Công Nghệ Máy Học Hỗ Trợ Quy Trình Thẩm Định Hồ Sơ Cho Ngân Hàng Như Thế Nào

Gian lận là một vấn đề ngày càng gia tăng với những hậu quả sâu rộng đối với ngành ngân hàng, về tổn thất tài chính và mất uy tín. Theo Khảo sát Tội phạm Kinh tế Toàn cầu và Gian lận của PwC năm 2020 , những người được hỏi báo cáo thiệt hại lên tới 42 tỷ đô la trong 24 tháng qua. Điều tồi tệ hơn là trong số tất cả các tổ chức tài chính được khảo sát, chỉ có 56% nói rằng họ đã điều tra sự cố gian lận tồi tệ nhất của họ . Trên hết, chỉ một phần ba trong số họ báo cáo hành vi gian lận cho hội đồng quản trị của họ.

Các kỹ thuật phát hiện gian lận truyền thống trong ngân hàng 

Hầu hết các ngân hàng sử dụng hệ thống dựa trên quy tắc với đánh giá thủ công để phát hiện gian lận. Cho đến gần đây, các hệ thống này đã hoạt động tốt. Nhưng với việc những kẻ gian lận ngày càng tinh vi, kết quả mà các hệ thống truyền thống cung cấp ngày càng trở nên không nhất quán.  

Các hình thức gian lận đang thay đổi và phát triển nhanh hơn mức mà các hệ thống dựa trên quy tắc có thể xử lý. Điều này tạo ra một số vấn đề : Xác thực sai (chặn khách hàng chân chính) và gian lận sẽ không bị phát hiện vì khối lượng dữ liệu lớn cần được xử lý. May mắn thay, những thách thức và thiếu sót này có thể được khắc phục với việc sử dụng máy học trong các hệ thống quản lý gian lận lúc thẩm định hồ sơ của các ngân hàng. 

Học máy áp dụng như thế nào để phát hiện gian lận trong ngân hàng?

Học máy là khoa học thiết kế các thuật toán tự động tìm ra các cải tiến dựa trên những kinh nghiệm trước đó. Nó phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ bằng cách sử dụng các thuật toán phức tạp để xác định các mẫu . Loại học sâu này có thể giúp máy móc dự đoán và phản ứng với các tình huống, ngay cả khi chúng chưa được lập trình rõ ràng theo những cách đó.  

Có một số trường hợp sử dụng, bao gồm phân tích dự đoán, đề xuất sản phẩm, nghiên cứu thị trường, v.v. Nhưng một trong những ứng dụng quan trọng nhất của học máy là phát hiện gian lận.

Ý tưởng đằng sau việc sử dụng máy học là các giao dịch gian lận hiển thị một số mẫu nhất định để phân biệt chúng với các giao dịch chính hãng. Các thuật toán học máy nhận ra những mô hình này và có thể phân biệt những mô hình đó giữa những kẻ gian lận và những khách hàng hợp pháp. Các thuật toán này có thể phát hiện hoạt động gian lận nhanh hơn và chính xác hơn nhiều so với các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống vì chúng có thể sử dụng các bộ dữ liệu lớn hơn.  

Trong khi con người và các hệ thống được lập trình dựa trên quy tắc có thể bỏ qua hoặc vô tình bỏ qua các phần thông tin, thì các thuật toán học máy có thể được đào tạo để phân tích ngay cả những thông tin dường như không liên quan nhất để tìm ra một mẫu. 

Cách học máy giúp phát hiện gian lận 

Dữ liệu này sau đó được sử dụng để “dạy” chương trình máy học cách dự đoán liệu một khách hàng hoặc giao dịch nhất định có gian lận hay không. Để hệ thống phát hiện gian lận này thành công, tốt nhất là bạn nên có càng nhiều dữ liệu về các mẫu gian lận càng tốt để nó cung cấp cho thuật toán rất nhiều ví dụ để học hỏi. Sau khi thuật toán học máy được đào tạo, chương trình sẽ trở nên cụ thể cho doanh nghiệp và có thể được coi là đã sẵn sàng để sử dụng trong khuôn khổ quản lý gian lận của ngân hàng. 

