Intelligenza artificiale e machine learning sono straordinari strumenti per ottimizzare i costi e aprire nuovi modelli di business nel settore Telco.
Nella terza giornata dei Comarch Digital Innovation Days, in streaming dal 25 al 27 novembre, si accedono i riflettori sull’uso.
Dell’Intelligenza Artificiale nelle piattaforme IoT Analytics, evidenziando come il monitoraggio e l’analisi combinata in tempo reale di dati come il tracking degli spostamenti, la qualità del servizio e i dati di fatturazione permettano una migliore gestione del business.
Le telecomunicazioni offrono prodotti e servizi sviluppati anche dai loro partner per i quali è necessaria adeguata protezione. Può sembrare una sorpresa mai rischi di frode provengono non solo dai clienti ma anche dagli “affiliati”. Proprio la complessità dei collegamenti tra telecom, partner e clienti rende più difficile per i sistemi antifrode tradizionali reagire rapidamente alle criticità. Emerge dunque la necessità di mettere in campo una strategia antifrode integrata e olistica, soprattutto quando i Csp offrono servizi di pagamento bancario o mobile.
“Un sistema integrato di gestione delle frodi che ha accesso a tutti i dati di sistema è necessario fin dalla progettazione – spiega Massimo Luciani, Telco Sales Director di Comarch – E deve essere in grado di comprendere perfettamente le informazioni e lavorarci efficacemente. Questo per evitare ritardi e garantire una reazione agli abusi in tempo reale. Nella gestione delle frodi il tempo è davvero denaro, perché più velocemente reagiamo, minore è il danno potenziale”.
In questo senso una soluzione efficace per il rilevamento delle frodi è l’utilizzo di sistemi basati su intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) che funzionano grazie a classificatori di apprendimento automatico, come le reti neurali profonde (Dnn) e i cosiddetti “alberi decisionali” – in inglese decision tree.
“I classificatori di machine learning – puntualizza Luciani – sono in grado di tenere conto di relazioni complesse e dei cambiamenti nel comportamento dei truffatori. Con l’utilizzo del machine learning non è necessaria la creazione manuale di regole complesse perché sono gli stessi classificatori ad apprendere sulla base di esempi noti”.
Tuttavia, se funzionano per le frodi già note, i classificatori da soli non sono la soluzione migliore per rilevarne di nuovi tipi. Per essere in grado di rispondere efficacemente e velocemente alle nuove minacce è necessario allargare il sistema di gestione delle frodi alla “predizione” delle anomalie. Ed è qui che le tecniche avanzate di AI / ML vengono in soccorso, rilevando attività e modelli fraudolenti in modo rapido e autonomo.
“Si tratta – spiega Luciani – di una capacità sempre più importante in ottica 5G, che richiede servizi in real time e necessita di strumenti di diagnosi sempre più veloci, garantendo che livelli di automazione e di predizione possano limitare drasticamente ogni anomalia”. Telco Fraud Management di Comarch, ad esempio, prende di mira comportamenti sospetti e rileva le anomalie per prevenire una serie di tecniche di frode.
“La gestione delle frodi non può più essere considerata un’area separata e isolata dalle operazioni di rete quotidiane – conclude Luciani – I processi, i Kpi, gli strumenti e la metodologia devono essere parte integrante della strategia. Nel caso degli operatori moderni, nello spirito dell’architettura digitale aperta, le dipendenze e le responsabilità dei team sono sempre più interconnesse. La soluzione del futuro è dunque la gestione delle frodi incorporata che Comarch è in grado di offrire”.
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