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Negli ultimi anni, le istituzioni finanziarie hanno affrontato un cambiamento radicale nella gestione della sicurezza delle transazioni. L’adozione delle tecnologie di intelligenza artificiale ha portato le banche a evolvere le loro strategie nella lotta contro le frodi digitali. Durante un recente evento, l’Artificial Intelligence Talk, Dario Mazzola di Storm Reply ha presentato l’innovazione rappresentata dall’Agentic AI, un sistema che mira a superare le limitazioni dei metodi tradizionali.
Le sfide delle frodi digitali nel settore bancario
Fino a poco tempo fa, le tecniche di fraud detection si basavano principalmente su regole statiche e analisi manuali. Secondo Mazzola, questo approccio non è più sufficiente in un contesto in cui i pagamenti istantanei stanno diventando la norma. “I modelli tradizionali” non riescono a tenere il passo con l’evoluzione delle frodi moderne.
Transazioni istantanee e frodi in tempo reale
La transizione verso i pagamenti rapidi ha ridotto drasticamente il tempo a disposizione per identificare attività sospette. Le frodi possono ora verificarsi in frazioni di secondo, mentre i metodi tradizionali non offrono la necessaria reattività. Le banche devono adottare strumenti più avanzati per la protezione delle transazioni.
L’innovazione dell’Agentic AI
L’Agentic AI si distingue per le sue capacità di intervenire in tempo reale e fornire spiegazioni dettagliate sulle azioni intraprese. Mazzola ha evidenziato come questo sistema rappresenti un salto significativo rispetto al machine learning tradizionale, che si limitava a segnalare anomalie senza la possibilità di prendere decisioni autonome.
Autonomia e spiegabilità
Il sistema è progettato per agire attivamente, bloccando transazioni sospette o avvisando gli utenti in modo tempestivo. Questa reattività non solo aumenta la sicurezza, ma offre anche un livello di spiegabilità che consente agli operatori di comprendere le motivazioni dietro le azioni del sistema. Pertanto, non si tratta solo di fermare una transazione, ma anche di fornire un feedback chiaro e comprensibile agli utenti.
Applicazioni pratiche dell’agentic AI
Una delle aree in cui l’agentic AI trova applicazione è la verifica dell’identità. Mazzola ha spiegato come il sistema utilizzi tecnologie di Natural Language Processing e riconoscimento ottico dei caratteri per analizzare i documenti presentati durante la registrazione. L’obiettivo è identificare in modo efficace i documenti autentici da quelli falsificati, combinando l’intelligenza generativa con metodi tradizionali di risk scoring.
Simulazione e resilienza dei modelli
Un ulteriore livello di sicurezza è garantito da simulazioni che testano i modelli, cercando di ingannarli con scenari complessi. Questa forma di Generative Anomaly Detection consente di anticipare potenziali attacchi, migliorando la reattività del sistema in situazioni impreviste e aumentandone l’affidabilità.
Un approccio connesso e proattivo
Le transazioni non vengono più analizzate come eventi isolati, ma considerate come parti di un ecosistema interconnesso. L’adozione delle Graph Neural Networks consente di identificare schemi sospetti, che emergono solo attraverso l’osservazione delle relazioni tra più operazioni. Questo metodo risulta particolarmente efficace nel contrasto al riciclaggio di denaro, in quanto mette in evidenza schemi complessi che altrimenti rimarrebbero nascosti.
Integrazione con le infrastrutture esistenti
È fondamentale sottolineare che l’Agentic AI non sostituisce i sistemi attuali, ma si integra con le infrastrutture già in uso, come CRM e database. La piattaforma è progettata per operare in sinergia con agenti specializzati, che possono interagire in modo gerarchico o collaborativo, aumentando così l’efficacia delle operazioni di sicurezza.
Implicazioni e sviluppi futuri
La capacità di spiegare le decisioni rappresenta un aspetto cruciale dell’Agentic AI. Questo sistema non solo è in grado di bloccare attività sospette, ma fornisce anche descrizioni dettagliate ai professionisti del settore. Tale funzionalità migliora l’efficacia delle operazioni bancarie e permette alle banche di comunicare in modo chiaro con i clienti riguardo ai motivi di eventuali blocchi o allerta.
Con l’adozione dell’Agentic AI, le istituzioni finanziarie possono affrontare le sfide della frode digitale in modo più efficace e proattivo. Mazzola ha sottolineato che l’evoluzione di questi sistemi rappresenta un importante passo avanti nella sicurezza bancaria e nella fiducia dei clienti.