Các doanh nghiệp và nhà đầu tư luôn có nhiều dữ liệu quan trọng. Bằng cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), họ có thể sử dụng công nghệ để phát hiện gian lận trước khi gây ra nhiều thiệt hại, theo Technode.
GIAN LẬN - VẤN ĐỀ LỚN VỚI CÔNG TY KHỞI NGHIỆP
Theo thống kê, doanh nghiệp dưới 100 nhân viên chỉ có 22% trường hợp gian lận diễn ra nhưng lại chịu hậu quả nặng nề nhất. Những tập đoàn lớn trên 10.000 nhân viên ít bị tổn thất hơn.
Với quy mô nhỏ, bất kỳ khoản lỗ nào cũng ảnh hưởng đến các startup. Mặc dù mất 150.000 USD là điều không ai mong muốn dù trong hoàn cảnh nào, nhưng đây là mức tương đối cao với công ty chưa tạo ra doanh thu. Trong một số trường hợp xấu, doanh nghiệp có thể phá sản.
Các công ty khởi nghiệp dễ bị gian lận tài chính hơn vì nhiều lý do. Những kẻ lừa đảo coi đây là mục tiêu dễ dàng bởi doanh nghiệp mới thường có ít tiền mặt, ít kinh nghiệm kiểm soát và ngăn chặn rủi ro.
Mặc dù đầu tư mạo hiểm đã giảm kể từ mức đỉnh năm 2021, nhưng thị trường vẫn đạt tổng cộng hơn 170 tỷ USD mỗi năm kể từ 2020. Kẻ lừa đảo coi đây là cơ hội để thu hút nhà đầu tư và giữ lại phần lớn dòng tiền thay vì đưa vào kinh doanh.
ỨNG DỤNG PHÁT HIỆN GIAN LẬN BẰNG AI
Hầu hết nhà sáng lập và nhà đầu tư khởi nghiệp luôn đau đầu giải quyết trình trạng này. Sự gia tăng của các vụ lừa đảo cho thấy kỹ thuật phòng chống gian lận thông thường hiện nay không hiệu quả. Và trí tuệ nhân tạo - thành tựu lớn nhất của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 mang đến nhiều giải pháp đáng tin cậy.
Mô hình học máy giỏi hơn con người trong việc nhận biết mẫu dữ liệu tinh vi. Chúng có thể xác định hoạt động đáng ngờ mà chuyên gia con người có thể bỏ qua. Trên thực tế, một số trường hợp sử dụng công nghệ hỗ trợ mang lại hiệu quả bất ngờ. Năm 2023, Bộ Tài chính Hoa Kỳ thu hồi được 375 triệu USD vào bằng cách chuyển sang sử dụng hệ thống phát hiện gian lận dựa trên AI.
Phát hiện gian lận bằng AI cũng nhanh hơn so với phương pháp thủ công. Hệ thống tự động có thể cảnh báo bên liên quan về khả năng gian lận ngay khi xuất hiện dấu hiệu đáng ngờ. Phản ứng nhanh và chính xác cho phép startup và nhà đầu tư ngăn chặn gian lận sớm để giảm thiểu thiệt hại. Doanh nghiệp cũng có thể theo dõi suốt ngày đêm mà không cần lực lượng chống gian lận chuyên biệt.
Công nghệ AI tiên tiến đi kèm với yêu cầu đầu tư đáng kể. Tuy nhiên, thống kê chỉ rõ doanh nghiệp mất 5% doanh thu hàng năm do gian lận. Bởi vậy, ngăn chặn sớm những tổn thất giúp doanh nghiệp tiết kiệm nhiều hơn so với khoản chi khắc phục hậu quả.
TRIỂN KHAI HỆ THỐNG PHÁT HIỆN GIAN LẬN BẰNG AI
Giống như bất kỳ công nghệ nào, các mô hình phát hiện gian lận bằng AI phải được triển khai đúng cách để đạt hiệu quả. Dưới đây là một số bước mà công ty khởi nghiệp có thể thực hiện nhằm tận dụng tối đa tiềm năng sáng kiến này.
