Come ridurre le perdite da frodi creditizie? Intelligenza artificiale, alternative data e servizi integrati

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1 Come ridurre le perdite da frodi creditizie? Intelligenza artificiale, alternative data e servizi integrati Prof. Vittorio Carlei Ph.D. Economics Dipartmento Metodi Quantitativi e Teoria Economica Università Gabriele d Annunzio Direzione Ricerca 2C Roma, 10/05/2011

2 Sommario La R&S di 2C nell ambito dell intelligenza artificiale Le perdite da frodi creditizie in Italia Frodi creditizie, controlli antifrode e costi del controllo Come ridurre le perdite da frodi creditizie? Intelligenza artificiale Alternative data e servizi integrati I risparmi di costo ottenuti nella fraud prevention & detection I risparmi da frode su prestito finalizzato in Italia Conclusioni 2

3 La R&S di 2C nell ambito dell intelligenza artificiale 2C nasce come spin-off del SEMEION, centro di ricerche tra i più autorevoli nell ambito dell artificial intelligence a livello internazionale 2C, fondata nel 2006 da Vittorio Carlei, offre ricerca di base e applicata e progettazione/realizzazione delle soluzioni individuate in via avanzata e in vari settori (e.g., modelli quantitativi brevettati frutto delle più recenti ricerche e teorie matematiche per il risk management e la business innovation) Ad oggi, le principali aree di R&S di 2C sono: ECONOMICS & SOCIAL (job optimization, knowledge economy, planning & environment, industrial clusters) FINANCE (time series analysis, portfolio optimization, risk modelling) RISK MANAGEMENT (credit scoring, operational risk management, fraud detection and prevention, process optimization) 3

4 Le perdite da frodi creditizie in Italia Nel primo semestre 2010 in Italia le perdite riconducibili ad alcune tipologie di frodi creditizie sono state pari a 69,019,390. In particolare, 59,108,049 da frodi nel prestito finalizzato, 4,237,002 da frodi su mutui immobiliari, 3,814,525 da frodi su acquisti con carta rateale, 1,503,744 da frodi su prestiti personali (nostra elaborazione su dati CRIF) Nel triennio il totale delle frodi finanziarie in Italia ha mostrato un incremento considerevole, con tassi di variazione annuale nell ordine del 29% (2008 su 2007) e del 22% (2009 su 2008) (nostra elaborazione su dati CRIF) 4

5 Frodi creditizie, controlli antifrode e costi del controllo SE C RISCHIO < C MANU, NON È CONVENIENTE CONTROLLARE MANIPOLAZIONE DATI CONTROLLI UMANI QUALIFICATI ED ESPERTI TOOLS DI FRAUD MANAGEMENT E ANALISI DOCUMENTALE RIDUCONO C MANU EFFETTI COLLATERALI POSITIVI TECNICHE NON LINEARI E ROTTURA DEGLI SCHEMI TRADIZIONALI C MANU ~ 15 A PRATICA X N RICHIESTE DI CREDITO REGOLE STATICHE vs PROFESSIONALITÀ FRAUD ANALYSTS COSTO CRESCENTE AL CRESCERE DELLA PROFESSIONALITÀ RIDUZIONE DEL RISCHIO FRODI RIDUZIONE DEL RISCHIO OPERATIVO RIDUZIONE DEL RISCHIO CREDITO 5

6 Come ridurre le perdite da frodi creditizie? AUTOMATIZZARE I CONTROLLI PER RIDURRE I COSTI DI ANALISI SERVIZI INTEGRATI TRASFORMARE I DATI CARTACEI IN DATI ELETTRONICI SERVIZIO INTEGRATO ANTIFRODE RACCOGLIERE QUANTI PIÙ DATI POSSIBILE (DI NATURA SIA ELETTRONICA CHE CARTACEA). ANCHE SE CONTROLLARE DATI SU CARTACEO È ATTIVITÀ DISPENDIOSA DATI ALTERNATIVI ARTIFICIAL INTELLIGENCE REGOLE IN TEMPO REALE E UP-TO-DATE EFFICACI per l INTERCETTAZIONE DELLE FRODI 6

7 BEE Sourcing e l organizzazione operativa Tipologia Siti Sondrio Milano Uffici Direzione Siti produttivi Sito Archivio Siti di R&D Ufficio di direzione Polo Operativo Centro di Archiviazione Fisica Centro R & D Roma Milano Pomezia (RM) Milano Sondrio Genova Spoleto Pontinia (LT) Casamassima (BA) Genova Spoleto Roma Pomezia Pontinia (LT) Casamassima (BA) Struttura operativa mq di uffici operativi mq di magazzini e di caveau sicuri per l archiviazione calda dei titoli mq di archivi documentali (420 km lineari) Oltre 300 postazioni operatore 7

