Theo đại diện doanh nghiệp, trong bối cảnh thanh toán số tăng trưởng nhanh, các hình thức gian lận tài chính cũng trở nên phức tạp hơn. Thực tế này đặt ra yêu cầu đối với các tổ chức tài chính trong việc triển khai công nghệ có khả năng phát hiện rủi ro theo thời gian thực, đồng thời duy trì trải nghiệm giao dịch ổn định cho khách hàng.
Trước nhu cầu đó, BPC phát triển giải pháp phòng chống gian lận SmartVista Fraud Management. Nền tảng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) để xử lý các tình huống gian lận ngày càng đa dạng. Hệ thống được thiết kế theo hướng tiếp cận toàn diện, cho phép đưa ra quyết định trực tuyến trên nhiều kênh giao dịch như thẻ, tài khoản và các phương thức thanh toán số. Nhờ đó, các tổ chức tài chính có thể giám sát và phát hiện những dấu hiệu bất thường ngay khi phát sinh.
Khách hàng sử dụng giải pháp SmartVista. Ảnh: BPC
Bên cạnh khả năng xử lý theo thời gian thực, hệ thống còn hỗ trợ phân tích gần thời gian thực và phân tích ngoại tuyến. Các công cụ này phục vụ cho việc điều tra và quản lý rủi ro. Nền tảng kết hợp AI với phân tích liên kết (link analysis) để nhận diện các bất thường trong nhiều loại giao dịch, gồm giao dịch thẻ tại điểm bán, giao dịch trực tuyến, mobile banking, internet banking và thương mại điện tử.
Khả năng bao phủ đa kênh (omnichannel) của nền tảng cho phép giám sát nhiều lĩnh vực thanh toán khác nhau, từ các đơn vị chấp nhận và phát hành, cấp phát token, thanh toán QR và thương mại điện tử đến mobile banking, internet banking, ví điện tử, thanh toán dựa trên tài khoản và thanh toán tức thời. Nhờ đó, các tổ chức tài chính có thể xây dựng cái nhìn hợp nhất 360 độ về mọi sự kiện tài chính và phi tài chính trên toàn hệ thống.
Theo đại diện BPC, thay vì phụ thuộc vào các quy tắc cố định hoặc quy trình kiểm tra thủ công, SmartVista kết hợp nhiều phương pháp trong cùng khung xử lý. Hệ thống sử dụng đồng thời các quy tắc, kiểm tra danh sách, phân tích hành vi và chấm điểm rủi ro bằng học máy. Cách tiếp cận này cho phép đánh giá từng giao dịch dựa trên nhiều yếu tố như danh tính người dùng, kênh giao dịch và mức độ phù hợp với hành vi thông thường. Nhờ đó, hệ thống có thể phát hiện sớm những giao dịch đáng ngờ và ngăn chặn trước khi phát sinh rủi ro, đồng thời vẫn đảm bảo các giao dịch hợp lệ được xử lý nhanh chóng.
Nền tảng sử dụng cả mô hình học có giám sát và không giám sát để nhận diện gian lận. Các mô hình này giúp hệ thống thích ứng với sự thay đổi trong hành vi giao dịch theo thời gian. Ngoài ra, hệ thống có khả năng đề xuất những quy tắc mới dựa trên các mẫu gian lận đang xuất hiện. Điều này giúp rút ngắn thời gian phản ứng trước các hình thức tấn công mới. Các nhóm vận hành cũng có thể điều chỉnh quy tắc và quy trình trực tiếp trên hệ thống, góp phần nâng cao hiệu quả kiểm soát.
Kiến trúc low-code của SmartVista cho phép tổ chức nhanh chóng thử nghiệm và triển khai các kịch bản phòng chống gian lận. Hệ thống hỗ trợ bổ sung các bước xác thực như sinh trắc học khi cần thiết. Tính linh hoạt này phù hợp với bối cảnh các phương thức gian lận liên tục thay đổi và yêu cầu tuân thủ ngày càng được cập nhật.
Khách hàng thanh toán bằng mã QR. Ảnh: BPC
Một điểm đáng chú ý của nền tảng là khả năng phân tích liên kết dựa trên đồ thị. Tính năng này giúp các tổ chức tài chính xử lý từng cảnh báo riêng lẻ, nhận diện những dấu hiệu gian lận có tổ chức. Hệ thống sử dụng cơ sở dữ liệu đồ thị để xây dựng và phân tích mối quan hệ giữa nhiều thực thể như khách hàng, thẻ, tài khoản, thiết bị, đơn vị chấp nhận thanh toán. Từ đó, nhà phân tích có thể quan sát trực quan các cụm liên kết, điểm trung tâm và những kết nối bất thường ngay trên giao diện.
