. Ad esempio, TradingView utilizza l'intelligenza artificiale per fornire agli utenti approfondimenti e consigli che possono aiutarli a prendere decisioni di trading migliori.

I programmi di intelligenza artificiale sono guidati da un insieme complesso di regole che ne dettano le azioni e la capacità di apprendimento. L’intelligenza artificiale non esisterebbe se non ci fosse un algoritmo.

Fondamentalmente, un algoritmo di intelligenza artificiale riceve dati di addestramento e utilizza tali informazioni per acquisire e sviluppare conoscenza. Dopo aver completato i suoi compiti, utilizza i dati di addestramento come base. Alcuni algoritmi di intelligenza artificiale possono apprendere in modo autonomo e incorporare nuovi dati per migliorare le operazioni. Altri richiederanno l'assistenza di un programmatore per semplificare i propri processi.

Il rilevamento delle frodi nelle transazioni finanziarie implica l’identificazione di attività anomale che si discostano da modelli legittimi. Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono altamente qualificati nell’identificare modelli e possono essere addestrati a classificare le transazioni come fraudolente o non fraudolente utilizzando i dati passati. Gli algoritmi di intelligenza artificiale hanno molteplici applicazioni per migliorare il rilevamento delle frodi nelle applicazioni finanziarie. Alcuni dei metodi e delle tecniche comunemente usati includono:

Le tecniche di PNL, come le conversazioni testuali tra clienti e rappresentanti bancari, sono applicabili per analizzare dati non strutturati. L'intelligenza artificiale può analizzare e comprendere queste interazioni per rilevare conversazioni o richieste fraudolente.

L’intelligenza artificiale può analizzare estese reti di transazioni e rilevare modelli interconnessi che indicano potenziali attività fraudolente. Analizzando le connessioni tra diversi conti, l'intelligenza artificiale è in grado di individuare reti di individui coinvolti in attività fraudolente o programmi di riciclaggio di denaro.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono monitorare costantemente le transazioni in tempo reale, rilevando e segnalando istantaneamente qualsiasi attività potenzialmente sospetta. Il monitoraggio in tempo reale consente un'azione immediata, come bloccare una transazione o contattare il cliente per confermare la legittimità della transazione.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale hanno la capacità di apprendere modelli di comportamento normale analizzando i dati storici delle transazioni. Qualsiasi deviazione da questi modelli può essere identificata come potenzialmente fraudolenta.

Sebbene gli algoritmi di intelligenza artificiale possano essere applicati in molti modi per rilevare transazioni non standard, il machine learning ne è il fulcro. Il machine learning è una branca dell'intelligenza artificiale che consente a una macchina o a un sistema di apprendere e migliorare le proprie prestazioni attraverso l'esperienza. L'apprendimento automatico utilizza algoritmi per analizzare grandi quantità di dati, acquisire conoscenze dalle osservazioni e prendere decisioni informate.

Gli algoritmi di apprendimento automatico migliorano le loro prestazioni nel tempo attraverso l'addestramento, che comporta l'esposizione a dati aggiuntivi. I modelli di machine learning risultano dall'applicazione di un algoritmo a un set di dati utilizzato per l'addestramento. Il modello migliorerà man mano che verranno utilizzati più dati. Il settore dei servizi finanziari si occupa spesso di grandi quantità di dati relativi a transazioni quotidiane, fatture, pagamenti, fornitori e clienti, rendendolo ideale per l'apprendimento automatico.