3 Cách Số Hóa và AI Giúp Ngân Hàng Bán Lẻ Đối Phó với 2 Chi Phí Vận Hành Lớn Nhất – Gian Lận và Rủi Ro Tín Dụng

ai in fraud and credit risk

Ngành dịch vụ tài chính, đặc biệt là ngân hàng bán lẻ, đang đối mặt với môi trường gian lận và rủi ro tín dụng ngày càng phát triển, và chi phí cho các lĩnh vực này tiếp tục tăng, theo McKinsey. Khi tội phạm mạng triển khai các chiến thuật tinh vi hơn và nền kinh tế toàn cầu trải qua biến động lớn hơn, các ngân hàng phải tận dụng những công cụ tiên tiến để bảo vệ hoạt động và khách hàng của họ.

Số hóa và AI tổng hợp (AI) đã nổi lên như những giải pháp mang tính chuyển đổi, cho phép ngân hàng phát hiện gian lận và quản lý rủi ro tín dụng với tốc độ, độ chính xác và hiệu quả chưa từng có. Dưới đây, chúng ta sẽ khám phá ba cách chính mà những công nghệ này giúp ngân hàng bán lẻ đi trước các mối đe dọa.

1. Phát Hiện và Ngăn Chặn Gian Lận Theo Thời Gian Thực

Gian lận vẫn là một trong những thách thức lớn nhất đối với ngân hàng bán lẻ, với tổn thất tài chính toàn cầu từ tội phạm mạng dự kiến sẽ vượt quá 10 nghìn tỷ đô la mỗi năm vào năm 2025. Số hóa và AI đã cách mạng hóa việc phát hiện gian lận bằng cách cho phép giám sát và can thiệp theo thời gian thực.

a. Phân Tích Hành Vi Nâng Cao

Các hệ thống phát hiện gian lận truyền thống dựa vào cơ chế dựa trên quy tắc tĩnh thường bỏ sót những bất thường tinh vi trong hành vi khách hàng. Nền tảng số hóa được tăng cường bởi AI có thể phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực để xác định các mô hình chỉ ra hoạt động gian lận. Ví dụ:

  • Giám sát dữ liệu giao dịch để phát hiện hoạt động bất thường, như rút tiền hoặc chuyển khoản lớn đột ngột vào tài khoản không quen thuộc.
  • Đối chiếu dữ liệu vị trí địa lý với thói quen chi tiêu để đánh dấu các giao dịch được thực hiện từ các địa điểm không hợp lý.

JPMorgan Chase đã triển khai các hệ thống dựa trên AI để nâng cao khả năng phát hiện gian lận. Điều này đã dẫn đến giảm mức độ gian lận và cải thiện trải nghiệm khách hàng, với tỷ lệ từ chối xác thực tài khoản giảm 15-20%.

b. AI Tổng Hợp cho Mô Hình Gian Lận Tổng Hợp

AI đóng vai trò độc đáo trong việc chống gian lận bằng cách tạo ra các bộ dữ liệu tổng hợp mô phỏng hành vi gian lận. Những mô hình này giúp ngân hàng:

  • Huấn luyện các thuật toán học máy để nhận biết các chiến thuật gian lận mới nổi.
  • Mô phỏng các cuộc tấn công để kiểm tra sức chịu đựng của hệ thống phát hiện gian lận, đảm bảo sẵn sàng đối phó với các mối đe dọa tinh vi.

Swedbank đã sử dụng Mạng Đối Kháng Tổng Hợp (GANs) để phát hiện các giao dịch gian lận. GANs được đào tạo để học các giao dịch hợp pháp và bất hợp pháp để xác định hiệu quả các hoạt động gian lận.

what is generative adversarial networks

c. Tự Động Hóa Thông Minh

Số hóa cho phép tích hợp liền mạch các công cụ phòng chống gian lận được hỗ trợ bởi AI vào hệ sinh thái ngân hàng. Các hệ thống tự động có thể:

  • Đóng băng các giao dịch đáng ngờ theo thời gian thực đồng thời cảnh báo cả ngân hàng và khách hàng.
  • Chuyển các trường hợp rủi ro cao cho chuyên viên phân tích gian lận xem xét thủ công, giảm cảnh báo sai và tăng cường niềm tin của khách hàng.

Commonwealth Bank of Australia (CBA) đã đầu tư đáng kể vào công nghệ AI để nâng cao cơ chế phòng chống gian lận. Ngân hàng báo cáo giảm 50% thiệt hại do lừa đảo sau khi triển khai các hệ thống dựa trên AI giám sát và xử lý các hoạt động đáng ngờ theo thời gian thực.

