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Vuetel e Università di Perugia per l'anti-frode su voce

Vuetel e la facoltà di Ingegneria dell'Università degli Studi di Perugia collaboreranno per lo sviluppo di un sistema antifrode nel mercato dei servizi voce.

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a cura di Dario D'Elia

Pubblicato il 10/01/2018 alle 11:01

Vuetel, l'operatore specializzato nei servizi wholesale internazionali voce e dati, ha siglato un patto di collaborazione con la facoltà di Ingegneria dell'Università degli Studi di Perugia per lo sviluppo di un sistema antifrode e di sicurezza nel mercato dei servizi voce.

L'obiettivo è "rilevare le anomalie che caratterizzano il traffico telefonico internazionale" impiegando nuovi strumenti per la business intelligence basati su Data Analysis e Machine Learning (apprendimento automatico), tecnologie alla base dell'analisi dei Big Data per la creazione di sistemi informatici e algoritmi avanzati.

vuetel

"Con i Data Analysis è possibile estrarre dati e creare pattern che l'analisi umana non è in grado di individuare; il Machine Learning è basato su algoritmi per classificare e trovare anomalie nei dati che sono in grado di apprendere dai comportamenti umani", sottolinea Vuetel nella sua nota ufficiale. "È una tecnologia ampiamente applicata in tutto l'ambito informatico e spesso si sovrappone alla statistica computazionale, disciplina che ha come scopo quello di occuparsi dell'elaborazione di predizioni tramite l'uso di un computer".

Da rilevare che tali strumenti sono già impiegati per intercettare frodi telefoniche, tra cui alcune che colpiscono direttamente gli utenti finali, in grado di svuotare il conto telefonico.

"Il machine learning oggi è sempre più applicato alle più disparate discipline dell'industria e dei servizi e rappresenta fondamentalmente un insieme di metodi che permettono ad una macchina di arrivare ad un determinato comportamento senza essere stata programmata in maniera specifica", ha spiegato spiega Emanuela Bevilacqua CTO Voce di VueTel.

"Si tratta di un apprendimento automatico strettamente legato al riconoscimento di pattern, che fa sì che una macchina possa prendere una 'decisione' in maniera autonoma rispetto ad una data analisi fatta su quel pattern".

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