Dùng AI để phát hiện và chặn lừa đảo qua tài khoản ngân hàng

Ngày 29/5, chia sẻ tại tọa đàm trực tuyến "Ngân hàng thời AI: Chống lừa đảo như thế nào?", ông Lê Anh Dũng, Phó vụ trưởng Vụ Thanh toán cho biết, thời gian qua, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã rà soát và ban hành các văn bản quy phạm pháp luật về hoạt động thanh toán, trong đó bổ sung các quy định nhằm bảo đảm an ninh, an toàn hoạt động thanh toán trên môi trường số.

Xuất hiện tình trạng thuê khuôn mặt để lừa đảo chuyển khoản

Các ngân hàng Việt Nam đã và đang đầu tư mạnh vào công nghệ số, trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm phát hiện sớm, cảnh báo kịp thời các giao dịch bất thường, bảo vệ khách hàng trước thủ đoạn lừa đảo công nghệ cao.

Tuy nhiên, trên thực tế, tội phạm mạng ngày càng gia tăng với diễn biến khó lường khi sử dụng cả AI, các công nghệ để ứng dụng vào các chiêu trò lừa đảo. 

Thời gian qua, với việc quy định siết thông tin sinh trắc học của tài khoản cá nhân thì các tổ chức tội phạm công nghệ cao đã chuyển qua tài khoản tổ chức để lừa đảo. "Thậm chí có tình trạng các tổ chức tội phạm nhốt người cho thuê cả khuôn mặt để chuyển tiền. Mỗi lần chuyển tiền thì đưa khuôn mặt vào, còn không thì thực hiện nuôi và chăm sóc chu đáo", lãnh đạo Vụ Thanh toán cho biết.

Trong bối cảnh đó, các ngân hàng đã cung cấp thông tin về các tài khoản thanh toán nghi ngờ gian lận cho NHNN để hình thành kho dữ liệu chung của ngành ngân hàng về tài khoản thanh toán có dấu hiệu nghi ngờ, gian lận, lừa đảo, vi phạm pháp luật, góp phần hạn chế rủi ro gian lận, lừa đảo trong hoạt động thanh toán.

Đồng thời, triển khai tính năng cảnh báo tài khoản lừa đảo, cho phép tự động nhận diện và cảnh báo cho người dùng ứng dụng ngân hàng khi chuyển tiền đến số tài khoản có dấu hiệu nghi ngờ rủi ro.

Ngân hàng đầu tiên thực hiện thí điểm dịch vụ này là BIDV. Từ 1/4 đến nay, BIDV đã ngăn chặn được các giao dịch có nghi ngờ gian lận với tổng số tiền trên 100 tỷ đồng.

Không chỉ BIDV, một số ngân hàng cũng đã bật tính năng cảnh báo lừa đảo cho khách hàng. Ông Vũ Thành Chung, Phó chủ tịch Hội đồng quản trị MB, cho biết chiêu lừa rất phổ biến là tội phạm thường dẫn dụ người dùng cài đặt các phần mềm giả mạo vào điện thoại để chiếm đoạt tiền. Do đó, app MB có chức năng quét để phát hiện phần mềm giả mạo. 

Khi khách hàng bật app MB lên, ứng dụng sẽ tự ngắt khi phát hiện phần mềm giả mạo và ngay sau đó sẽ báo cho khách hàng ngay là điện thoại của khách đang có phần mềm giả mạo. Với cách này, MB đã chặn được 99% phần mềm giả mạo trên điện thoại.

Mặt khác, ngân hàng phải tăng cường giám sát an ninh mạng với cách duy nhất là sử dụng công nghệ. Vì với dữ liệu quá lớn, như MB có 33 triệu khách hàng, 99% giao dịch của khách hàng cá nhân trên kênh số. Một ngày MB có đến 20 triệu người vào truy cập ứng dụng ngân hàng số. Nên con người không thể giám sát được hết mà phải dùng AI.

Làm sao để không lộ lọt thông tin cá nhân?

