Khi nhắc đến AI, mọi người thường ít nghĩ đến AI phát hiện gian lận; mà thay vào đó là chatbot hay tự động hóa công việc. Trên thực tế, AI phát hiện gian lận đang là một trong những ứng dụng tạo ra giá trị lớn nhất hiện nay.
TacaSoft cho rằng đây là bài toán mà doanh nghiệp nào cũng nên quan tâm. Bởi gian lận không phải lúc nào cũng đến từ những giao dịch bất thường dễ nhận biết. Đôi khi chỉ là một vài dấu hiệu rất nhỏ nằm rải rác trong hàng nghìn hoặc hàng triệu dòng dữ liệu. Vấn đề là con người không có đủ thời gian và khả năng để nhìn thấy những mối liên hệ đó.
Đó là nơi AI phát huy giá trị. Thay vì kiểm tra thủ công hoặc phụ thuộc vào các quy tắc cố định, AI phát hiện gian lận có thể sử dụng AI phân tích dữ liệu liên tục, nhận diện những hành vi bất thường và cảnh báo rủi ro gần như theo thời gian thực.
AI phát hiện gian lận đang dần trở thành một trong những ứng dụng mang lại giá trị thực tiễn rõ rệt nhất cho doanh nghiệp. Thị trường AI phát hiện gian lận toàn cầu dự kiến sẽ đạt 31,69 tỷ đô la vào năm 2029, tăng trưởng với tốc độ CAGR là 19,3%.
Điều đáng chú ý là gian lận không chỉ xảy ra trong lĩnh vực tài chính hay ngân hàng mà đang xuất hiện ở ngày càng nhiều điểm trong chuỗi vận hành.
Nhiều doanh nghiệp đang đối mặt với một thực tế: quy mô dữ liệu tăng nhanh hơn khả năng kiểm soát của con người. Trong khi đó, các hành vi gian lận ngày càng tinh vi và thường được ngụy trang dưới những hoạt động có vẻ hoàn toàn bình thường.
Một số rủi ro phổ biến mà doanh nghiệp thường gặp phải gồm:
Khác với các hệ thống kiểm soát truyền thống chỉ có thể phát hiện những kịch bản đã được định nghĩa từ trước, AI có khả năng học từ dữ liệu và liên tục nhận diện các dấu hiệu bất thường mới.
Khi công nghệ Machine Learning ngày càng phát triển, các hệ thống AI sẽ không chỉ phát hiện gian lận sau khi sự việc xảy ra mà còn có thể cảnh báo rủi ro theo thời gian thực, giúp doanh nghiệp chủ động ngăn chặn tổn thất trước khi chúng trở thành vấn đề.
Một xu hướng đáng chú ý khác là việc ứng dụng AI phân tích dữ liệu phi cấu trúc. Đây là những nguồn dữ liệu mà doanh nghiệp thường bỏ qua vì rất khó kiểm soát bằng các công cụ truyền thống. Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, AI có thể phát hiện những dấu hiệu bất thường trong giao tiếp, quy trình hoặc hành vi vận hành mà trước đây gần như không thể nhận diện.
Trong tương lai, khi AI được kết hợp với Blockchain, ERP, CRM và các nền tảng quản trị doanh nghiệp, khả năng phát hiện gian lận sẽ không chỉ dừng lại ở việc cảnh báo.
Doanh nghiệp có thể:
Một chiến lược xây dựng AI phát hiện gian lận hiệu quả đòi hỏi một cách tiếp cận toàn diện nhằm giải quyết cả khía cạnh kỹ thuật và tổ chức:
Nhiều doanh nghiệp cho rằng phòng chống gian lận là trách nhiệm của bộ phận tài chính hoặc kiểm soát nội bộ. Tuy nhiên trên thực tế, các dấu hiệu rủi ro thường xuất hiện ở nhiều điểm khác nhau trong quá trình vận hành, từ giao dịch, chăm sóc khách hàng, mua sắm, nhân sự cho đến hệ thống dữ liệu.
Vì vậy, để ứng dụng AI phát hiện gian lận hiệu quả, doanh nghiệp cần xây dựng một đội ngũ liên phòng ban với sự tham gia của các bộ phận như CNTT, dữ liệu, tài chính, vận hành, pháp lý và chăm sóc khách hàng. Mỗi bộ phận sẽ cung cấp một góc nhìn khác nhau giúp hệ thống AI hiểu rõ hơn về cách doanh nghiệp vận hành và nhận diện chính xác các hành vi bất thường.
