IA per il rilevamento delle frodi
Migliora la precisione del rilevamento delle frodi per una migliore gestione del rischio e una maggiore fidelizzazione dei clienti.
Carichi di lavoro
Scienza dei dati
Settori
Servizi finanziari
Obiettivo aziendale
Mitigazione del rischio
Prodotti
NVIDIA AI Enterprise
NVIDIA RAPIDS
NVIDIA Morpheus
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Panoramica
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Implementazione tecnica
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Domande frequenti
Il rilevamento più rapido delle frodi riduce il livello di rischio
Gli istituti finanziari devono essere in grado di rilevare e prevenire attività fraudolente sofisticate, come il furto di identità, l'acquisizione di account e il riciclaggio di denaro. Tali attività illecite possono causare perdite finanziarie, danni alla reputazione e sanzioni normative.
Le frodi finanziarie vengono perpetrate in un numero crescente di modi, come, ad esempio, la raccolta di dati compromessi dal dark web per il furto di carte di credito, l'uso dell'IA generativa per il phishing di informazioni personali e il riciclaggio di denaro tra criptovalute, wallet digitali e moneta fiat.
L'identificazione dei modelli di frodi finanziarie su vasta scala rappresenta una sfida, vista la vastità dei dati relativi alle transazioni che devono essere analizzati rapidamente. Inoltre, i dati etichettati per le effettive istanze di frode, un elemento essenziale per l'addestramento dei modelli, sono ancora piuttosto scarsi.
Nel rilevamento delle frodi, gli istituti bancari e le aziende di servizi di pagamento devono affrontare molte sfide, tra cui la maggiore lentezza dei flussi di processo, la riduzione dei falsi positivi, l'integrazione e la qualità dei dati e le soglie di bassa latenza nei processi decisionali in tempo reale.
Collegamenti rapidi
Prevenzione delle frodi basata sull'IA
Le applicazioni basate sull'IA che si avvalgono di tecniche di deep learning come le reti neurali a grafo (GNN) possono ridurre i falsi positivi nel rilevamento delle frodi per le transazioni, migliorare l'accuratezza della verifica delle identità per i requisiti know-your-customer (KYC) e rendere più efficaci le iniziative antiriciclaggio (AML), migliorando quindi sia l'esperienza cliente, sia la salute finanziaria delle aziende.
“I nostri algoritmi anti-frode monitorano in tempo reale ogni transazione di American Express in tutto il mondo per oltre 1,2 trilioni di dollari spesi ogni anno e prendono decisioni sulle frodi in pochi millisecondi. Avere il supporto dei nostri membri e commercianti è la nostra priorità, quindi mantenere bassi i nostri tassi di frode è la chiave per raggiungere tale obiettivo. Soprattutto in questo ambito, i clienti hanno bisogno di noi ora più che mai, quindi li stiamo supportando con la migliore protezione e assistenza della categoria”.
VP di Machine Learning e Data Science presso
American Express
Combattere le frodi con la piattaforma IA di NVIDIA
Gli istituti finanziari possono sviluppare le proprie funzionalità IA sulla piattaforma NVIDIA AI, supportando l'intera pipeline di rilevamento delle frodi e di verifica delle identità, dalla preparazione dei dati all'addestramento dei modelli fino alla distribuzione (inferenza), utilizzando strumenti come NVIDIA RAPIDS™ Accelerator per Apache Spark, NVIDIA RAPIDS e NVIDIA Triton™ Inference Server su NVIDIA AI Enterprise.
NVIDIA RAPIDS per il computing accelerato
Con la crescente richiesta di dati e l'espansione di taglia, complessità e diversità dei modelli IA, la potenza di elaborazione a basso consumo energetico sta diventando sempre più importante per le operazioni nei servizi finanziari. Le pipeline tradizionali della scienza dei dati tradizionale non dispongono dell'accelerazione necessaria per gestire i volumi di dati coinvolti nel rilevamento delle frodi, con conseguenti tempi di elaborazione più lenti, nonché limitazioni nell'analisi dei dati in tempo reale e nel rilevamento delle frodi.
