Experian e A.P.S.P. hanno organizzato un workshop a Milano per discutere a largo raggio di frodi e sicurezza digitale.
Experian e l’Associazione prestatori di servizi di pagamento (A.P.S.P.) hanno organizzato un workshop intitolato “Nuove tecnologie e sicurezza: digitalizzazione, regolamentazione, frodi”. Tra i temi dibattuti, lo sviluppo di soluzioni efficaci per garantire ai consumatori la massima sicurezza contro le frodi nei pagamenti e per individuare soluzioni sicure contro il furto d’identità.
Maurizio Pimpinella, presidente A.P.S.P. Simili tematiche sono di grande interesse per le aziende che, nel mercato digitalizzato, devono erogare servizi riducendo la complessità per il cliente senza aumentarne i rischi. Purtroppo però ancora troppe aziende hanno difficoltà ad adeguarsi ad una normativa in continua evoluzione e sottostimano il rischio delle frodi. Si rende quindi sempre più necessaria la collaborazione di tutti gli operatori del settore: le competenze vanno messe a sistema e serve maggiore formazione per i professionisti ed informazione per i consumatori perché, con la rapida evoluzione tecnologica, il rischio di incorrere in un digital gap è davvero dietro l’angolo.
Angelo Padovani, Ad, Experian Oggi le frodi sono diventate completamente industrializzate, basti pensare che il giro d’affari equivalente ha raggiunto il livello del mercato degli stupefacenti e il fenomeno è in costante aumento in tutto il mondo, facilitato da diversi fattori, primo fra tutti la multicanalità. I tradizionali modelli di scoring usati in area rischio di credito non sono in grado di intercettare adeguatamente i casi frode, dato che i frodatori oggi sanno come superare certi controlli e sono in grado di presentarsi come buoni clienti, con determinate caratteristiche come un alto reddito o l’elevata anzianità lavorativa. Da un’analisi realizzata sul caso reale di un’azienda italiana è emerso per esempio che più del 50% dei clienti ad alto rischio frode presenta un rischio credito medio-basso. La scelta dell’approccio analitico più adatto dipende dalle caratteristiche del portafoglio e dalla disponibilità dei dati: tipologia della frode, numerosità di casi di frode nel portafoglio, verifica fattibilità tecnica della soluzione. Il modello deve consentire una accurata previsione dell’evento frode, minimizzando la possibilità di falsi positivi. La scelta della strategia più idonea ha origine solo dopo un’analisi che consente di suddividere i casi in base al livello di rischio (alto, medio, basso), alla forma tecnica (prestito, vendita online, vendita in negozio) e all’ammontare del prestito (alto o medio-basso).
Carlo Gabardo, Head of Analytics Italia, Experian Davanti a questo quadro, si rende quanto mai necessario l’utilizzo di tecniche analitiche avanzate, che si fondano sulla combinazione di diverse tecniche di machine learning per la prevenzione delle frodi. Fraudnet, operando su due piani distinti, apporta un doppio vantaggio: rende più efficace il contrasto alle frodi e, allo stesso tempo, garantisce un rapido riconoscimento dei clienti ‘affidabili’ in base al contesto storico del profilo dell’account e dei dispositivi. Oltre a far registrare un tasso di falsi positivi tra i più bassi del settore, Fraudnet non richiede controlli antifrode invadenti che interrompono il processo d’acquisto. Si tratta di un sistema intelligente progettato per massimizzare il rilevamento delle frodi e, al tempo stesso, ottimizzare la customer experience per il canale digitale che oggi rappresenta uno dei principali fattori di successo per un’azienda di servizi. Fraudnet apprende, si adatta e lotta contro le frodi in tempo reale, con aggiornamenti costanti, specialmente nei periodi in cui si registrano picchi di consumo, in cui le aziende sono più vulnerabili agli attacchi fraudolenti. L’efficacia dell’intervento può essere valutata con ottimizzazioni trimestrali e tramite la creazione di soglie personalizzate per identificare, ad esempio, i truffatori che riutilizzano dati o accedono a più account dallo stesso dispositivo. Inoltre Fraudnet permette di gestire liste di controllo di clienti e dispositivi. Ad esempio, se è stato accertato che da un determinato dispositivo è stata perpetrata una frode, questo verrà inserito in una watch list, che permetterà di bloccare qualsiasi ulteriore evento proveniente da quel dispositivo.