Tất nhiên, thuật toán cần được cập nhật theo thời gian vì nó không thể sai lầm. Nhưng nó chắc chắn cung cấp một số lợi ích như một giải pháp phát hiện gian lận. 

Lợi ích của học máy trong việc phát hiện gian lận lúc thẩm định hồ sơ

Lợi ích của máy học đối với ngân hàng phục vụ quá trình thẩm định hồ sơ bao gồm: 

• Tốc độ  – Các thuật toán học máy có thể đánh giá lượng dữ liệu khổng lồ trong một khoảng thời gian rất ngắn. Họ có khả năng liên tục thu thập và phân tích dữ liệu mới trong thời gian thực. Tốc độ ngày càng quan trọng khi tốc độ và khối lượng của Thương mại điện tử tăng lên. 
• Hiệu quả  – Các thuật toán học máy có thể thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại và phát hiện những thay đổi tinh vi trong các mẫu trên một lượng lớn dữ liệu. Điều này rất quan trọng để phát hiện gian lận trong một khoảng thời gian ngắn hơn nhiều so với những gì con người có thể thực hiện. Các thuật toán có thể phân tích hàng trăm nghìn khoản thanh toán mỗi giây, đây là công việc nhiều hơn một số nhà phân tích con người có thể làm trong cùng một khoảng thời gian. Điều này làm giảm chi phí cũng như thời gian thực hiện để phân tích các giao dịch, do đó làm cho quá trình hiệu quả hơn. 
• Khả năng mở rộng – Khi số lượng giao dịch tăng lên đối với các ngân hàng, áp lực lên hệ thống dựa trên quy tắc và phân tích của con người tăng lên. Điều này có nghĩa là tăng chi phí và thời gian, đồng thời giảm độ chính xác. Với thuật toán máy học, nó hoàn toàn ngược lại. Càng nhiều dữ liệu, càng tốt. Chương trình cải tiến khi có nhiều dữ liệu hơn, cho phép phát hiện gian lận nhanh hơn và chính xác hơn. 
• Độ chính xác – Các thuật toán học máy có thể được đào tạo để phân tích và phát hiện các mẫu trên dữ liệu dường như không quan trọng. Chúng có thể xác định các mẫu tinh tế hoặc không trực quan mà con người sẽ khó hoặc thậm chí có thể không thể bắt được. Điều này làm tăng độ chính xác của việc phát hiện gian lận, có nghĩa là sẽ có ít xác thực giả và gian lận không bị phát hiện hơn. 

Máy học là tương lai để phát hiện gian lận trong ngân hàng 

Với các vụ lừa đảo ngân hàng dẫn đến ngày càng nhiều thiệt hại do gian lận cho khách hàng và ngân hàng hàng năm trong quá trình thẩm định hồ sơ, điều quan trọng hơn bao giờ hết là phải quan tâm đến quản lý rủi ro gian lận và phát hiện bất thường. Các hệ thống phát hiện gian lận dựa trên quy tắc truyền thống không còn đủ nữa. Sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học nhanh hơn, hiệu quả hơn và chính xác hơn so với các hệ thống dựa trên quy tắc và tiết kiệm rất nhiều sức lao động của con người. Các chương trình học máy hiện là tương lai cho những ai muốn duy trì tính cạnh tranh và quan trọng là không gian lận. 

Trên đây là những thông tin bổ ích mà SmartOSC Fintech đã gửi tới bạn đọc mong rằng với những chia sẻ này đã giúp bạn có cái nhìn tổng quan hơn về công nghệ máy học hỗ trợ quy trình thẩm định hồ sơ cho ngân hàng như thế nào? Chúc doanh nghiệp thành công.