Experian insieme all'Associazione Prestatori Servizi di Pagamento
PRESENTA

Una panoramica dei principali elementi di innovazione nel campo della prevenzione delle frodi creditizie. Il primo ambito di innovazione è quello delle nuove fonti dati. Queste nuove fonti includono gli strumenti per la verifica dell’identità (i quali possono essi stessi fornire nuovi dati per arricchire i modelli), gli strumenti di device intelligence e di verifica delle e-mail oltre agli strumenti più avanzati come quelli di rilevazione biometrica. Rimane poi sempre centrale il tema delle risorse condivise (es. DB condivisi dei casi di frode) sui quali si possono creare dei sistemi automatizzati basati su regole o modelli di Machine Learning. Il secondo ambito su cui ci focalizzeremo, sarà quello delle metodologie per la costruzione di modelli statistici che sfruttino l’ampia gamma di dati disponibili. Si parlerà per esempio di modelli di velocity costruiti con metodi statistici (più avanzati delle regole deterministiche normalmente utilizzate), parleremo di modelli supervisionati e non supervisionati di ML, delle loro differenze e degli approcci ibridi che tendono a valorizzare le caratteristiche di entrambi. Infine parleremo di metodologie particolarmente efficaci in presenza di poche osservazioni utili lo sviluppo di un modello ossia le tecniche basate sui i c.d. “dati sintetici”. Come ultimo aspetto, forniremo dei cenni sui principali sviluppi regolamentari in materia di Intelligenza Artificiale e di come le esigenze di trasparenza per i modelli A.I. richieste dal regolatore, possano essere indirizzate con successo.

Lo stato attuale del sistema pubblico SCIPAFI: il suo utilizzo da parte degli aderenti e il valore aggiunto apportato nella prevenzione delle frodi. Quale sarà l’evoluzione e l’ampliamento del sistema per rispondere alle esigenze del mercato e ai rischi crescenti legati ai comportamenti fraudolenti.

Sono passati due anni da quando la direttiva PSD2 è stata attuata in Italia ed è arrivata appena in tempo, perchè la pandemia ha alterato e complicato gli equilibri finanziari sia di aziende che di famiglie in un modo mai visto prima. L’accelerazione dei processi di digitalizzazione ha introdotto ulteriori complessità nelle metodologie di valutazione dei consumatori, in particolare per le fasce più giovani, il cui comportamento finanziario è mutato radicalmente. L’Open Banking e i dati transazionali di conto e di carta consentono di completare l’analisi di un cliente con dati granulari e reattivi sulla sua situazione finanziaria e su abitudini, preferenze, comportamenti e livelli di spese e di ricavi. Nel webinar vi spiegheremo come sfruttare l’opportunità Open Banking, guadagnando in efficacia informativa ed efficienza decisionale.