Đối với lĩnh vực ngân hàng thì công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) có vai trò ngày càng quan trọng, xử lý được lượng công việc khổng lồ cũng như giải quyết được những rủi ro mà trước đó các ngân hàng có nguy cơ gặp phải rất cao. Rủi ro gian lận trong lĩnh vực ngân hàng, công nghệ AI không những phát hiện mà còn có thể giải quyết được những gian lận đó.
Khi công nghệ AI chưa được biết đến cũng như chưa được áp dụng nhiều vào lĩnh vực ngân hàng thì ngân hàng chủ yếu thông qua các cách như tăng cường bảo mật cho cán bộ, nhân viên và khách hàng sử dụng dịch vụ của ngân hàng, thường xuyên giám sát các quy trình kỹ thuật trong hoạt động thanh toán… để phát hiện gian lận.
Có thể thấy, cách truyền thống có độ bảo mật an toàn không cao, mức độ nguy hiểm vẫn còn rất cao. Đặc biệt, hiện nay các hoạt động gian lận trong việc thanh toán, tín dụng… đều diễn ra một cách hết sức tinh vi và ngày càng phức tạp hơn thì rõ ràng cách truyền thống không thể đảm bảo rủi ro cho ngân hàng cũng như khách hàng của họ.
Hầu hết các ngân hàng hiện nay đều áp dụng công nghệ AI để phát hiện cũng như giải quyết các gian lận. AI có thể phát hiện gian lận bằng cách xem xét hành vi, mô hình của khách hàng hoặc người đang đăng nhập trên hệ thống trong quá khứ và hiện tại.
Khi có nghi ngờ gian lận AI sẽ đặt các bước thử hoặc xác nhận lệnh ở mức độ bảo mật cao hơn, đặt thời gian giữ chân giao dịch, nếu mức độ nghiêm trọng có thể khóa tài khoản hoặc gửi cảnh báo đến người dùng hoặc hệ thống.
So với cách truyền thống, rõ ràng công nghệ AI nhanh hơn, nghiêm ngặt hơn về độ nhanh nhạy cũng như khả năng xử lý tình huống. Hơn nữa, công nghệ AI còn giúp bảo vệ hệ thống ngân hàng khỏi những phần mềm độc hại, hình thành các lớp bảo mật hệ thống hiệu quả cao, khó có thể xâm nhập.
Bằng cách xem xét các hành vi và mô hình của khách hàng thay vì các quy tắc cụ thể, các hệ thống dựa trên AI có thể giúp các ngân hàng luôn tuân thủ các quy định, giảm thiểu rủi ro và chi phí.
Ngoài ra, với công nghệ AI, các mô hình tài chính mới được xây dựng còn có thể phân tích dòng tiền trong thời gian thực và nếu phát hiện gian lận sẽ lập tức dừng lại giao dịch. Vì vậy, so với cách truyền thống có thể thấy công nghệ AI mang lại hiệu quả bảo mật vượt trội và tiên tiến hơn, đáp ứng được nhu cầu của các ngân hàng hiện tại.
Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong việc phát hiện và ngăn chặn các gian lận vẫn còn tồn tại nhiều hạn chế:
Về con người. Các quyết định giao dịch là gian lận có minh bạch hay không nếu người quyết định cũng gian lận? Thực tế cho thấy con người vẫn phải xây dựng, duy trì, vận hành và kiểm soát hệ thống. Hệ thống chỉ hỗ trợ, còn việc đưa ra các quyết định xử lý là do nhân viên ngân hàng. Nếu như đạo đức của nhân viên không tốt thì việc ứng dụng AI cũng trở nên vô nghĩa.
Về chi phí. Muốn việc phát hiện càng chính xác thì chi phí đầu tư nghiên cứu AI càng tăng cao.
Về chất lượng dịch vụ. AI có thể làm phiền đến khách hàng, đặc biệt là khách hàng tốt, vì tất cả các cảnh báo gian lận chỉ có một độ chính xác nhất định. Ngân hàng có thể làm mất lòng tin với khách hàng, gây nghi ngờ về sự an toàn trong vấn đề bảo mật thông tin.
Về dữ liệu. Muốn AI hoạt động hiệu quả thì cần các dữ liệu thực tế và quy mô lớn đồng thời lượng dữ liệu của các tương tác gian lận trên hệ thống phải thấp. Ngoài ra, các thuật toán AI hiện nay mới chỉ tìm được các gian lận tương tự các gian lận đã xảy ra trong quá khứ.
Về sự phát triển trong tương lai. AI sẽ ngày càng thông minh và một khi chúng ta không thể kiểm soát được thì khi đó kỹ thuật này có thể để lại tác động tiêu cực đến ngân hàng và ngành tài chính.
