Nuovo Approccio per il Rilevamento Frodi tramite LLM e Reinforcement Learning
La crescente sofisticazione delle frodi online, che spaziano dal furto d’identità al riciclaggio di denaro, rappresenta una sfida costante per le piattaforme di e-commerce e i fornitori di servizi di pagamento. Nonostante le potenzialità teoriche dei Large Language Models (LLMs), la loro applicazione pratica nel rilevamento delle frodi in contesti finanziari reali è ancora limitata. Questo studio si propone di colmare questa lacuna, proponendo un approccio innovativo basato sull’apprendimento per rinforzo (RL) per addestrare modelli linguistici leggeri specificamente per il rilevamento delle frodi, utilizzando solo dati grezzi delle transazioni.
Utilizzando l’algoritmo Group Sequence Policy Optimization (GSPO) e un sistema di ricompensa basato su regole, i modelli linguistici sono stati ottimizzati su un dataset di transazioni reali fornito da un’azienda cinese di servizi di pagamento globale. L’obiettivo è incentivare i modelli ad esplorare segnali di fiducia e rischio nascosti nei dati testuali delle transazioni, tra cui informazioni sui clienti, dettagli di spedizione, descrizioni dei prodotti e cronologia degli ordini. I risultati sperimentali mostrano miglioramenti significativi nel punteggio F1 sui dati di test, dimostrando l’efficacia dell’approccio. L’apprendimento per rinforzo, grazie al suo meccanismo di esplorazione, permette ai modelli di scoprire nuovi indicatori di frode, superando i limiti delle tecniche tradizionali basate su feature ingegnerizzate.
Questo approccio rappresenta un importante passo avanti nell’utilizzo degli LLM nel rilevamento delle frodi, offrendo una soluzione più interpretabile e adattabile alle complesse dinamiche del panorama delle frodi online.
Paper: ArXiv.org