Fraud Detection giúp ngăn chặn gian lận trong thanh toán trực tuyến

Nội dung

Trong kỷ nguyên kỹ thuật số phát triển nhanh chóng, gian lận tài chính đã trở thành mối lo ngại cấp bách đối với các doanh nghiệp cũng như cá nhân. Khi các phương pháp tiếp cận hoạt động gian lận dựa trên quy tắc truyền thống không còn phù hợp, buộc các tổ chức doanh nghiệp phải có một công cụ mạnh mẽ hơn. Chúng tôi muốn đề cập ở đây chính là hệ thống Fraud Detection và chi tiết cụ thể về cách hệ thống này ngăn chặn gian lận trong thanh toán trực tuyến như thế nào.

I. Fraud Detection là gì?

Thông tin chi tiết về giải pháp Fraud Detection trong việc thanh toán online

Fraud Detection là một hệ thống phần mềm hỗ trợ các tổ chức, doanh nghiệp trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, viễn thông… giám sát các giao dịch và hành vi của khách hàng để có thể phát hiện và ngăn chặn các trường hợp gian lận như ăn cắp danh tính, lửa đảo chiếm đoạt tài sản qua mạng, gian lận thẻ tín dụng, gian lận trong thanh toán trực tuyến và rửa tiền…

Fraud Detection là một phần trọng tâm trong chiến lược ngăn ngừa tổn thất của tổ chức, doanh nghiệp, đôi khi là một phần của quy trình tuân thủ chống rửa tiền (AML). Xem thêm: Luật phòng, chống rửa tiền mới nhất. Tìm hiểu ngay!

Với sự gia tăng của ngân hàng số và giao dịch qua internet, việc phát hiện gian lận (Fraud Detection) ngày càng trở thành một khía cạnh quan trọng trong hoạt động tài chính - ngân hàng.

Các tổ chức tài chính có trách nhiệm đảm bảo an toàn cho tiền và tài sản của khách hàng. Bất cứ hoạt động gian lận nào cũng có thể làm tổn hại danh tiếng, bị thiệt hại về tiền, bị vướng vào pháp lý và làm “xói mòn” niềm tin của khách hàng. Áp dụng giải pháp Fraud Detection giúp ngăn ngừa tổn thất tài chính và duy trì niềm tin của khách hàng.

Fraud Detection sẽ cung cấp một tập dữ liệu giúp ngân hàng và các tổ chức tài chính xác định và ngăn chặn được các hoạt động trái phép như gian lận trong thanh toán trực tuyến, bao gồm các hành vi trộm cắp danh tính, lừa đảo lừa đảo, đánh cắp ATM và rửa tiền…

II. Đặc điểm của giải pháp Fraud Detection

Đặc điểm của giải pháp Fraud Detection:

1. Tự động hoá hoàn toàn

Giải pháp Fraud Detection sẽ tự động hoá hoàn toàn quá trình tạo ra các mô hình máy học giúp xác định những gian lận tiềm ẩn trong những hoạt động thanh toán trực tuyến, tạo tài khoản mới…

2. Liên tục học hỏi

Mô hình của giải pháp Fraud Detection sẽ liên tục học các dữ liệu về tuổi, tài khoản, thời gian hoạt động gần nhất, số lượng giao dịch của khách hàng, số lượng hoạt động… để liên tục cập nhật những khác biệt trong hành vi hoạt động của khách hàng, nếu có gian lận sẽ phát hiện ra sớm.

Việc học hỏi và nâng cao chất lượng dịch vụ là yếu tố quan trọng nhất

3. Tuỳ biến cao

Nền tảng của Fraud Detection có khả năng tùy biến cao, cho phép các tổ chức tích hợp với các hệ thống và nguồn dữ liệu hiện có, đồng thời tạo ra các quy tắc dành riêng cho nhu cầu kinh doanh của họ. Điều này bao gồm việc tích hợp với hệ thống CRM, hệ thống tài chính và các nguồn dữ liệu khác để cung cấp cái nhìn toàn diện về hành vi của khách hàng và mô hình giao dịch.

4. Hệ thống có thể mở rộng

Giải pháp Fraud Detection cho phép hệ thống có bạn có thể mở rộng hơn để xử lý khối lượng dữ liệu lớn trong thời gian thực, để các tổ chức tài chính giám sát và ngăn chặn gian lận qua đa kênh, đa hệ thống. Trong đó bao gồm giám sát các giao dịch thanh toán qua các kênh web, thiết bị di động, cửa hàng, cũng như tích hợp với nguồn dữ liệu ngoài.

5. Phát hiện ra gian lận sớm theo thời gian thực

Với khả năng ra quyết định theo thời gian thực của Fraud Detection, các tổ chức tài chính có thể phát hiện gian lận ngay khi có dấu hiệu đầu tiên của hoạt động đáng ngờ thay vì sau khi tiền đã bị đánh cắp. Họ có thể xác định các vị trí đăng nhập bất thường, dấu vân tay của thiết bị đăng nhập, số tiền giao dịch, thông tin chi tiết về người nhận… và hành động nhanh chóng trước khi thiệt hại lan rộng. Việc phát hiện sớm gian lận cũng cho phép các tổ chức hạn chế tổn thất và giảm các nguồn lực cần thiết cho việc điều tra và khắc phục hậu quả.

