Quy mô toàn cầu và mức độ tinh vi của hoạt động gian lận trong ngân hàng ngày càng tăng. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết cho các ngân hàng trong việc nâng cao năng lực phát hiện và phòng ngừa gian lận. Do đó, một hệ thống phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng là một lựa chọn sáng suốt. Bài viết dưới đây sẽ cho bạn biết về 5 xu hướng định hình tương lai của hoạt động phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng.
1. Thực trạng gian lận trong ngân hàng hiện nay
Trong thời đại 4.0 hiện nay, chúng ta chứng kiến sự gia tăng không ngừng của các hành vi gian lận sử dụng công nghệ cao, các chiêu trò tinh vi trong hoạt động tài chính – ngân hàng.
Theo tờ Business Standard (Ấn Độ): Các ngân hàng nước này ghi nhận tới 36.075 vụ gian lận trong năm tài chính 2024. Giá trị thiệt hại lên đến 26.127 crore rupee. Hơn 89% giá trị gian lận được báo cáo thực ra đã xảy ra từ các năm trước, cho thấy độ trễ đáng kể trong phát hiện.
Gian lận trong ngân hàng xảy ra tại nhiều quốc gia và nhiều khu vực trên thế giới.
Theo báo cáo Global Financial Fraud Assessment (INTERPOL, 5/2024), tại Châu Mỹ, cảnh sát đã tiến hành bắt giữ hơn 100 đối tượng và phong tỏa 200 tài khoản có hành vi gian lận trong năm 2023. Châu Âu được ghi nhận là nơi có tỷ lệ gian lận tài chính cao nhất với hơn 80% vụ việc mang yếu tố công nghệ.
Thực trạng này cho thấy, không chỉ riêng một quốc gia hay một khu vực mà cả thế giới đang đối mặt với các tổn thất kinh tế và thách thức về lòng tin của khách hàng do tác động tiêu cực của gian lận trong ngân hàng.
2. Tại sao việc phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng lại trở thành một xu thế?
Với thực trạng nhức nhối nói trên, các phương pháp kiểm soát gian lận truyền thống dần tỏ ra lỗi thời và chậm chạp. Trí tuệ nhân tạo đã trở thành vũ khí hữu hiệu của tội phạm gian lận. Do đó, việc ứng dụng AI trong phát hiện gian lận trong ngân hàng đã không còn là lựa chọn mà trở thành một xu thế tất yếu. Hiện nay, có rất nhiều công ty công nghệ cung cấp dịch vụ phát triển phần mềm AI cho ngành ngân hàng. Điều này chứng tỏ sự phát triển của AI trong ngành BFSI là một xu hướng phát triển không ngừng.
Phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng mang lại nhiều lợi ích như:
- Xử lý dữ liệu khối lượng lớn theo thời gian thực: AI có thể phân tích hàng triệu giao dịch tức thì, nhanh hơn và toàn diện hơn con người.
- Phát hiện mô hình gian lận phức tạp: Machine learning, deep learning và graph analytics nhận diện các hành vi gian lận mới mà quy tắc cố định khó phát hiện.
- Giảm tỷ lệ cảnh báo giả (false positives): AI xem xét nhiều đặc tính đồng thời, học từ dữ liệu lịch sử, nhờ đó giảm số lượng cảnh báo sai cần xử lý thủ công.
- Tự thích nghi với thay đổi hành vi gian lận: Mô hình AI liên tục cập nhật từ dữ liệu mới, giúp ngân hàng không bị tụt hậu trước thủ đoạn gian lận mới.
- Hỗ trợ quyết định tức thì: AI đưa ra “các điểm rủi ro” (risk score) cho từng giao dịch để hệ thống tự động chặn hoặc ưu tiên điều tra.
- Tích hợp phân tích nâng cao: Các kỹ thuật như anomaly detection, behavioral biometrics và graph analysis giúp xác định mối liên kết ẩn và hành vi bất thường hiệu quả hơn.
6 lợi ích của việc phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng
3. 5 xu hướng định hình tương lai của hoạt động phát hiện gian lận bằng AI trong ngành ngân hàng
Phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng đang dần định hình mình như một công cụ đắc lực cho hoạt động quản trị rủi ro tại ngân hàng. Các xu thế phát triển của công nghệ đã được hình thành và đi theo 5 xu hướng nổi bật.
3.1. Phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng theo thời gian thực
Phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng đang trở thành xu hướng trọng yếu giúp nâng cao an ninh giao dịch và quản trị rủi ro. Hệ thống AI sử dụng học máy, phát hiện bất thường và phân tích dự đoán để giám sát dữ liệu giao dịch theo thời gian thực, nhận diện hành vi đáng ngờ chỉ trong tích tắc. Khác với mô hình truyền thống, AI có khả năng tự học và thích ứng với các phương thức gian lận mới như danh tính giả hay tấn công mạng. Nhờ đó, phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng giúp giảm thiểu thiệt hại tài chính, tăng độ tin cậy và tuân thủ quy định trong môi trường số.
