quale impatto per l’Ia Generativa

Experian, azienda che opera nel campo dei dati e della tecnologia, ha reso pubblico il suo ultimo report che illustra in modo dettagliato come l’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAi) stia trasformando il panorama delle frodi. L’indagine, condotta da Forrester Consulting tra 499 figure decisionali esperte nella lotta alle frodi, rivela un aumento delle perdite delle imprese attribuite ad azioni fraudolente, prima fra tutte il furto di identità, e sottolinea l’importanza di adottare solide misure di sicurezza basate su machine learning (Ml). La ricerca ha coinvolto otto paesi: Sudafrica, India, Norvegia, Danimarca, Spagna, Italia, Paesi Bassi e Germania.

L’impatto della GenAi sulle frodi

Il report identifica innanzitutto un’evoluzione significativa: il passaggio da azioni condotte da singoli truffatori a organizzazioni criminali ben strutturate e organizzate, una tendenza aggravata dall’avvento della nuova tecnologia. Quasi tre quarti (73%) degli intervistati in Italia e nel mondo concordano sul fatto che la GenAi abbia alterato in modo permanente il panorama delle frodi, rendendolo più complesso e sofisticato. Questa tecnologia ha anche consentito “l’industrializzazione delle frodi”, ossia ha fornito ai truffatori gli strumenti per creare e implementare facilmente e su scala, tattiche fraudolente come identità sintetiche e deepfake. Inoltre, il 56% delle aziende fatica a identificare l’uso della GenAi in un attacco fraudolento e a quantificarne l’impatto sulle perdite, una percentuale che sale al 69% in Italia. In tale quadro, si rende necessario per le aziende l’adozione di un approccio ancor più proattivo alla prevenzione delle frodi, attraverso l’utilizzo di soluzioni avanzate basate sull’Ai al fine di valutare con maggiore precisione i rischi di frode, migliorare l’accuratezza del rilevamento e ridurre i costi.

Cresce la richiesta di collaborazione

La crescente complessità delle minacce di frode rende ancora più cruciale la collaborazione con partner esterni e l’implementazione di tecnologie avanzate. Quasi quattro responsabili decisionali su cinque lo riconoscono, con il 78% che concorda sul fatto che la collaborazione con partner esterni sia fondamentale per una prevenzione efficace delle frodi (il 73% in Italia). Inoltre, il 63% delle aziende globali concorda sul fatto che la condivisione di dati e informazioni sulle frodi, all’interno di un consorzio di organizzazioni, sia un modo efficace per identificare le tendenze emergenti, con il 64% che ha registrato un ritorno positivo sugli investimenti (Roi) dalla propria partecipazione. Ciò sottolinea l’importanza di superare le sfide legate alla condivisione dei dati, per migliorare gli sforzi di rilevamento e prevenzione delle frodi. Si tratta di una posizione condivisa anche dalle imprese italiane, con il 64% che ritiene efficace il ruolo dei consorzi e il 60% che ne ha tratto un ritorno positivo sugli investimenti. Tuttavia, la mancanza di standard condivisi sulla governance e sicurezza dei dati all’interno dei consorzi (58%) e i requisiti posti dalle normative nazionali (58%) sembrano porre un freno per sbloccare il pieno potenziale di queste reti.

Per il 61% delle imprese italiane, è essenziale che i consorzi migliorino la propria abilità di condividere dati in maniera sicura e efficiente, anche tra settori industriali diversi.

Il machine learning spina dorsale della prevenzione delle frodi

Date le crescenti minacce di frode e il ruolo critico del machine learning nella fase di prevenzione, l’introduzione di modelli basati su Ml è stata riconosciuta come una priorità assoluta dai responsabili aziendali intervistati. Oltre la metà delle aziende, infatti, ammette di avere difficoltà nell’implementazione di strumenti di Ml a causa di dati di addestramento insufficienti (53% nel mondo, 55% in Italia) e mancanza di dati di qualità (54% nel mondo, 55% in Italia). In aggiunta, sviluppare modelli Ml efficaci all’interno di ciascuna organizzazione richiede molte più risorse rispetto all’utilizzo di modelli pre-addestrati e verificati. «In Italia, l’impatto delle frodi sui settori finanziario e delle telecomunicazioni è particolarmente evidente, con il 58% delle aziende locali intervistate che hanno subito perdite dovute alle frodi negli ultimi 12 mesi e il 71% che ha sottolineato una generale crescita dei tentativi di frode – ha commentato Armando Capone, Ceo Experian Italia – in Experian, siamo impegnati nello sviluppo e nel perfezionamento di strumenti basati sul machine learning, essenziali per identificare e mitigare le attività fraudolente».

Shail Deep di Experian Emea & Apac, ha dichiarato: «guardando al futuro, l’integrazione della prevenzione delle frodi basata su Ml diventerà imprescindibile per contrastare le sofisticate minacce di frode di oggi. Secondo la nostra ricerca il 73% degli esperti ritiene che il panorama delle frodi sia stato radicalmente modificato dall’intelligenza artificiale generativa. Di conseguenza, oltre il 50% ha registrato un aumento delle perdite derivanti da attacchi fraudolenti nell’ultimo anno, cosa che rende l’adozione di nuove soluzioni flessibili per la prevenzione delle frodi assolutamente necessaria, oltre che urgente».