Ông Hoàng Thế Hưng, Thành viên độc lập HĐQT Eximbank, chia sẻ trong phòng, chống gian lận, một số mảng mà Eximbank ứng dụng AI khá nhiều là thanh toán, chuyển tiền; phòng, chống rửa tiền… "Các lĩnh vực khác cũng có, như chăm sóc khách hàng. Nhiều khi khách hàng chat với một kênh của ngân hàng cũng không phân biệt được là máy hay người", ông Hưng nói.

Vừa qua, cơ quan quản lý nhà nước đã có những động thái giúp ích cho các ngân hàng rất nhiều, điển hình như các quy định xác thực, làm sạch dữ liệu. Bên cạnh đó, mỗi ngân hàng cũng có các cách, công cụ khác nhau để ứng dụng AI trong việc giúp khách hàng bảo vệ tài khoản, bảo vệ tiền.

Ngoài xác thực khi chuyển tiền, một trong những hình thức phổ biến được ông Hưng nhắc tới là ứng dụng các công cụ để phát hiện các giao dịch bất thường. Đơn giản như về tài khoản nhận bất thường, thời gian bất thường hay số tiền bất thường… Các công cụ đó tiến hóa từng ngày, học thông qua hành vi của khách hàng để thấy rằng, giao dịch này với khách hàng cụ thể này là bất thường.

Ông Hưng lưu ý: "Các công cụ cũng tạo cho khách hàng phiền toái nhất định. Khi phát hiện bất thường, có thể phải kiểm tra lại giao dịch. Ví dụ, khi phát hiện giao dịch thẻ bất thường, chúng tôi phải giữ tiền lại, gọi xác minh xem đúng là khách hàng muốn chuyển tiền hay không. Vì vậy, các ngân hàng sẽ phải cân nhắc làm thế nào để vừa đảm bảo an toàn, phòng, chống gian lận, nhưng vẫn tạo cho khách hàng trải nghiệm tốt".

Ông Hưng đánh giá, để ứng dụng AI tốt, một trong những vấn đề quan trọng là dữ liệu. Kỳ vọng của các ngân hàng là có hành lang pháp lý để cải thiện các công cụ AI thông qua kho dữ liệu chung. Ví dụ, các kho dữ liệu quốc gia về công dân, hộ tịch… sẽ giúp các công cụ được ứng dụng rất nhiều.

Tuy nhiên, một số ý kiến băn khoăn về việc ngân hàng ứng dụng AI để chống gian lận tài chính, nhưng làm sao để đảm bảo bí mật cá nhân khách hàng? TS Trần Mai Vũ, giảng viên Khoa Công nghệ thông tin, Trường đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, cho rằng trong AI có một số mô hình gọi là Open weights (mô hình mở trọng số). Nghĩa là các ngân hàng không cung cấp dữ liệu thô, chỉ gửi mô hình học (model weights). Các mô hình con sẽ được cập nhật và tổng hợp về mô hình trung tâm, điều này đảm bảo quyền riêng tư và tuân thủ pháp luật.

"Theo đó, các tổ chức, các ngân hàng có thể xây dựng một mô hình mở về tham số, rồi chuyển giao cho các đơn vị khác để huấn luyện tiếp. Chất lượng mô hình cũng sẽ dần dần tốt lên. Bên cạnh đó, phương pháp làm mờ hoặc là xóa nhiễu những yếu tố cá nhân để dữ liệu khi chạy trong hệ thống AI thì không còn dấu vết cá nhân hoặc lộ lọt thông tin cá nhân mà luật quy định", TS Trần Mai Vũ nói.

Nhìn nhận hệ thống ngân hàng Việt Nam có mức độ sẵn sàng cao trong ứng dụng AI vào phòng, chống gian lận, lừa đảo, song theo Phó vụ trưởng Vụ Thanh toán Lê Anh Dũng, để AI phát huy tối đa hiệu quả, cần tiếp tục đầu tư hoàn thiện chất lượng dữ liệu; phát triển nhân lực am hiểu, có năng lực AI; đầu tư mạnh mẽ cho AI, hoàn thiện khuôn khổ pháp lý phù hợp…

"NHNN sẽ tiếp tục đồng hành cùng các ngân hàng nhằm đảm bảo việc ứng dụng AI diễn ra an toàn, hiệu quả", ông Dũng khẳng định.

Huyền Anh