La prevenzione delle frodi nella finanza digitale ha a lungo operato su un presupposto errato: che la cautela equivalga alla sicurezza. Ma quando controlli di rischio eccessivamente aggressivi generano ogni anno centinaia di miliardi di dollari in falsi rifiuti e allontanano definitivamente la maggior parte dei primi acquirenti, il costo di quella cautela diventa impossibile da ignorare.

Pascal Podvin, cofondatore di nSure.ai, ha trascorso anni a lavorare all'incrocio tra rischio dei pagamenti e intelligenza comportamentale, e sostiene che il settore ha sempre misurato il successo con le metriche sbagliate. nSure.ai è una piattaforma di protezione dalle frodi in tempo reale costruita specificamente per ambienti digital asset e fintech ad alto rischio, che sostituisce il filtraggio statico basato su regole con un'AI adattiva in grado di valutare l'intento comportamentale al momento della transazione. Opera in una categoria in crescita di fornitori di garanzie chargeback e sistemi di punteggio antifrode in concorrenza con i player legacy nei pagamenti, ma la sua tesi è rivolta in particolare ai settori digital asset, gaming e rimessi, che i motori convenzionali tendono a bloccare in modo eccessivo.

In questa intervista, Podvin sostiene che i motori antifrode legacy non sono una copertura di rischio, ma un passivo commerciale a tutti gli effetti: distruggono il valore del ciclo di vita del cliente, comprimono la conversione e gonfiano i costi di acquisizione mentre le dashboard di compliance mostrano numeri puliti. Dai conti congelati su bonifici ACH a sei cifre all'economia di un singolo primo acquirente erroneamente rifiutato, spiega perché il vero rischio nella finanza digitale non è la tolleranza alle frodi, ma l'attrito.

La tensione è strutturale. Gli exchange di criptovalute e le piattaforme fintech operano sotto obblighi di antiriciclaggio e know-your-customer — negli Stati Uniti, il quadro del Bank Secrecy Act amministrato da FinCEN — che le spingono verso pratiche di onboarding e gestione dei fondi conservatrici. L'attrito descritto da Podvin è spesso il sottoprodotto di una progettazione orientata alla compliance, non solo di sciatteria. La sua tesi è che gli strumenti usati per soddisfare tali obblighi sono stati costruiti per un'era dei pagamenti precedente ai mercati digital asset in tempo reale.

Quando un exchange di criptovalute, un provider di rimessi o una piattaforma Web3 impone una sospensione di sette giorni su un bonifico bancario o obbliga un primo acquirente a ripetuti cicli di verifica, il management crede di essere prudente. In realtà, argomenta Podvin, sta being imprudente.

La gestione del rischio non è un documento di politica di alto livello: si riduce a ogni singola transazione. Proteggere una singola transazione con carta di credito da 100 dollari o un deposito ACH da 50.000 dollari congelando i conti o ritardando il settlement non elimina il rischio. Scambia un piccolo rischio transattorio localizzato con una perdita commerciale catastrofica, distruggendo il valore del ciclo di vita di un nuovo acquirente potenzialmente worth 5.000 dollari in cinque anni.

La sfida centrale nella finanza digitale, a suo dire, è riconoscere che i motori antifrode statici e legacy distruggono attivamente molta più crescita del fatturato e valore aziendale a lungo termine rispetto alle frodi che erano stati costruiti per intercettare.

La gestione del rischio è spesso trattata come un requisito di compliance. Perché in realtà si riduce a ogni singola transazione?

Ogni singola transazione comporta un doppio trade-off che impatta l'intero P&L: valore immediato della transazione contro LTV a lungo termine. Quando un exchange o un provider di rimette valuta un pagamento — che si tratti di un acquisto iniziale con carta da 100 dollari o di un bonifico ACH da 50.000 dollari — non sta solo valutando quel singolo importo. Sta decidendo se preservare o distruggere l'intero flusso di ricavi futuri del cliente. Se una regola antifrode statica segnala un acquirente legittimo perché il suo comportamento appare leggermente insolito, la piattaforma potrebbe risparmiare 100 dollari di potenziale exposure ai chargeback oggi, ma getta al vento 5.000 dollari di CLTV nei cinque anni successivi.

Lei sostiene che le piattaforme che cercano di essere "prudenti" sulle singole transazioni sono in realtà "imprudenti". Cosa significa in pratica?

Le piattaforme credono che aggiungere sospensioni plurigiornaliere, attrito step-up o ripetute richieste di documenti sia una mitigazione ragionevole del rischio. In realtà può essere un suicidio commerciale, perché poggia su un enorme punto cieco organizzativo.

Podvin afferma che le osservazioni sul campo di nSure.ai mostrano che l'87% dei primi acquirenti erroneamente rifiutati non torna mai. I dati di mercato recenti confermano il trend: il 71% delle istituzioni finanziarie ammette che i propri controlli antifrode spingono attivamente il churn dei clienti, e i falsi rifiuti bruciano oltre 400 miliardi di dollari di ricavi legittimi all'anno.

