Come il machine learning e l'intelligenza artificiale vengono utilizzati nel settore bancario e finanziario

Sicurezza informatica e rilevamento delle frodi

Nel corso della giornata, le persone effettuano milioni di transazioni, tra cui il pagamento di bollette, il deposito di denaro, il prelievo di fondi, l'incasso di assegni, ecc. Le banche devono aumentare costantemente i loro sforzi di cybersecurity per proteggere queste operazioni e contrastare le azioni fraudolente in tempo reale, prima che il reato venga commesso. Le banche utilizzano l'intelligenza artificiale per migliorare i pagamenti digitali, rilevare le vulnerabilità del software, identificare i comportamenti sospetti dei clienti e mitigare i rischi di truffa. Grazie all'intelligenza artificiale, l'AI aiuta a rilevare e prevenire azioni illegali come il phishing via e-mail, le frodi su carte di credito/mobili, i furti di identità e le false richieste di risarcimento assicurativo. 

Ad esempio, la danese Danske Bank ha aggiornato il suo obsoleto software di rilevamento delle frodi con moderni algoritmi di intelligenza artificiale. Grazie alla capacità di ML di confrontare le transazioni precedenti (informazioni personali, dati, indirizzo IP, posizione, ecc.) e di identificare i casi sospetti, il rilevamento delle frodi è aumentato di 50% e i falsi positivi sono stati ridotti di 60%. Poiché il settore bancario è un bersaglio molto ambito da tutti gli hacker, l'adozione di ML e AI a tutto campo può aiutare le organizzazioni finanziarie a rispondere alle minacce digitali e a combattere i cyberattacchi prima che colpiscano i sistemi interni, i dipendenti o i clienti.