Gestire usi impropri e frodi contrattuali è complesso, ma attraverso tecnologie avanzate per la Fraud Detection è possibile identificare potenziali anomalie in tempo reale grazie a sofisticate analisi e modelli predittivi.
Diversamente da quanto si potrebbe pensare, non sono solo le carte di credito ad essere sottoposte a questa tipologia di rischi e, quindi, a necessitare di un sistema di Fraud Detection. Le frodi possono riguardare anche il comparto assicurativo, il ramo auto, oppure i fornitori macchinari in comodato d’uso o soggetti a soglie di utilizzo (ad esempio con modelli di business pay-per-use).
Come funziona un algoritmo per la Fraud Detection
Gli algoritmi di intelligenza artificiale per la Fraud Detection sono di tue tipi:
- Apprendimento supervisionato, per il rilevamento di anomalie: l’algoritmo impara dallo storico delle frodi per rilevare o classificare le anomalie e prevedere eventi specifici.
- Apprendimento non supervisionato, per la categorizzazione del rischio: impiega dei pattern, ovvero un insieme di condizioni anomale rispetto all’utilizzo tipico da parte di un soggetto, per stabilire una probabilità di rischio basata su una classificazione.
Gli indicatori da utilizzare all’interno dell’algoritmo possono essere innumerevoli e permettono di definire dei set con cui classificare un nuovo evento all’interno di una situazione che può essere a rischio di frode.
I vantaggi dell’utilizzo di Senseioty per la Fraud Detection
I vantaggi offerti dalla nostra piattaforma Senseioty per la Fraud Detection sono legati all’utilizzo degli algoritmi di Machine Learning e Intelligenza Artificiale che:
- Vengono applicati a dati in tempo reale evitando il rischio di omissioni o disagi dovuti alle tempistiche di acquisizione e analisi dei dati;
- Possono essere utilizzati su uno stesso flusso di dati, aumentando l’affidabilità;
- Sono in grado di apprendere costantemente e adattarsi alle esigenze future;
- Riescono a prevedere la possibilità di usi impropri o frodi.
Senseioty fornisce un numero sempre crescente di pre-trained models e servizi software per analizzare i dati raccolti attraverso i Digital Twin. Questi modelli hanno applicazioni immediate nell’individuazione di usi impropri o frodi e permettono di:
- Inviare una segnalazione direttamente al produttore o rivenditore (ad esempio, notifica via e-mail, SMS, whatsapp, telegram);
- Conoscere la posizione di ogni macchinario fornito in comodato d’uso e inviare un alert nel caso in cui venga spostato;
- Tracciare il numero di utilizzi, a volte anche noti come cicli, per verificare che non avvengano frodi.
Attraverso i pre-trained models è possibile definire in autonomia il concetto di normalità di serie temporali “multi-dimensionali”, evidenziare anomalie o predire con diverse profondità temporali (ad esempio, ore, giorni, settimane) il comportamento del Digital Twin in base ai dati storici raccolti.
