LexisNexis Risk Solutions bổ sung tín hiệu từ tác nhân AI vào các quyết định phòng chống gian lận

LexisNexis Risk Solutions công bố giải pháp tình báo Know Your Agent (KYA) vào ngày 5 tháng 11 năm 2026, bổ sung hoạt động của tác nhân AI và các tín hiệu rủi ro theo ngữ cảnh vào nền tảng định danh số và phòng chống gian lận của công ty. Công ty cho biết lưu lượng truy cập từ tác nhân AI đã tăng hơn 750% trong nửa đầu năm 2026.

Nhiều khách hàng đã sử dụng KYA trong các quyết định quản lý rủi ro hiện tại. Công ty cho biết Digital Identity Network đã phân tích hơn 116 tỷ giao dịch số trong năm 2025 và phát hiện 4,9 tỷ cuộc tấn công tự động bằng bot, tăng 59% so với năm trước. Khả năng quan sát sẵn có đối với các tương tác của con người và hệ thống tự động tạo nên bối cảnh để KYA bổ sung hoạt động của tác nhân.

Phát hiện là bước đầu trong đánh giá rủi ro toàn diện hơn

Hầu hết tác nhân cá nhân không tự khai báo mình là tác nhân, khiến việc phát hiện trở thành thách thức trước mắt. Chỉ nhận diện thôi chưa thể xác định tác nhân đại diện cho ai, hoạt động của nó có được cho phép hay không, hành vi có phù hợp với phạm vi thẩm quyền đó hay không, hoặc toàn bộ tương tác có vẻ hợp pháp hay không. KYA được thiết kế để bổ sung khả năng phát hiện tác nhân theo thời gian thực vào bối cảnh danh tính, thiết bị, mạng, hành vi và mối quan hệ.

Bối cảnh đó có thể thay đổi trong một hành trình số duy nhất khi quyền kiểm soát chuyển giữa một người và một tác nhân. Mike Woodberry, phó chủ tịch cấp cao phụ trách sản phẩm và phân tích, cho biết mục tiêu là xác định chủ thể nào đang hành động, chủ thể đó đại diện cho ai hoặc điều gì, hành động có được cho phép hay không và chủ thể đang định làm gì. Vì vậy, mỗi quyết định liên quan đến một tác nhân cụ thể thực hiện một hành động cụ thể trong một bối cảnh cụ thể, theo các chính sách rủi ro của tổ chức.

Cách các tín hiệu được đưa vào quy trình xử lý gian lận

Tài liệu giới thiệu về năng lực tình báo tác nhân AI của công ty mô tả thông tin về trình duyệt, thiết bị, hệ điều hành và mạng là những cách để nhận diện dấu hiệu của tác nhân cũng như các chỉ báo khác về hoạt động do tác nhân thực hiện. Các ứng dụng được tích hợp trong ChatGPT, Claude và những nền tảng tương tự cũng có thể được lập hồ sơ thông qua đặc điểm trình duyệt, tên miền, tín hiệu ứng dụng và các chỉ báo khác nhằm xác lập ngữ cảnh định danh số. Các chỉ báo kỹ thuật và hành vi giúp phân loại hoạt động là của con người, bot độc hại hay tác nhân AI.

Trust Tags có thể thiết lập các mối liên hệ lâu dài giữa người dùng, thiết bị và tương tác với tác nhân, giúp tổ chức đánh giá những hoạt động về sau. Xác thực ngoài kênh có thể giúp thiết lập các mối quan hệ đáng tin cậy giữa khách hàng, tác nhân và các tương tác. Sau đó, tổ chức có thể đưa những tín hiệu này vào quy trình hiện có và cho phép, xác thực, xem xét hoặc từ chối một tương tác tùy theo bối cảnh cũng như chính sách rủi ro của mình.

Trong ThreatMetrix, năng lực tình báo tác nhân AI kết hợp định danh số với thông tin tình báo hành vi. API, bộ công cụ phát triển phần mềm và các tích hợp sẵn sàng cho quy trình làm việc hỗ trợ môi trường web, di động và phụ trợ; trong khi đó, việc cung cấp thông qua LexisNexis Dynamic Decision Platform kết nối năng lực này với hoạt động điều tra pháp chứng, quản lý vụ việc, báo cáo và điều phối quy trình làm việc.

Ứng dụng phòng chống gian lận và giới hạn sản phẩm

Các lĩnh vực ứng dụng bao gồm thương mại có tác nhân hỗ trợ, mở tài khoản và tiếp nhận khách hàng, ngân hàng và thanh toán, xác thực và quản lý quyền truy cập, cùng dịch vụ khách hàng. Tác nhân có thể nghiên cứu hoặc mua sản phẩm, tham gia quy trình đăng ký, truy cập tài khoản, lên lịch trả hàng hoặc quản lý tài khoản. Hệ thống cũng được thiết kế để đánh giá liệu tác nhân có thẩm quyền hợp lệ khi truy cập và xác minh tài khoản hay không.

LexisNexis cảnh báo rằng các tác nhân tự hành có thể làm gia tăng quy mô và mức độ tinh vi của hành vi gian lận thanh toán chuyển khoản được ủy quyền và các cuộc tấn công chiếm đoạt tài khoản; các tác nhân độc hại có thể rút kinh nghiệm từ những lần thành công và thất bại để điều chỉnh các cuộc tấn công tiếp theo. Grayson Clarke, giám đốc thương mại, cho biết một tổ chức tài chính toàn cầu đã sử dụng các năng lực phát hiện của công ty để nhận diện hoạt động của tác nhân và góp phần ngăn hoạt động này thực hiện các giao dịch nhạy cảm.

Các năng lực hiện có tập trung vào phát hiện, ngữ cảnh và quyết định trong quy trình làm việc. Tài liệu đề cập đến định danh và xác thực tác nhân phức tạp hơn, cùng với các tương tác giữa tác nhân với tác nhân, như những định hướng trong tương lai nhưng không cam kết sẽ có các chức năng này. Kết quả còn tùy thuộc vào cách triển khai, mức độ sẵn có của dữ liệu, đặc điểm giao dịch và cách khách hàng sử dụng; không giải pháp nào có thể nhận diện, phân loại, xác thực hoặc phát hiện mọi người dùng, thiết bị, bot hay tác nhân AI trong mọi tình huống.

Đối với các nhóm chống gian lận, thay đổi thực tế là sự tham gia của tác nhân trở thành một yếu tố đầu vào khác cho quy trình ra quyết định hiện có, với phản ứng được điều chỉnh phù hợp với khách hàng, thẩm quyền và hành động liên quan. Câu hỏi còn bỏ ngỏ là liệu cách tiếp cận theo bối cảnh này có tiếp tục hiệu quả khi tác nhân, tiêu chuẩn và tương tác giữa các tác nhân phát triển hay không, nhất là khi các năng lực tiên tiến hơn về danh tính và phân quyền vẫn chỉ là định hướng trong tương lai.