Liên Hợp Quốc ước tính số tiền được “rửa” trên toàn cầu trong một năm tương đương từ 2% đến 5% tổng GDP, khoảng 800 đến 2 nghìn tỷ USD. Do tính chất bí mật của rửa tiền, rất khó để ước tính con số thực tế, theo TechwireAsia.
Các tổ chức tài chính, đặc biệt là các ngân hàng, đang phải vật lộn để đối phó với vấn đề này. Một số ngân hàng tiếp tục giám sát chặt chẽ các giao dịch bất thường, nhưng thực tế là, khối lượng giao dịch khổng lồ diễn ra hàng ngày thường gây khó khăn trong việc xác định các trường hợp rửa tiền tiềm ẩn.
Rõ ràng, các tổ chức tài chính rất cần trí tuệ nhân tạo (AI) để không chỉ giúp giải quyết triệt để vấn đề mà còn đẩy nhanh quá trình xử lý giao dịch. Nhưng doanh nghiệp nên xem xét đầu tư bao nhiêu vào AI? Và làm thế nào để quản lý AI đúng cách?
NHỮNG PHÁT MINH ĐỘC ĐÁO ĐÃ RA ĐỜI
Đây chỉ là một số mối quan tâm của các tổ chức tài chính khi thảo luận về việc thay thế hệ thống cũ bằng trí tuệ nhân tạo. May mắn thay, có nhiều cách xử lý cho các quan ngại trên. Ví dụ, Napier, nền tảng kiểm soát đầu cuối thông minh đầu tiên trên thế giới, đã chứng minh rằng bằng cách áp dụng AI trong một số trường hợp cụ thể không chỉ tăng cường hỗ trợ kiểm soát tội phạm tài chính mà còn ít tốn kém hơn.
Quỹ quản lý tài chính lớn nhất Vương quốc Anh, SS&C Europe, sẽ nâng cấp dịch vụ với nền tảng quản lý rủi ro tội phạm tài chính được tăng cường AI của Napier, Napier Continuum, bao gồm các công cụ sàng lọc khách hàng và giám sát giao dịch. SS&C Europe sẽ hưởng lợi từ việc tăng khả năng hiển thị đối với các giao dịch di chuyển qua hệ thống của hãng, có quyền truy cập vào dữ liệu tình báo chi tiết để quản lý quy trình làm việc hiệu quả hơn.
Để hiểu thêm về cách Napier hỗ trợ các tổ chức tài chính giải quyết một trong những vấn đề lớn nhất trong ngành, Tech Wire Asia đã có buổi trò chuyện với ông Julian Dixon, nhà sáng lập và Chủ tịch Napier.
Ông Dixon không còn xa lạ với những rủi ro và tội phạm trong ngành tài chính. Với hơn 25 năm kinh nghiệm tại một số tổ chức tài chính lớn nhất trên thế giới, ông sớm nhận ra rằng công nghệ đang được các ngân hàng áp dụng đã lỗi thời và không thể đối phó với quá trình gia tăng nhanh chóng của tội phạm mạng.
"Tôi nhận ra rằng công nghệ có sẵn cho ngành thực sự đã quá lỗi thời, không đáp ứng được nhu cầu của tất cả các bên liên quan. Vì vậy, những gì chúng tôi quyết định làm là xây dựng một loạt các tài nguyên kỹ thuật số mới sau nhiều năm tích lũy kinh nghiệm. Đó là lý do Napier được thành lập. Ý tưởng của Napier là xây dựng công nghệ tân tiến có thể mở rộng từ con số 0 đến vô cùng bởi vì công nghệ tốt nhất không chỉ dành riêng cho các ngân hàng lớn nhất, có quỹ nhiều nhất", Chủ tịch Dixon giải thích.
Vì tội phạm tài chính ảnh hưởng đến hầu hết mọi người, Chủ tịch Napier tin rằng không quan trọng đó là một tổ chức, một cá nhân hay doanh nghiệp, công nghệ phải có khả năng thích ứng trên từng cơ sở quy mô. Điều này cho phép bất kỳ đối tượng nào cũng có thể mua và sử dụng công nghệ với mức giá phù hợp.
