Ngân hàng Việt kỳ vọng AI sẽ giúp ngăn chặn rửa tiền hiệu quả hơn
Theo khảo sát gần đây của Công ty phần mềm phân tích toàn cầu FICO, 95% các ngân hàng Việt Nam tin rằng AI (trí tuệ nhân tạo) sẽ tăng cường các nỗ lực chống rửa tiền. Tuy nhiên cũng có nhiều người bày tỏ sự không chắc chắn làm thế nào để vận hành công nghệ tiên tiến này.
Ngược lại, khi được hỏi về hiệu quả của công nghệ cũ dựa trên các quy tắc (rule-based), 64% ngân hàng Việt Nam cho biết họ vẫn tin vào khả năng của các hệ thống tuân thủ chống rửa tiền (AML) này, mặc dù 45% cho biết họ gặp phải những khó khăn đáng kể khi điều chỉnh chúng.
Cuộc khảo sát cho thấy, những thách thức chính đối với các giải pháp tuân thủ AML hiện có trong khu vực là: Khả năng đáp ứng các loại rủi ro tuân thủ mới trong các kênh và sản phẩm; khả năng cung cấp giải pháp tuân thủ tích hợp đầu cuối; cơ sở hạ tầng để cập nhật nhanh chóng với các thay đổi trong quy định.
Tại châu Á - Thái Bình Dương, các ngân hàng đa quốc gia thiên về sử dụng hệ thống AML của các nhà cung cấp giải pháp, trong khi việc sử dụng hệ thống tự phát triển phổ biến hơn với các ngân hàng trong nước.
Một trong những chỉ số hàng đầu thúc đẩy sự thay đổi trong chiến lược chống tội phạm tài chính là trải nghiệm của khách hàng. Hơn 2/5 số người được hỏi xếp việc này là một trong những cân nhắc hàng đầu của họ với 17% các ngân hàng châu Á - Thái Bình Dương xem đó là yếu tố chính đằng sau cách tiếp cận hiện tại và tương lai của họ.
Các ngân hàng bị thách thức bởi sự cần thiết phải có thêm thông tin để đối phó với tỷ lệ cảnh báo cao từ các hệ thống không hiệu quả, trong khi không làm phiền khách hàng với các câu hỏi xác minh không ngừng. Tiếp đến, các yếu tố cần cân nhắc xếp hạng thứ hai và thứ ba bởi các ngân hàng bao gồm, thiệt hại danh tiếng và tổn thất tài chính trực tiếp. Khi nói đến thách thức tội phạm tài chính, gần 1/2 số ngân hàng được khảo sát đã nêu vấn đề tốc độ phản ứng với các mối đe dọa mới, trong khi 1/3 tin rằng đạt được khả năng phát hiện chính xác vẫn là một thử thách quan trọng.
Giải pháp tuân thủ toàn diện của FICO kết hợp các kỹ thuật máy học tiên tiến được thiết kế để giải quyết những thách thức này bằng cách cải thiện đáng kể độ chính xác của các cảnh báo thông qua các mô hình phân tích nâng cao được cấp bằng sáng chế như phân cụm mềm và điểm nguy cơ có thể giúp các tổ chức tài chính vận hành AI trong các chiến lược tuân thủ hiện có của họ.
Tại Việt Nam, 96% ngân hàng cho biết, họ sẽ tiếp tục đầu tư tuân thủ trong năm tới và 27% có kế hoạch để tăng đáng kể khoản đầu tư này vào năm 2021.
