Revolut usa l’intelligenza artificiale per prevenire le frodi

Le frodi sulle carte di pagamento stanno diventando sempre più diffuse e costose, costituendo una minaccia significativa per i consumatori e le istituzioni finanziarie. Secondo uno studio di Juniper Research, le perdite globali per frodi sulle carte di credito, debito e prepagate hanno registrato un aumento del 18,4% nel 2020, raggiungendo i 32,39 miliardi di dollari. La pandemia di Covid-19 ha ulteriormente accelerato il passaggio ai pagamenti digitali, creando nuove opportunità per i criminali informatici.

Per affrontare questa crescente minaccia, le aziende di fintech stanno adottando l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) per identificare e prevenire le frodi in tempo reale. Un esempio di successo in questo campo è Revolut, la piattaforma finanziaria digitale che offre una vasta gamma di servizi, tra cui banking, trading e criptovalute. Recentemente, Revolut ha annunciato una riduzione del 30% delle frodi sulle sue carte di pagamento grazie all’impiego dell’AI.

Come funziona l’AI di Revolut

Revolut si avvale di un sistema basato su algoritmi di ML che analizzano i dati delle transazioni per individuare comportamenti sospetti e prevenire le frodi. Il sistema si compone di due elementi fondamentali: un modello di scoring e un modello di decisione.

Il modello di scoring

Il cuore dell’AI di Revolut è il modello di scoring, un algoritmo che assegna un punteggio di rischio a ogni transazione. Questo punteggio si basa su diversi fattori, come il tipo di carta, il paese di origine e destinazione della transazione, la frequenza delle transazioni e il profilo del cliente. Il modello si avvale del machine learning supervisionato per apprendere dai dati storici e predire il rischio di frode, aggiornandosi costantemente per adattarsi alle nuove tendenze.

Il modello di decisione

Il modello di decisione è responsabile di gestire le transazioni a rischio elevato. Può approvare, bloccare o richiedere una verifica al cliente in base al livello di rischio. Utilizzando il machine learning rinforzato, apprende dalle conseguenze delle sue azioni, ottimizzando la strategia per ridurre falsi positivi e falsi negativi. Inoltre, tiene conto del feedback dei clienti attraverso l’app di Revolut.

Vantaggi e sfide dell’AI di Revolut

L’impiego dell’AI per prevenire le frodi offre numerosi vantaggi, tra cui:

• Sicurezza e Protezione: Maggiore sicurezza e tutela dei dati e dei fondi dei clienti.
• Velocità e Precisione: Rilevazione e blocco rapido delle frodi.
• Convenienza per i Clienti: Possibilità di verificare e sbloccare transazioni sospette rapidamente tramite l’app.
• Riduzione dei Costi Operativi: Minimizzazione delle perdite dovute alle frodi.

Tuttavia, l’AI presenta anche sfide, come la necessità di garantire la qualità dei dati, la difficoltà nel spiegare le decisioni complesse e la conformità alle normative sulla sicurezza e la privacy.

Prospettive future per l’AI nei pagamenti digitali

L’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale (AI) nei pagamenti digitali si prospetta attraverso diverse vie innovative. Si prevede l’integrazione di tecniche di Machine Learning (ML) più avanzate, come il deep learning e il natural language processing, per analizzare e interpretare dati complessi come immagini, video, testi e voci.

Parallelamente, si anticipa l’adozione di tecnologie emergenti, quali blockchain, internet of things e biometria, mirate a potenziare la sicurezza, migliorare l’efficienza e personalizzare l’esperienza nei pagamenti digitali.

Il futuro vedrà lo sviluppo di nuovi servizi e prodotti basati sull’AI, come chatbot, robo-advisor, carte di pagamento intelligenti e piattaforme di open banking. Questi elementi contribuiranno a ridefinire l’ecosistema dei pagamenti digitali, offrendo soluzioni più sofisticate e orientate alle esigenze dei consumatori.

In conclusione, l’esperienza positiva di Revolut nell’impiego dell’AI per prevenire frodi è solo un esempio di come questa tecnologia possa apportare benefici significativi sia alle aziende che ai clienti. Tuttavia, è imperativo perseguire un percorso di miglioramento costante per affrontare le sfide attuali e future. Ciò riflette la continua evoluzione dell’AI, che, con il tempo, introdurrà nuove opportunità e sfide nel contesto dei pagamenti digitali.