Bước 1: Chọn mô hình phù hợp.
Công ty khởi nghiệp và nhà đầu tư có thể dễ dàng tìm thấy công cụ phòng chống gian lận được hỗ trợ bởi AI hoặc xây dựng giải pháp AI cho riêng mình. Trong cả hai cách, để ứng dụng hiệu quả cần bắt đầu từ việc chọn thuật toán phù hợp.
Nghiên cứu cho thấy Random forest (thuật toán supervised learning) - kết hợp nhiều biểu đồ luồng quyết định - hiệu quả nhất trong việc dự đoán giao dịch gian lận. Tuy nhiên, một số loại gian lận khác cần mô hình phức tạp hơn. Phân cụm là biện pháp hữu hiệu để xác định hành vi bất thường và mạng thần kinh sâu có thể phân tích đa dạng tình huống.
Giải pháp lý tưởng phụ thuộc vào ngân sách của startup, kinh nghiệm AI và loại gian lận mà công ty quan tâm. Doanh nghiệp không có nhiều chuyên môn về lập trình AI nên tham khảo ý kiến của bên thứ ba để xác định mô hình phù hợp với nhu cầu.
Bước 2: Đào tạo và triển khai mô hình AI.
Sau khi chọn được mô hình AI phù hợp, doanh nghiệp phải đào tạo chúng. Đây là quá trình nạp dữ liệu và hiệu chỉnh quyết định để mô hình học cách phân biệt giữa hành vi thông thường và hành vi đáng ngờ.
Chi tiết cụ thể để đào tạo mô hình tùy thuộc vào loại thuật toán. Nhưng trong mọi trường hợp, số lượng và chất lượng dữ liệu rất quan trọng. Quản lý dữ liệu là rào cản phổ biến nhất đối với việc áp dụng AI, vì vậy phải sớm giải quyết những vấn đề này. Doanh nghiệp thu thập đủ thông tin hướng tới kết quả đáng tin cậy, đảm bảo thông tin và không có lỗi.
Các startup phải tinh chỉnh mô hình trong quá trình đào tạo cho đến khi đạt được mức độ chính xác mong muốn. Sau khi thành công, doanh nghiệp có thể triển khai giải pháp AI, giám sát số liệu hoặc tài khoản nội bộ để phát hiện gian lận.
Bước 3: Tối ưu hóa theo thời gian.
Nhiều người nghĩ rằng sau khi tối ưu hoá AI là xong, nhưng công việc này đòi hỏi tính liên tục. Thời gian trung bình để một mô hình AI phát huy hết khả năng là khoảng 14 tháng, chưa bao gồm 12 tháng đào tạo. Triển khai AI không thể vội vàng, vì vậy doanh nghiệp cần dành quỹ thời gian nuôi dưỡng công nghệ.
Khi mô hình phát hiện gian lận bằng AI xử lý nhiều tình huống mới, chúng sẽ thích nghi để ngày càng linh hoạt. Tuy nhiên, mô hình có thể yêu cầu cập nhật để xử lý những thay đổi mới. Các startup nên theo dõi hiệu suất của AI và tinh chỉnh mô hình khi cần thiết, hướng đến lợi ích lâu dài.
Doanh nghiệp cũng không nên quá phụ thuộc vào AI. Con người phải đưa ra quyết định cuối cùng bởi AI không hoàn hảo và có thể sai sót. Hơn nữa, doanh nghiệp nên xem xét từng trường hợp cảnh báo, xác minh trước khi hành động.
Thị trường khởi nghiệp tiếp tục là điểm nóng của gian lận tài chính. Để bảo vệ bản thân, cả doanh nghiệp và nhà đầu tư đều cần trang bị kỹ thuật phòng chống gian lận đáng tin cậy. Và trong thời đại công nghệ số hiện nay, AI là giải pháp đầy tiềm năng.
Tuy chưa hoàn hảo nhưng học cách sử dụng AI sẽ giúp các công ty khởi nghiệp và nhà tài trợ tăng niềm tin, bảo mật và hiệu quả tài chính lâu dài.
Google translate