Immagina di cercare di acquistare un nuovo cellulare, un biglietto internazionale o un regalo speciale — e che la tua transazione venga segnalata come sospetta e bloccata da un sistema di prevenzione delle frodi, senza alcuna spiegazione plausibile. Questo è il lato negativo degli acquisti online. Sebbene questi sistemi siano stati progettati per proteggere contro le frodi e garantire un'esperienza di acquisto soddisfacente, possono anche causare frustrazione e danni.
Con l'aumento esponenziale della raccolta e condivisione dei dati, la rapida digitalizzazione dei sistemi e le tattiche di frode sempre più sofisticate, il mercato ha rafforzato le sue difese. Ma questo movimento ha creato un paradosso: cercare di proteggere troppo sta diventando costoso — non solo in termini di entrate, ma anche di reputazione. È quello che chiamiamo falsi positivi, quando una transazione legittima viene erroneamente identificata come fraudolenta.
Il costo nascosto dell'eccesso di sicurezza
I truffatori moderni operano come aziende: sono veloci, organizzati e alimentati da grandi volumi di dati. Tecniche come il "phishing come servizio" simulano identità a partire da informazioni trapelate ed esplorano vulnerabilità comportamentali nei sistemi. Non seguono più schemi evidenti, rendendo i modelli tradizionali obsoleti e costringendo le aziende a cercare livelli di sicurezza più robusti.
Mentre i truffatori innovano, molti servizi finanziari e aziende di vendita al dettaglio dipendono ancora da regole fisse per reagire. È un modello rigido e inefficace — l'esperienza di acquisto è compromessa, i tassi di conversione crollano e la fedeltà del cliente si perde.
E l'impatto va oltre: il 32% dei consumatori che subiscono un falso positivo abbandona il negoziante per sempre. Una sola falla nel sistema antifrode può significare la perdita definitiva di entrate e di reputazione. Secondo Javelin Strategy & Research, questi errori già costano ai rivenditori degli Stati Uniti 118 miliardi di dollari all'anno — 13 volte di più delle perdite reali dovute alle frodi. Il conto non torna.
L'importanza dell'intelligenza in tempo reale e dell'analisi comportamentale
Per gestire questo scenario, la nuova era della prevenzione richiede intelligenza, e non rigidità eccessiva. Ciò significa utilizzare una combinazione di intelligenza artificiale (IA), dati in tempo reale e analisi comportamentale per prendere decisioni precise senza compromettere l'esperienza dell'utente.
Con algoritmi che apprendono continuamente, è possibile comprendere schemi individuali: posizione, orario, dispositivo, storico degli acquisti e metodo di pagamento. Il comportamento parla più forte di qualsiasi regola preprogrammata.
Non si tratta solo di dire "sì" o "no", ma di interpretare il contesto. Lo stesso cliente può acquistare qualcosa a San Paolo al mattino e a Rio de Janeiro la sera. Può cambiare cellulare, cambiare browser o aggiornare il sistema operativo del dispositivo. Il sistema antifrode deve capire questo — e non bloccare la transazione.
Applicando tecniche di machine learning, le aziende riescono a creare modelli che apprendono dai dati storici e riducono i falsi positivi nel tempo. L'obiettivo è capire cosa è normale per ogni utente e identificare deviazioni — senza affidarsi solo a regole predefinite. Uno studio del MIT con dati di una banca europea ha mostrato che questa strategia ha ridotto i falsi positivi del 54%, generando un risparmio equivalente a 220.000 dollari.
Il futuro dell'autenticazione invisibile
La combinazione di IA e profili utente per offrire raccomandazioni più precise — unita all'uso dei dati per bilanciare sicurezza e conversione — apre le porte a nuove tecnologie. Una di queste è l'identificatore vettoriale: una soluzione in grado di rilevare frodi anche quando il tentativo proviene da dispositivi con cookie puliti o in modalità anonima. Anche utenti legittimi possono comportarsi in questo modo.
E quando tanto truffatori quanto buoni utenti si nascondono dietro la stessa maschera, come distinguerli? Combinando dati vettoriali con l'"impronta digitale" del dispositivo, il sistema riesce a comprendere il comportamento tipico di quell'utente e a rilevare meglio le anomalie. Questo aumenta considerevolmente la precisione, evitando blocchi inutili senza compromettere la sicurezza.
In questo modello, piccole variazioni vengono gestite con intelligenza contestuale — utilizzata per rilevare anomalie basate sul modello previsto dall'utente. Cambiamenti sottili (come un aggiornamento software) non attivano avvisi, ma modifiche significative (come cambio di sistema operativo o variazione di geolocalizzazione) possono essere segnalate se sono fuori dal comportamento abituale. Questa è la nuova frontiera della sicurezza: agire dietro le quinte, senza attrito. Il miglior sistema antifrode è quello che il cliente nemmeno nota.
Sicurezza che stimola le vendite, e non il contrario
Le aziende tendono a credere che sia meglio rifiutare alcune transazioni legittime, anche se ciò riduce leggermente i tassi di conversione, piuttosto che subire le conseguenze di una frode. Ma non devono adottare questa postura se hanno gli strumenti giusti.
Per questo motivo, adottare una soluzione di prevenzione delle frodi che bilanci sicurezza e convenienza è una reale esigenza di mercato. Sicurezza ed esperienza dell'utente non devono essere forze opposte — devono andare di pari passo. Per questo, il segreto sta nella precisione, non nella rigidità.
L'era dei falsi positivi richiede alle aziende di investire in tecnologie intelligenti, come l'IA, l'analisi comportamentale e strumenti avanzati di rilevamento delle frodi. Queste innovazioni riducono le perdite senza sacrificare le vendite legittime — e, cosa più importante, senza allontanare i clienti.
Sicurezza ed esperienza del cliente non sono opposti — quando fatte bene, vanno di pari passo. Offrire protezione è obbligatorio. Ma farlo senza compromettere l'esperienza è ciò che davvero fa la differenza nel mercato sempre più competitivo di oggi.
Di Thiago Bertacchini, Responsabile delle Vendite di Nethon
