AI - Người canh gác thầm lặng trong các vụ lừa đảo Fintech

Hệ thống ngân hàng truyền thống dựa trên chi nhánh đang dần được chuyển đổi thành một thiết bị cầm tay. Khi nhóm dân số bị gạt ra bên lề có quyền tiếp cận tài chính, mục tiêu kinh tế rộng hơn về bao trùm tài chính hoặc giảm nghèo của chính phủ sẽ được giải quyết — điều đó giải phóng sức mạnh thực sự để tiếp cận nhóm không thể tiếp cận ngân hàng (un-bankable) trong giới ngân hàng, mang lại lợi thế quy mô và giảm chi phí tìm kiếm cũng như chi phí giao dịch. Nhiều công ty fintech đã chuyển mình bằng cách đón nhận các giá trị thiết kế lấy con người làm trung tâm như một khung để cân bằng nhu cầu của tổ chức với nhu cầu của người dùng, khách hàng và cộng đồng của họ. Hiện nay, họ có mặt trên toàn bộ chuỗi giá trị — từ các dịch vụ huy động vốn đến các dịch vụ thanh toán, các dịch vụ quản lý đầu tư, cũng như bảo hiểm.

Toàn bộ hệ sinh thái đã có thể hình thành nhờ sự tích hợp giữa công nghệ Trí tuệ Nhân tạo và blockchain, và giờ đây một câu hỏi có thể đặt ra là vì sao AI lại quan trọng đối với fintech. Lý do có thể nằm ở tính chất linh hoạt của vấn đề, vì nó luôn không ngừng phát triển. Fintech cố gắng mang đến các giải pháp tài chính theo cách có tổ chức hơn, và AI là kiến trúc sư xây dựng nên “vật liệu” bằng cách đan xen trên phạm vi thông tin.

Như chúng ta đều biết, mọi giao dịch tài chính đều bị ràng buộc bởi các thủ tục pháp lý, và điều tối quan trọng là phải đảm bảo giao dịch thông qua các giấy tờ pháp lý phù hợp. Fintech đã mang đến các giao dịch không dùng giấy tờ — trước đây cần phải ký các giấy tờ pháp lý một cách trực tiếp. Hiện nay, các chữ ký đang được số hóa. Các giao dịch có hỗ trợ lệnh bằng giọng nói đang được tích hợp. Xu hướng hiện tại của hợp đồng thông minh vừa làm mọi thứ dễ dàng hơn, vừa làm cho các tổ chức tài chính trở nên phức tạp hơn.

Tất cả các phương pháp AI đều luôn nằm ở điểm giao giữa việc sử dụng con người. Ngay khi có sự can thiệp của con người, sẽ có khả năng lạm dụng thông tin. Vì vậy, theo một cách nào đó, dữ liệu mang lại tính minh bạch, ở phía bên kia, có thể trở thành “mồi” cho các hành vi bất thường hoặc sai lệch. Như câu chuyện, Karna đã gặp phải khi chiến đấu chống lại các anh em cùng cha khác mẹ của mình. Những hành vi phi đạo đức này lờ mờ rình rập trong ngành tài chính. Chúng ta xem xét một số vấn đề có hệ quả về tiền bạc rất lớn và con người có xu hướng lợi dụng các khoảng trống trong hệ thống pháp lý.

Phát hiện gian lận

Làm thế nào nó có thể hoạt động

Đây là một giao dịch được thiết kế và lên kế hoạch một cách phi đạo đức, sử dụng sự lừa dối để rút tiền bằng cách tạo ra danh tính sai và các giấy tờ liên quan, với sự trợ giúp của các hệ thống. Tính phức tạp đang diễn ra và các nỗ lực liên tục để đổi mới các sản phẩm tài chính làm nảy sinh thêm nhiều lối đi cho các vụ lừa đảo tài chính, ảnh hưởng đến hàng nghìn nhà đầu tư bị mất tiền trong các quỹ phòng hộ (hedge funds), mô hình Ponzi, giao dịch tiền tệ, tiền tệ ảo (virtual currency), các yêu cầu về vốn lưu động, và nhiều схем/ kế hoạch khác làm tổn hại đến nhà đầu tư.

