FRAUD DETECTION E FRAUD PREVENTION

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FRAUD DETECTION E FRAUD PREVENTION

Le sfide di oggi
Feb 18, 2021
3 min

La digitalizzazione e la trasformazione del tessuto economico-commerciale degli ultimi anni sta portando differenti realtà aziendali a doversi confrontare con nuove sfide, ad esempio ogni giorno, realtà assicurative, finanziare ed aziendali, devono far fronte ad un problema storicamente noto, ma oggi ancora più spinoso: il rischio di frode.

Il mondo delle frodi, si presenta tanto intricato quanto vasto. Il primo passo per cercare di porre rimedio a questa problematica è l’individuazione preventiva della frode. Per fare questo, le nuove e più avanzate tecnologie, possono aiutare le diverse realtà nella mitigazione del problema.

L’Artificial Intelligence e il Machine Learning, discipline sempre più centrali nelle strategie dei CIO e dei dipartimenti IT, possono giocare un ruolo fondamentale, non solo in ambito predittivo o di data analysis, ma per massimizzare l’efficacia di tutti i processi atti ad un incremento dei livelli di sicurezza.

SICUREZZA NEI DIVERSI AMBITI

Alla base dell’individuazione preventiva di frodi, è fondamentale strutturare un’efficace analisi dei dati. Infatti, grazie a database sempre più predisposti alle analisi di data & business intelligence, è possibile individuare con anticipo anomalie e scostamenti che potrebbero indicare “azioni non regolari”.

Nel mondo delle organizzazioni finanziarie, ad esempio, l’applicazione di algoritmi sofisticati basati sulle tecnologie sopra citate, permette di analizzare i dati relativi alle transazioni economiche, segnalando in tempo reale quelle ritenute sospette.
Progressivamente viene creato uno storico delle anomalie, il quale permette di costruire un database di casistiche dalle quali potrebbero scaturire frodi di diversa natura.
È possibile che l’analisi dei dati transazionali evidenzi tentativi di frode, anche dove non sono presenti. Questi “falsi positivi” sono estremamente utili, in quanto consentono agli algoritmi di machine learning di analizzare flussi di dati, alimentare il database di casistiche e ridurre in maniera considerevole i costi di revisione e di tempo associati al customer care.
L’insieme di queste attività permette, inoltre, di valorizzare le problematiche esistenti, portando maggiore attenzione alla risoluzione preventiva dei tentativi di frode.

Se nell’ambito finanziario, le frodi sono principalmente legate alle anomalie transazionali, nel mondo assicurativo le problematiche risultano essere più connesse allo sfruttamento dei punti deboli della “filiera di approvazione interna”.

Il corretto utilizzo dei dati e il loro studio, permette di rilevare anomalie sul flusso dei lavori e nei processi di approvazione. Verificando ogni passaggio delle procedure assicurative, compresi tutti i livelli di approvazione intermedi (partendo dalla dichiarazione del sinistro, sino ad arrivare alla liquidazione del danno) i software di intelligenza artificiale e gli algoritmi di machine learning, sono in grado di identificare comportamenti fraudolenti che potrebbero danneggiare a livello economico le realtà assicurative.

Nel panorama assicurativo, già da tempo si è passati da analisi basate sull’intervento umano ad analisi dei dati storici grazie a strumenti informatici e statistici. Oggi, grazie alla progressiva introduzione di software e nuove tecnologie di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, le attività di verifica risultano essere più rapide, semplici ed efficaci, fornendo elementi utili all’ottimizzazione dei processi interni e soprattutto introducendo elementi real time e predittivi che rappresentano una possibile vera e propria svolta in questo settore.

L’utilizzo di tecniche avanzate per il rilevamento e la categorizzazione di anomalie per evitare frodi interne, può essere applicato anche ad altre realtà non strettamente correlate all’ambito finanziario o assicurativo.
In realtà aziendali, dove può emergere il timore di una frode a causa di un mancato controllo delle deleghe, soluzioni come quelle individuate in precedenza possono aiutare a creare maggiore fiducia, rendendo sempre più trasparenti i processi e i flussi organizzativi aumentando la capacità di individuare pattern fraudolenti.

Sebbene numerose realtà aziendali siano ancora “alla finestra” riguardo l’applicazione di nuove tecnologie, i vantaggi che si possono trarre sono innumerevoli. Tutte le entità che decidono e decideranno di innovarsi scegliendo un approccio data driven, potranno godere di vantaggi competitivi assoluti portando profitti economici, risparmi e maggiore efficienza processuale, sino a raggiungere un incremento della brand reputation e dell’affidabilità dell’organizzazione stessa.