Đặc biệt, sự kết hợp giữa đội ngũ kỹ thuật và đội ngũ kinh doanh là yếu tố quan trọng. Trong khi các chuyên gia dữ liệu và công nghệ chịu trách nhiệm xây dựng mô hình AI, các nhà quản lý vận hành lại là người hiểu rõ nhất về hành vi khách hàng, quy trình nội bộ và những rủi ro có thể phát sinh trong thực tế.
Một sai lầm khá phổ biến khi doanh nghiệp triển khai AI phát hiện gian lận là nghĩ rằng chỉ cần xây dựng xong mô hình là hệ thống sẽ tự vận hành hiệu quả mãi mãi. Thực tế không đơn giản như vậy. Gian lận luôn thay đổi, hành vi khách hàng cũng thay đổi, và dữ liệu vận hành của doanh nghiệp mỗi ngày đều phát sinh thêm những tín hiệu mới.
Vì vậy, hệ thống AI phát hiện gian lận cần được theo dõi, đo lường và cập nhật liên tục. Doanh nghiệp nên có một cơ chế rõ ràng để đánh giá các vụ gian lận đã xảy ra, phân tích những cảnh báo đúng, cảnh báo sai và những trường hợp hệ thống đã bỏ sót.
Một số việc doanh nghiệp cần duy trì thường xuyên gồm:
Ví dụ về AI phát hiện gian lận cho phép giám sát và quản lý các quy tắc bảo vệ DN khỏi các mối đe dọa khác nhau.
Những doanh nghiệp có khả năng kiểm soát gian lận tốt thường không phụ thuộc vào một công nghệ duy nhất mà sẽ xây dựng một chiến lược phòng chống gian lận nhiều lớp, trong đó AI đóng vai trò phát hiện và cảnh báo sớm, còn các công cụ bảo mật khác sẽ chịu trách nhiệm xác thực, kiểm tra và ngăn chặn rủi ro trước khi thiệt hại xảy ra.
Một mô hình phòng chống gian lận toàn diện có thể bao gồm:
Điều quan trọng là các lớp bảo vệ này cần được kết nối với nhau thay vì hoạt động độc lập. Ví dụ, khi AI phát hiện một giao dịch có mức độ rủi ro cao, hệ thống có thể tự động kích hoạt thêm bước xác thực hoặc yêu cầu kiểm tra thủ công trước khi giao dịch được thực hiện.
Đầu tư vào các công cụ AI phù hợp với nhu cầu kinh doanh cụ thể và rủi ro gian lận của doanh nghiệp là yếu tố then chốt. Doanh nghiệp cần xem xét các yếu tố như:
Các công cụ phù hợp sẽ cung cấp sự bảo vệ hiệu quả đồng thời giảm thiểu chi phí hoạt động và ma sát của khách hàng.
Nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu ứng dụng AI trong kinh doanh thông qua chatbot, AI Agent hay các công cụ hỗ trợ công việc. Tuy nhiên, sau giai đoạn thử nghiệm ban đầu, không ít đơn vị nhận ra rằng AI chỉ thực sự tạo ra giá trị khi được tích hợp vào đúng quy trình vận hành, dữ liệu và mục tiêu quản trị của doanh nghiệp.
Đó cũng là lý do BCanvas AI App ra đời. Thay vì cung cấp một công cụ AI dùng chung, BCanvas cho phép doanh nghiệp xây dựng các ứng dụng AI được “may đo” theo từng quy trình nghiệp vụ cụ thể. Từ dữ liệu đầu vào, biểu mẫu, quy tắc kiểm tra cho đến báo cáo đầu ra đều được thiết kế phù hợp với đặc thù vận hành của từng doanh nghiệp.
Nhờ đó, AI không chỉ dừng lại ở việc trả lời câu hỏi hay hỗ trợ tác vụ đơn lẻ, mà có thể tham gia trực tiếp vào các hoạt động phân tích, kiểm soát và ra quyết định trong doanh nghiệp.
Một số bài toán doanh nghiệp có thể triển khai với BCanvas AI App:
• AI App lập và phân tích báo cáo quản trị.
• AI App phân tích báo cáo tài chính.
• AI App kế toán, thuế và quản lý chứng từ.
• AI App phân tích Product Mix, biên lợi nhuận và hàng tồn kho.
• AI App chuẩn hóa quy chế và quy trình vận hành nội bộ.
• AI App xây dựng mô hình tài chính và dự báo kinh doanh.
• Các AI App được thiết kế riêng theo nhu cầu quản trị của từng doanh nghiệp.
