ỨNG DỤNG AI PHÒNG TRÁNH RỦI RO GIAN LẬN TRONG NGÂN HÀNG

Rủi ro gian lận trong ngân hàng đang là mối lo ngại hàng đầu của các doanh nghiệp hiện nay. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, các hình thức gian lận ngày càng trở nên tinh vi và khó phát hiện. Tuy nhiên, sự ra đời của trí tuệ nhân tạo đã mở ra một hướng đi mới trong việc phòng chống rủi ro này. Bài viết này AI FIRST sẽ đi sâu vào việc ứng dụng AI trong lĩnh vực ngân hàng, giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về cách AI có thể nâng cao khả năng bảo mật và giảm thiểu thiệt hại do gian lận gây ra.

1. AI phòng tránh rủi ro gian lận trong ngân hàng là gì?

AI phòng tránh rủi ro gian lận trong ngân hàng là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hệ thống ngân hàng để phát hiện, ngăn chặn và giảm thiểu các hoạt động gian lận. Nhờ khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu, học hỏi và thích ứng nhanh chóng, Trí tuệ nhân tạo đã và đang giúp các ngân hàng nâng cao đáng kể khả năng bảo mật và đảm bảo an toàn cho tài sản của khách hàng.

Ngành ngân hàng hiện đang đối mặt với những thách thức chưa từng có khi phía xử lý hàng triệu giao dịch mỗi ngày. Các vụ lừa đảo tài chính đang ngày càng tinh vi và khó kiểm soát. Theo thống kê của PwC’s vào năm 2022, có hơn 70% các doanh nghiệp toàn cầu đã trải qua ít nhất một vụ gian lận trong vòng hai năm qua, tạo ra áp lực rất lớn đối với hệ thống quản trị rủi ro truyền thống. Việc ứng dụng AI trong phòng chống gian lận ngân hàng không chỉ là một xu hướng mà còn là một yêu cầu cấp thiết. Bằng cách tận dụng sức mạnh của AI, các ngân hàng có thể bảo vệ tốt hơn tài sản của khách hàng, nâng cao uy tín và duy trì vị thế cạnh tranh trên thị trường.

2. Những rủi ro gian lận ngân hàng phổ biến hiện nay

Với sự phát triển của công nghệ, các hoạt động ngân hàng ngày càng chuyển dịch sang môi trường số. Điều này đi kèm với sự gia tăng đáng kể của các hình thức gian lận, đe dọa trực tiếp đến sự an toàn của tài sản và thông tin cá nhân của khách hàng. Dưới đây là một số loại rủi ro gian lận ngân hàng phổ biến hiện nay:

• Trộm cắp danh tính và chiếm đoạt tài khoản: Là trường hợp đối tượng gian lận tiến hành thu thập thông tin cá nhân của chủ tài khoản như tên, ngày sinh, số an sinh xã hội, số thẻ tín dụng để giả mạo và thực hiện các giao dịch trái phép
• Gian lận thanh toán và lừa đảo: Là loại hình gian lận mà đối tượng sử dụng các thủ đoạn tinh vi để lừa đảo khách hàng chuyển tiền hoặc cung cấp thông tin tài khoản để chiếm đoạt tài sản
• Rửa tiền: Là tình trạng đối tượng gian lận cố tình che giấu nguồn gốc bất hợp pháp của tiền bằng cách chuyển qua nhiều tài khoản ngân hàng khác nhau gây tổn hại đến hệ thống tài chính
• Gian lận trực tuyến Phishing: Là cách thức gian lận thông qua việc gửi email giả mạo từ các ngân hàng hoặc tổ chức uy tín để lừa người dùng cung cấp thông tin cá nhân hoặc tài khoản
• Phần mềm độc hại Malware: Các phần mềm độc hại xâm nhập vào hệ thống máy tính của nạn nhân, đánh cắp thông tin và thực hiện các hoạt động gian lận
• Gian lận trên máy ATM/ POS Skimming: Đối tượng gian lận sẽ lắp đặt các thiết bị skimming vào máy ATM hoặc máy POS để sao chép thông tin từ thẻ ngân hàng của nạn nhân

