Cos'è il monitoraggio delle frodi in tempo reale?

Il monitoraggio delle frodi in tempo reale è l'analisi costante e istantanea dei dati delle transazioni per individuare e prevenire le frodi nel momento in cui si verificano.

Invece di affidarsi esclusivamente a metodi post-transazione, il software di rilevamento delle frodi in tempo reale sfrutta l'intelligenza artificiale, gli algoritmi di apprendimento automatico e l'analisi dei dati per un'azione immediata.

Il monitoraggio in tempo reale è in grado di rilevare diversi tipi di frode, comprese quelle con carta di credito. I principali includono le frodi di pagamento, l'acquisizione di un conto, gli ID sintetici e le frodi di eCommerce.

• Frodi nei pagamenti - Il monitoraggio in tempo reale identifica rapidamente le transazioni con modelli di spesa anomali, come orari irregolari, transazioni insolitamente grandi, transazioni da luoghi sconosciuti o con più tentativi di pagamento non autorizzati.
• Account Takeover (ATO) - I tentativi di ATO possono essere bloccati riconoscendo le incongruenze aberranti nel comportamento degli utenti, come pagamenti insoliti e accessi da dispositivi nuovi.
• ID sintetici - I sistemi di monitoraggio in tempo reale possono evidenziare potenziali furti di identità. Le attività sospette sul conto vengono segnalate. Ad esempio, se si verificano tentativi di accesso con password errate da luoghi distanti nel giro di poco tempo.
• Frodi eCommerce - Le attività fraudolente online possono essere tracciate osservando fattori come i comportamenti di acquisto e gli indirizzi di spedizione. I segnali di allarme, come ad esempio gli ordini costosi provenienti da account inattivi o con scarsa attività, possono servire a segnalare il rischio di frode.

Come funziona il monitoraggio delle frodi in tempo reale

Il monitoraggio delle transazioni in tempo reale richiede un'analisi continua dei dati delle transazioni mentre queste avvengono.

Strumenti come l'apprendimento automatico e gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per rilevare modelli insoliti, tra cui importi irregolari delle transazioni, anomalie di geolocalizzazione e velocità delle transazioni. Il monitoraggio delle frodi in tempo reale tende a essere integrato nei sistemi di apprendimento automatico.

Il monitoraggio delle frodi in tempo reale segue un processo graduale per garantire la prevenzione e l'individuazione delle frodi.

Acquisizione dei dati

In primo luogo, i dati transazionali vengono accumulati da diverse fonti rilevanti per aumentarne la portata e l'affidabilità. Le fonti utili includono i record delle transazioni, i profili degli utenti e i dati geografici. Questi dati in tempo reale costituiscono una base per l'analisi del comportamento dei clienti e una solida base per il monitoraggio.

Ingestione dei dati

Una volta acquisiti i dati rilevanti, questi vengono inseriti nel sistema di monitoraggio in tempo reale. I dati vengono elaborati, subendo modifiche che strutturano e migliorano i dati per un'analisi mirata, consentendo un flusso continuo di informazioni.

Riconoscimento e analisi dei modelli

Vengono utilizzate tecniche di riconoscimento dei modelli. Viene stabilita una linea di base come misura del comportamento normale nell'ambito delle attività di transazione e dei profili degli utenti. Questa può essere adattata a ciò che è "normale" per l'azienda, il settore e il pubblico.

L'apprendimento automatico avanzato, gli algoritmi di intelligenza artificiale, i sistemi basati su regole e i modelli statistici esaminano costantemente i dati in arrivo per rilevare le anomalie in tempo reale. Questa tecnica confronta i punti dati con la linea di base stabilita, segnalando eventuali discrepanze statisticamente significative.

Generazione di avvisi

Quando il sistema rileva un'anomalia o un modello aberrante nei dati transazionali, scatta un allarme.

