Ngân hàng HSBC sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tăng cường hệ thống bảo mật

Trí tuệ nhân tạo (AI) là phát minh mang tính đột phá của thế kỷ 21, thật khó có thể phủ nhận những lợi ích mà công nghệ AI đem đến, nhưng điều quan trọng là liệu chúng ta đã ứng dụng công nghệ AI vào hệ thống thông tin điện tử một hiệu quả hay chưa thì lại còn là một vấn đề cần phải xem xét. Đối với hệ thống kiểm soát nội bộ mới nhất của HSBC, ông Jeremy Balkin, Giám đốc sáng tạo đã giải thích cách thức kết hợp giữa trí tuệ con người vào công nghệ AI nhằm thúc đẩy hệ thống bảo mật của ngân hàng.

Ảnh minh họa (nguồn internet)

Hệ thống ngân hàng phải có hệ thống kiểm soát tốt để ghi nhận và đánh giá rủi ro tiềm ẩn từ những hành vi gian lận của những kẻ lừa đảo. Các tổ chức tài chính hiện nay đã bắt đầu ứng dụng công nghệ AI và những cỗ máy có khả năng học hỏi (ML) để phát hiện những sai phạm, trong nỗ lực giảm thiểu hành vi gian lận.

Các giải pháp này khi đưa vào hoạt động sẽ đánh giá bao quát khối lượng giao dịch của ngân hàng, điểm dữ liệu giúp ngân hàng xác định những hoạt động nghi ngờ gian lận của kẻ xấu. Tuy nhiên, kể cả là AI hay ML thì cũng sẽ cần con người kiểm soát trong quá trình hoạt động, theo Jeremy Balkin, Giám đốc sáng tạo của Ngân hàng Thụy Sỹ HSBC.

Balkin giải thích làm thế nào để giải pháp AI và ML có thể “chiến đấu” với tất cả các loại tội phạm trong quá trình thẩm định rủi ro từ các chuyên gia cho đến những nhân viên giao dịch trực tiếp với khách hàng. “Làm thế nào để bạn có thể triển khai những ý tưởng mang tính khả thi cao?”, Balkin đặt vấn đề. “Tính giới hạn đối với công nghệ hiệu quả nằm ở tính kết nối và ăn khớp với nhau trong quá trình hoạt động, công nghệ càng liên kết tốt với nhau bao nhiêu thì hệ thống sẽ đạt năng suất hiệu quả bấy nhiêu”

Về một tương lai các hành vi gian lận được tối thiểu hóa

Công nghệ AI được đánh giá cao trong quá trình phát hiện sai phạm trong giao dịch điện tử tại các ngân hàng, tuy nhiên hệ thống xử lý dữ liệu của ngân hàng vẫn chưa bắt kịp được với khả năng xử lý của AI, trong quá trình đưa ra quyết định đối với sai phạm. HSBC gần đây đã đầu tư hệ thống cốt lõi mới để sẵn sàng phản hồi lại bất cứ thông tin nào nhận được từ AI khi kiểm soát giao dịch. Balkin ví hệ thống bảo mật của ngân hàng như cơ chế miễn dịch của cơ thể con người. Đây là một so sánh hết sức thú vị để tìm ra giải pháp làm thế nào để hệ thống ngân hàng phản hồi nhanh như cơ thể phản ứng lại các tác động ngoại vi từ môi trường.

Rất nhiều các ngân hàng, trong đó có HSBC đã sử dụng AI để đảm bảo tuân thủ theo đúng quy định pháp luật và phòng chống hành vi rửa tiền. Tuy nhiên các chuyên viên kiểm soát vẫn cần phải kiểm tra hệ thống dữ liệu thường xuyên để đảm bảo hệ thống vận hành bình thường và đáng tin cậy. Vì thế, công cụ AI và ML nhanh chóng trở nên quan trọng trong việc giảm thiểu hành vi gian lận, kể cả các nhân viên kiểm kê bình thường giờ cũng đã được thay thế bởi hệ thống giám sát AI.

Hệ thống các ngân hàng quốc tế có hàng triệu giao dịch mỗi ngày, vậy nên việc xác định những sai phạm là điều cực kỳ khó khăn, giống như mò kim đáy bể vậy. Nhưng AI đã hỗ trợ tuyệt vời trong quá trình kiểm soát dữ liệu và đưa ra những cảnh báo, hạn chế những nguy cơ rủi ro tiềm ẩn và nâng cao khả năng bảo mật.

Ảnh minh họa (nguồn internet)

Kết hợp hiệu quả giữa trí tuệ con người vào AI để xử lý tội phạm

Thế hệ công nghệ AI mới được áp dụng này sẽ ngay lập tức báo cáo những dấu hiệu đầy khả nghi của tội phạm tới khách hàng thông qua smartphone, những thông báo kịp thời này tới khách hàng sẽ kịp đưa ra những điều chỉnh để đảm bảo an toàn cho tài khoản giao dịch của mình.

AI sẽ đem tới trải nghiệm dịch vụ vượt trội tới khách hàng vì khách hàng sẽ nắm được toàn bộ thông tin về các giao dịch cá nhân và được bảo mật cực kỳ tốt, mọi thứ sẽ nằm gói gọn trong lòng bàn tay của họ.

Những cảnh báo gian lận AI gửi tới khách hàng khuyến khích khách hàng cập nhật thông tin tài khoản cá nhân thường xuyên hơn, tạo ra mối liên kết chặt chẽ giữa ngân hàng với khách hàng. Rất khó có thể hình dung trong quá trình đưa vào vận hành thì liệu có xảy ra vấn đề gì không, tuy nhiên chúng ta vẫn phải chờ những tác động hữu hình mà hệ thống ngân hàng mang lại để đánh giá xem liệu nó là tốt hay xấu.

Dựa trên thông tin dữ liệu thu thập từ quá trình tương tác giữa con người với công nghệ thì chúng ta sẽ có thể đưa ra những phương án giải quyết tốt hơn, bổ sung những lỗ hổng còn thiếu và nâng cấp những ứng dụng hiện tại tốt hơn.