Nasdaq sử dụng AI để phát hiện gian lận

Một số điều khiến Valerie Bannert - Thurner nhướn mày khi tìm kiếm dấu hiệu của hành vi xấu trên sàn giao dịch Nasdaq. Chẳng hạn như việc tỏ thái độ hả hê trong phòng chat.

Bannert - Thurner, Phó Chủ tịch cấp cao và là người đứng đầu về rủi ro và giám sát tại Nasdaq, nói: “Tôi thích ví dụ về sự vui sướng quá mức khi những gã không thể kiềm chế được bản thân”. Một chỉ báo đáng lo ngại khác là lợi nhuận giao dịch dường như quá tốt để có thể có thật. “Nếu một số người có lợi nhuận quá mức khi họ giao dịch, so với mọi người khác giao dịch cùng một công cụ có phong cách tương tự, thì chúng tôi hỏi, đây có phải là may mắn hay là một điều gì khác?” Bannert - Thurner nói. “Bạn không thể luôn làm tốt hơn thị trường”. Nhưng với 14 triệu giao dịch mỗi ngày trên Nasdaq và vô số cuộc trò chuyện và email, bà và các đồng nghiệp không thể xem xét tất cả mọi thứ. Và ở đó cần tới trí tuệ nhân tạo (AI).

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi công việc trong các dịch vụ tài chính, cùng với trợ lý ảo, hoạt động back office, quyết định cho vay, xác thực, tuân thủ, phát hiện tội phạm mạng, tìm kiếm gian lận và bất kỳ nơi nào có các công việc giấy tờ đơn giản có thể tự động hóa dễ dàng.

Để tồn tại, Nasdaq phải chứng minh rằng họ đang làm tốt công việc trông chừng giao dịch nội gián và thao túng thị trường - nếu không, các công ty sẽ không sử dụng sàn giao dịch này. “Toàn bộ sự tồn tại của chúng tôi dựa trên việc có cơ chế phát hiện tốt nhất có thể,” Bannert - Thurner nói.

Nasdaq vận hành 25 sàn giao dịch ở châu Âu, Canada và Hoa Kỳ; điều này chỉ chiếm 37% doanh thu của họ. Phần còn lại của hoạt động kinh doanh là cung cấp công nghệ cho các sàn giao dịch chứng khoán và các công ty thương mại khác: phần mềm, dữ liệu thị trường và các công nghệ giao dịch, thanh toán bù trừ, thanh toán, rủi ro và giám sát mà họ sử dụng để vận hành thị trường của chính mình. Nền tảng giám sát thương mại SMARTS của công ty được sử dụng bởi 45 sàn giao dịch bên ngoài và 13 cơ quan quản lý. Nó cũng được sử dụng bởi 120 đơn vị tham gia thị trường, bao gồm các đại lý môi giới, các công ty mua và các quỹ phòng hộ phải giám sát những giao dịch mà nhân viên của họ thực hiện.

Tất cả đang tìm kiếm những điều tương tự: thao túng thị trường, giao dịch nội gián và các hình thức lạm dụng khác.

Nasdaq, như họ tự mô tả là tự quản lý, triển khai các nhóm giám sát lớn để duy trì tính toàn vẹn của thị trường bằng công cụ SMARTS.

Ngoài việc tự giao dịch, họ giám sát dữ liệu thị trường công cộng, giá cả, chênh lệch và toàn bộ các lệnh giao dịch.

“Chúng tôi cần hiểu, ví dụ như, sự tham gia của một thành viên trong tổng số lệnh lớn đến mức nào? Điều đó có thay đổi không?” Bannert - Thurner nói.

Nasdaq xếp chồng dữ liệu của các tài khoản riêng và tài khoản phụ mà nó nhận được từ các nhà môi giới và phương tiện truyền thông xã hội lên trên dữ liệu giao dịch để xem các công ty hoặc tài khoản cá nhân đang hoạt động như thế nào trong bối cảnh của toàn bộ thị trường.

“Sau đó, chúng tôi xếp chồng hành vi với ý định bằng cách bao gồm thông tin như liên lạc như email và chat”, Bannert-Thurner nói. Các thương nhân sử dụng khoảng một tá công cụ nhắn tin tức thời, bao gồm cả các công cụ từ Bloomberg, Thomson Reuters và Symphony – công ty do một nhóm các ngân hàng hỗ trợ.

Khả năng gắn những gì những người giao dịch trao đổi trong email và tin nhắn với các giao dịch thực tế của họ là rất quan trọng để nắm bắt và truy tố hành vi thao túng thị trường.

“Bạn vào tù không phải vì nói, ‘Này, các bạn, điều đó đã được thực hiện tốt’ mà vì bạn thao túng Libor”, Bannert-Thurner nhấn mạnh. Bản thân các giao dịch không tiết lộ ý định của người giao dịch. Sự hiểu biết đó có nhiều khả năng đến từ việc đọc tin nhắn họ gửi cho nhau. Điều này đã được thấy qua một số vụ bê bối ở Phố Wall. Chẳng hạn, các cơ quan quản lý của Hoa Kỳ khi điều tra việc thao túng lãi suất Libor đã phát hiện ra nhiều cuộc trao đổi liên quan có thể dùng làm chứng cứ buộc tội.

Chính từ các chủ đề trò chuyện và email này mà Nasdaq sử dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo từ Digital Reasoning. Phần mềm AI sử dụng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trí thông minh của máy móc để hiểu ngôn ngữ mà những người giao dịch sử dụng và xác định các chỉ số chính của việc thao túng thị trường.

