Gruppo bancario europeo · Financial Services
Antifrode in tempo reale sui pagamenti istantanei
Un motore decisionale che valuta ogni transazione in meno di 200 millisecondi e spiega ogni blocco al team compliance.
-41%
Falsi positivi
+27%
Frodi intercettate
130 ms
Latenza mediana
Settore
Financial Services
Durata
8 mesi
Team
9 persone: data science, data engineering, MLOps, business analysis
Tecnologie e metodo
- Kafka
- Flink
- Feature store
- XGBoost
- Isolation Forest
- SHAP
- Kubernetes
I risultati
- Falsi positivi ridotti del 41% a parità di soglia di rischio
- Frodi intercettate in aumento del 27% nel primo anno
- Latenza mediana di 130 ms per decisione, p99 sotto i 200 ms
- Ogni blocco documentato con le evidenze richieste dalla funzione di controllo
Il contesto
Il gruppo serve 11 milioni di clienti retail in quattro paesi e processa oltre 40 milioni di pagamenti al mese. L'adozione dello schema SEPA Instant ha portato il tempo utile per una decisione da ore a frazioni di secondo, azzerando la possibilità di una revisione manuale prima dell'accredito.
La sfida
Le regole statiche ereditate dal sistema precedente producevano un tasso di falsi positivi del 6,8%: ogni blocco errato generava una chiamata al servizio clienti e un cliente insoddisfatto. Allo stesso tempo, le frodi con tecnica di social engineering crescevano del 30% anno su anno e non erano intercettabili da una logica a soglie.
L'approccio
Abbiamo lavorato con le funzioni antifrode, rischio e IT in un unico team congiunto, seguendo un percorso in quattro fasi che ha portato il modello dallo studio di fattibilità alla produzione controllata in otto mesi.
Le fasi
- 01
Diagnosi e baseline
Analisi di 18 mesi di storico transazionale, quantificazione della perdita attesa e definizione con il business della soglia di falsi positivi accettabile.
- 02
Feature store in streaming
Costruzione di 240 feature comportamentali calcolate in finestre mobili, disponibili con la stessa definizione in addestramento e in inferenza.
- 03
Ensemble e spiegabilità
Modello supervisionato per gli schemi noti, rilevazione di anomalie per quelli emergenti, livello di spiegazione che allega a ogni decisione le evidenze usate.
- 04
Shadow mode e rilascio
Otto settimane in parallelo alle regole esistenti, confronto settimanale con gli analisti, passaggio progressivo per fasce di importo.
“Per la prima volta possiamo spiegare a un cliente, e a un ispettore, perché una transazione è stata bloccata.”
Head of Financial Crime, gruppo bancario europeo
