Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phát hiện gian lận ngành ngân hàng

AI giúp phát hiện gian lận tinh vi theo thời gian thực

Theo ông Kinil Doshi – Phó Chủ tịch cấp cao của Citibank, chuyên gia fintech với hơn 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực tuân thủ và quản trị rủi ro ngân hàng, sự bùng nổ của các giao dịch số trong bối cảnh chuyển đổi số ngành ngân hàng khiến gian lận tài chính trở thành một trong những rủi ro nổi bật nhất hiện nay. Theo thống kê, các tổ chức tài chính toàn cầu đã ghi nhận tổng thiệt hại hơn 485 tỷ USD do gian lận chỉ trong năm 2023. Các phương pháp giám sát truyền thống như hệ thống phát hiện theo quy tắc định sẵn, mô hình thống kê hoặc rà soát thủ công đều bộc lộ hạn chế trong việc mở rộng quy mô, xử lý theo thời gian thực và thích ứng với các chiến thuật gian lận ngày càng biến hóa. Trong bối cảnh đó, các giải pháp dựa trên AI đang chứng minh hiệu quả vượt trội nhờ khả năng xử lý lượng lớn giao dịch, học hỏi hành vi người dùng và phát hiện các điểm bất thường mang tính tinh vi điều mà các hệ thống cũ không thể thực hiện được.

Ảnh minh họa

Trong bức tranh tổng thể về các hình thức gian lận phổ biến hiện nay, có thể kể đến một số dạng điển hình. Gian lận chiếm đoạt tài khoản (Account Takeover Fraud) xảy ra khi kẻ gian truy cập trái phép vào tài khoản khách hàng thông qua kỹ thuật lừa đảo, đánh cắp thông tin hay tấn công mạng. AI có thể phân tích hành vi người dùng để phát hiện những mẫu truy cập bất thường, từ đó phát tín hiệu cảnh báo sớm. Với gian lận mở tài khoản mới (New Account Fraud), kẻ gian sử dụng danh tính giả hoặc bị đánh cắp để mở tài khoản với mục đích trục lợi. Hệ thống AI được huấn luyện để nhận biết các sai lệch trong dữ liệu định danh và hồ sơ tín dụng. Gian lận thanh toán (Payment Fraud), gồm các giao dịch thẻ trái phép, chuyển khoản gian lận hay lừa đảo qua thanh toán tức thời, có thể được phát hiện nhờ các thuật toán phân tích dự đoán. Trong khi đó, AI cũng hỗ trợ ngăn chặn gian lận hồ sơ vay vốn (Loan Fraud) bằng cách xác minh tính xác thực của thông tin và phát hiện các mẫu tài liệu giả mạo. Một dạng rủi ro khác thường bị bỏ sót là gian lận nội bộ, khi nhân viên ngân hàng lợi dụng quyền truy cập hệ thống để thao túng giao dịch. Với khả năng theo dõi hành vi người dùng và phân tích tương tác hệ thống, AI giúp giám sát chặt chẽ các hành vi đáng ngờ từ bên trong.

Tuy nhiên, các hình thức gian lận mới như danh tính tổng hợp, gian lận đa kênh, gian lận do AI hỗ trợ và gian lận theo thời gian thực đang gia tăng nhanh chóng, tạo áp lực lớn lên các hệ thống giám sát truyền thống vốn chủ yếu dựa trên quy tắc cứng, ngưỡng cảnh báo cố định và xử lý thủ công. Những hệ thống này thường tạo ra quá nhiều cảnh báo giả (false positives), đồng thời bỏ sót các mẫu gian lận mới chưa có trong dữ liệu lịch sử. Hơn nữa, việc thiếu khả năng xử lý thời gian thực khiến chúng khó bắt kịp với tốc độ giao dịch ngày nay. Trong khi đó, AI mang lại khả năng học hỏi liên tục từ dữ liệu thực tế, thích ứng với hành vi gian lận biến đổi và tự động phát hiện các mối liên hệ bất thường giữa người dùng, tài khoản và giao dịch.