Một người có thể nói điều gì đó như “Hãy trao đổi bên ngoài nhé” hoặc “Tôi sẽ gọi cho bạn bằng điện thoại di động của tôi”. Những cụm từ như vậy có thể kích hoạt việc cảnh báo và xem xét các giao dịch được thực hiện ngay sau khi tin nhắn được gửi.

Theo Tim Estes, CEO của Digital Reasoning, AI đôi khi có thể hiểu được ngôn ngữ mà con người không thể hiểu. “Bạn hãy nhìn vào giao dịch ngoại hối qua phần mềm chat của Bloomberg, nó thậm chí không giống tiếng Anh”, Estes nói. “Một người có thể hiểu được nó không? Nếu họ là chuyên gia thực sự thì được. Nhưng nếu đó là một nhà phân tích không biết rõ về ngữ cảnh thì có lẽ là không”.

Bannert - Thurner lưu ý rằng ngay cả khi một nhà giao dịch không sử dụng cụm từ đã biết như “Tôi sẽ gọi cho bạn bằng điện thoại di động của tôi”, trí thông minh của máy vẫn sẽ nhận nó “, vì nó đủ gần và bối cảnh cũng giống vậy. Nhiều điều trong số này chưa từng xảy ra trước đây vì công nghệ chưa đủ thông minh để đưa ra kết quả chất lượng cao”.

Để dạy cho cỗ máy trí tuệ nhân tạo, Nasdaq đang cung cấp cho nó các cảnh báo và những đoạn chat từ các vụ thao túng và thông đồng đã biết, cùng với các giao dịch được thực hiện vào thời điểm đó.

Bannert-Thurner nói: “Chúng tôi nghĩ rằng học máy sẽ tạo ra sự khác biệt đáng kể trong cách chúng tôi phát hiện các hành vi, cách chúng tôi giúp mọi người rà soát và điều tra”.

Mục tiêu là để giảm từ hàng triệu cảnh báo xuống một số lượng đủ nhỏ. “Chúng tôi muốn đưa ra những cảnh báo tốt và đưa ra tất cả bối cảnh cần thiết, vì vậy bạn có thể trả lời bảy hoặc tám câu hỏi của mình, ‘Tôi có nên đào sâu hơn hay không? Điều này có đáng để tôi dành thời gian hay không?’”, Nosal nói. “‘Tôi có thể bảo vệ công ty của mình tốt hơn bằng cách điều tra sâu hơn ở đây hay không?’”

Vì trí tuệ nhân tạo có thể học hỏi từ các kết quả và phát hiện gian lận tốt hơn trong quá trình làm việc nên nó sẽ tiết kiệm thời gian.

Bannert - Thurner nói: “Lần tiếp theo một cảnh báo tương tự xuất hiện, chúng tôi đã biết nó có khả năng là cảnh báo đúng hay sai”, Bannert-Thurner nói. “Những cái có khả năng là báo động giả có lẽ chúng ta không cần phải dành nhiều thời gian và chúng ta có thể hiệu chỉnh cảnh báo của mình và giúp hệ thống tự tinh chỉnh.”

Estes lưu ý rằng các sàn giao dịch và các công ty thương mại dành khá nhiều thời gian để rà soát thủ công, kiểm tra email, nghe cuộc gọi - “tất cả các loại công cụ đó vẫn cần thiết”, ông nói. “Khi bạn có hàng triệu email đi qua hệ thống mỗi ngày, bạn không thể chấp nhận để hàng ngàn người đọc chúng và phân tích những email đang ở đó.”

Phần mềm Digital Reasoning sẽ tự động sàng lọc tất cả các chỉ số về mối đe dọa trước khi con người xem xét chúng. Estes nói: “Điều đó giảm số cảnh báo giả và làm cho việc điều tra chi tiết giảm đi, bởi vì khi đó chỉ những thứ đủ điều kiện coi là rủi ro mới được điều tra”. Điều này đi thẳng vào giá trị của AI.

“Nó không thay thế quá nhiều những gì con người làm, nó học hỏi từ con người và sau đó có thể mở rộng quy mô những gì họ làm trong một số quy trình nhất định”, ông nói. “Không có máy móc nào nói ‘Người này đã phá vỡ quy định’, nhưng chúng có thể nói rằng ‘Điều này có vẻ có vấn đề; con người, xin vui lòng xem kỹ’.”

Cuối cùng, Nasdaq sẽ đưa cả các cuộc hội thoại bằng giọng nói vào quá trình phân tích của AI. Tương tự đối với phương tiện truyền thông xã hội, vốn mới chỉ đang tìm đường vào các công ty.

“Bạn sẽ không thấy việc sử dụng Facebook, Snapchat, Twitter hay Instagram được cho phép, những thứ đó chưa có trên bàn làm việc,” Nosal nói. “Nhưng người dùng thế hệ trẻ đang xuất hiện ngày càng nhiều, và đó là những kênh truyền thông sẽ được yêu cầu.”

“Đôi khi tôi nghĩ nó là MI5,” ông nói (MI5 là một cơ quan tình báo Anh). “Bạn sẽ luôn có đặc vụ nói điều này có vẻ đáng nghi hay không, tôi nên theo đuổi điều này hay không nên”. AI giúp nhà phân tích trở thành một nhà điều tra tinh vi hơnu

(theo American Banker)

https://www.americanbanker.com/news/human-please-look-at-this-nasdaq-using-ai-to-spot-abuses