Pagamenti digitali: come proteggere i tuoi risparmi dalle frodi?

Questo sistema, volto a verificare la corrispondenza tra il nome del beneficiario e l’IBAN, rappresenta un tentativo di arginare il crescente rischio di frodi ed errori. Tuttavia, nonostante questi progressi, è fondamentale non abbassare la guardia, poiché le frodi si evolvono costantemente, spesso sfruttando le stesse tecnologie implementate per contrastarle. Nel 2024, gli illeciti relativi ai sistemi di pagamento hanno toccato la ragguardevole somma di quasi *1,2 miliardi di euro, con 382 milioni di euro imputabili direttamente a manipolazioni, pari al 32% del totale.

L’Intelligenza Artificiale: Un’Arma a Doppio Taglio

L’Intelligenza Artificiale (IA) è diventata uno strumento indispensabile per le istituzioni finanziarie nella lotta contro le frodi. Circa nove operatori finanziari su dieci utilizzano modelli di IA per rilevare anomalie, valutare i rischi e analizzare il comportamento delle transazioni, ottenendo una riduzione dei costi di trattamento e una capacità di rilevamento che può raggiungere il 95%. Nonostante ciò, i malintenzionati stanno impiegando le medesime tecnologie per perfezionare le proprie tattiche, impiegando l’IA generativa per creare falsi ordini di bonifico, la sintesi vocale per impersonare dirigenti e la contraffazione di documenti in pochissimi istanti. Stando ai dati del Boston Consulting Group, soltanto il 25% degli istituti bancari si considera attrezzato per integrare in sicurezza modelli generativi e agentivi nei propri sistemi di protezione. La sfida, quindi, non è più l’adozione dell’IA, ma la sua gestione efficace, che richiede supervisione, spiegazione e controllo.

Il Federated Learning: Una Soluzione Innovativa per la Protezione dei Dati

Per conciliare efficacia e riservatezza, il federated learning emerge come una soluzione promettente. Questa metodologia di apprendimento automatico, che si distingue per essere decentralizzata e collaborativa, permette l’addestramento di un modello di intelligenza artificiale senza che le informazioni private vengano trasferite da dispositivi locali a un server centrale. Ogni entità coinvolta, che sia un istituto bancario, un’azienda o una fintech, allena autonomamente un modello di IA sui propri set di dati, condividendo unicamente i parametri aggiornati. Questi apporti vengono poi unificati per creare un modello globale più robusto, senza che le informazioni sensibili abbandonino mai il loro contesto originale. Tale approccio rispetta la sovranità dei dati e il GDPR, rileva schemi di frode trasversali e migliora la precisione del 20% in media senza scambio di dati grezzi. L’idea richiama i principi di cooperazione già noti nel campo della cybersicurezza, dove la condivisione degli avvisi rafforza la protezione collettiva.

Un Triangolo di Fiducia per un Efficace Contrasto alle Frodi

Il contrasto alle frodi richiede un approccio collaborativo basato su un triangolo di fiducia: le imprese, come sentinelle, individuano segnali deboli nei pagamenti e nelle catene di fornitura; gli istituti bancari, in qualità di custodi delle transazioni, possiedono una visione completa e strumenti di rilevamento in tempo reale; le autorità pubbliche, come garanti del quadro normativo e della neutralità, assicurano la trasparenza e la tracciabilità dei modelli di IA. L’Europa ha già posto le basi di questo approccio con il GDPR, il regolamento DORA e l’AI Act, che offrono una base comune di cooperazione. In Francia, la verifica automatizzata dei beneficiari dei bonifici (VoP), promossa dagli organi regolatori, esemplifica questa fusione tra innovazione e sicurezza. L’obiettivo è arrivare a un insieme di dati “sani” e a flussi di pagamento sicuri, con una rete europea di segnalazione automatizzata che colleghi i segnali di frode rilevati in ciascun paese membro. Iniziative all’avanguardia, come la partnership tra Nasdaq Verafin e BioCatch, che serve 2.600 istituzioni finanziarie e gestisce oltre 10.000 miliardi di dollari in attivi, e Mastercard Decision Intelligence, che ha triplicato l’efficacia del rilevamento diminuendo i falsi positivi del 22%, attestano il notevole potenziale di questa collaborazione.

Oltre la Tecnologia: Un Nuovo Paradigma di Cooperazione

Di fronte a frodi sempre più sofisticate, potenziate dall’IA, è essenziale una risposta collettiva che integri tecnologia, competenze umane e un solido quadro istituzionale. L’apprendimento federato, combinato con una regolamentazione rigorosa, dimostra la fattibilità di unire innovazione, riservatezza e solidarietà tecnologica. Solo preservando la fiducia, quel fattore invisibile senza il quale nessuna economia può reggere, sarà possibile contrastare efficacemente le frodi e garantire la sicurezza dei pagamenti digitali.

Verso un Futuro Finanziario Più Sicuro: Riflessioni e Strategie

Amici lettori, in questo scenario in rapida evoluzione, è fondamentale comprendere che la sicurezza finanziaria non è solo una questione tecnologica, ma anche una questione di collaborazione e consapevolezza. Una nozione base da tenere a mente è che la verifica dell’IBAN e del beneficiario è un primo passo cruciale, ma non sufficiente. È come chiudere la porta di casa, ma lasciare la finestra aperta.

Una nozione più avanzata è quella di considerare l’implementazione di sistemi di threat intelligence basati su federated learning*. Immaginate una rete di sensori distribuiti tra banche e imprese, capaci di rilevare anomalie e condividere informazioni in tempo reale senza compromettere la riservatezza dei dati. Questo approccio non solo migliorerebbe la capacità di rilevamento delle frodi, ma creerebbe anche un ecosistema finanziario più resiliente e sicuro.

Vi invito a riflettere su come, nel vostro piccolo, potete contribuire a rafforzare questa catena di fiducia. Siate vigili, informatevi sui rischi e collaborate con le istituzioni finanziarie per proteggere i vostri beni e quelli della comunità. Ricordate, la sicurezza finanziaria è un bene comune che va preservato con impegno e responsabilità.