Theo đó, các chiến lược AI hiện được sử dụng rộng rãi trong phát hiện gian lận bao gồm học máy có giám sát (supervised learning), trong đó các mô hình như Random Forest hay Gradient Boosting được huấn luyện trên dữ liệu gán nhãn để phân biệt giao dịch hợp lệ và gian lận; học không giám sát (unsupervised learning), thường áp dụng khi thiếu dữ liệu nhãn, sử dụng các kỹ thuật như autoencoder hay phân cụm để nhận diện điểm bất thường. Bên cạnh đó, học sâu (deep learning) với các mô hình mạng thần kinh hồi tiếp (RNN) và bộ nhớ dài – ngắn hạn (LSTM) tỏ ra đặc biệt hiệu quả trong việc phát hiện chuỗi giao dịch bất thường. Gần đây, mạng thần kinh đồ thị (Graph Neural Networks) được triển khai nhằm phân tích mối liên kết giữa các thực thể như tài khoản, giao dịch, khách hàng để xác định các mạng lưới gian lận tinh vi. Quan trọng không kém, khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực giúp hệ thống AI đánh giá rủi ro ngay trong lúc giao dịch đang diễn ra, ngăn chặn hành vi gian lận trước khi hoàn tất.

Thành công phụ thuộc vào dữ liệu, tích hợp hệ thống và minh bạch thuật toán

Tuy nhiên, triển khai AI trong lĩnh vực phát hiện gian lận không phải là bài toán công nghệ đơn thuần. Ông Kinil Doshi cho biết, một trong những trở ngại lớn đầu tiên là chất lượng dữ liệu. Dữ liệu từ các hệ thống cũ thường bị phân mảnh, thiếu đồng bộ, đòi hỏi phải làm sạch và tích hợp trước khi đưa vào huấn luyện mô hình AI. Ngoài ra, việc tích hợp hệ thống giám sát mới với nền tảng hiện tại cũng là thách thức lớn. Để tránh gián đoạn hoạt động, Citibank đã áp dụng kiến trúc API mở và triển khai từng bước, kết hợp chặt chẽ giữa các bộ phận công nghệ, tuân thủ và quản trị rủi ro.

Một vấn đề không thể xem nhẹ là đảm bảo tuân thủ pháp lý và minh bạch trong thuật toán AI. Các mô hình phải có khả năng giải thích (explainability), tạo ra các báo cáo kiểm toán rõ ràng và bảo vệ nghiêm ngặt dữ liệu người dùng. Việc giảm cảnh báo giả cũng là mục tiêu ưu tiên. Ban đầu, hệ thống AI có xu hướng đánh dấu nhầm nhiều giao dịch hợp lệ, ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng. Bằng cách hiệu chỉnh ngưỡng, bổ sung phân tích hành vi và mô hình phát hiện dị thường, độ chính xác đã được cải thiện đáng kể. Bên cạnh đó, việc đào tạo đội ngũ nội bộ, nâng cao năng lực AI cho nhân sự hiện có đã giúp duy trì tính bền vững và khả năng mở rộng hệ thống trong dài hạn.

Thực tế cho thấy, nhiều tổ chức tài chính hàng đầu thế giới đã thành công khi ứng dụng AI vào phát hiện gian lận. Công ty JPMorgan Chase đã tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để phân tích hành vi giao dịch theo thời gian thực, giúp giảm 40% tổn thất do gian lận và tăng tốc độ phát hiện. Mastercard triển khai hệ thống chấm điểm rủi ro AI – Consumer Fraud Risk để ngăn chặn giao dịch gian lận trước khi tiền rời tài khoản. Stripe, với công cụ Radar, sử dụng dữ liệu giao dịch từ hàng tỷ lượt thanh toán toàn cầu để phát hiện gian lận tức thời, đồng thời cho phép tùy biến theo từng ngành nghề và mức độ rủi ro. Nhờ hệ thống này, Stripe đã giảm 80% các cuộc tấn công thử thẻ.

Có thể thấy, AI đang làm thay đổi cách thức các ngân hàng phát hiện và ứng phó với gian lận. Khi được triển khai một cách chiến lược, AI không chỉ nâng cao độ chính xác, giảm chi phí vận hành mà còn giúp ngành ngân hàng chủ động thích ứng với các thủ đoạn gian lận ngày càng tinh vi. Trong tương lai, các tổ chức tài chính cần không ngừng đổi mới, cập nhật mô hình, đào tạo nhân sự và xây dựng hệ sinh thái công nghệ linh hoạt nếu muốn duy trì lợi thế trong cuộc chiến chống gian lận số hóa.

Duy Trinh (theo Forbes)