Cơ quan Tiền tệ Singapore (MAS) đang sử dụng dữ liệu tài khoản và giao dịch ngân hàng thực tế để thử nghiệm mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) phục vụ phát hiện gian lận tài chính.

Theo Finextra ngày 11/5 (giờ địa phương), MAS đang triển khai dự án chung với Cơ quan Công nghệ Chính phủ Singapore (GovTech) và Cảnh sát Singapore nhằm nâng cao năng lực phát hiện gian lận trong hệ thống tài chính.

Trọng tâm của dự án là kiểm tra khả năng phát hiện gian lận theo hướng chủ động bằng AI và máy học. Trong giai đoạn đánh giá ban đầu, MAS tập hợp dữ liệu giao dịch trong quá khứ từ 5 ngân hàng và sử dụng số tài khoản thực của các đơn vị tham gia để huấn luyện, đồng thời đánh giá mô hình.

Mục tiêu của thử nghiệm là xác định liệu việc phân tích dữ liệu ở quy mô toàn ngành ngân hàng có thể giúp nhận diện dấu hiệu gian lận hiệu quả hơn so với các hệ thống phát hiện đang được từng tổ chức vận hành riêng lẻ hay không.

MAS cho biết việc đưa dữ liệu thực vào ngay từ giai đoạn thử nghiệm nhằm đánh giá đồng thời độ chính xác của mô hình và khả năng triển khai trong thực tế. Cơ quan này cho rằng việc sử dụng số tài khoản thực của các ngân hàng tham gia sẽ giúp đo lường rõ hơn mức độ cải thiện của hệ thống phát hiện gian lận.

Do dự án liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, MAS cũng thiết lập các biện pháp bảo mật riêng. Cơ quan này cung cấp cho các ngân hàng một môi trường chia sẻ dữ liệu an toàn, đi kèm các chính sách và quy trình bảo vệ thông tin khách hàng. Đồng thời, MAS xây dựng cơ chế chia sẻ dữ liệu bảo mật dành riêng cho các bên tham gia trong ngành.

Trong mô hình này, số tài khoản được băm để chỉ ngân hàng cung cấp dữ liệu mới có thể nhận diện lại tài khoản của mình. Cách làm này nhằm kết hợp dữ liệu liên ngân hàng nhưng vẫn bảo vệ thông tin cá nhân, đồng thời duy trì mức độ liên kết cần thiết cho quá trình huấn luyện và đánh giá hiệu năng mô hình.

Theo MAS, giai đoạn thử nghiệm hiện nay có thể tạo nền tảng cho sự hợp tác sâu hơn trong ngành, qua đó bổ sung AI và máy học vào các nỗ lực phòng chống tội phạm tài chính vốn có tại từng tổ chức. Cách tiếp cận này thiên về mở rộng phạm vi phát hiện nhờ dữ liệu dùng chung và các mô hình bổ trợ, thay vì thay thế hoàn toàn những hệ thống phát hiện gian lận đang được các tổ chức tài chính sử dụng.

MAS cũng để ngỏ khả năng mở rộng dự án trong thời gian tới. Sau khi đánh giá hiệu quả thử nghiệm và phản ánh kết quả huấn luyện, cơ quan này cho biết có thể nâng quy mô và độ tinh vi của mô hình bằng cách bổ sung bộ dữ liệu lớn hơn, cùng nhiều kịch bản ứng dụng đa dạng hơn, nhằm tăng cường khả năng phòng chống tội phạm của hệ thống tài chính.

Dự án hiện thu hút sự chú ý ở hai điểm chính. Thứ nhất là liệu hiệu quả phát hiện gian lận có thực sự được cải thiện khi gộp dữ liệu lịch sử từ nhiều ngân hàng. Thứ hai là liệu cơ chế băm dữ liệu cùng môi trường chia sẻ được kiểm soát có đủ để duy trì hợp tác trên dữ liệu thực mà vẫn bảo đảm mức bảo vệ phù hợp hay không.

Kết quả của giai đoạn thử nghiệm này được xem là cơ sở để MAS cân nhắc việc mở rộng ứng dụng AI trong công tác ứng phó tội phạm tài chính thời gian tới.