Việc kết hợp học máy có giám sát và không giám sát như một phần của chiến lược phát hiện gian lận bằng AI có thể cho phép tài chính số phát hiện các vụ gian lận phức tạp. Tốc độ mà mức độ tinh vi và quy mô của các cuộc tấn công gian lận đang thay đổi là điều cấp thiết ngay bây giờ, khi các thuật ngữ pháp lý và việc phát hiện các vụ gian lận pháp lý cần phải đưa ra các mô hình mang tính đột phá. Khi chúng ta nói về các giấy tờ liên quan, các điều khoản và điều kiện trong các tài liệu liên quan có thể được đưa lên hàng đầu thông qua Ethical AI. Tìm kiếm theo từ khóa và các tìm kiếm với các ID tương tự chỉ có thể cho biết nơi tồn tại sự bất thường, trong khi AI có giám sát và không giám sát có thể tìm ra con đường để phát hiện gian lận. Giống như phân tích báo cáo tài chính, cần phải tự động hóa việc phân tích các điều khoản pháp lý.

Việc sử dụng AI một cách có đạo đức có thể cải thiện đáng kể việc diễn giải ngữ cảnh pháp lý trong fintech bằng cách đảm bảo sự công bằng, minh bạch và trách nhiệm giải trình trong các hoạt động của họ.

*       

### Sự rõ ràng trong các quyết định cấp tín dụng:

Các thuật toán AI có thể được lập trình để đưa ra các quyết định cho vay công bằng bằng cách đánh giá mức độ tín nhiệm thông qua một tập hợp đa dạng các yếu tố không thiên vị. Ethical AI đảm bảo rằng các quyết định này không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như chủng tộc, giới tính hoặc các thuộc tính mang tính phân biệt khác, qua đó duy trì sự công bằng trong các giao dịch tài chính.

*       

### Thanh tra giám sát tuân thủ: 

Các hệ thống Ethical AI có khả năng quan sát và điều chỉnh một cách nhất quán trước các quy định đang thay đổi. Thông qua phân tích thời gian thực đối với các tài liệu pháp lý quy mô lớn và các bản cập nhật, AI có thể hỗ trợ các công ty fintech tuân thủ các khung pháp lý phức tạp và luôn thay đổi, từ đó giảm khả năng xảy ra các vấn đề pháp lý và tiền phạt.

*       

### Phát hiện bất thường: 

Các thuật toán do AI điều khiển có thể nhận diện các hoạt động gian lận bằng cách xem xét các mẫu và sự bất thường trong dữ liệu thời gian thực. Ethical AI đảm bảo tuân thủ các luật về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu trong khi xác định và giảm thiểu các khả năng gian lận tiềm ẩn, qua đó củng cố cả mức độ tuân thủ pháp lý và niềm tin của khách hàng.

*       

### Chủ quyền dữ liệu:

Các mô hình Ethical AI có thể bảo vệ dữ liệu khách hàng bằng cách sử dụng mã hóa tinh vi và các phương pháp ẩn danh dữ liệu. Bằng cách đảm bảo tuân thủ nghiêm ngặt các luật về bảo vệ dữ liệu, các công ty fintech có thể ngăn ngừa các vấn đề pháp lý liên quan đến rò rỉ dữ liệu và vi phạm quyền riêng tư.

*       

### Minh bạch dữ liệu: 

Các thuật toán Ethical AI được thiết kế để minh bạch và có thể giải thích được. Điều này ngụ ý rằng các quyết định đạt được bởi các mô hình AI có thể truy vết lại được, cho phép cơ quan quản lý và khách hàng hiểu rõ lý do cụ thể đằng sau các kết luận đó. Sự minh bạch này là thiết yếu cho trách nhiệm giải trình pháp lý và việc xây dựng niềm tin với khách hàng.

*       

### Tự động hóa hợp đồng số:

Các công cụ hỗ trợ phân tích hợp đồng dựa trên AI có thể quét và hiểu nhanh chóng các tài liệu pháp lý. Việc này có thể giúp các công ty fintech nắm bắt các thỏa thuận pháp lý phức tạp, đảm bảo họ đáp ứng các nghĩa vụ theo hợp đồng và ngăn ngừa tranh chấp pháp lý.

*       

### Chống rửa tiền:

Các hệ thống AI có thể phân tích các khối lượng dữ liệu lớn để xác định các giao dịch đáng ngờ, đảm bảo tuân thủ các luật AML. Ethical AI trong fintech đảm bảo nhận diện chính xác các rủi ro rửa tiền đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng và tuân thủ các hướng dẫn pháp lý.

*       

### Lấy khách hàng làm trung tâm: 

Các chatbot và trợ lý ảo do AI điều khiển có thể cung cấp thông tin pháp lý cho khách hàng. Trong quá trình đó, Ethical AI đảm bảo rằng lời khuyên đưa ra là chính xác và tuân thủ các quy định pháp luật, ngăn chặn việc lan truyền thông tin sai lệch và các trách nhiệm pháp lý.

