Nel panorama dei pagamenti digitali, la velocità è ormai un requisito imprescindibile. I consumatori e le aziende si aspettano transazioni in tempo reale, ogni giorno, a qualsiasi ora. Tuttavia, questa crescente domanda di rapidità pone nuove sfide, in particolare sul fronte della sicurezza. Se un tempo i sistemi antifrode avevano a disposizione ore o minuti per individuare attività sospette, oggi il tempo è ridotto a pochi secondi.
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Il nuovo scenario dei pagamenti istantanei
Questa urgenza è stata accentuata dall’entrata in vigore del Regolamento (UE) 886/2024 sui bonifici istantanei, che obbliga le banche europee a garantire pagamenti 24/7. La normativa, che entrerà in piena attuazione entro ottobre 2025, impone agli istituti finanziari di offrire bonifici istantanei oltre a quelli ordinari. Pur promuovendo l’efficienza del sistema finanziario, il regolamento spinge anche a una riflessione più profonda sulla sicurezza, come evidenziato dai dati della Banca d’Italia: nel primo semestre del 2024, il tasso di frode sui bonifici istantanei era notevolmente superiore a quello dei bonifici ordinari, pari a 0,017% contro 0,001%.
Fraud detection: dall’approccio reattivo al predittivo
Per affrontare la crescente minaccia delle frodi nei pagamenti istantanei, non è più sufficiente reagire agli allarmi: è necessario anticiparli. Roberto Marzocca, head of cybersecurity di Kirey, indica cinque azioni fondamentali per evolvere la fraud detection verso un approccio predittivo.
1. Aggiornare policy e modelli antifrode
Le regole tradizionali per i pagamenti ordinari non sono più adatte per i bonifici istantanei. Per adeguarsi alla normativa europea, le banche devono aggiornare le proprie policy interne, implementare soglie dinamiche di rischio e integrare strumenti come il “Verification of Payee”, che permette di verificare l’identità del beneficiario. Solo così è possibile garantire sicurezza senza compromettere la velocità delle transazioni.
2. L’importanza dell’intelligenza artificiale e del machine learning
L’intelligenza artificiale è il cuore della fraud detection predittiva. Il machine learning, sia supervisionato che non supervisionato, consente ai sistemi di apprendere dai dati storici e di identificare schemi e anomalie. Nel caso del machine learning supervisionato, i modelli vengono addestrati su transazioni già etichettate come legittime o fraudolente. Nel caso non supervisionato, gli algoritmi individuano autonomamente anomalie senza indicazioni esterne.
Questa combinazione di regole predefinite e apprendimento automatico permette ai sistemi di monitorare le transazioni in tempo reale, migliorando continuamente le performance e riducendo i falsi positivi. Inoltre, l’AI può estendersi alla prevenzione delle truffe, analizzando il comportamento dell’utente e identificando segnali di inganno come il phishing e il social engineering.
3. Rivedere architetture tecnologiche e processi interni
Per sfruttare al massimo l’AI nella fraud detection, le banche devono ripensare le loro architetture e i processi interni. Automatizzare i flussi decisionali e integrare i sistemi di identity verification è essenziale per garantire una risposta tempestiva e sicura alle transazioni istantanee. Le soluzioni antifrode devono essere ben integrate con le infrastrutture tecnologiche esistenti, rendendo così il sistema più efficiente e reattivo.
4. Formare il personale e diffondere una cultura antifrode
Non basta solo la tecnologia per prevenire le frodi. È fondamentale che anche il personale aziendale sia formato e consapevole. Molti attacchi informatici non derivano da vulnerabilità tecniche, ma da errori umani: clic su link malevoli, errori nella verifica dell’identità o sottovalutazione di segnali di rischio. Investire nella formazione di tutto il personale, non solo dei team di sicurezza, è quindi cruciale.
Simulazioni di frodi reali, programmi di cyber hygiene e behavioral training sono solo alcune delle azioni che le aziende devono intraprendere per mantenere un ambiente sicuro e preparato a rispondere tempestivamente a qualsiasi minaccia.
5. Collaborare con partner esperti e reti di threat intelligence
Nel contesto globale e automatizzato delle frodi, le aziende non possono affrontare la sfida da sole. È fondamentale collaborare con partner specializzati in fraud management, come FS-ISAC o CERT-Finance, e integrarsi in reti di condivisione delle informazioni per ricevere alert in tempo reale su nuove minacce.
Le fonti di threat intelligence esterne possono contribuire a identificare i pattern emergenti, consentendo alle aziende di agire prima che le frodi si concretizzino.
Il futuro dei sistemi antifrode nei pagamenti istantanei
Marzocca sottolinea che la prevenzione delle frodi nei pagamenti istantanei non può più essere solo reattiva, ma deve adottare una logica predittiva. L’analisi dei dati storici e comportamentali è essenziale per identificare segnali di rischio prima che si verifichino azioni fraudolente. L’obiettivo è intervenire tempestivamente e bloccare le transazioni sospette prima che vengano completate.
In un mondo sempre più digitalizzato, dove le minacce evolvono velocemente, le soluzioni di fraud detection devono essere aggiornate costantemente. L’AI deve essere riaddestrata regolarmente per mantenere la sua efficacia, garantendo così una protezione proattiva contro le frodi nei pagamenti istantanei.
Conclusioni
I pagamenti istantanei sono ormai una realtà consolidata, ma la sfida della sicurezza è destinata a crescere. Per affrontare le nuove minacce, l’approccio predittivo nella fraud detection, supportato dall’intelligenza artificiale e dal machine learning, è la chiave per bilanciare sicurezza e velocità. Adottare soluzioni avanzate e collaborare con partner esperti diventa fondamentale per garantire che il progresso tecnologico non vada a scapito della protezione dei consumatori e delle aziende.