Phát hiện nhanh chóng những gian lận trọng quá trình thanh toán

6. Giảm tình trạng cảnh báo nhầm

Quyết định theo thời gian thực cho phép tổ chức tài chính thiết lập đường cơ sở về hành vi bình thường cho mỗi khách hàng. Khi xuất hiện những sai lệch so với các mẫu đã thiết lập, hệ thống Fraud Detection sẽ gắn cờ để các nhà phân tích xem xét. Với sự hiểu biết sâu sắc về hoạt động gian lận điển hình, hệ thống có thể giảm thiểu các kết quả báo động giả và tránh nghi ngờ sai về các giao dịch hợp pháp. Fraud Detection góp phần giúp tạo ra trải nghiệm suôn sẻ cho khách hàng tiến hành hoạt động thanh toán trực tuyến thông thường.

7. Hợp lý hoá các đánh giá

Khi hệ thống Fraud Detection phát hiện ra các giao dịch bất thường, việc ra quyết định theo thời gian thực sẽ ưu tiên các sự kiện rủi ro nhất để các nhà phân tích xem xét. Điều này cho phép các nhà điều tra tập trung nỗ lực vào những cảnh báo khẩn cấp nhất thay vì phải xem qua khối lượng lớn dữ liệu thô. Sau đó, các nhà phân tích có thể tận dụng dữ liệu theo ngữ cảnh do hệ thống cung cấp để nhanh chóng xác định xem giao dịch là gian lận hay hợp pháp. Hợp lý hóa quy trình xem xét sẽ tối đa hóa năng suất của các nhà phân tích và tăng tốc thời gian giải quyết.

Tìm hiểu ngay: Fraud Score - Giải pháp đánh giá khả năng gian lận của khách hàng thông minh

III. Ứng dụng Fraud Detection trong quá trình thanh toán

Các gian lận trong thanh toán thường xảy ra khi thông tin thẻ tín dụng bị đánh cắp và xuất hiện trên các web chợ đen, kẻ lừa đảo lấy được chi tiết thẻ tín dụng hoặc thông tin cá nhân của nạn nhân cần thiết để hoàn tất giao dịch. Một số phương thức thanh toán khác như séc ảo, ghi nợ trực tiếp, thanh toán qua điện thoại cũng có thể bị tấn công khi những kẻ lừa đảo có được thông tin thích hợp.

Việc triển khai Fraud Detection trong quá trình thanh toán điện tử

Một chiến lược phát hiện những gian lận trong quá trình thanh toán này đó là ứng dụng giải pháp Fraud Detection. Hệ thống này sẽ áp dụng một số công cụ và kỹ thuật phát gian lận khác nhau với:

- Phân tích hành vi/Sinh trắc học: Lĩnh vực phân tích hành vi (còn được gọi là sinh trắc học hành vi) trong Fraud Detection được thành lập dựa trên ý tưởng rằng mọi người thể hiện các mô hình hành vi nhất quán theo thời gian. Những sai lệch so với các mô hình đã thiết lập này có thể cho thấy hoạt động gian lận. Các số liệu theo dõi sẽ bao gồm những thứ như thời gian trong ngày, vị trí địa lý, tần suất giao dịch và thói quen chi tiêu. Các giải pháp sinh trắc học hành vi phức tạp hơn sẽ theo dõi hàng chục sinh trắc học hành vi để xây dựng bức tranh đầy đủ về người dùng.

- Dấu vân tay của thiết bị: Trong khi phân tích hành vi theo dõi hành vi của người dùng thì các giải pháp lấy dấu vân tay của thiết bị trong Fraud Detection sẽ theo dõi các thiết bị và ứng dụng mà người dùng thường sử dụng để phân tích & theo dõi. Ví dụ: khi nói đến ngân hàng trực tuyến, hầu hết mọi người thường sẽ truy cập các dịch vụ này bằng điện thoại di động hoặc máy tính bảng của họ và có thể cả máy tính làm việc và/hoặc máy tính cá nhân. Họ cũng có thể có xu hướng sử dụng một số trình duyệt hoặc ứng dụng nhất định trên các thiết bị này. Kỹ thuật lấy dấu vân tay của thiết bị có thể xác định những sai lệch trong các kiểu truy cập thiết bị điển hình và kích hoạt cảnh báo

- Giám sát gian lận giao dịch: Giám sát gian lận giao dịch trong Fraud Detection áp dụng các nguyên tắc phân tích gian lận hành vi để phát hiện và ngăn chặn gian lận thanh toán. Giống như hành vi của người dùng được hiểu là tuân theo một khuôn mẫu, các giao dịch và thanh toán cũng có xu hướng tuân theo các khuôn mẫu điển hình. Các công cụ giám sát gian lận giao dịch gắn cờ và có khả năng chặn các giao dịch nằm ngoài các mẫu điển hình này, cho dù về số lượng, tần suất, vị trí hoặc danh tính của người nhận.