Per gestire in modo efficiente set di dati su vasta scala e fornire prestazioni in tempo reale per l'IA in produzione, gli istituti finanziari devono passare dall'infrastruttura legacy al computing accelerato. NVIDIA RAPIDS™ Accelerator per Apache Spark, una libreria CUDA-X™, fornita come parte di NVIDIA AI Enterprise, utilizza le GPU NVIDIA per accelerare l'elaborazione dei dati fino a 5 volte e ridurre i costi fino a 4 volte. NVIDIA RAPIDS supporta l'addestramento di modelli con algoritmi ad albero come XGBoost e può essere facilmente integrata con framework come PyTorch/TensorFlow per supportare algoritmi di deep learning come GNNs e Transformers.
NVIDIA Triton Inference Server
NVIDIA Triton™ Inference Server fornisce una piattaforma potente e scalabile per la distribuzione e la fornitura di modelli basati sull'IA, consentendo l'analisi in tempo reale e il rilevamento delle attività fraudolente. Triton è un software di inferenza open-source che fa parte di NVIDIA AI Enterprise utilizzato per distribuire modelli IA addestrati da qualsiasi framework su qualsiasi infrastruttura basata su GPU, dal cloud all'edge.
NVIDIA® TensorRT™ è un kit di sviluppo software (SDK) che ottimizza i modelli di deep learning addestrati per l'inferenza ad alte prestazioni, consentendo ai sistemi di rilevamento delle frodi di elaborare i dati in modo efficiente e di prendere decisioni più rapide senza interrompere il flusso delle transazioni, riducendo il rischio di perdite finanziarie.
Usare l'IA per il rilevamento delle frodi
Gli istituti finanziari che desiderano creare flussi di lavoro di rilevamento delle frodi possono utilizzare NVIDIA AI Enterprise, la piattaforma software end-to-end nativa cloud che accelera le pipeline di scienza dei dati e semplifica lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni IA a livello di produzione. Ecco i quattro passaggi previsti:
Preparazione dei dati: prevede la raccolta dei dati pertinenti come i registri delle transazioni, i profili cliente e i record storici delle frodi. Inoltre, pulisce e pre-elabora i dati, gestisce i valori mancanti e gli outlier ed esegue la progettazione delle funzionalità.
Addestramento dei modelli: seleziona algoritmi di machine learning appropriati come XGBoost, le foreste casuali o le reti neurali. Addestra i modelli utilizzando i dati pre-elaborati, suddividendoli in set di addestramento e convalida. Valuta le prestazioni del modello utilizzando metriche come l'accuratezza, la precisione, il richiamo e il punteggio F1.
Distribuzione dei modelli: consente di distribuire i modelli addestrati utilizzando NVIDIA Triton Inference Server o NVIDIA Morpheus SDK per l'inferenza in tempo reale. Integra i modelli nel sistema bancario o di pagamento, garantendo scalabilità e affidabilità. Implementa tecniche di post-elaborazione per prendere le decisioni finali sul blocco o sull'autorizzazione delle transazioni.
Monitoraggio e miglioramento: monitora continuamente le prestazioni dei modelli distribuiti, rilevando le modifiche dei modelli di frode o la deriva dei modelli. Raccoglie feedback sulle previsioni e sui risultati dei modelli per migliorare l'accuratezza e adattare le tecniche di frode in continua evoluzione. Aggiorna e riaddestra periodicamente i modelli per mantenerne l'efficacia e rimanere un passo avanti rispetto ai frodi.
Le aziende che gestiscono le proprie attività affidandosi all'IA fanno affidamento sulla sicurezza, sul supporto e sulla stabilità forniti da NVIDIA AI Enterprise per garantire transizioni senza intoppi, dal progetto pilota alla produzione.
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Flusso di lavoro end-to-end per il rilevamento delle frodi
NVIDIA offre un flusso di lavoro IA per il rilevamento delle frodi, dalla creazione alla distribuzione dei modelli. Il flusso di lavoro utilizza algoritmi XGBoost potenziati da GNN dalla suite NVIDIA RAPIDS di librerie IA per aumentare l'accuratezza e ridurre i falsi positivi, il tutto disponibile come parte di NVIDIA AI Enterprise.
Gli istituti bancari e le aziende di servizi di pagamento possono personalizzare la configurazione dei GNN e adeguare i processi di creazione dei modelli in base alle loro esigenze specifiche, assicurandosi che il sistema rimanga ottimizzato nel tempo.
