Fraud Detection: come rilevare e prevenire le frodi bancarie
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Introduzione
La Fraud Detection comprende tecnologie e processi utilizzati per individuare transazioni, comportamenti o attività potenzialmente fraudolente.
Nel settore bancario il controllo deve avvenire sempre più spesso in tempo reale e su più canali: carte, bonifici, home banking, app, email e altri touchpoint digitali.
Le frodi nei pagamenti restano complessivamente contenute rispetto al volume delle transazioni, ma continuano a evolvere. Secondo il rapporto congiunto EBA-BCE sulle frodi nei pagamenti, nel 2024 il valore delle frodi nello Spazio Economico Europeo ha raggiunto 4,2 miliardi di euro, rispetto ai 3,5 miliardi del 2023.
Per le banche diventa quindi fondamentale affiancare ai sistemi di sicurezza tradizionali strumenti capaci di analizzare grandi quantità di dati e identificare rapidamente eventuali anomalie.
Cos'è la Fraud Detection
La Fraud Detection è il processo utilizzato per identificare attività che presentano caratteristiche compatibili con una possibile frode.
Nel settore bancario può riguardare, per esempio:
- transazioni con carte;
- bonifici;
- accessi all’home banking;
- utilizzo di dispositivi insoliti;
- variazioni improvvise nel comportamento del cliente;
- richieste sospette;
- furto di credenziali;
- tentativi di impersonificazione.
Il sistema analizza uno o più segnali e assegna un livello di rischio all’operazione.
L’obiettivo non è stabilire automaticamente che una transazione sia fraudolenta, ma individuare rapidamente le attività che richiedono un controllo, riducendo al tempo stesso il numero di falsi positivi.
Come funziona la Fraud Detection
Un sistema di Fraud Detection può analizzare in tempo reale diverse caratteristiche di una transazione.
Tra queste:
importo;
orario;
posizione geografica;
dispositivo utilizzato;
frequenza delle operazioni;
beneficiario;
canale utilizzato;
storico del cliente.
Un pagamento effettuato da un dispositivo mai utilizzato prima, verso un nuovo beneficiario e per un importo molto superiore alle normali abitudini del cliente può, per esempio, generare un alert.
La singola caratteristica non determina necessariamente una frode. È la combinazione dei diversi segnali a consentire una valutazione più accurata.
Quando il livello di rischio supera determinate soglie, il sistema può richiedere ulteriori verifiche, notificare l’operatore o attivare specifici controlli.
Fraud Detection e Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale permette di affiancare ai controlli basati su regole modelli capaci di individuare pattern e anomalie all’interno di grandi quantità di dati.
Gli algoritmi di machine learning possono analizzare lo storico delle transazioni e riconoscere comportamenti che si discostano dalla normalità.
L’AI può supportare attività come:
- anomaly detection;
- analisi comportamentale;
- classificazione del rischio;
- identificazione di pattern ricorrenti;
- prioritizzazione degli alert;
- analisi di documenti e comunicazioni;
- individuazione di tentativi di impersonificazione.
Il rapporto sul rischio pubblicato dall’European Banking Authority nel 2025 evidenzia però una doppia dinamica: l’AI può rafforzare i sistemi di prevenzione, ma viene utilizzata anche dai criminali per creare documenti falsi, deepfake, impersonificazioni e schemi fraudolenti più sofisticati.
La capacità dei sistemi antifrode deve quindi evolvere insieme alle tecniche utilizzate dagli attaccanti.
Le frodi nei pagamenti: cosa dicono i dati
In Italia il fenomeno rimane contenuto rispetto all’enorme numero di transazioni effettuate.
Nel secondo semestre 2025, secondo Banca d’Italia, il tasso complessivo di frode è stato pari allo 0,003% in valore: circa 3 euro fraudolenti ogni 100.000 euro transati.
Il livello di rischio varia però in modo significativo tra gli strumenti di pagamento.
Le carte generano un numero elevato di operazioni fraudolente anche per effetto della loro diffusione, mentre per i bonifici l’incidenza delle frodi è più bassa ma l’importo medio delle perdite può essere maggiore.
Un aspetto sempre più rilevante è inoltre rappresentato dalle frodi basate sulla manipolazione del cliente.
Il rapporto EBA-BCE evidenzia infatti che la Strong Customer Authentication continua a essere efficace contro molte tipologie tradizionali di frode, soprattutto nei pagamenti con carta, ma i criminali stanno spostando l’attenzione verso tecniche di social engineering che inducono direttamente il cliente ad autorizzare l’operazione.