- Học máy và Trí tuệ nhân tạo (ML/AI). Thay vì là một kỹ thuật riêng, ML/AI thường được sử dụng trong hệ thống Fraud Detection để nâng cao hiệu quả của các kỹ thuật phát hiện gian lận nói trên. ML có thể được sử dụng để nâng cao các thuật toán phát hiện gian lận bằng dữ liệu đào tạo tổng hợp từ hàng triệu giao dịch hợp pháp và gian lận. Trong khi đó, AI có thể được sử dụng để cải thiện độ chính xác của quy trình xử lý gian lận tự động, chẳng hạn như tự động xác định xem có nên thách thức, thông báo, cảnh báo hay chặn giao dịch hoặc nỗ lực đăng nhập dựa trên dữ liệu có sẵn hay không.

Hệ thống Fraud Detection sẽ hoạt động dựa vào sức mạnh tổng hợp giữa các công cụ phát hiện gian lận tự động trên và cả sự phân tích sự việc của con người - các nhà phân tích.

Các công cụ triển khai Fraud Detection

Thông thường, các công cụ tự động sẽ xử lý các trách nhiệm phát hiện gian lận bằng cách tận dụng sinh trắc học hành vi, lấy dấu vân tay của thiết bị và kỹ thuật giám sát giao dịch. Trong hệ thống Fraud Detection, dữ liệu phát hiện gian lận sau đó sẽ được chuyển đến công cụ phân tích gian lận hoặc quản lý nhật ký để phát hiện sự bất thường. Khi phát hiện thấy sự bất thường, chúng sẽ được chạy thông qua một bộ quy tắc tự động, kích hoạt các phản hồi khác nhau tùy thuộc vào mức độ rủi ro gian lận hiện tại.

Quy trình hoạt động điển hình của Fraud Detection như sau:

- Thu thập và nhập dữ liệu một luồng dữ liệu về hành vi và thiết bị

- Tiền xử lý dữ liệu: làm sạch và định dạng để đảm bảo tính nhất quán và chính xác

- Phân tích hành vi tự động: Dữ liệu được thu thập được so sánh với các mẫu điển hình trong thời gian thực để xác định các điểm bất thường.

- Giám sát dựa trên quy tắc: Các quy tắc và ngưỡng xác định trong hệ thống Fraud Detection được áp vào dữ liệu phát hiện gian lận theo thời gian thực để gắn cờ cảnh báo hoặc giao dịch của người dùng thoả mãn các tiêu chí về rủi ro gian lận.

- Phản ứng gian lận tự động: Trong một số trường hợp trên hệ thống Fraud Detection, dữ liệu có thể đạt đến ngưỡng phản hồi gian lận tự động, chẳng hạn như chặn giao dịch ngay lập tức hoặc thách thức người dùng sử dụng yếu tố xác thực bổ sung, chẳng hạn như SMS.

- Hệ thống của Fraud Detection cảnh báo cho nhà phân tích để đưa ra quyết định rõ ràng hơn về việc giao dịch liệu có hợp pháp hay gian lận, hệ thống sẽ ưu tiên mức độ nghiêm trọng tiềm ẩn

- Liên hệ với khách hàng: Một số nhà phân tích sẽ liên hệ với khách hàng để thu thập thêm thông tin và kiểm tra xem có phải thanh toán đó được uỷ quyền hay không, rồi đưa ra quyết định phê duyệt, từ chối hoặc giữ lại giao dịch hoặc tài khoản để xem xét.

- Chặn và đóng băng tài khoản khi cần thiết

- Quản lý tài liệu: Hồ sơ chi tiết về cuộc điều tra, các hành động được thực hiện trên Fraud Detection và phải được ghi lại trong hệ thống quản lý hồ sơ. Tài liệu này rất cần thiết cho việc tuân thủ các quy định và báo cáo.

- Báo cáo: Báo cáo này trên Fraud Detection gồm tóm tắt các xu hướng gian lận, hiệu quả ngăn ngừa gian lận thanh toán tại các tổ chức tài chính ngân hàng và tác động của gian lận đối với họ.

- Phản hồi thông tin: Các nhà phân tích sẽ cung cấp phản hồi lại cho hệ thống để hệ thống học thêm các quy tắc và thuật toán phát hiện gian lận, để nâng cao độ chính xác của việc phát hiện gian lận.

Tóm lại, Fraud Detection thực là một giải pháp tốt cho hệ thống phát hiện gian lận của doanh nghiệp trong thanh toán nói riêng và lĩnh vực tài chính nói chung. Bằng cách kết hợp nhiều kỹ thuật và tính năng của các thuật toán học máy tiên tiến, Fraud Detection có khả năng xác định và ngăn chặn chính xác các giao dịch gian lận. Mong rằng, những thông tin mà Vega Fintech mang đến sẽ hữu ích với bạn. Chúc bạn thành công!