3. Lợi ích của việc ứng dụng AI tránh rủi ro gian lận trong ngân hàng

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực ngân hàng đã mang lại những đột phá đáng kể trong việc phòng chống gian lận. AI không chỉ giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng mà còn bảo vệ tài sản của khách hàng một cách tốt hơn. Dưới đây là những lợi ích nổi bật mà các ngân hàng nhận được khi tích hợp AI vào quản trị rủi ro:

• Thu thập, phân tích và khai thác nguồn dữ liệu dồi dào một cách hiệu quả: AI có khả năng thu thập, xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm giao dịch, hành vi khách hàng, thông tin thị trường,... trong thời gian ngắn. Điều này giúp ngân hàng xây dựng một bức tranh toàn diện về hoạt động của khách hàng và phát hiện các bất thường một cách nhanh chóng
• Phát hiện gian lận nhanh chóng và chính xác: Với khả năng học máy và tự động hóa các quy trình, hệ thống phòng tránh rủi ro gian lận trong ngân hàng có tích hợp AI sẽ giúp phát hiện các mẫu hình gian lận phức tạp mà con người khó nhận biết. Nhờ đó, ngân hàng có thể đưa ra cảnh báo sớm và ngăn chặn kịp thời các hoạt động gian lận
• Dự đoán và ngăn chặn rủi ro trước khi xảy ra: Hệ thống phòng tránh rủi ro tài chính AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán các hành vi gian lận tiềm ẩn trong tương lai. Nhờ đó, ngân hàng có thể chủ động thực hiện các biện pháp phòng ngừa và giảm thiểu thiệt hại
• Giảm thiểu thiệt hại: Bằng cách phát hiện và ngăn chặn gian lận sớm, AI giúp ngân hàng giảm thiểu đáng kể thiệt hại tài chính. Đồng thời, AI cũng giúp giảm thiểu chi phí điều tra và xử lý các vụ việc gian lận. Ví dụ như Danske Bank áp dụng machine learning để cải thiện khả năng phát hiện gian lận trong giao dịch thanh toán.Sau khi tích hợp AI, ngân hàng đã tăng 60% khả năng phát hiện gian lận và giảm 50% cảnh báo giả
• Tăng cường trải nghiệm khách hàng: AI giúp tăng cường trải nghiệm khách hàng bằng cách giảm thiểu các trường hợp xác thực danh tính lặp đi lặp lại và tạo ra các trải nghiệm cá nhân hóa. Đồng thời, AI cũng giúp giảm thiểu rủi ro bị từ chối giao dịch hợp lệ, gây ảnh hưởng đến trải nghiệm của khách hàng
• Tối ưu hóa quy trình hoạt động: AI giúp tự động hóa nhiều quy trình thủ công, giảm thiểu lỗi và tăng năng suất làm việc. Đồng thời, AI cũng giúp tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực, giúp ngân hàng hoạt động hiệu quả hơn. Ví dụ như ngân hàng JPMorgan Chase đã triển khai hệ thống AI để tự động hóa quá trình xét duyệt hợp đồng pháp lý và xử lý khối lượng lớn giao dịch tài chính. Hệ thống được gọi là COiN (Contract Intelligence) đã giúp ngân hàng xử lý 360,000 giờ công việc pháp lý chỉ trong vài giây với độ chính xác cao

4. Quy trình tích hợp AI để phòng tránh rủi ro gian lận trong ngân hàng

Việc tích hợp AI vào phòng chống gian lận trong ngân hàng là một quá trình phức tạp, đòi hỏi sự đầu tư lớn về thời gian, nguồn lực và chuyên môn. Tuy nhiên, những lợi ích mà AI mang lại là rất đáng kể, giúp ngân hàng nâng cao khả năng cạnh tranh và bảo vệ tài sản của khách hàng. Sau đây là quy trình cơ bản để có thể AI phòng tranh rủi ro gian lận trong ngân hàng hiệu quả:

