Chống gian lận thanh toán số: Cuộc đua tính bằng giây

Gian lận ngày càng tinh vi trong môi trường số

Thanh toán số phát triển nhanh đang làm thay đổi cả quy mô lẫn tốc độ của gian lận tài chính. Theo số liệu thống kê, giá trị thanh toán không dùng tiền mặt năm 2025 tương đương khoảng 28 lần GDP, khối lượng thanh toán QR tăng bình quân khoảng 106% mỗi năm, tại nhiều ngân hàng, tỷ lệ giao dịch thực hiện trên kênh số có thể lên tới 98%.

Ông Jonathan Bautista, Giám đốc Giải pháp khu vực châu Á - Thái Bình Dương, BPC cho rằng, khi thanh toán ngày càng nhanh hơn, gian lận cũng có thể diễn ra với tốc độ nhanh hơn, kéo theo yêu cầu rút ngắn thời gian phát hiện, ra quyết định và phản ứng của các tổ chức tài chính.

Trong khi đó, ông Hà Hải Quang, Giám đốc Tư vấn Rủi ro, KPMG lưu ý, các xu hướng gian lận trên thế giới có thể rất nhanh chóng xuất hiện tại Việt Nam, nhất là khi công nghệ, thương mại và dịch vụ tài chính ngày càng kết nối sâu hơn. Sự phát triển nhanh của AI càng rút ngắn khoảng cách từ khi một hình thức gian lận mới xuất hiện trên thế giới đến khi được áp dụng tại Việt Nam.

Gian lận thanh toán số ngày càng tinh vi

Khảo sát toàn cầu của KPMG về gian lận trong ngành Ngân hàng ghi nhận nhiều loại hình phổ biến như lừa đảo thương mại điện tử và mua sắm trực tuyến, gian lận đầu tư, lừa đảo tình cảm, yêu cầu thanh toán trước, giả mạo email doanh nghiệp và sử dụng deepfake. Công nghệ không nhất thiết tạo ra những hình thức gian lận hoàn toàn mới, nhưng đang giúp đối tượng gian lận mở rộng quy mô và thay đổi cách thức thực hiện.

Đáng chú ý, báo cáo đánh giá mối đe dọa gian lận tài chính toàn cầu của INTERPOL công bố tháng 3/2026 cho thấy, gian lận tài chính đang ngày càng được “công nghiệp hóa”. Thiệt hại trên toàn cầu trong năm 2025 được ước tính khoảng 442 tỷ USD và xu hướng này được dự báo tiếp tục gia tăng trong 3-5 năm tới, trong đó AI là một trong những yếu tố thúc đẩy.

Tại Việt Nam, những hình thức tương tự cũng đã xuất hiện, từ sử dụng AI, deepfake, deep voice; mạo danh và thao túng người chuyển tiền; tin nhắn giả mạo Brandname, website và ứng dụng giả; mã độc di động và chiếm quyền điều khiển thiết bị từ xa đến gian lận đầu tư, tiền mã hóa, việc làm trực tuyến, đánh cắp danh tính và gian lận eKYC.

Thách thức càng lớn khi mỗi ngân hàng thường chỉ nhìn thấy phần giao dịch diễn ra trong hệ thống của mình, trong khi dòng tiền gian lận có thể nhanh chóng đi từ ngân hàng này sang ngân hàng khác và qua nhiều tài khoản. Vì vậy, nếu chỉ quan sát dữ liệu nội bộ, tổ chức tài chính khó có thể nhìn thấy toàn bộ mạng lưới và nhận diện chính xác các tài khoản liên quan.

Không chỉ xác thực đúng người, phải nhận diện đúng hành vi

Một vấn đề quan trọng được ông Jonathan Bautista chỉ ra là cần phân biệt giữa xác thực khách hàng và quản lý gian lận. Xác thực nhằm trả lời câu hỏi người thực hiện giao dịch có thực sự là khách hàng hay không, thông qua mật khẩu, PIN, OTP, thiết bị hay sinh trắc học. Trong khi đó, quản lý gian lận phải trả lời câu hỏi sâu hơn, hành vi đang diễn ra có phù hợp với chính khách hàng đó hay không.

