BankSealer, il machine learning aiuta gli analisti a scovare le frodi

È molto più di un tool di identificazione delle frodi finanziarie. È un vero e proprio supporto – leggero, personalizzabile e intuitivo – per l’analista specializzato in questo delicatissimo genere di task. BankSealer è imperniato sull’algoritmo di machine learning sviluppato in un progetto di ricerca del Politecnico di Milano a cura di Michele Carminati e aiuta le banche a scovare le operazioni fraudolente con una logica nuova: anziché portare all’attenzione le transazioni sospette in base a parametri predefiniti, come farebbe una qualsiasi black box, BankSealer permette all’operatore di comprendere a fondo quali sono le motivazioni per cui è stata selezionata una classe di transazioni invece di un’altra, con la possibilità di imparare le preferenze dell’utente e incorporarle nei processi di analisi e ricerca. Per il suo approccio innovativo, il progetto, finalista nella categoria “IT Architecture, Security, Governance” ai Digital360 Awards, si è anche aggiudicato il premio speciale per il settore Banche. Qui in basso è possibile vedere la videointervista a Claudio Caletti, founder di Buildo, a cui fa capo BankSealer.

Il sistema di supporto semiautomatizzato alle decisioni per analisi di frodi nell’Online Banking

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