Giulio Virnicchi di Experian evidenzia il ruolo importante che giocano analytics e machine learning nella prevenzione dalle frodi nel mercato delle telecomunicazioni.

Prevenzione frodi

Accelerata dai cambiamenti imposti alle nostre vite dalla pandemia, la conversione al digitale dei consumatori e degli acquisti è un trend in continua e rapida evoluzione che pone nuove sfide per il mercato delle telecomunicazioni come la prevenzione dalle frodi.

Non si tratta solo di numeri. Si registra da un lato un ampliamento dei segmenti di popolazione che si affaccia al digitale, includendo oggi anche fasce digitalmente più deboli, i cosiddetti “newbies” o “niubbi”, come gli anziani ed i giovanissimi. Quest’ultimi sono particolarmente esposti al “phishing” ed al “credit muling”, fenomeno in continua crescita che vede i malintenzionati convincere clienti autentici a dare loro i propri dati. Dati che vengono rivenduti in librerie pronte all’uso sul darkweb, fornendo materia prima fresca a frodatori e cybercriminali. Dall’altro un continuo innalzamento delle aspettative dei consumatori, che vogliono processi di acquisto semplici e veloci e che quindi mal tollerano complessità e lungaggini tipiche degli approcci tradizionali alla fraud detection.

Le società di telecomunicazioni si trovano in una situazione di paradosso: devono contrastare efficacemente e agire sulla prevenzione dei tentativi di frodi, anche e soprattutto a protezione dei propri clienti e del proprio brand, senza appesantire i processi digitali di acquisto e verifica, anzi ammoderndoli per essere in linea con le crescenti aspettative settate da player come Amazon, Apple, Netflix, ecc.

Un tema prioritario

Trovare una soluzione è però prioritario: come hanno rivelato i risultati del recente report Experian ‘Priorities, challenges and the role of data and analytics as an accelerator of strategy’.

Secondo il 67% degli intervistati, nel settore delle telecomunicazioni le perdite da frode sono cresciute o rimaste stabili nel corso del 2021, portando il contrasto alle frodi tra le principali tre sfide da affrontare nella realizzazione delle proprie iniziative digitali. Inoltre, il 57% si dichiara insoddisfatto dell’attuale strategia di prevenzione delle frodi in termini di vincoli e friction introdotta nel disegno del customer journey ideale per i propri clienti.

Infine, a complicare questa già difficile ricerca di un win-win tra esperienza cliente e contrasto alle frodi, si inserisce il contesto fortemente competitivo in cui opera il settore, che impone continui obiettivi di contenimento dei costi.

Analytics e machine learning

L’innovazione tecnologia risolve questa complessa equazione: modelli di advanced analytics e machine learning possono combinare in tempo reale segnali provenienti da diverse fonti dati e soluzioni antifrode quali dati biometrici, comportamentali e di navigazione, di accesso, del dispositivo utilizzato, di email reputation, o di riscontro con fonti ufficiali, fornendo una indicazione di sintesi che ottimizza la fraud detection minimizzando nel contempo i falsi positivi e l’impatto sul cliente.

Il 30% dei clienti Experian intervistati conferma come l’abbandono dell’approccio basato su regole e processi statici a favore del machine learning abbia portato benefici immediati sulle perdite: il risultato è un’esperienza di onboarding migliore e che non sacrifica la sicurezza.

Si tratta di risultati che giustificano il focus sull’innovazione, con più della metà delle aziende intervistate che ha aumentato il budget per la prevenzione delle frodi – interventi prioritari la revisione delle strategie e dei modelli, l’introduzione dei segnali digitali e della biometria.

Infine un 30% degli intervistati, in controtendenza, non utilizza e non ha a piano il machine learning come elemento di innovazione nella prevenzione delle frodi.

Ritorno dell’investimento positivo

Un ultimo dato che emerge dalla ricerca è che l’inazione ha un costo: la mancata innovazione dell’esperienza sui canali digitali riduce la competitività e vede un progressivo incremento delle perdite causate dalle frodi.

Aggiornare l’esperienza adottando nuovi dati e tecnologie a supporto dell’antifrode “frictionless” è un investimento che offre tempi di ritorno contenuti ed una immediata efficienza operativa, senza contare il beneficio sui tassi di conversione dei propri canali digitali e sulla brand reputation.

di Giulio Virnicchi, Global Consulting Practice, Experian