Việc áp dụng sử dụng AI một cách có đạo đức trong fintech không chỉ nâng cao hiệu quả và trải nghiệm khách hàng mà còn tăng cường đáng kể việc diễn giải ngữ cảnh pháp lý bằng cách đưa các nguyên tắc của Ethical AI vào. Nhờ đó, các fintech có thể điều hướng bối cảnh pháp lý phức tạp với sự tự tin và tính chính trực.

Tìm kiếm qua cùng một tìm kiếm danh tính pháp lý

Thực hành giao dịch không công bằng

Giao dịch là một quy trình vận hành nền tảng đối với các thị trường tài chính. Quá trình này phải trải qua nhiều vòng xác thực và kiểm tra trước khi thanh toán (settlement). Để có thể thực hiện các hành vi sai trái trong giao dịch, nhiều cách thức không công bằng và việc làm sai lệch giấy tờ đã được tiến hành. Các tài liệu pháp lý được soạn thảo một cách bất công và kèm những điều khoản mờ ám có thể đóng vai trò gian lận lớn. Đã có nhiều trường hợp các hành vi giao dịch không công bằng trong lĩnh vực giao dịch forex (giao dịch ngoại hối) gây ra những khoản lỗ rất lớn cho các bên cho vay. Các fintech tích hợp các bản sao kê tài khoản giao dịch trên các ngân hàng có thể kích hoạt các bất thường. Các giao dịch trong tài khoản giao dịch khớp với ngày của các giao dịch trong tài khoản ngân hàng có thể tìm ra những điểm tương đồng, từ đó có thể đặt ra các câu hỏi về các thực hành giao dịch và sự tăng trưởng/giảm trưởng bất thường trong giá cổ phiếu. Vai trò của ethical AI xuất hiện trong bức tranh này, có thể giúp phát hiện các vấn đề mang tính con người.

Phát hiện thông qua các sao kê tài khoản giao dịch của khách hàng

Gian lận giao dịch

Bất kỳ giao dịch nào trong tài khoản mà không được chủ thẻ/tài khoản ủy quyền trực tiếp đều được coi là giao dịch gian lận. Nhưng cũng có thể coi là các dạng mô hình có khả năng gian lận như việc một tài khoản doanh nghiệp chưa từng có bất kỳ giao dịch ghi có (credit) nào trong 15 hoặc 30 ngày gần đây, hoặc các khoản thanh toán có các con số được làm tròn bất thường như bội số của 100. Các khoản thanh toán cho bên thứ ba/các khoản thanh toán khi chuyển tiền vay thông qua các tài khoản đáng ngờ có thể là dấu hiệu của các giao dịch gian lận.

Phát hiện các giao dịch gian lận thông qua các khoản thanh toán

Các vụ gian lận liên quan đến các vấn đề hành vi

Bất kỳ sự lệch khỏi lập trình thông thường nào cũng có thể tạo ra một cờ cảnh báo về hành vi. Nếu một người vay tiềm năng đã cài đặt/gỡ cài đặt các ứng dụng cho vay trong khoảng thời gian, ví dụ, hai tháng, hoặc họ đã chi nhiều hơn mức họ thường chi, hoặc nhận nhiều khoản tiền gửi mặt tiền nhiều hơn mức lương tín dụng thường ngày của họ có thể kích hoạt các cảnh báo trên một mô hình học máy được huấn luyện tốt. Khi đó, gian lận hành vi sẽ đóng vai trò như một cảnh báo cho các hoạt động gian lận và/hoặc các khoản nợ quá hạn sắp đến.

Phát hiện thông qua các lượt tải xuống trong dịch vụ Google play

AI là cách duy nhất để phát hiện các vụ gian lận có quy mô lớn, và các nền tảng được xây dựng trên đó phải có khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu trong quá khứ. Các thuật toán học máy có giám sát có thể xem dữ liệu giao dịch như — các vị trí giám đốc chung (common directorships), các vụ kiện pháp lý đang chờ, bản chất của các vụ kiện pháp lý, mức độ tương đồng địa chỉ, các cáo buộc đã nộp, v.v. — để giảm thiểu các trường hợp dương tính giả và cung cấp các phản hồi cực kỳ nhanh cho các yêu cầu. Ngoài ra, học máy không giám sát có thể kích hoạt các dạng gian lận mới, tinh vi hơn. Tất cả những điều này sẽ giúp ngăn chặn các công ty gian lận sử dụng quỹ của bên cho vay, và các tòa/ban xét xử sẽ có thể đưa ra các phán quyết có căn cứ.  AI cần được trang bị để giải quyết các giao dịch gian lận nghiêm trọng.