Làm thế nào các Ngân hàng Phải Sử dụng Trí tuệ Nhân tạo Có Trách nhiệm để Đối phó với Tội phạm Tài chính

Gian lận chắc chắn không phải là điều gì mới trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, nhưng gần đây đã có một sự gia tốc đáng được phân tích chi tiết. Khi công nghệ phát triển và tiến hóa với tốc độ nhanh chóng, tội phạm đã tìm ra nhiều con đường để突破 các rào cản tuân thủ, dẫn đến một cuộc chạy đua công nghệ giữa những người cố gắng bảo vệ người tiêu dùng và những người muốn gây hại cho họ. Những kẻ gian lận đang kết hợp công nghệ mới nổi với thao túng cảm xúc để lừa đảo người dân hàng nghìn đô la, đặt gánh nặng lên các ngân hàng để nâng cấp hệ thống phòng thủ của họ để đối phó với mối đe dọa đang tiến hóa.

Để đối phó với dịch bệnh gian lận ngày càng tăng, các ngân hàng đang bắt đầu tận dụng công nghệ mới. Với các ngân hàng ngồi trên một kho dữ liệu chưa từng được sử dụng hết khả năng, công nghệ trí tuệ nhân tạo có khả năng trao quyền cho các ngân hàng để phát hiện hành vi tội phạm trước khi nó xảy ra bằng cách phân tích các tập dữ liệu lớn.

Tăng rủi ro gian lận

Thật tích cực khi thấy các chính phủ trên toàn thế giới采取 một cách tiếp cận chủ động khi nói đến trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là ở Mỹ và trên toàn châu Âu. Vào tháng 4, chính quyền Biden đã công bố một khoản đầu tư 140 triệu đô la vào nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo – một bước tiến quan trọng không thể nghi ngờ. Tuy nhiên, dịch bệnh gian lận và vai trò của công nghệ mới này trong việc tạo điều kiện cho hành vi tội phạm không thể bị đánh giá thấp – điều mà tôi tin rằng chính phủ cần phải có chắc chắn trên radar của mình.

Gian lận đã khiến người tiêu dùng mất $8,8 tỷ vào năm 2022, tăng 44% so với năm 2021. Sự gia tăng đột ngột này có thể chủ yếu được quy cho công nghệ ngày càng có sẵn, bao gồm trí tuệ nhân tạo, mà những kẻ lừa đảo đang bắt đầu thao túng.

Ủy ban Thương mại Liên bang (FTC) lưu ý rằng hình thức gian lận phổ biến nhất được báo cáo là gian lận giả mạo – với tổn thất 2,6 tỷ đô la được báo cáo vào năm ngoái. Có nhiều loại gian lận giả mạo, từ tội phạm giả mạo là cơ quan chính phủ như IRS hoặc thành viên gia đình giả mạo là gặp rắc rối; cả hai chiến thuật được sử dụng để lừa đảo người tiêu dùng dễ bị tổn thương vào việc chuyển tiền hoặc tài sản.

Vào tháng 3 năm nay, FTC đã phát hành một cảnh báo về tội phạm sử dụng các đoạn âm thanh hiện có để nhân bản giọng nói của người thân thông qua trí tuệ nhân tạo. Trong cảnh báo, nó tuyên bố “Đừng tin vào giọng nói”, một lời nhắc nhở rõ ràng để giúp hướng dẫn người tiêu dùng tránh gửi tiền không cố ý cho những kẻ lừa đảo.

Các loại gian lận được tội phạm sử dụng đang trở nên đa dạng và tiên tiến hơn, với gian lận lừa đảo tình yêu tiếp tục là một vấn đề quan trọng. Báo cáo gần đây của Feedzai, Tác động của Gian lận và Tội phạm Tài chính đối với Niềm tin của Khách hàng vào Ngân hàng đã phát hiện ra rằng 42% người dân ở Mỹ đã trở thành nạn nhân của gian lận lừa đảo tình yêu.

Trí tuệ nhân tạo tạo ra, có khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh và phương tiện truyền thông khác để đáp ứng các yêu cầu, đã trao quyền cho tội phạm để làm việc hàng loạt, tìm ra cách mới để lừa đảo người tiêu dùng vào việc chuyển tiền. ChatGPT đã bị những kẻ lừa đảo khai thác, cho phép họ tạo ra các tin nhắn rất thực tế để lừa nạn nhân vào việc nghĩ rằng họ là người khác và đó chỉ là phần nổi của tảng băng.