8 ARCHIVIA è la piattaforma ARCHIVIA a è presidio la piattaforma dell intero a presidio processo dell intero di gestione documentale processo di gestione documentale Front end PRESENTAZIONE INPPUT DATI E IMMAGINI STORICIZZAZIONE DATI E Fax-server FTP File trasnfer Storage dati Accesso da postazione in modalità ASP Scansione industriale documenti Import massivo dati ( bulkload ) Upload da altri canali FILE SYSTEM www Back end DB INTERFACCIA WEB Archivia Application Server ARCHIVIA ICR/OCR ARCHIVIA ENGINE IMAGO* STORAGE UNIT Archivia è un sistema di gestione documentale (Document Management System), proprietario B.E.E. Team a supporto di tutto il processo di gestione dei documenti all interno di un organizzazione È una piattaforma Web Oriented (fruibile in ASP o In-House) caratterizzata da un architettura configurata su 3 livelli: Front End, completamente integrabile con moduli verticali specifici in funzione delle esigenze operative e di look & feel ed utilizzato per l accesso e la lavorazione dei documenti (sia lato cliente che da parte degli operatori BEE Sourcing) e la visualizzazione della reportistica di servizio Back End, costituito sia dai software di riconoscimento documentale che dall engine sviluppato da B.E.E. SOURCING per la gestione dei documenti e delle relative informazioni elementari (data creazione, versioning, inserimento in Storage System, data di modifica, proprietario, etc..) Storage dati, interfaccia verso le strutture dati e per la gestione dei repository documentali * Software di riconoscimento avanzato proprietario di B.E.E. Sourcing 8

9 Neural Scoring e KITE : Reti Neurali e Grafi di Relazioni Le Artificial Neural Networks (ANN) sono potenti STRUMENTI COMPUTAZIONALI (LINEARI E NON) utili per descrivere fenomeni di cui non sono chiare le leggi fisiche (o le variabili che li caratterizzano) Le ANN non seguono regole a priori, ma PRODUCONO REGOLE IN MODO DINAMICO a partire dall osservazione dei dati Processando i dati IN MANIERA ITERATIVA, le ANN incrementano l efficacia e l efficienza delle regole e delle relazioni apprese Le ANN hanno un APPROCCIO NON PARAMETRICO e ogni set di dati crea il suo modello analitico in MODO BOTTOM-UP 9

10 Alternative data e servizi integrati Processi Documentali Tecnologie OCR e ICR per l indicizzazione dei documenti e il recupero dei metadati Estrazione massiva dei dati dalle polizze e dai documenti per l aggiornamento continuo della Knowledge Base Processi documentali per l estrazione massiva dei dati delle operazioni cliente attivate Alimentazione della Knowledge Base Knowledge Base Team di specialisti in fraud analysis Attenta gestione di dati e metadati al fine di garantire il massimo livello di riservatezza Storicizzazione e aggiornamento continuo dei dati in base alle nuove operazioni attivate e all esperienza maturata sui nuovi casi di frode registrati Revisione e aggiornamento delle best practice Applicazione delle best practice Motori Fraud Prevention Motori complessi per il calcolo previsionale e la rilevazione preventiva dei comportamenti fraudolenti Algoritmi adattivi basati su reti neurali che apprendono in base alle nuove frodi rilevate e supportano la revisione dei meccanismi di controllo Rilevazione degli eventi di frauding e aggiornamento della Knowledge Base Registrazione dei nuovi casi di frode rilevati dai sistemi 10

11 I risparmi di costo ottenuti nella fraud prevention & detection RISCHIO OPERATIVO Minori costi minori tempi di lavorazione RISCHIO CREDITO Minimizzazione del costo del rischio massimizzazione dell accettazione Ottimizzazione degli accantonamenti 2,60% 800 FTE dedicati 100 Lavorazioni Manuali (100 pezzi in ingresso) DEFAUL RATE (7+ su # erogati) 8 RO Check Doc. 0,37% ,8 Produttività TEMPI in giorni (ave TTY consumer finance) % REJECT RATE (su # in ingresso) 20% 47,1 3,4 2,27 15,7 0, Risultati ottenuti - Riferimento: Segmento - Famiglie e Privati, Prodotto - Personal Finance, Canale - Banca 11

12 I risparmi di costo ottenuti nella fraud prevention & detection RISCHIO FRODI Riduzione delle perdite riduzione del rischio reputazionale - ottimizzazione del clima aziendale BANCA - Tentativi di frode in ingresso 3,4% 0,5% BANCA Frodi subite 2,7% 1,3% 0,3% I tentativi di frode hanno un trend opposto rispetto al mercato di riferimento 0,1% La principale ragione è l effetto passaparola del mercato che indirizza i tentativi fraudolenti verso player meno strutturati NON BANCA - Tentativi di frode in ingresso 12,34% 12,62% 10,29% 2,12% NON BANCA Frodi subite 1,14% 0,5% Risultati ottenuti - Riferimento: Segmento - Famiglie e Privati, Prodotto - Personal Finance, Canale - Banca 12

13 Conclusioni Le innovazioni di processo riducono i costi di fraud prevention & detection e, quindi, permettono di ridurre le perdite da frodi creditizie Data la natura adattiva delle tecniche di artificial intelligence adottate è altresì importante aumentarne la diffusione intrasettore e in ambiti diversi, con applicazioni a 360 e su quanti più dati possibile, anche informazioni provenienti da fonti documentali e altro (e.g., VSA) È fondamentale continuare ad arricchire la knowledge base, investendo nella R&S per essere al passo con schemi e comportamenti fraudolenti sempre più evoluti. Ad oggi il team di 2C ha prodotto - circa 200 pubblicazioni scientifiche a rilevanza internazionale - 18 monografie - 31 rapporti di ricerca - 14 brevetti internazionali 13

14 Come ridurre le perdite da frodi creditizie? Intelligenza artificiale, alternative data e servizi integrati Vittorio Carlei, Ph.D. Roma, 10/05/2011

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