Cách tiếp cận này giúp phát hiện mạng lưới tài khoản trung gian, những hình thức gian lận có tổ chức và những mối liên hệ tiềm ẩn giữa các giao dịch. Bên cạnh đó, trợ lý AI tích hợp hỗ trợ quá trình điều tra bằng cách cung cấp thêm bối cảnh cho từng cảnh báo và gợi ý hướng xử lý phù hợp. Nhờ vậy, các tổ chức tài chính có thể nâng cao hiệu quả phát hiện gian lận, đồng thời xây dựng quy trình kiểm soát nhất quán và dễ mở rộng trong quá trình vận hành.
SmartVista có thể triển khai linh hoạt trên hạ tầng tại chỗ hoặc nền tảng đám mây. Điều này giúp các tổ chức tài chính tuân thủ quy định về lưu trữ dữ liệu trong nước, đồng thời tận dụng khả năng nâng cấp hệ thống, phân tích dữ liệu và mở rộng hiệu suất.
BPC cho biết đã triển khai nền tảng SmartVista cho nhiều tổ chức tài chính tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương, châu Âu và các thị trường khác. Tại Malaysia, Co-opbank Pertama (CBP) đã chuyển từ quy trình kiểm tra thủ công sang hệ thống giám sát gian lận gần thời gian thực trên nền tảng đám mây. Ngân hàng cũng tích hợp các mô hình học máy, sử dụng dữ liệu gian lận trong quá khứ để cải thiện khả năng phát hiện. Đồng thời, BPC tổ chức đào tạo nhằm giúp đội ngũ vận hành khai thác hiệu quả các tính năng của hệ thống. Nhờ đó, CBP đáp ứng yêu cầu quản lý của Bank Negara Malaysia và củng cố mức độ tin cậy đối với các dịch vụ số.
Tại Pakistan, Meezan Bank và Samba Bank triển khai SmartVista để tăng cường kiểm soát gian lận trên toàn bộ hệ sinh thái số. Tại Meezan Bank, hệ thống giúp xây dựng khung kiểm soát thống nhất dựa trên AI, bao gồm khả năng giám sát đa kênh, phát hiện theo thời gian thực và hỗ trợ tuân thủ quy định. Nền tảng kết hợp phân tích AI/ML, phân tích liên kết và công cụ thiết lập quy tắc linh hoạt. Hệ thống cũng gửi cảnh báo qua nhiều kênh như SMS, email và thông báo ứng dụng, giúp tăng tính minh bạch trong giao dịch.
Sau khi triển khai, ngân hàng đã ngăn chặn khoảng 1,5 triệu giao dịch gian lận tại điểm bán với tổng giá trị lớn, đồng thời phát hiện và chặn nhiều cuộc tấn công trong thương mại điện tử. Trong quá trình này, tỷ lệ cảnh báo sai vẫn được duy trì ở mức thấp, qua đó hạn chế ảnh hưởng đến trải nghiệm của khách hàng. Kết quả cho thấy hệ thống có thể mở rộng theo sự phát triển của các kênh số mà vẫn đảm bảo hiệu quả vận hành.
Tại châu Âu, DSK Bank của Bulgaria đã hợp nhất các hệ thống kiểm soát gian lận vào một nền tảng duy nhất. Việc này giúp ngân hàng giảm đáng kể chi phí vận hành trên các kênh giao dịch. Tại nhiều thị trường, các tổ chức tài chính ghi nhận xu hướng tương tự khi chuyển sang mô hình phát hiện gian lận dựa trên AI. Các hệ thống này giúp giảm rủi ro và nâng cao mức độ tin cậy đối với dịch vụ tài chính số.
Nhìn tổng thể, SmartVista cung cấp khả năng giám sát toàn diện, phân tích theo thời gian thực và cấu hình linh hoạt. Nhờ đó, các tổ chức tài chính có thể tăng cường kiểm soát trước hình thức gian lận ngày càng phức tạp, đồng thời duy trì hoạt động ổn định và nâng cao hiệu quả vận hành.
Hoàng Đan