3.2. Phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng thông qua học máy và học sâu
Phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng thông qua học máy (machine learning – ML) và học sâu (deep learning – DL) giúp các tổ chức tài chính nhận diện những mô hình gian lận tinh vi vượt ngoài khả năng của hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống.
Các mô hình ML học từ lịch sử giao dịch khổng lồ để phát hiện bất thường và dự đoán rủi ro tiềm ẩn, trong khi các kiến trúc DL như mạng nơ-ron và autoencoder phân tích dữ liệu đa chiều nhằm phát hiện sai lệch tiềm ẩn. Những mô hình này liên tục tự huấn luyện khi xuất hiện hành vi mới, giúp thích ứng linh hoạt với thủ đoạn gian lận hiện đại. Bằng cách kết hợp học có giám sát và không giám sát, ngân hàng có thể phát hiện cả các hình thức gian lận đã biết và chưa từng xuất hiện, qua đó nâng cao độ chính xác, tốc độ và khả năng chống chịu của hệ thống tài chính số.
Phát hiện gian lận trong ngân hàng bằng cách sử dụng học máy hoặc học sâu
3.3. Phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng thông qua phân tích hành vi khách hàng và dữ liệu lớn
Phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng ngày càng dựa vào phân tích hành vi khách hàng và dữ liệu lớn (big data) để nâng cao độ chính xác và khả năng phản ứng. Tại các khu vực như Châu Mỹ và Châu Âu, hệ thống AI xử lý lượng dữ liệu khổng lồ từ lịch sử giao dịch, thiết bị, vị trí và thói quen chi tiêu để xây dựng hồ sơ khách hàng động. Bất kỳ hành vi sai lệch nào đều được hệ thống gắn cờ cảnh báo gian lận ngay lập tức. Sự kết hợp giữa phân tích hành vi và xử lý dữ liệu quy mô lớn giúp phát hiện gian lận theo thời gian thực, cá nhân hóa hơn. Khi xu hướng công nghệ này phát triển, các ngân hàng châu Á được kỳ vọng sẽ đẩy mạnh ứng dụng nhằm củng cố niềm tin số và bảo vệ khách hàng trước tội phạm tài chính ngày càng tinh vi.
3.4. Phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng sử dụng phân tích đồ thị và học sâu để nhận diện gian lận có tổ chức
Phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng thông qua phân tích đồ thị (graph analytics) và học sâu (deep learning) giúp các tổ chức tài chính phát hiện các mối liên kết ẩn giữa tài khoản, thiết bị, địa chỉ IP và hành vi người dùng. Bằng cách mô hình hóa các kết nối này, hệ thống AI có thể xác định cụm gian lận và các hoạt động phối hợp mà mô hình truyền thống khó nhận biết.
Học sâu giúp làm rõ các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu lớn và liên tục biến động. Nhờ trực quan hóa theo cấu trúc đồ thị, ngân hàng có thể truy vết cách thức hoạt động của các mạng lưới gian lận có tổ chức và nhận diện kẽ hở trong quản trị rủi ro. Cách tiếp cận tích hợp này tăng cường khả năng dự báo, cho phép can thiệp sớm và phòng ngừa hiệu quả tội phạm tài chính quy mô lớn.
Phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng thông qua phân tích đồ thị.
3.5. Phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng thông qua tích hợp đa công nghệ và hợp tác xuyên biên giới
Các công nghệ như xác thực sinh trắc học, điện toán đám mây, blockchain… đang được tích hợp dần với các hệ thống phát hiện gian lận bằng AI trong ngân hàng. Cường độ chính xác của thông tin và bảo mật được nâng cao trông thấy, tạo điều kiện cho việc truy vết nếu có gian lận xảy ra. Ngoài ra, ngân hàng ở nhiều quốc gia có sự chia sẻ dữ liệu gian lận theo thời gian thực, hình thành mạng lưới phòng chống gian lận trong ngân hàng toàn cầu.
>>>Công ty phần mềm hàng đầu cung cấp giải pháp eKYC tốt nhất tại Việt Nam.
Trên đây là bài viết về 5 xu hướng định hình tương lai của hoạt động phát hiện gian lận bằng AI trong ngành ngân hàng. Innotech mong bạn sẽ tìm được những thông tin hữu ích để áp dụng trong hoạt động quản trị rủi ro của ngân hàng mình.