Do đó, Napier tính phí khách hàng dựa trên mô hình trả tiền khi cập nhật và đảm bảo công nghệ có thể dễ dàng triển khai. Napier cũng là một trong những công ty đầu tiên có hộp cát có sẵn (cơ chế bảo mật để tách các chương trình đang chạy, thường nhằm giảm thiểu sự cố hệ thống hoặc các lỗ hổng phần mềm lây lan), từ đó khách hàng có thể xây dựng và kiểm tra ứng dụng mà không cần khởi chạy từ đầu.
Về việc mở rộng sang châu Á, ông Dixon cũng có kế hoạch mở rộng tương tự như ở các châu lúc khác. Hãng đang cung cấp một nền tảng có thể phù hợp với quy định của địa phương. Đó là một nền tảng thích ứng, mọi thao tác đều được thực hiện thông qua cấu hình.
"Về cơ bản, khuôn khổ của quy định dịch vụ tài chính chống rửa tiền là khá giống nhau trên toàn thế giới. Chúng tôi muốn trở thành một công ty có công nghệ hiện đại cung cấp nền tảng end-to-end. Chúng tôi muốn cung cấp dịch vụ quản lý vòng đời khách hàng hoàn chỉnh về mặt chống rửa tiền và tội phạm tài chính", ông Dixon nói thêm.
AI VƯỢT TRỘI CHO CÁC TỔ CHỨC TÀI CHÍNH
Theo Chủ tịch Dixon, khi nói đến AI, cách tiếp cận của Napier là chỉ sử dụng theo nhu cầu. Thay vì cung cấp các bộ công cụ AI như hầu hết các nhà cung cấp khác, Napier thực hiện một cách tiếp cận vượt trội đối với sử dụng AI cho các dịch vụ tài chính.
"Mục đích của Napier là AI vượt trội. Chúng tôi cố gắng nâng cao sự “vượt trội” đặc biệt trong công nghệ sàng lọc cũng như giám sát giao dịch. Chúng tôi có một nhóm các chuyên gia AI và nếu khách hàng muốn một hệ thống AI được thiết kế riêng, chúng tôi hoàn toàn có khả năng làm điều đó", Chủ tịch Dixon nhấn mạnh.
Đồng ý rằng AI là hoàn toàn cần thiết và là tương lai của ngành, ông cũng chỉ ra rằng điều quan trọng là phải có được sự chấp thuận của các cơ quan quản lý khi triển khai. AI hữu ích và mang lại giá trị gia tăng, nhưng các tổ chức tài chính cần phải sử dụng một cách có kiểm soát và thường xuyên kiểm tra, đo lường.
Đồng thời, AI phải giúp tiết kiệm chi phí. Đã có nhiều chương trình AI rất tốn kém nhưng cuối cùng lại bỏ ngỏ vì không mang lại giá trị như kỳ vọng. Đối với ông, hệ thống AI vượt trội cần một lượng dịch vụ chuyên nghiệp tối thiểu từ các nhà khoa học dữ liệu để đào tạo các bộ dữ liệu và phát triển hệ thống ngày càng hiện đại hơn.
Đây là lý do Amaretto của Napier xuất hiện. Amaretto là một mô hình học máy tích cực giải quyết việc giám sát giao dịch không cần giả định nhưng cần các điểm dữ liệu tối thiểu. Mô hình này hoạt động càng lâu thì càng có khả năng xác định các giao dịch bất thường, nắm bắt những thay đổi hành vi trong thời gian thực và cung cấp khung phát hiện rủi ro hiệu quả.
Amaretto xử lý trước dữ liệu giao dịch thô, chuyển đổi thành vectơ tổng hợp. Các mô hình không giám sát và được giám sát lấy các vectơ làm đầu vào và tính điểm bất thường cho mỗi giao dịch.
Amaretto cung cấp chi phí điều tra thấp hơn vì số lượng giao dịch hàng ngày được kiểm tra ít hơn. So với hệ thống phát hiện gian lận bằng học máy chủ động hiện đại, Amaretto đã đạt được hiệu suất phát hiện tốt hơn và chi phí thấp hơn trong tất cả các tình huống được phân tích.
Như Dixon nói, cuối cùng, tất cả sẽ quy về việc cung cấp cho các tổ chức tài chính cơ hội sử dụng công nghệ một cách tiết kiệm chi phí. Nó không chỉ là đầu tư vào AI và các công cụ để đối phó với rửa tiền, mà còn là triển khai công nghệ theo cách không chỉ tạo ra kết quả mà còn cho phép tổ chức mở rộng quy mô khi phát triển nhiều trường hợp sử dụng hơn cho công nghệ đó.
Google translate