KakaoBank ngày 9/6 cho biết đã tích hợp mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng phân tích chuỗi hành vi trước, trong và sau giao dịch vào hệ thống phát hiện giao dịch bất thường của ngân hàng.

Theo KakaoBank, mô hình này có tên “Sequence Detection Model”, do ngân hàng tự phát triển và hiện đã được áp dụng vào hệ thống phát hiện giao dịch bất thường nội bộ.

Khác với cách đánh giá từng giao dịch riêng lẻ như chuyển khoản hay rút tiền, Sequence Detection Model phân tích cả ngữ cảnh hành vi liên quan đến giao dịch. Mô hình sử dụng cơ chế “attention”, cho phép AI nhận diện mối liên hệ giữa các dữ liệu để đánh giá tổng thể trình tự phát sinh giao dịch, khoảng thời gian giữa các hành vi và xu hướng thay đổi thiết bị.

Nhờ xem hành vi của khách hàng như một chuỗi liên tục, hệ thống có thể phát hiện cả những mẫu bất thường như truy cập ứng dụng và giao dịch diễn ra liên tiếp, sau đó gián đoạn một thời gian rồi phát sinh trở lại. KakaoBank cho biết khoảng gián đoạn này thường trùng với diễn biến trong các vụ voice phishing.

Ngân hàng cho biết hiệu quả của mô hình đã được ghi nhận trong giai đoạn thử nghiệm. Sau khi thí điểm từ tháng 11 năm ngoái, số vụ gian lận tài chính được ngăn chặn thông qua hệ thống giám sát giao dịch bất thường tăng trung bình 4,4 lần mỗi tháng so với trước khi áp dụng.

Trong quý I năm nay, khi được đưa vào vận hành chính thức, Sequence Detection Model đã tự phát hiện 49,8% tổng số trường hợp bị nghi ngờ gian lận tài chính.

Ngoài ra, ngân hàng cũng phát hiện các trường hợp liên quan đến tài khoản có dấu hiệu bị lợi dụng cho hoạt động voice phishing, cùng những nghi vấn “chuyển giao thiết bị” - tình huống người dùng đổi điện thoại rồi thiết bị bị bàn giao cho tổ chức tội phạm - để chủ động chặn giao dịch.

KakaoBank cho biết sẽ tiếp tục nâng cấp Sequence Detection Model nhằm ứng phó với các thủ đoạn gian lận tài chính ngày càng tinh vi.

Đại diện KakaoBank nói việc phát triển và triển khai mô hình này giúp ngân hàng dự báo giao dịch bất thường dựa trên chuỗi hành vi, đồng thời khẳng định sẽ tiếp tục đẩy mạnh R&D để chủ động đối phó tội phạm tài chính và xây dựng môi trường tài chính an toàn hơn.