La migrazione dal machine learning al deep learning per il rilevamento delle frodi può avere un impatto aziendale significativo. I modelli di deep learning offrono una maggiore precisione nel rilevare le attività fraudolente, consentendone l'identificazione in tempo reale e riducendone i falsi positivi. Questi modelli sono altamente scalabili e possono gestire grandi volumi di dati sulle transazioni in modo efficiente.
Le tecniche di deep learning sono in grado di catturare schemi di frode complessi che coinvolgono più transazioni nel tempo. Automatizzando e semplificando il processo di rilevamento delle frodi, le aziende possono ottenere risparmi sui costi e una maggiore efficienza a livello operativo. Sebbene la migrazione possa richiedere ulteriori risorse di calcolo, i vantaggi della migliorata precisione e del rilevamento in tempo reale la rendono un investimento prezioso per le aziende.
American Express ha distribuito modelli di deep learning ottimizzati con NVIDIA TensorRT e in esecuzione su NVIDIA Triton™ Inference Server per rilevare le frodi. Gli algoritmi anti-frode monitorano ogni transazione in tutto il mondo in tempo reale e generano decisioni sulle frodi in pochi millisecondi, con un conseguente miglioramento dell'accuratezza del rilevamento delle frodi del 6%.
I modelli di IA, scienza dei dati e machine learning possono essere utilizzati per rilevare le anomalie nei comportamenti dei clienti, nei pattern degli account e nei comportamenti che potrebbero corrispondere a caratteristiche fraudolente. Le aziende possono utilizzare le tecnologie IA per migliorare le funzionalità di rilevamento delle frodi.
Adozione di tecnologie di verifica delle identità: le applicazioni basate sull'IA che usano tecniche di deep learning e di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) possono migliorare i processi di verifica delle identità, portando a una migliore conformità normativa e a costi ridotti.
Utilizzo dei modelli ad albero per il rilevamento delle frodi: i modelli ad albero come XGBoost, LightGBM e Random Forest possono essere distribuiti utilizzando il backend Forest Inference Library (FIL) su NVIDIA Triton Inference Server. Questi modelli possono offrire funzionalità di rilevamento delle frodi a bassa latenza e throughput elevato.
Consapevolezza sulle tecniche di rilevamento delle frodi: tenere il passo con i progressi delle tecnologie e delle metodologie di rilevamento delle frodi è fondamentale. Anche la partecipazione a conferenze di settore, webinar e sessioni di formazione può essere un elemento chiave per rimanere al passo con le ultime tendenze e best practice per la prevenzione delle frodi.
Collaborazione con i partner del settore: è importante collaborare con fornitori di software indipendenti (ISV), integratori di servizi globali (GSI) e partner per la fornitura di servizi (SDP) per condividere insight e best practice nel campo della prevenzione delle frodi. I partner dell'ecosistema possono aiutare le aziende a integrare soluzioni tecnologiche efficaci per la prevenzione delle frodi.
L'IA per il rilevamento delle frodi è altamente scalabile e può essere implementata in modo efficace dalle aziende di tutte le dimensioni. Grazie alla capacità di gestire grandi volumi di dati e di elaborarli in tempo reale, i modelli IA possono tenere il passo con la crescenti richieste degli istituti finanziari.
L'infrastruttura cloud fornisce risorse flessibili per la distribuzione e la gestione dei modelli di rilevamento delle frodi, consentendo la scalabilità in base alle esigenze.
L'automazione e l'efficienza consentono alle aziende di scalare le operazioni di rilevamento delle frodi senza aumentare significativamente la forza lavoro necessaria. I modelli IA possono essere continuamente addestrati e adattati all'evoluzione dei pattern di frode garantendo scalabilità e reattività alle mutevoli tendenze delle frodi.
L'integrazione con i sistemi esistenti consente una scalabilità semplice e senza interruzioni significative. Nel complesso, l'IA per il rilevamento delle frodi offre soluzioni scalabili in grado di soddisfare le crescenti esigenze delle aziende, mitigando efficacemente i rischi.
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Gli istituti finanziari possono ridurre i falsi positivi nel rilevamento delle frodi nelle transazioni, migliorare la verifica delle identità per i requisiti KYC e rendere più efficace l'AML, migliorando sia l'esperienza cliente che la salute finanziaria delle aziende con la piattaforma IA di NVIDIA.