Mentre i sistemi finanziari di tutto il mondo diventano sempre più digitalizzati e interconnessi, la complessità e la portata delle frodi finanziarie hanno anche raggiunto livelli senza precedenti.Con l'avvento delle nuove tecnologie, i cybercriminali hanno aumentato il loro gioco per bypassare i sistemi convenzionali di rilevamento delle frodi. migliorare i sistemi di rilevamento delle frodi in tempo reale rendendoli più intelligenti, più veloci e più prevedibili. Generazione AI Generazione AI Il suo articolo pubblicato “Generative AI in Financial Intelligence: Unraveling its Potential in Risk Assessment and Compliance” spiega come le minacce finanziarie emergenti possano essere simulate, rilevate e neutralizzate da architetture di apprendimento profondo come GAN (Generative Adversarial Networks), reti neurali bayesiane e variation auto encoders. Un nuovo approccio alla rilevazione delle frodi Ogni anno, le frodi finanziarie causano la perdita di miliardi di dollari in tutto il mondo. Purtroppo, i metodi di rilevamento convenzionali non sono riusciti a tenere il passo con questa crescente preoccupazione. I motori basati su regole che si affidano a soglie fisse e a firme storiche di frodi non sono una corrispondenza per i criminali informatici tecnologicamente astuti di oggi. Nella sua ricerca, Kaulwar ha identificato diverse limitazioni dei tradizionali modelli di rilevamento delle frodi. Più importante, le regole statiche possono essere bypassate senza sforzo dai truffatori che evolvono continuamente i loro metodi con ogni violazione. Inoltre, anche se i modelli di apprendimento supervisionati sono potenti, hanno bisogno di ampi set di dati etichettati, che sono difficili da trovare per nuovi tipi di frodi. Infine, i modelli tradizionali sono noti per generare un alto volume di falsi positivi. "L'industria ha bisogno di un passaggio dalla reazione alla previsione", afferma Kaulwar. "La rilevazione delle frodi di oggi deve essere dinamica, ricca di dati e in grado di identificare nuovi modelli in quanto emergono - prima che si escalino in violazioni su larga scala". Kaulwar ritiene che la capacità di AI generativa di creare, simulare e testare una vasta gamma di scenari possa essere un cambiatore di gioco in questo contesto. le istituzioni possono identificare in modo proattivo le transazioni fraudolente e intervenire in tempo reale addestrando i modelli per imitare i comportamenti normali e anormali. Enhancing Financial Surveillance with Generative AI A differenza dell'analisi tradizionale, l'IA generativa ha la capacità di generare dati sintetici che riflettono i comportamenti finanziari del mondo reale. Pertanto, le organizzazioni possono costruire modelli di rilevamento robusti, anche se non dispongono di ampi set di dati di frode. Le istituzioni finanziarie possono sfruttare strumenti come i GAN per simulare migliaia di scenari comportamentali, modelli di identità e percorsi di transazione. Sfruttando questo approccio, il quadro di Kaulwar crea identificando deviazioni dalle norme sintetiche, questi modelli possono rilevare minacce precedentemente invisibili. Oltre a migliorare l'accuratezza della rilevazione, ciò riduce anche la dipendenza dagli aggiornamenti delle regole manuali. fraud detection engines Motori di rilevamento delle frodi Nel contesto dell'AML (Anti-Money Laundering), le complesse tecniche di stratificazione e strutturazione utilizzate dai criminali possono essere simulate da modelli generativi. Quando vengono utilizzati per addestrare i motori di rilevamento, queste simulazioni possono aumentare la loro sensibilità ai sottili segnali di riciclaggio. È possibile aggiornare i sistemi generativi di intelligenza artificiale in tempo reale con nuovi dati di frode, garantendo una rapida adattamento ai nuovi vettori di attacco. Human-in-the-Loop Oversight Uno degli aspetti chiave della ricerca di Kaulwar è l'equilibrio tra l'automazione e il giudizio umano. Secondo lui, mentre l'IA è fondamentale per la scalabilità e la velocità, la supervisione umana rimane essenziale per l'allineamento etico, la governance e il processo decisionale contestuale. Oltre a rilevare le frodi, le istituzioni finanziarie dovrebbero spiegare perché una particolare transazione è stata segnata. Nei suoi sistemi generativi, i moduli di AI spiegabili (XAI) presentano una chiara ragione per ogni allarme tracciando il percorso decisionale del modello di AI. Questo approccio a due livelli è fondamentale per consentire la resilienza normativa. Ogni secondo conta in ambienti in rapida evoluzione come il mercato dei capitali. Mentre la rilevazione iniziale viene gestita da AI di prima linea, i team di conformità sono impegnati nel riesaminare e rispondere agli incidenti critici. Conclusion Poiché i truffatori stanno ora evolvendo le loro tattiche utilizzando la tecnologia avanzata, le istituzioni finanziarie devono evolvere ancora più velocemente per rimanere davanti a loro.La ricerca di Kaulwar fornisce un quadro azionabile per la costruzione di sistemi di rilevamento delle frodi intelligenti, proattivi, spiegabili e resilienti.Le sue intuizioni possono aiutare le istituzioni finanziarie a rispondere alle sfide di un panorama finanziario sempre più digitale, complesso e ad alta velocità. “L’intelligenza artificiale generativa rappresenta un importante passo avanti verso un futuro in cui le macchine non solo imparano a riconoscere forme e modelli, ma hanno anche un’immaginazione propria.Questa immaginazione si integra nei nostri processi e contesti, catturando il potenziale umano per interpretare enormi dati finanziari che sono difficilmente sfruttati.

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Driving Real-Time Fraud Detection con Generative AI: Insight dalla ricerca di Pallav Kumar Kaulwar

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