Với khả năng tùy chỉnh linh hoạt, BCanvas AI App giúp doanh nghiệp khai thác sức mạnh của AI theo cách thực tiễn hơn, đồng thời rút ngắn thời gian xử lý công việc, nâng cao hiệu quả vận hành và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Đăng ký demo BCanvas AI App dành riêng cho mô hình kinh doanh của bạn!
Nhận tư vấn toàn bộ tính năng phần mềm được thiết kế riêng cho doanh nghiệp bạn với sự tư vấn, đồng hành từ đội ngũ chuyên gia chuyên môn sâu.
Sự phát triển của AI phát hiện gian lận diễn ra theo 3 giai đoạn:
Trước khi AI xuất hiện, phần lớn doanh nghiệp phát hiện gian lận bằng những quy tắc được thiết lập sẵn. Nếu một giao dịch vượt quá hạn mức, đăng nhập từ vị trí bất thường hoặc phát sinh với tần suất quá cao, hệ thống sẽ tự động gắn cờ để kiểm tra.
Cách làm này từng hoạt động khá hiệu quả trong giai đoạn đầu. Nhưng khi các hình thức gian lận ngày càng tinh vi hơn, những bộ quy tắc cố định bắt đầu trở nên chậm chạp và thiếu linh hoạt.
Vấn đề nằm ở chỗ: hệ thống chỉ có thể phát hiện những gì đã được lập trình từ trước. Nếu xuất hiện một hình thức gian lận mới, hệ thống gần như không có khả năng nhận biết. Ngược lại, nhiều giao dịch hoàn toàn hợp lệ vẫn có thể bị đánh dấu là đáng ngờ, gây mất thời gian xử lý và ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng.
Những hạn chế lớn nhất của mô hình này bao gồm:
Một ví dụ điển hình là các cuộc tấn công bằng bot tự động. Trước đây, bot thường khá dễ nhận diện. Nhưng ngày nay, chúng có thể thay đổi liên tục địa chỉ IP, thiết bị truy cập và thậm chí mô phỏng hành vi giống người dùng thật. Điều này khiến các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống ngày càng khó theo kịp.
Nếu giai đoạn đầu các hệ thống chống gian lận chỉ có thể hoạt động dựa trên những quy tắc được lập trình sẵn, thì sự xuất hiện của Machine Learning đã tạo ra một bước ngoặt lớn.
Thay vì chỉ kiểm tra xem một giao dịch có vi phạm quy tắc hay không, hệ thống giờ đây có thể học từ dữ liệu lịch sử để nhận diện các mô hình hành vi bất thường. Nói cách khác, hệ thống không chỉ nhìn vào giao dịch, mà bắt đầu quan sát cách người dùng tương tác với nền tảng.
Ví dụ, một khách hàng có thể đăng nhập đúng tài khoản, đúng mật khẩu và thực hiện một giao dịch có giá trị bình thường. Nhưng nếu tốc độ thao tác, vị trí truy cập, thiết bị sử dụng hoặc hành vi sử dụng khác hẳn so với lịch sử trước đó, hệ thống có thể nhận diện đây là một dấu hiệu rủi ro.
Điểm khác biệt lớn nhất của giai đoạn này là:
Đây cũng là giai đoạn doanh nghiệp bắt đầu chuyển từ tư duy “giao dịch nào đáng ngờ?” sang tư duy “hành vi nào đáng ngờ?”. Sự thay đổi này giúp nâng cao đáng kể hiệu quả phát hiện gian lận trong khi vẫn đảm bảo trải nghiệm của khách hàng không bị ảnh hưởng quá nhiều.
Nếu Machine Learning giúp doanh nghiệp nhận diện các hành vi bất thường tốt hơn, thì thế hệ AI hiện đại đang đưa bài toán phòng chống gian lận lên một cấp độ hoàn toàn khác: phát hiện và phản ứng gần như theo thời gian thực.
Thay vì chỉ phân tích một vài dữ liệu đơn lẻ, các hệ thống AI ngày nay có thể xử lý đồng thời hàng trăm tín hiệu khác nhau. Từ lịch sử giao dịch, thiết bị truy cập, vị trí đăng nhập, tần suất thao tác cho đến hành vi sử dụng của người dùng, tất cả đều được AI đánh giá trong vài giây để xác định mức độ rủi ro.
Điều này cho phép doanh nghiệp không chỉ phát hiện gian lận sau khi sự việc xảy ra, mà còn chủ động ngăn chặn trước khi giao dịch được hoàn tất hoặc thiệt hại phát sinh.
Những điểm nổi bật của thế hệ AI phát hiện gian lận hiện nay gồm:
TacaSoft,
