Software open-source per il rilevamento delle frodi finanziarie: ridurre le spese generali mantenendo la qualità

Il motore basato su regole opera sulla base di una serie di criteri o regole predefinite stabilite analizzando gli schemi e le tattiche comuni utilizzate nelle attività fraudolente. Esamina metodicamente le transazioni e le attività, alla ricerca di tutti i casi che si allineano con l'insieme di regole stabilite. Quando identifica una transazione che corrisponde a questi criteri, il sistema la segnala per un ulteriore controllo o la blocca automaticamente. Questo approccio di rilevamento delle frodi può essere implementato rapidamente, poiché si basa su regole predefinite anziché richiedere dati di addestramento estesi, il che si applica in modo particolare ai motori di ML. Gli algoritmi basati su regole sono particolarmente efficaci per le aziende FinTech con modelli di transazione ben definiti e coerenti e una chiara comprensione dei tipi di frode a cui sono più suscettibili.

I motori di apprendimento automatico sfruttano algoritmi sofisticati che imparano ed evolvono dai dati, identificando potenziali frodi in modo adattivo e dinamico. A differenza dei sistemi statici basati su regole, i motori di ML eccellono per la loro capacità di scoprire e adattarsi a nuovi e sofisticati modelli di frode, analizzando continuamente le transazioni in tempo reale. Questo processo di apprendimento costante consente di rilevare le frodi che si discostano dagli schemi noti e garantisce che il sistema rimanga efficace nel lungo periodo. Tuttavia, il successo dei motori di ML dipende dall'accesso ad ampie serie di dati, poiché l'ampiezza e la profondità dei dati influenzano direttamente l'accuratezza e l'affidabilità dei modelli. Questo approccio è particolarmente indicato per le aziende FinTech con un volume elevato e diversificato di transazioni, dove gli schemi convenzionali basati su regole potrebbero non cogliere frodi sofisticate.