Bước 1 - Đánh giá tổng thể nhu cầu của doanh nghiệp/ tổ chức

Bước đầu tiên và quan trọng nhất là đánh giá toàn diện nhu cầu của ngân hàng. Các hạng mục cần được đánh giá cao gồm:

• Xác định các điểm yếu hiện tại: Phân tích các vụ gian lận đã xảy ra trong quá khứ để xác định những lỗ hổng trong hệ thống bảo mật hiện tại
• Đánh giá quy mô và tính phức tạp của dữ liệu: Xác định lượng dữ liệu cần xử lý, các loại dữ liệu và độ phức tạp của các mối quan hệ giữa các dữ liệu
• Xác định các mục tiêu cụ thể: Xác định rõ ràng những gì ngân hàng muốn đạt được bằng việc ứng dụng AI, ví dụ như giảm thiểu thiệt hại do gian lận, nâng cao hiệu quả hoạt động, hoặc cải thiện trải nghiệm khách hàng
• Đánh giá nguồn lực: Đánh giá các nguồn lực hiện có của ngân hàng, bao gồm dữ liệu, hạ tầng công nghệ, nhân lực và kinh phí

Bước 2 - Xây dựng lộ trình chiến lược

Một lộ trình chiến lược rõ ràng là yếu tố quyết định thành công của việc triển khai AI. Lộ trình tích hợp AI trong phòng tránh rủi ro gian lận trong ngân hàng này cần bao gồm:

• Xác định các giai đoạn: Chia nhỏ quá trình triển khai thành các giai đoạn nhỏ, từng bước tích hợp AI vào các quy trình hiện có
• Lựa chọn các giải pháp AI phù hợp: Chọn các giải pháp AI phù hợp với nhu cầu và nguồn lực của ngân hàng
• Đánh giá rủi ro: Xác định các rủi ro tiềm ẩn và lên kế hoạch để đối phó
• Đặt ra các chỉ số đánh giá: Xác định các chỉ số đánh giá để đo lường hiệu quả của quá trình triển khai

Bước 3 - Tích hợp AI vào quy trình hiện tại và xây dựng chiến lược dài hạn

Tích hợp AI vào quy trình hiện tại là một bước quan trọng để tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này. Bên cạnh đó, các nhà lãnh đạo cần có một tầm nhìn rõ ràng về việc phát triển và ứng dụng AI trong tương lai:

• Tích hợp AI vào các quy trình cốt lõi: Tích hợp AI vào các quy trình như xác thực danh tính, phát hiện giao dịch bất thường, phân tích rủi ro
• Xây dựng hệ sinh thái dữ liệu: Tạo ra một hệ sinh thái dữ liệu thống nhất để cung cấp dữ liệu chất lượng cao cho các mô hình AI
• Phát triển các mô hình AI: Phát triển các mô hình AI phù hợp với từng loại hình gian lận, ví dụ như mô hình mạng nơ-ron nhân tạo để phát hiện gian lận trong giao dịch thẻ tín dụng
• Xây dựng chiến lược dài hạn: Lập kế hoạch phát triển AI trong tương lai, bao gồm việc cập nhật và nâng cấp các mô hình AI, mở rộng phạm vi ứng dụng và tích hợp AI vào các lĩnh vực khác của ngân hàng

Bước 4 - Áp dụng quy trình và đào tạo năng lực nội bộ

Sau khi xây dựng lộ trình, bước tiếp theo là áp dụng quy trình đã được lên kế hoạch. Đào tạo năng lực nội bộ là một yếu tố quan trọng để đảm bảo toàn bộ nhân viên hiểu rõ và có thể sử dụng các công cụ AI một cách hiệu quả:

• Đào tạo nhân viên: Đào tạo nhân viên về kiến thức cơ bản về AI, cách sử dụng các công cụ AI và cách giải thích kết quả của các mô hình AI
• Thay đổi văn hóa tổ chức: Tạo ra một văn hóa tổ chức khuyến khích đổi mới và ứng dụng công nghệ
• Xây dựng đội ngũ chuyên gia: Xây dựng một đội ngũ chuyên gia về AI để hỗ trợ quá trình triển khai và phát triển
• Đánh giá và cải tiến liên tục: Thực hiện đánh giá thường xuyên để đo lường hiệu quả của các giải pháp AI và liên tục cải tiến

5. Ứng dụng của AI trong phòng chống gian lận ngân hàng

Trước sự gia tăng của các hoạt động gian lận trong lĩnh vực tài chính, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào hệ thống ngân hàng đã trở thành một giải pháp tối ưu. Với khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu, học máy và tự động hóa, AI giúp các ngân hàng phát hiện và ngăn chặn các hành vi gian lận một cách hiệu quả. Một số ứng dụng phổ biến của AI trong phòng tránh rủi ro gian lận trong các ngân hàng là:

5.1. Phát hiện giao dịch bất thường

Phát hiện giao dịch bất thường" là một trong những ứng dụng đầu tiên và quan trọng nhất của AI trong ngân hàng. Bằng cách phân tích hàng tỷ giao dịch mỗi ngày, AI có thể nhanh chóng phát hiện ra những điểm bất thường so với hành vi tiêu dùng thông thường của khách hàng. Ví dụ, một giao dịch lớn bất thường tại một quốc gia xa lạ trong khi khách hàng thường chỉ tiêu dùng trong nước, hoặc nhiều giao dịch nhỏ liên tiếp trong một khoảng thời gian ngắn có thể là dấu hiệu của một cuộc tấn công.

5.2. Xác thực danh tính

Xác thực danh tính là một khâu quan trọng trong việc bảo vệ tài khoản ngân hàng của khách hàng. AI giúp tăng cường độ bảo mật bằng cách sử dụng các công nghệ sinh trắc học như nhận diện khuôn mặt, vân tay, hoặc giọng nói để xác minh danh tính. Chẳng hạn khi một khách hàng thực hiện giao dịch chuyển tiền lớn, hệ thống sẽ yêu cầu khách hàng thực hiện xác thực sinh trắc học để đảm bảo rằng người đang thực hiện giao dịch chính là chủ sở hữu tài khoản.

5.4. Phát hiện rửa tiền

Rửa tiền là một hoạt động tội phạm nghiêm trọng, và AI đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện các hoạt động này. Bằng cách phân tích mạng lưới giao dịch phức tạp, AI có thể xác định các hoạt động chuyển tiền bất thường, các mối quan hệ giữa các thực thể và các dấu hiệu của việc che giấu nguồn gốc bất hợp pháp của tiền. Ví dụ, một hệ thống quản trị rủi ro tài chính tích hợp AI có thể phát hiện ra các giao dịch có liên quan đến các công ty ma hoặc các tài khoản ngân hàng ẩn danh. Ngân hàng HSBC sử dụng triển khai công cụ phòng chống rửa tiền dựa trên AI gồm có quy trình “Chống rửa tiền” (AML) và “Biết khách hàng của bạn” (KYC). Bằng cách sử dụng máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống có thể phân tích dữ liệu giao dịch và tương tác của khách hàng, xác định các hoạt động rửa tiền tiềm ẩn.

5.4. Phát hiện gian lận trong các ứng dụng vay

Với sự phát triển của các ứng dụng vay trực tuyến, nguy cơ gian lận cũng tăng lên. AI giúp các tổ chức tài chính đánh giá độ tin cậy của hồ sơ vay bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu, bao gồm lịch sử tín dụng, thu nhập, và các thông tin khác. Ví dụ như AI có thể phát hiện ra các hồ sơ vay giả mạo bằng cách so sánh thông tin trong hồ sơ với các cơ sở dữ liệu công khai hoặc các hồ sơ vay khác.