Khi trí tuệ nhân tạo tạo ra trở nên tinh vi hơn, nó sẽ trở nên thậm chí còn khó khăn hơn cho người dân để phân biệt giữa những gì thực sự và những gì không. Do đó, điều quan trọng là các ngân hàng phải hành động nhanh chóng để tăng cường hệ thống phòng thủ của họ và bảo vệ cơ sở khách hàng của họ.

Trí tuệ nhân tạo như một công cụ phòng thủ

Tuy nhiên, giống như trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng như một công cụ tội phạm, nó cũng có thể giúp bảo vệ người tiêu dùng một cách hiệu quả. Nó có thể làm việc với tốc độ phân tích các tập dữ liệu lớn để đưa ra quyết định thông minh trong chớp mắt. Vào thời điểm khi các đội ngũ tuân thủ đang làm việc quá sức, trí tuệ nhân tạo đang giúp quyết định giao dịch gian lận và giao dịch không phải gian lận.

Bằng cách chấp nhận trí tuệ nhân tạo, một số ngân hàng đang xây dựng hình ảnh hoàn chỉnh của khách hàng, cho phép họ xác định hành vi bất thường một cách nhanh chóng. Các tập dữ liệu hành vi như xu hướng giao dịch, hoặc thời gian người dân thường truy cập vào ngân hàng trực tuyến, tất cả có thể giúp xây dựng hình ảnh về hành vi “tốt” thông thường của một người.

Điều này đặc biệt hữu ích khi phát hiện gian lận chiếm tài khoản, một kỹ thuật được tội phạm sử dụng để giả mạo khách hàng thực sự và kiểm soát tài khoản để thực hiện thanh toán không được ủy quyền. Nếu tội phạm ở một múi giờ khác hoặc bắt đầu cố gắng truy cập vào tài khoản một cách bất thường, nó sẽ được đánh dấu là hành vi đáng ngờ và đánh dấu một báo cáo hoạt động đáng ngờ. Trí tuệ nhân tạo có thể tăng tốc quá trình này bằng cách tự động tạo báo cáo cũng như điền vào chúng, tiết kiệm chi phí và thời gian cho các đội ngũ tuân thủ.

Trí tuệ nhân tạo được đào tạo tốt có thể giúp giảm thiểu các kết quả dương tính giả, một gánh nặng lớn cho các tổ chức tài chính. Kết quả dương tính giả là khi giao dịch hợp pháp bị đánh dấu là đáng ngờ và có thể dẫn đến giao dịch của khách hàng – hoặc thậm chí tài khoản của họ – bị chặn.

Việc xác định sai khách hàng là một kẻ lừa đảo là một trong những vấn đề hàng đầu mà các ngân hàng phải đối mặt. Nghiên cứu của Feedzai cho thấy rằng nửa số người tiêu dùng sẽ rời bỏ ngân hàng của họ nếu nó ngăn chặn một giao dịch hợp pháp, ngay cả khi nó được giải quyết nhanh chóng. Trí tuệ nhân tạo có thể giúp giảm thiểu gánh nặng này bằng cách xây dựng một hình ảnh tốt hơn, thống nhất của khách hàng có thể làm việc với tốc độ để phân biệt giao dịch hợp pháp.

Tuy nhiên, điều quan trọng là các tổ chức tài chính phải áp dụng trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm và không bị thiên vị. Vẫn là một công nghệ tương đối mới, phụ thuộc vào việc học hỏi từ các hành vi hiện có, nó có thể tiếp thu hành vi thiên vị và đưa ra quyết định không chính xác, điều này cũng có thể ảnh hưởng tiêu cực đến các ngân hàng và tổ chức tài chính nếu không được thực hiện đúng.

Các tổ chức tài chính có trách nhiệm phải tìm hiểu thêm về trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm và hợp tác với các đối tác công nghệ để theo dõi và giảm thiểu thiên vị của trí tuệ nhân tạo, đồng thời bảo vệ người tiêu dùng khỏi gian lận.

Niềm tin là loại tiền tệ quan trọng nhất mà một ngân hàng nắm giữ và khách hàng muốn cảm thấy an toàn khi biết rằng ngân hàng của họ đang làm mọi thứ để bảo vệ họ. Bằng cách hành động nhanh chóng và có trách nhiệm, các tổ chức tài chính có thể tận dụng trí tuệ nhân tạo để xây dựng các rào cản chống lại những kẻ lừa đảo và đặt mình vào vị trí tốt nhất để bảo vệ khách hàng của họ khỏi các mối đe dọa tội phạm đang tiến hóa.