Strong Customer Authentication e Social Engineering
L’autenticazione forte ha aumentato il livello di sicurezza dei pagamenti digitali.
Secondo EBA e BCE, le transazioni effettuate con Strong Customer Authentication risultano generalmente meno esposte alle frodi rispetto a quelle prive di questo tipo di verifica, soprattutto nel caso delle carte.
La tecnologia, però, non può impedire ogni tipo di frode.
In un attacco di social engineering il criminale può presentarsi come operatore della banca, tecnico o soggetto affidabile e convincere il cliente a:
- comunicare credenziali;
- condividere codici;
- installare software;
- modificare il beneficiario;
- autorizzare direttamente un pagamento.
In questi casi la transazione può risultare formalmente autenticata dal cliente.
La Fraud Detection deve quindi analizzare non soltanto l’identità di chi effettua l’operazione, ma anche il comportamento e il contesto della transazione.
Fraud Detection real time e multicanale
La velocità è uno degli elementi centrali nella prevenzione delle frodi.
Un sistema capace di individuare un’anomalia soltanto diverse ore dopo la transazione può risultare poco efficace.
Per questo i sistemi moderni devono poter analizzare gli eventi in tempo reale o quasi real time e mettere in relazione informazioni provenienti da canali differenti.
Un cliente può, per esempio:
- effettuare un accesso da un nuovo dispositivo;
- cambiare alcuni dati del profilo;
- aggiungere un nuovo beneficiario;
- disporre immediatamente un bonifico elevato.
Analizzate separatamente, le singole azioni potrebbero non apparire necessariamente fraudolente.
Considerate insieme, possono invece costruire un pattern che richiede attenzione.
L’approccio multicanale permette quindi di ottenere una visione più completa del comportamento dell’utente.
Ridurre i dalsi positivi
Uno dei problemi principali dei sistemi antifrode è il falso positivo: un’operazione legittima viene classificata come sospetta.
Bloccare troppe transazioni corrette può generare:
- aumento delle attività manuali;
- maggiore workload per gli operatori;
- rallentamento dei pagamenti;
- frustrazione del cliente;
- peggioramento della Customer Experience.
Un sistema efficace deve quindi trovare un equilibrio tra capacità di individuare frodi e capacità di riconoscere le operazioni legittime.
Machine learning, analisi comportamentale e utilizzo dello storico possono contribuire a rendere la valutazione più precisa rispetto all’applicazione di sole regole statiche.
Il ruolo dell'operatore
Anche nella Fraud Detection l’automazione non elimina il ruolo delle persone.
Il sistema può analizzare milioni di eventi, assegnare score e generare alert, ma alcune situazioni richiedono una valutazione più approfondita.
Un approccio human-in-the-loop permette di combinare la velocità dell’automazione con le competenze degli specialisti antifrode.
La tecnologia può:
- analizzare le transazioni;
- individuare anomalie;
- assegnare priorità;
- raccogliere le informazioni rilevanti.
L’operatore può concentrarsi sui casi ad alto rischio, verificare il contesto e decidere quali azioni intraprendere.
L'approccio di Datlas alla Fraud Detection
Datlas applica Intelligenza Artificiale, analisi dei dati e automazione ai processi del settore Banking.
Un sistema di Fraud Detection può integrare informazioni provenienti da canali differenti, individuare comportamenti anomali e supportare gli operatori nella gestione degli alert.
L’obiettivo è rendere il processo più rapido e scalabile, mantenendo il controllo umano nei casi in cui è necessaria una valutazione.
Datlas supporta gli operatori del settore Banking nell’automazione e nell’analisi dei processi attraverso tecnologie di Intelligenza Artificiale e competenze operative.
AI e automazione possono così supportare un modello di prevenzione che non si limita a reagire alla frode già avvenuta, ma cerca di riconoscere tempestivamente i segnali di rischio.
FAQ: Domande Frequenti
Cos’è la Fraud Detection?
È l’insieme di tecnologie e processi utilizzati per individuare transazioni o comportamenti potenzialmente fraudolenti attraverso regole, analisi dei dati e modelli di Intelligenza Artificiale.
Come viene utilizzata l’AI nella Fraud Detection?
L’AI può analizzare grandi quantità di transazioni, individuare anomalie, confrontare il comportamento attuale con quello storico e assegnare un livello di rischio alle operazioni.
Che cos’è un falso positivo?
È un’operazione legittima identificata erroneamente come sospetta. Ridurre i falsi positivi è importante per contenere le attività manuali e migliorare la Customer Experience.