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Le frodi finanziarie si bloccano con l'AI

OneSpan punta sul machine learning per identificare le frodi finanziarie più diffuse nel mondo bancario

Aiutare banche e istituti finanziari a bloccare le frodi più diffuse, comprese quelle derivanti dai furti di account, è lo scopo di Risk Analytics, una soluzione in cloud realizzata da OneSpan e già disponibile sul mercato. L'approccio adottato dalla soluzione e basato sulla valutazione del rischio delle singole operazioni.

Ovunque fluiscono denaro e dati, sicuramente si verificherà una frode”, ha sottolineato Scott Clements, CEO di OneSpan. “Dal momento che fermare le frodi è diventato sempre più difficile, a causa della continua evoluzione delle minacce, è fondamentale per le istituzioni finanziarie adottare misure proattive e un approccio alla sicurezza a più livelli per monitorare, rilevare e bloccare le transazioni fraudolente prima che si verifichino, garantendo la migliore esperienza possibile per l’utente”.

Durante una transazione finanziaria, Risk Analytics raccoglie e analizza i dati collegati a vari aspetti della transazione stessa. Ad esempio i dispositivi che la generano, il comportamento degli utenti, i canali digitali usati e le applicazioni aziendali coinvolte. La soluzione quindi registra i dati dell’utente, del dispositivo e della transazione e determina il rischio associato a quest’ultima.

Risk Analytics è così in grado di agire immediatamente per consentire, rivedere o bloccare la transazione, sulla base di flussi di lavoro intelligenti che incorporano policy e regole di sicurezza definite dalla banca. Secondo OneSpan, il machine learning permette di rilevare le frodi in tempo reale, valutare correttamente i livelli di rischio e agire immediatamente quando viene rilevata una frode.

L'utilizzo dell’apprendimento automatico consente poi al risk scoring di snellire i processi, secondo la software house. Questo a sua volta riduce i costi operativi legati alla revisione manuale delle transazioni e, in definitiva, migliora l'esperienza dell'utente riducendo la possibilità di spiacevoli falsi positivi.


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Redazione SecurityOpenLab - 12/02/2019

Tag: banking frodi finanziarie machine learning



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