Nel panorama finanziario attuale, miliardi di transazioni digitali attraversano ogni giorno reti bancarie e piattaforme FinTech, creando un terreno fertile tanto per i criminali informatici quanto per le nuove tecnologie di difesa. Mentre la trasformazione digitale ha moltiplicato esponenzialmente i volumi di pagamenti elettronici, ha anche fornito agli operatori del settore strumenti sempre più sofisticati per contrastare le frodi. In questo contesto, i modelli di transazione di grandi dimensioni (LTM - Large Transaction Models) rappresentano la nuova frontiera dell'intelligenza artificiale applicata alla sicurezza finanziaria, promettendo di rivoluzionare non solo il contrasto alle frodi, ma l'intero ecosistema dei servizi finanziari.
L'intelligenza artificiale che parla il linguaggio delle transazioni
La vera innovazione degli LTM risiede nel modo in cui analizzano i dati delle transazioni. "Trattiamo le transazioni come frasi, insegnando al modello transformer il linguaggio e la grammatica delle operazioni finanziarie, in modo simile a come i modelli linguistici come GPT-4 vengono addestrati sui testi del web", spiega Wolfgang Berner, co-fondatore e CPO di Hawk. Questo approccio permette ai sistemi di sviluppare una comprensione profonda delle relazioni tra le diverse transazioni, distinguendo quelle legittime da quelle sospette.
A differenza dei tradizionali sistemi di machine learning che si basano su caratteristiche predefinite come numeri BIN, codici postali e metodi di pagamento, gli LTM utilizzano architetture transformer per analizzare miliardi di record storici, individuando modelli complessi e comportamenti anomali in tempo reale. Questa tecnologia posiziona le transazioni in uno spazio vettoriale multidimensionale dove la prossimità tra elementi indica connessioni semantiche significative.
Una tecnologia che impara dall'esperienza
Ciò che rende particolarmente efficaci gli LTM è la loro capacità di affinare continuamente la propria comprensione in base alle nuove tattiche di frode che emergono. Le transazioni finanziarie nascondono dipendenze sequenziali e interazioni complesse tra le loro caratteristiche che sono storicamente sfuggite ai sistemi tradizionali di analisi.
"È diventato più difficile monitorare tutti i vari modi in cui i truffatori attaccano le aziende", ha dichiarato a PYMNTS Eric Frankovic, direttore generale dei pagamenti aziendali di WEX. Michael Shearer, Chief Solutions Officer di Hawk, aggiunge: "Si tratta essenzialmente di un gioco di contrapposizione; i criminali cercano di ottenere denaro, e la comunità imprenditoriale deve limitare questa attività. La differenza oggi è che entrambe le parti sono armate di tecnologie veramente impressionanti".
Oltre la prevenzione delle frodi: il futuro degli LTM nel settore finanziario
Sebbene la lotta contro le frodi rappresenti l'applicazione più immediata, gli LTM stanno già ridisegnando operazioni più ampie all'interno di banche e istituzioni finanziarie. Il loro potenziale va ben oltre la semplice sicurezza transazionale, estendendosi all'automazione dei processi di compliance, alla valutazione del rischio e persino al miglioramento dell'esperienza cliente.
Una delle sfide storiche nella rilevazione delle frodi è sempre stata il bilanciamento tra vigilanza e convenienza per il cliente. Gli LTM possono aiutare a distinguere sottili differenze comportamentali tra transazioni legittime e fraudolente, riducendo in modo significativo i falsi positivi e migliorando l'esperienza degli utenti. Nel contesto aziendale, gli audit di sicurezza informatica B2B supportati da queste tecnologie non rappresentano solo un adempimento normativo, ma diventano strumenti essenziali per salvaguardare la stabilità a lungo termine, la resilienza e la fiducia dell'impresa.
In prospettiva, questi modelli potrebbero assumere ruoli cruciali nel credit scoring, nell'automazione del servizio clienti e nel processo decisionale strategico, portando l'intero settore finanziario verso un nuovo paradigma operativo basato su dati e intelligenza artificiale generativa. La capacità degli LTM di elaborare enormi quantità di dati transazionali e di estrarne pattern significativi rappresenta un cambio di paradigma che potrebbe finalmente dare un vantaggio decisivo nella continua corsa agli armamenti contro le frodi finanziarie.