5.5. Bảo mật thông tin

Bảo mật thông tin là một trong những ưu tiên hàng đầu của các ngân hàng. AI giúp bảo vệ thông tin khách hàng bằng cách phát hiện các cuộc tấn công mạng, các hành vi xâm nhập trái phép và các mối đe dọa khác. Các phương pháp bảo mật thông tin bằng AI sinh trắc học như nhận diện khuôn mặt, quét dấu vân tay, nhận diện giọng nói và phân tích hành vi được sử dụng để xác minh danh tính người dùng một cách chính xác và nhanh chóng. Bên cạnh đó, xác thực đa yếu tố (MFA) kết hợp với AI giúp tăng cường bảo mật bằng cách đánh giá mức độ rủi ro của từng lần đăng nhập và yêu cầu các bước xác thực bổ sung khi cần thiết.

5.6. Chatbot và hỗ trợ khách hàng

Chatbot AI không chỉ hỗ trợ khách hàng trong việc giải đáp các thắc mắc đơn giản mà còn có thể đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện gian lận. Ví dụ như khi một khách hàng liên hệ với chatbot để báo cáo mất thẻ, chatbot có thể đặt ra các câu hỏi để xác minh danh tính và phát hiện các dấu hiệu bất thường.

6. Thách thức khi ứng dụng AI phòng tránh rủi ro gian lận trong ngân hàng

Mặc dù AI mang đến nhiều lợi ích trong việc phòng chống gian lận, việc triển khai công nghệ này cũng đi kèm với những thách thức đáng kể. Sau đây là một số thách thức điển hình mà các ngân hàng gặp phải khi triển khai hệ thống AI để quản trị rủi ro:

• Hộp đen (Black Box): Một trong những thách thức lớn nhất của AI là tính "hộp đen". Các mô hình AI, đặc biệt là các mạng thần kinh sâu, thường rất phức tạp và khó giải thích cách chúng đưa ra quyết định. Điều này gây khó khăn trong việc kiểm tra, xác minh và giải thích lý do tại sao một giao dịch bị đánh dấu là gian lận. Ví dụ, nếu một hệ thống AI từ chối một khoản vay hợp lệ, việc xác định nguyên nhân chính xác và giải thích cho khách hàng là rất khó khăn
• Tính kém hiệu quả trước các mối đe dọa phi kỹ thuật: AI chủ yếu tập trung vào việc phân tích dữ liệu số, do đó nó có thể gặp khó khăn trong việc phát hiện các hình thức gian lận dựa trên tương tác xã hội hoặc các yếu tố bên ngoài như các cuộc tấn công lừa đảo qua điện thoại. Ví dụ như trường hợp đối tượng gian lận có thể sử dụng kỹ năng xã hội để lừa một nhân viên ngân hàng chuyển tiền mà không để lại bất kỳ dấu vết nào trong hệ thống thì rất khó để phát hiện và can thiệp bởi hệ thống AI
• Độ phức tạp của các hoạt động gian lận: Các hình thức gian lận ngày càng trở nên tinh vi và phức tạp hơn, khiến cho việc phát hiện và ngăn chặn chúng trở nên khó khăn hơn. Các kẻ gian thường sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để che giấu hoạt động của mình, ví dụ như sử dụng các mạng lưới botnet để thực hiện các cuộc tấn công phân tán hoặc sử dụng các công cụ mã hóa để bảo vệ dữ liệu
• Chi phí triển khai và bảo trì: Việc triển khai và bảo trì một hệ thống AI đòi hỏi một khoản đầu tư lớn về tài chính và nhân lực. Các ngân hàng cần đầu tư vào phần cứng, phần mềm, và đào tạo nhân viên để vận hành và quản lý hệ thống. Ngoài ra, các mô hình AI cần được cập nhật thường xuyên để đáp ứng những thay đổi trong môi trường hoạt động. Một nghiên cứu của Forrester cho thấy, chi phí trung bình để triển khai một dự án AI trong ngân hàng có thể lên đến hàng triệu đô la. Đây là một mức đầu tư rất lớn đối với các ngân hàng nhỏ, ở các khu vực quốc gia đang phát triển

