Da AI e machine learning assist anti-frode alle telco - CorCom

L'EVENTO

Da AI e machine learning assist anti-frode alle telco

Sistemi di rilevamento e predizione basati sulle tecnologie 4.0 sono in grado di rispondere efficacemente agli abusi. Un focus ai Comarch Digital Innovation Days, nella giornata del 27 novembre

23 Nov 2020

F. Me.

Intelligenza artificiale e machine learning sono straordinari strumenti per ottimizzare i costi e aprire nuovi modelli di business nel settore Telco.

Nella terza giornata dei Comarch Digital Innovation Days, in streaming dal 25 al 27 novembre, si accedono i riflettori sull’uso.

Dell’Intelligenza Artificiale nelle piattaforme IoT Analytics, evidenziando come il monitoraggio e l’analisi combinata in tempo reale di dati come il tracking degli spostamenti, la qualità del servizio e i dati di fatturazione permettano una migliore gestione del business.

Le telecomunicazioni offrono prodotti e servizi sviluppati anche dai loro partner per i quali è necessaria adeguata protezione. Può sembrare una sorpresa mai rischi di frode provengono non solo dai clienti ma anche dagli “affiliati”. Proprio la complessità dei collegamenti tra telecom, partner e clienti rende più difficile per i sistemi antifrode tradizionali reagire rapidamente alle criticità. Emerge dunque la necessità di mettere in campo una strategia antifrode integrata e olistica, soprattutto quando i Csp offrono servizi di pagamento bancario o mobile.

“Un sistema integrato di gestione delle frodi che ha accesso a tutti i dati di sistema è necessario fin dalla progettazione – spiega Massimo Luciani, Telco Sales Director di Comarch – E deve essere in grado di comprendere perfettamente le informazioni e lavorarci efficacemente. Questo per evitare ritardi e garantire una reazione agli abusi in tempo reale. Nella gestione delle frodi il tempo è davvero denaro, perché più velocemente reagiamo, minore è il danno potenziale”.

In questo senso una soluzione efficace per il rilevamento delle frodi è l’utilizzo di sistemi basati su intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) che funzionano grazie a classificatori di apprendimento automatico, come le reti neurali profonde (Dnn) e i cosiddetti “alberi decisionali” – in inglese decision tree.

“I classificatori di machine learning – puntualizza Luciani – sono in grado di tenere conto di relazioni complesse e dei cambiamenti nel comportamento dei truffatori. Con l’utilizzo del machine learning non è necessaria la creazione manuale di regole complesse perché sono gli stessi classificatori ad apprendere sulla base di esempi noti”.

Tuttavia, se funzionano per le frodi già note, i classificatori da soli non sono la soluzione migliore per rilevarne di nuovi tipi. Per essere in grado di rispondere efficacemente e velocemente alle nuove minacce è necessario allargare il sistema di gestione delle frodi alla “predizione” delle anomalie.  Ed è qui che le tecniche avanzate di AI ​​/ ML vengono in soccorso, rilevando attività e modelli fraudolenti in modo rapido e autonomo.

“Si tratta – spiega Luciani – di una capacità sempre più importante in ottica 5G, che richiede servizi in real time e necessita di strumenti di diagnosi sempre più veloci, garantendo che livelli di automazione e di predizione possano limitare drasticamente ogni anomalia”. Telco Fraud Management di Comarch, ad esempio, prende di mira comportamenti sospetti e rileva le anomalie per prevenire una serie di tecniche di frode.

“La gestione delle frodi non può più essere considerata un’area separata e isolata dalle operazioni di rete quotidiane – conclude Luciani  – I processi, i Kpi, gli strumenti e la metodologia devono essere parte integrante della strategia. Nel caso degli operatori moderni, nello spirito dell’architettura digitale aperta, le dipendenze e le responsabilità dei team sono sempre più interconnesse. La soluzione del futuro è dunque la gestione delle frodi incorporata che Comarch è in grado di offrire”.

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