Frodi da identità sintetica: come l’IA sta cambiando la difesa nei pagamenti digitali
Nel mondo dei pagamenti digitali, dove tecnologia e regolamentazione corrono a ritmi vertiginosi, la frode da identità sintetica (SIF) sta emergendo come una delle minacce più gravi e difficili da contrastare. Secondo la “US Payments Transformation Survey” di Kyndryl, quasi 4 professionisti su 10 nel settore finanziario vedono nei crimini finanziari un ostacolo centrale alla modernizzazione. E la SIF, che consiste nella creazione di identità fittizie mischiando dati veri e falsi, potrebbe generare perdite per oltre 23 miliardi di dollari l’anno entro il 2030.
Una minaccia sofisticata che sfugge ai controlli tradizionali
La frode da identità sintetica si infiltra dove i sistemi legacy non reggono più: combina numeri reali di previdenza sociale a informazioni inventate, creando utenti apparentemente legittimi ma potenzialmente devastanti. Il problema? I sistemi antifrode tradizionali spesso non sono nemmeno in grado di riconoscerla. Per questo, serve un cambio di passo tecnologico e culturale.
Le cinque strategie chiave per proteggersi
Per contrastare la frode da identità sintetica, Kyndryl suggerisce cinque azioni fondamentali. Anzitutto, valutare l’esposizione analizzando perdite sospette e comportamenti anomali consente di definire contromisure mirate. Segue l’adeguamento alle normative, indispensabile per rafforzare la sicurezza e garantire la conformità legale. La crittografia e la tokenizzazione dei dati sensibili permettono poi di proteggerli senza comprometterne l’uso operativo. È cruciale anche adottare tecnologie avanzate, come intelligenza artificiale e machine learning (auto-encoder, gradient boosting, SVM, GenAI e federated learning), capaci di rilevare frodi complesse. Infine, serve un team di risposta rapido e trasversale, in grado di agire tempestivamente e integrare competenze tecniche e decisionali.
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