I team di rischio guardano dashboard pulite con zero chargeback e festeggiano. Ciò che sfugge loro è la distruzione di ricavi in corso dietro le quinte. Secondo il Risk Solutions True Cost of Fraud Study, il 71% delle istituzioni finanziarie ammette che i propri controlli antifrode stanno spingendo attivamente il churn dei clienti. Le ricerche di Aite-Novarica Group mostrano inoltre che il filtraggio eccessivamente aggressivo genera 443 miliardi di dollari di falsi rifiuti a livello globale ogni anno — prova, a giudizio di Podvin, che i motori antifrode statici distruggono molto più valore aziendale dei criminali che erano destinati a intercettare.

Il risultato, dice, è un dilemma assurdo: le piattaforme accettano un'esposizione alle frodi non mitigata, oppure rischiano di "perdere braccia e gambe" bloccando il checkout e uccidendo la conversione.

Può condividere un esempio concreto di come questo attrito legacy compromette l'esperienza utente sulle grandi piattaforme?

Ogni volta che nSure.ai integra un importante partner, Podvin apre personalmente un conto, deposita capitali sostanziosi e testa il flusso utente reale.

Testando una grande exchange globale, ha aperto un conto e avviato un bonifico ACH a sei cifre di 200.000 dollari. La creazione del conto ha richiesto oltre 24 ore perché il motore KYC ha fallito e ha costretto alla ri-presentazione dei documenti cinque volte distinte, con periodi di attesa obbligatori tra un tentativo e l'altro. Una volta avviato il bonifico, la piattaforma non ha applicato una consueta sospensione sui fondi: ha congelato l'intero conto per nove giorni. Non poteva fare trading, prelevare o persino visualizzare la dashboard, mentre il supporto clienti lo mandava in tondo.

L'exchange credeva di essere prudente contro il rischio di ritorno ACH, racconta Podvin. Ciò che ha fatto in realtà è stato dare a un cliente ad alto patrimonio ogni motivo possibile per abbandonare definitivamente la piattaforma — qualcosa che accade a decine di migliaia di utenti legittimi ogni giorno.

I bonifici ad alto valore come un deposito ACH da 15.000 o 50.000 dollari comportano una latenza di settlement intrinseca. Perché i sistemi di rischio legacy falliscono così severamente su questi flussi?

Le carte di credito hanno limiti bassi, di solito tra 1.500 e 3.000 dollari per acquisti di digital asset o funding di rimessi. Quando investitori seri o utenti ad alta velocità vogliono muovere capitale reale, si affidano ai canali bancari: ACH, SEPA e bonifici.

Poiché i bonifici ACH richiedono giorni per raggiungere la finalità del settlement, i sistemi legacy ricadono su difese statiche e grossolane come le sospensioni mobili di sette giorni. Non si tratta di arbitrarietà: l'ACH, come gestito da Nacha negli Stati Uniti, consente ritorni e storni entro finestre definite dopo il settlement, quindi le piattaforme che non possono valutare il rischio in tempo reale si limitano ad attendere la fine della finestra di esposizione. Ma gli investitori muovono denaro per cogliere opportunità di mercato in tempo reale. Costringere un trader ad aspettare sette giorni per comprare un asset distrugge l'intera proposta di valore della finanza digitale. I strumenti legacy ricorrono alle sospensioni temporali proprio perché non riescono a valutare l'intento comportamentale in tempo reale al momento del funding.

Qual è il più grande equivoco operativo che i fondatori di crypto e fintech hanno ancora riguardo ai rischi che portano?

I fondatori confondono lo zero chargeback con una gestione efficace del rischio, afferma Podvin.

Se il tasso di frode è zero, la politica di rischio sta fallendo commercialmente. Significa che i filtri sono così restrittivi che l'azienda sta respingendo clienti legittimi e profittevoli. I dati LexisNexis mostrano che ogni dollaro perso direttamente in frode costa alle istituzioni finanziarie oltre 5,00 dollari una volta considerati attrito, commissioni e churn dei clienti.

CFO e fondatori devono quindi giudicare le politiche di rischio in base al contributo al P&L netto — considerando perdite da frode, margine approvato, sprechi di CAC e LTV — invece di festeggiare metriche sterili che nascondono un business in contrazione.

Come risolve nSure.ai questo dilemma senza costringere le piattaforme a scegliere tra alta esposizione alle frodi e abbandono massiccio dei clienti?

Spostando il focus dalla verifica statica dell'identità all'intento comportamentale in tempo reale.

Invece di congelare i conti o imporre sospensioni plurigiornaliere, l'AI adattiva analizza la telemetria contestuale in tempo reale, valutando le dinamiche di sessione, i segnali del dispositivo, il ritmo delle transazioni e la velocità cross-merchant. Questo consente alle piattaforme digitali ad alto rischio di approvare istantaneamente depositi e flussi di funding ad alto valore, mantenendo i clienti legittimi immediatamente in trading mentre identifica i veri malintenzionati dietro le quinte — senza aggiungere un singolo punto di attrito al checkout. Quanto ampiamente il punteggio dell'intento comportamentale possa sostituire le difese basate su sospensioni nella finanza regolamentata rimane una questione aperta, ed è la metrica da osservare mentre le piattaforme bilanciano conversione e obblighi di compliance.