Thực tế, người thực hiện giao dịch có thể đúng là chủ tài khoản, tài khoản không bị chiếm quyền và toàn bộ quy trình xác thực đều hợp lệ, nhưng quyết định chuyển tiền lại xuất phát từ việc khách hàng bị lừa hoặc thao túng. Do đó, chỉ xác định đúng danh tính chưa đủ, ngân hàng còn phải hiểu hành vi thông thường của khách hàng để nhận diện những thay đổi bất thường.

Theo ông Bautista, một cách tiếp cận hiện đại đối với quản lý gian lận có thể được xây dựng theo chu trình gồm năm bước: Hiểu – Phát hiện – Kết nối – Hành động – Học hỏi. Ngân hàng trước hết phải hiểu hành vi bình thường của từng khách hàng, sau đó phát hiện sự thay đổi, kết nối giao dịch với những tài khoản, thiết bị hoặc mối quan hệ liên quan, hành động khi vẫn còn thời gian và sử dụng kết quả điều tra để cải thiện các quyết định tiếp theo.

Điều này đòi hỏi hệ thống không chỉ dựa vào các bộ quy tắc cố định. Chẳng hạn, một giao dịch chuyển 80 triệu đồng nếu nhìn riêng có thể không bất thường. Nhưng mức độ rủi ro sẽ khác nếu khách hàng trước đó thường chỉ chuyển dưới 10 triệu đồng, người thụ hưởng là tài khoản mới, giao dịch được thực hiện lúc 1 giờ 37 phút sáng, trên thiết bị mới và tài khoản nhận tiền có liên hệ với những tài khoản từng được báo cáo.

Đặc biệt, tốc độ phản ứng trở thành yếu tố quyết định. Theo ví dụ được ông Bautista đưa ra, chỉ khoảng 8 giây sau khi khách hàng chuyển 80 triệu đồng vào tài khoản A, số tiền có thể đã được chia nhỏ sang các tài khoản B, C, D và tiếp tục phân tán. Khoảng 32 giây sau, dòng tiền có thể đã đi tới nhiều tài khoản cuối. Nếu quan sát từng giao dịch riêng biệt, dấu hiệu bất thường có thể chưa rõ; nhưng khi nhìn toàn bộ mạng lưới, bức tranh rủi ro sẽ khác.

Bởi vậy, cảnh báo chỉ thực sự có giá trị khi ngân hàng vẫn còn thời gian để hành động. Tuy nhiên, phản ứng cũng cần tương ứng với mức độ rủi ro thay vì khóa mọi giao dịch có dấu hiệu nghi ngờ. Với giao dịch rủi ro thấp, ngân hàng có thể cho phép thực hiện kèm cảnh báo; giao dịch bất thường hơn có thể yêu cầu xác minh bổ sung; trường hợp rủi ro cao có thể tạm giữ để kiểm tra và những giao dịch có mức độ tin cậy cao là gian lận có thể bị từ chối.

Ở góc nhìn rộng hơn, ông Hà Hải Quang cho rằng phòng chống gian lận không thể chỉ phụ thuộc vào một công cụ công nghệ. Mô hình hiện đại cần kết hợp giám sát theo thời gian thực, phân tích hành vi khách hàng, nhận diện thiết bị, phát hiện mạng lưới tài khoản nhận tiền, AI/ML, chấm điểm rủi ro theo thời gian thực và công cụ hỗ trợ điều tra.

Quan trọng hơn, quản trị rủi ro gian lận cần được nhìn nhận như một hệ thống tổng thể, kết nối chiến lược, khung quản trị, chính sách, quy trình, con người, công nghệ, dữ liệu và phân tích. Năng lực chống gian lận của ngân hàng vì thế không chỉ nằm ở việc có công nghệ hiện đại đến đâu, mà ở khả năng kết nối các yếu tố này để nhận diện rủi ro sớm, phản ứng kịp thời nhưng vẫn bảo đảm trải nghiệm khách hàng, phát triển kinh doanh và tuân thủ.