Il team antifrode sarà informato per ulteriori indagini. In alternativa, è possibile implementare una soglia predeterminata. Se la soglia viene raggiunta, vengono intraprese azioni automatiche per prevenire le attività potenzialmente fraudolente. Le azioni automatiche possono includere: il blocco temporaneo dell'account, il rifiuto della transazione o l'autenticazione a più fattori (ad esempio, il riconoscimento delle impronte digitali o del volto) per verificare la corretta identità dell'utente.

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono adattarsi e perfezionare continuamente i modelli di rilevamento e combattere autonomamente le minacce in evoluzione nei sistemi più avanzati.

Vantaggi del monitoraggio delle frodi in tempo reale

Il vero vantaggio del monitoraggio delle frodi in tempo reale è la sua capacità di evitare che le perdite si verifichino in primo luogo, a differenza del rilevamento tradizionale delle frodi, che tende a identificare le perdite di frode dopo che si sono verificate.

Quando si verificano attività fraudolente, un sistema di monitoraggio delle frodi in tempo reale interviene immediatamente per bloccare i modelli e le transazioni fraudolente.

I metodi di rilevamento tradizionali sono più lenti e hanno una risposta reattiva. Sebbene siano utili per i dati storici e per la verifica della conformità, i sistemi in tempo reale sono essenziali in ambienti ad alta velocità come l'e-commerce e i pagamenti digitali per bloccare le transazioni fraudolente tra un grande numero di pagamenti in entrata e in uscita ogni giorno.

Perché il monitoraggio delle frodi in tempo reale è importante nei pagamenti digitali

Il rilevamento istantaneo delle frodi è importante per i pagamenti istantanei come RTP, FedNow e Zelle.

Mentre i truffatori diventano sempre più sofisticati e trovano nuovi modi per eludere le tecnologie avanzate, le analisi in tempo reale possono proteggere i consumatori e le aziende, rispettando gli standard di regolamentazione e conformità e garantendo la fiducia.

La gestione delle frodi in tempo reale ha migliorato l'accuratezza del rilevamento delle frodi con un minor numero di falsi positivi grazie all'AI avanzata e all'apprendimento automatico.

Riduce le perdite finanziarie bloccando immediatamente i tentativi di frode. Migliora la conformità normativa identificando tempestivamente le attività sospette. Inoltre, dal momento che i sistemi in tempo reale sono automatizzati e lasciano un'interruzione minima delle transazioni legittime, i risparmi sui costi e l'efficienza operativa sono ulteriormente ottimizzati rispetto ai metodi tradizionali.

Come aiuta le aziende a prevenire le minacce

Il monitoraggio in tempo reale si adatta continuamente ai modelli di frode emergenti grazie ai cicli di feedback dell'apprendimento automatico.

A differenza della risposta reattiva delle tradizionali transazioni di monitoraggio delle frodi, il monitoraggio in tempo reale adotta un approccio proattivo, ovvero fornisce avvisi attivabili e approfondimenti dettagliati ai team di investigatori e investigatori per un processo decisionale rapido e accurato.

Migliorare la resilienza dell'ecosistema globale dei pagamenti

Il monitoraggio delle frodi in tempo reale supporta transazioni transfrontaliere sicure e pagamenti istantanei. La sua capacità di apprendimento rapido aiuta a mantenere la fiducia nel sistema finanziario globale riducendo le interruzioni legate alle frodi. Inoltre, dato che il volume delle transazioni mondiali continua a crescere ad un ritmo sempre più elevato, facilita la scalabilità.

Monitoraggio delle frodi in tempo reale vs aml (antiriciclaggio)

Mentre il monitoraggio delle frodi in tempo reale si concentra sull'arresto delle transazioni fraudolente immediate, l'AML (Antiriciclaggio) analizza i modelli a lungo termine per individuare attività come la stratificazione, la strutturazione e il comportamento sospetto dei conti.

L'antiriciclaggio comporta misure di conformità più ampie, rapporti normativi e indagini dettagliate, che spesso durano settimane o mesi. Al contrario, il monitoraggio in tempo reale funziona in millisecondi, prevenendo le frodi prima che si verifichino le perdite, spesso senza l'intervento umano.