2. Đánh Giá Rủi Ro Tín Dụng Nâng Cao

Đánh giá rủi ro tín dụng là chức năng cốt lõi của ngân hàng bán lẻ, tuy nhiên các phương pháp truyền thống thường dựa vào dữ liệu cũ và mô hình chấm điểm tĩnh. Số hóa và AI giúp ngân hàng áp dụng các phương pháp tiếp cận tinh tế và năng động hơn, cải thiện khả năng đánh giá chính xác khả năng tín dụng.

a. Tích Hợp Dữ Liệu Toàn Diện

Các hệ thống số hóa tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn đa dạng, bao gồm:

  • Các chỉ số tài chính truyền thống như thu nhập, lịch sử tín dụng và nợ tồn đọng.
  • Dữ liệu phi truyền thống, như thanh toán tiện ích, lịch sử thuê nhà, và thậm chí cả hành vi trên mạng xã hội.

b. Giám Sát Rủi Ro Theo Thời Gian Thực

Với nền tảng số, ngân hàng có thể vượt ra ngoài đánh giá tín dụng tại một thời điểm để thực hiện giám sát liên tục. Các mô hình AI phân tích luồng dữ liệu thời gian thực để:

  • Phát hiện các dấu hiệu cảnh báo sớm, như số dư tài khoản giảm hoặc thanh toán trễ hạn.
  • Điều chỉnh hồ sơ rủi ro một cách năng động, cho phép ngân hàng thực hiện các hành động phòng ngừa.

c. Phân Tích Dự Đoán cho Quyết Định Tín Dụng

Khả năng xác định mô hình và dự đoán kết quả của AI là một bước đột phá trong quản lý rủi ro tín dụng. Các ứng dụng chính bao gồm:

  • Phát triển các mô hình dự đoán ước tính khả năng vỡ nợ cho các phân khúc khách hàng cụ thể.
  • Đưa ra các điều khoản khoản vay được cá nhân hóa dựa trên đánh giá rủi ro thời gian thực.

finance data analytic

3. Tuân Thủ Quy Định và Giảm Thiểu Rủi Ro

Ngành tài chính được quản lý chặt chẽ, với các yêu cầu nghiêm ngặt để ngăn chặn rửa tiền, tài trợ khủng bố và các hoạt động bất hợp pháp khác. Số hóa và AI hợp lý hóa quy trình tuân thủ đồng thời nâng cao quản lý rủi ro tổng thể.

Mastercard có kế hoạch mua lại công ty an ninh mạng Recorded Future với giá 2,65 tỷ USD, tăng cường các dịch vụ an ninh mạng và phòng chống gian lận bằng công nghệ của Recorded Future, bao gồm cả AI. Việc mua lại này nhấn mạnh tầm quan trọng ngày càng tăng của thông tin tình báo về mối đe dọa trong bối cảnh các mối đe dọa mạng ngày càng gia tăng từ các tổ chức tội phạm và nhà nước quốc gia.

a. Báo Cáo Quy Định Tự Động

Số hóa loại bỏ các quy trình thủ công, dễ gây lỗi thường liên quan đến báo cáo quy định. Nền tảng dựa trên AI có thể:

  • Tổng hợp và phân tích dữ liệu giao dịch để xác định các hoạt động đáng ngờ.
  • Tạo báo cáo chính xác, toàn diện cho cơ quan quản lý, giảm gánh nặng cho các đội ngũ tuân thủ.

b. AI Tổng Hợp cho Phân Tích Tài Liệu

Ngân hàng bán lẻ xử lý khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, như thông tin liên lạc với khách hàng và thỏa thuận khoản vay. Các công cụ AI có thể:

  • Trích xuất, tóm tắt và phân tích thông tin từ tài liệu để xác định rủi ro tuân thủ.
  • Làm nổi bật sự không nhất quán hoặc khoảng trống trong tài liệu, cho phép khắc phục chủ động.

c. Mô Phỏng Kịch Bản Rủi Ro

AI cho phép ngân hàng mô phỏng các kịch bản rủi ro khác nhau, giúp họ chuẩn bị cho các thách thức tiềm ẩn về quy định hoặc hoạt động. Ví dụ:

  • Kiểm tra sức chịu đựng danh mục đầu tư trong các điều kiện kinh tế khác nhau để đánh giá khả năng phục hồi.
  • Mô hình hóa tác động của các quy định mới đối với khung tuân thủ hiện có.

Tương Lai của Quản Lý Gian Lận và Rủi Ro trong Ngân Hàng Bán Lẻ

Khi ngành dịch vụ tài chính tiếp tục số hóa, vai trò của AI sẽ chỉ ngày càng trở nên quan trọng hơn. Các ngân hàng đầu tư vào những công nghệ này ngày hôm nay sẽ được trang bị tốt hơn để chống gian lận, quản lý rủi ro tín dụng và điều hướng trong môi trường quy định ngày càng phức tạp.

Tuy nhiên, việc áp dụng số hóa và AI không phải không có thách thức. Quyền riêng tư dữ liệu, các cân nhắc đạo đức và nhu cầu về các biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ phải luôn là ưu tiên hàng đầu. Ngân hàng bán lẻ phải cân bằng giữa việc tận dụng công nghệ và bảo vệ quyền của khách hàng.

Tóm lại, sự kết hợp của số hóa và AI tổng hợp mang đến cho ngân hàng bán lẻ một kho vũ khí mạnh mẽ để giải quyết vấn đề gian lận và rủi ro tín dụng. Bằng cách duy trì vị trí hàng đầu trong đổi mới công nghệ, ngân hàng không chỉ có thể bảo vệ hoạt động của mình mà còn mở ra những con đường mới cho tăng trưởng và sự hài lòng của khách hàng. Tương lai của ngân hàng bán lẻ là số hóa, và đây là thời điểm để hành động.

Content