KakaoBank áp dụng mô hình phát hiện gian lận tài chính bằng AI

KakaoBank đã giới thiệu mô hình phát hiện gian lận tài chính dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm phân tích hành vi trước và sau giao dịch để dự đoán rủi ro gian lận tài chính. Mô hình này sẽ giúp phát hiện chính xác hơn các hình thức gian lận tài chính như lừa đảo qua điện thoại.

Vào ngày 9 tháng 6, KakaoBank thông báo đã phát triển và áp dụng mô hình phát hiện gian lận tài chính dựa trên AI có tên gọi là 'mô hình phát hiện chuỗi (Sequence Model)' vào hệ thống phát hiện giao dịch bất thường (FDS) của mình.

Mô hình chuỗi không chỉ phân tích kết quả của các giao dịch riêng lẻ như chuyển khoản và rút tiền, mà còn tổng hợp phân tích các mẫu hành vi trước và sau giao dịch để dự đoán mức độ rủi ro gian lận tài chính.

Mô hình này áp dụng cơ chế 'attention mechanism' giúp AI hiểu được mối liên hệ và dòng chảy giữa các dữ liệu, phân tích nhiều yếu tố hành vi như thứ tự giao dịch, khoảng thời gian giữa các hành động, và việc thay đổi thiết bị.

Chẳng hạn, mô hình có thể phân tích các mẫu hành vi như việc dừng hoạt động trong một khoảng thời gian sau khi truy cập ứng dụng trước khi thực hiện giao dịch tiếp theo. Mẫu hành vi này thường xuất hiện khi các tổ chức lừa đảo qua điện thoại thuyết phục nạn nhân hoặc khuyến khích họ chuyển thêm tiền, và mô hình chuỗi sẽ phát hiện điều này để ngăn chặn gian lận tài chính.

KakaoBank đã ghi nhận những kết quả tích cực. Kể từ khi thử nghiệm mô hình chuỗi vào tháng 11 năm ngoái, số vụ gian lận tài chính được ngăn chặn thông qua việc giám sát FDS đã tăng trung bình 4,4 lần so với trước khi áp dụng. Trong quý 1 năm nay, mô hình chuỗi đã phát hiện 49,8% trong tổng số giao dịch nghi ngờ gian lận mà KakaoBank đã ngăn chặn.

KakaoBank dự định sẽ nâng cao mô hình chuỗi trong tương lai để phát triển hệ thống FDS một cách tinh vi hơn. Một đại diện của KakaoBank cho biết: "Chúng tôi đã có thể dự đoán rủi ro dựa trên dòng chảy hành vi trước và sau giao dịch, không chỉ dừng lại ở việc phát hiện giao dịch bất thường tại một thời điểm cụ thể. Chúng tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu và phát triển công nghệ để ứng phó kịp thời với các tội phạm tài chính ngày càng tinh vi."