Entrambi i sistemi si completano a vicenda: il monitoraggio delle frodi in tempo reale protegge le transazioni sul momento, mentre l'antiriciclaggio assicura che le aziende rispettino gli obblighi normativi e combattano il crimine finanziario a livello sistemico. Insieme, creano un quadro di difesa più forte e resistente.

Creare un sistema di monitoraggio delle frodi in tempo reale

L'implementazione di un efficace sistema di monitoraggio delle frodi in tempo reale richiede la combinazione dei giusti componenti, delle tecnologie e delle migliori pratiche per garantire un rilevamento accurato e operazioni senza intoppi.

Componenti e tecnologie chiave

Un sistema solido e sicuro si basa su diversi elementi essenziali che lavorano insieme:

• Raccolta di dati dalle transazioni, dal comportamento degli utenti, dai dettagli dei dispositivi e dalla geolocalizzazione per costruire una visione completa delle attività.
• Pipeline di ingestione dei dati in tempo reale che elaborano istantaneamente le informazioni in arrivo per analizzarle.
• Modelli di apprendimento automatico per rilevare anomalie, valutare i punteggi di rischio e individuare modelli sospetti.
• Sistemi di allerta e strumenti decisionali automatizzati per segnalare eventi ad alto rischio e attivare azioni immediate come il rifiuto, il blocco o l'autenticazione a più fattori.
• Cicli di feedback che alimentano i risultati (frodi vere o falsi positivi) nel sistema, migliorando continuamente l'accuratezza del rilevamento nel tempo.

Le migliori pratiche per l'implementazione

Per massimizzare l'efficacia, le aziende dovrebbero seguire diverse best practice:

• Integrati con le piattaforme antifrode esistenti o collabora con fornitori specializzati per un'implementazione più rapida e senza problemi.
• Bilanciare attentamente la sensibilità del rilevamento per ridurre i falsi positivi senza perdere le frodi vere e proprie, mantenendo l'esperienza del cliente senza problemi.
• Garantire la scalabilità e l'adattabilità in modo che il sistema si evolva di pari passo con l'evoluzione delle tattiche di frode e l'aumento del volume delle transazioni.
• Fornisci ai team che si occupano di frodi gli strumenti e la formazione di cui hanno bisogno per indagare rapidamente sugli avvisi e intraprendere azioni decisive.
• Mantenere la conformità con tutti i requisiti normativi e di privacy dei dati per proteggere la fiducia dei clienti ed evitare rischi legali.

Il futuro della prevenzione delle frodi in tempo reale nei pagamenti

I modelli predittivi stanno diventando sempre più sofisticati e analizzano enormi serie di dati per identificare sottili segnali di allarme e minacce in evoluzione.

Gli strumenti di biometria comportamentale sono sempre più integrati con strutture più ampie di cybersecurity e verifica dell'identità, creando un approccio unificato alla gestione del rischio.

In prospettiva, il monitoraggio in tempo reale si espanderà oltre i pagamenti. Coprirà i tentativi di acquisizione di account, le frodi di identità sintetiche e gli attacchi di social engineering, fornendo una protezione più completa su tutti i canali digitali.

Inoltre, la lotta alle frodi sta diventando sempre più collaborativa. Le istituzioni finanziarie stanno riconoscendo l'importanza di condividere dati e approfondimenti tra le varie reti per smantellare le reti di frode organizzate e per essere all'avanguardia rispetto alle minacce in rapida evoluzione.

Conclusione

Il monitoraggio delle frodi in tempo reale è una necessità per pagamenti digitali sicuri, conformi ed efficienti. Grazie alla possibilità di rilevare e prevenire istantaneamente le attività fraudolente, le aziende possono salvaguardare le risorse, mantenere la fiducia dei clienti e stare al passo con le minacce in costante evoluzione.

Per i leader aziendali, investire nel monitoraggio delle frodi in tempo reale non è solo una questione di mitigazione del rischio; si tratta di costruire un ecosistema di pagamenti resiliente e pronto per il futuro. L'adozione proattiva, il miglioramento continuo e l'integrazione con strategie più ampie di prevenzione delle frodi sono la chiave per rimanere competitivi.

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