7. Các xu hướng mới về ứng dụng AI phòng tránh rủi ro gian lận trong ngân hàng

Ngành ngân hàng đang không ngừng tìm kiếm những giải pháp tiên tiến để đối phó với các hình thức gian lận ngày càng tinh vi. Dưới đây là một số xu hướng mới nổi bật trong việc ứng dụng AI để tăng cường bảo mật cho các giao dịch ngân hàng:

7.1. AI giải thích (Explainable AI - XAI)

Xu hướng ứng dụng AI giải thích giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách các mô hình AI đưa ra quyết định. Trong lĩnh vực phòng chống gian lận, XAI có thể giải thích lý do tại sao một giao dịch bị đánh dấu là gian lận, giúp các nhà phân tích rà soát và xác nhận kết quả một cách dễ dàng hơn. Điều này không chỉ tăng cường độ tin cậy vào hệ thống AI mà còn giúp tuân thủ các quy định về minh bạch trong ngành tài chính

7.2. AI tổng hợp (Generative AI)

AI tổng hợp có khả năng tạo ra các dữ liệu mới dựa trên dữ liệu đã có. Trong lĩnh vực ngân hàng, công nghệ này có thể được sử dụng để tạo ra các tập dữ liệu mô phỏng các tình huống gian lận khác nhau, giúp huấn luyện các mô hình AI phát hiện gian lận hiệu quả hơn. Ngoài ra, AI tổng hợp còn có thể được sử dụng để phát hiện các cuộc tấn công deepfake nhằm vào các hệ thống xác thực sinh trắc học

7.3. An ninh mạng được hỗ trợ bởi AI

Trong vài năm tới, AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao an ninh mạng cho các hệ thống ngân hàng. AI có thể phát hiện các mối đe dọa an ninh mạng một cách chủ động, phân tích hành vi của các đối tượng tấn công và đưa ra các cảnh báo sớm. Ví dụ, AI có thể phát hiện các cuộc tấn công DDoS, các phần mềm độc hại và các hành vi xâm nhập trái phép vào hệ thống

7.4. Tích hợp với Blockchain

Blockchain là một công nghệ sổ cái phân tán có khả năng đảm bảo tính bảo mật và minh bạch cho các giao dịch. Khi kết hợp với AI, blockchain có thể tạo ra một lớp bảo mật bổ sung cho các hệ thống ngân hàng. Ví dụ, blockchain có thể được sử dụng để lưu trữ hồ sơ giao dịch một cách an toàn và không thể thay đổi, giúp ngăn chặn các hoạt động gian lận như sửa đổi dữ liệu giao dịch

7.5. Học sâu (Deep Learning) và mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks)

Học sâu và mạng nơ-ron nhân tạo là những công nghệ cốt lõi của AI, được sử dụng rộng rãi trong việc phát hiện gian lận. Các mô hình học sâu có khả năng phân tích các dữ liệu phức tạp, phát hiện các mẫu hình ẩn và đưa ra các dự đoán chính xác. Ví dụ, mạng nơ-ron nhân tạo có thể được sử dụng để phân tích hành vi của khách hàng và phát hiện các dấu hiệu bất thường

Tóm lại, ứng dụng AI trong phòng chống rủi ro gian lận trong ngân hàng là một xu hướng tất yếu. Với khả năng phân tích dữ liệu lớn, học máy và tự động hóa, AI đã và đang chứng minh được hiệu quả trong việc phát hiện và ngăn chặn các hoạt động gian lận. bằng cách tự động hóa các quy trình, AI giúp tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời tăng cường độ chính xác trong việc xử lý giao dịch. Trong tương lai, AI sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ hệ thống tài chính và đảm bảo sự phát triển bền vững của ngành ngân hàng.