In un’epoca caratterizzata dall’avanzata tecnologia e dall’accelerazione della digitalizzazione nel settore finanziario, la minaccia delle frodi è costantemente in aumento. Per affrontare questa sfida, Agos ha sviluppato strumenti all’avanguardia per proteggere efficacemente i propri clienti. Abbiamo avuto l’opportunità di intervistare Luca De Paoli, Fraud Manager e Credit Bureau di Agos, per discutere degli sforzi innovativi intrapresi dall’azienda per contrastare il fenomeno delle frodi.
Durante l’intervista, Luca De Paoli ha condiviso approfondimenti sui seguenti argomenti:
- Strumenti Innovativi Contro le Frodi: Agos ha implementato il primo algoritmo basato su machine learning, denominato Mosè, che identifica e isola attività sospette o fraudolente, come l’usurpazione d’identità e documenti falsi.
- Evoluzione delle Strategie Antifrode: Luca De Paoli ha evidenziato come i fenomeni di frode siano in continua evoluzione e come i frodatori si adattino rapidamente alle contromisure. Ha sottolineato l’importanza di aggiornare costantemente i modelli di machine learning e di esplorare l’autoadattamento dei modelli senza intervento umano, mantenendo un equilibrio tra innovazione tecnologica e affidabilità .
- Risultati del Machine Learning: Grazie all’utilizzo di un modello di machine learning che opera in tempo reale, Agos è riuscita ad individuare il 25% in più di frodi. L’algoritmo, addestrato sull’esperienza di esperti antifrode, intercetta immediatamente dati sospetti, superando in velocità anche l’esperto più attento.
L’intervista con Luca De Paoli offre uno sguardo privilegiato sulle strategie innovative adottate da Agos per proteggere i suoi clienti dalle frodi in un mondo finanziario sempre più digitalizzato e in rapida evoluzione.
Disponibile qui il testo completo.
Agos ha sempre rivolto un’attenzione attenta e particolare riguardo al tema delle frodi, quali strumenti innovativi avete sperimentato per contrastare questi fenomeni?
Con la moltiplicazione delle innovazioni e l’accelerazione della digitalizzazione nel settore finanziario, anche il livello di sofisticazione delle frodi aumenta. I sistemi tradizionali non bastono più. Agos aveva dunque bisogno di una tecnologia d’avanguardia per proteggere meglio i propri clienti. Proprio per questo Agos ha creato il primo algoritmo funzionante grazie al “machine learning” per proteggere i propri clienti. Il sistema denominato Mosè rileva e isola le attività sospette o fraudolente (usurpazione d’identità , documenti giustificativi falsi, ecc.)
Quali saranno le evoluzioni?
Dall’esperienza che abbiamo accumulato negli anni, sappiamo che i fenomeni di frode si evolvono in continuazione e che i frodatori reagiscono alle nostre contromisure. Per questo motivo anche i modelli di machine learning hanno bisogno di un continuo lavoro di aggiornamento per stare al passo con l’attualità .
In quest’ottica, insieme ai team interni di data scientist, vogliamo esplorare la possibilità di creare modelli in grado di cambiare senza l’intervento umano, adattandosi ai fenomeni più recenti. La vera sfida in questo senso è trovare il giusto equilibrio tra i metodi e algoritmi più moderni e il bisogno di dare garanzie alla società e al cliente che le decisioni prese da questi modelli siano affidabili.
In che modo il Machine Learning ha permesso ad Agos di riuscire a individuare il 25% di frodi in più?
Il modello lavora in real time e grazie ad un algoritmo addestrato sull’esperienza di esperti antifrode, intercetta in maniera istantanea dati sospetti, creando delle correlazioni che anche il più attento esperto antifrode intercetterebbe dopo qualche mese. La velocità è un’arma fondamentale per bloccare sul nascere nuovi fenomeni fraudolenti
Incontra Luca De Paoli, Fraud Manager & Credit Bureau di Agos e Sebastian Acera, Data professional Antifrode di Agos il 12 marzo a Trusted & Digital Identity, il primo e unico evento in Italia focalizzato sul tema della Digital Identity.