L'intelligenza artificiale sta trasformando il panorama delle frodi finanziarie in Italia e nel mondo, portando le truffe a un livello di sofisticazione mai visto prima. Secondo i dati più recenti della Federal Trade Commission americana, nel 2024 le perdite economiche dovute a frodi hanno raggiunto la cifra record di 12,5 miliardi di dollari, con un incremento del 25% rispetto all'anno precedente. Un fenomeno che non risparmia l'Italia, dove le tecniche fraudolente si evolvono rapidamente grazie alle nuove tecnologie digitali e all'accessibilità degli strumenti basati su AI, disponibili ormai a costi minimi anche per i cybercriminali.
La nuova frontiera delle truffe tecnologiche
I deepfake audio e video rappresentano oggi una delle minacce più insidiose. Criminali informatici utilizzano l'intelligenza artificiale per clonare le voci di familiari, simulando situazioni d'emergenza e richiedendo trasferimenti di denaro immediati. Un fenomeno particolarmente pericoloso per gli anziani, categoria già vulnerabile alle truffe telefoniche tradizionali. Parallelamente, l'AI viene impiegata per creare documenti falsi estremamente realistici, dalle patenti di guida alle buste paga, fino ai documenti d'identità.
"Le frodi stanno diventando sempre più sofisticate con l'avvento dell'intelligenza artificiale generativa", afferma Mike de Vere, CEO di Zest AI, società specializzata nell'applicazione dell'intelligenza artificiale per migliorare i processi decisionali nel settore finanziario. "Per appena 20 euro, oggi i criminali possono accedere a strumenti che permettono di creare documenti falsi perfettamente credibili".
I piccoli istituti nel mirino dei truffatori
Contrariamente all'opinione diffusa, non sono solo le grandi banche a essere prese di mira dai truffatori. I piccoli istituti di credito e le casse rurali risultano particolarmente vulnerabili a causa delle loro limitate risorse tecnologiche. "Un criminale informatico avrà probabilmente meno successo contro il team IT di Unicredit rispetto a quando prende di mira una piccola banca di credito cooperativo che esternalizza i propri servizi informatici", spiega de Vere.
Secondo i dati raccolti, 8 istituti finanziari su 10, inclusi quelli di dimensioni più contenute, hanno riportato perdite superiori a 500.000 dollari nell'ultimo anno a causa di attività fraudolente. Un dato allarmante che dovrebbe far riflettere sul livello di protezione necessario anche per le realtà creditizie minori.
I falsi miti della prevenzione antifrode
Il settore finanziario si trova spesso a combattere le frodi basandosi su presupposti errati. Uno dei più pericolosi è credere che il monitoraggio delle singole transazioni sia sufficiente. Questo approccio limitato non riesce a identificare schemi comportamentali più ampi che solo l'AI può rilevare. De Vere racconta un caso emblematico: un truffatore aveva aperto carte di credito presso diverse cooperative di credito, effettuando piccoli acquisti mensili di circa 100 dollari e pagando regolarmente. Questo comportamento, non sospetto se considerato isolatamente, faceva parte di una strategia più ampia che ha portato il criminale a ottenere prestiti personali, massimizzare l'utilizzo delle carte e poi sparire con il denaro.
Un altro mito da sfatare riguarda la necessità di creare attrito nell'esperienza utente per garantire la sicurezza. Molti istituti finanziari impongono numerosi passaggi di verifica, come domande di sicurezza e controlli multipli, convinti che questo approccio binario (frode/non frode) sia l'unico efficace. In realtà, sistemi basati su intelligenza artificiale possono analizzare il contesto in modo più sofisticato, riducendo i falsi positivi e migliorando l'esperienza cliente.
L'importanza dell'analisi probabilistica
Le soluzioni antifrode più efficaci non si limitano a fornire risposte binarie, ma offrono punteggi di probabilità che permettono alle organizzazioni di calibrare la risposta in base al livello di rischio. Questi sistemi avanzati, addestrati su trilioni di dati, superano di gran lunga le capacità di analisi umana, identificando pattern di frode invisibili all'occhio umano.
Le revisioni manuali, spesso considerate lo standard di riferimento nella lotta alle frodi, sono limitate dall'esperienza del revisore all'interno dell'istituzione. "Un modello AI può elaborare una quantità di dati enormemente superiore per identificare schemi fraudolenti. È una capacità che va ben oltre le possibilità umane", sottolinea de Vere.
Verso un approccio collaborativo
La lotta alle frodi richiede un cambio di paradigma: dalla competizione alla collaborazione. Zest AI ha creato un consorzio per condividere esperienze di frode, permettendo ai modelli di intelligenza artificiale di imparare dagli attacchi subiti da un'istituzione per proteggere le altre all'interno dello stesso ecosistema.
Secondo le proiezioni, le perdite dovute a frodi raggiungeranno i 40 miliardi di dollari entro il 2027. Un dato che sottolinea l'urgenza di adottare soluzioni preventive avanzate e coordinate tra i vari attori del sistema finanziario. Particolarmente preoccupante è il fatto che i consumatori perdono più denaro attraverso trasferimenti bancari o criptovalute rispetto a tutti gli altri metodi di pagamento combinati.
Nel contesto italiano, dove il tessuto bancario è caratterizzato da numerosi istituti di piccole e medie dimensioni, l'adozione di tecnologie AI per la prevenzione delle frodi rappresenta non solo un'opportunità di innovazione, ma una necessità strategica per proteggere clienti e patrimonio dagli attacchi sempre più sofisticati della criminalità informatica.
