Dữ liệu được ví như “mạch máu” của ngành BFSI (Ngân hàng, Dịch vụ Tài chính và Bảo hiểm). Tuy nhiên, cùng với sự phát triển của công nghệ, các tổ chức BFSI đang phải đối mặt với những thách thức bảo mật dữ liệu chưa từng có.
Từ các cuộc tấn công mạng tinh vi đến sự gia tăng của tội phạm tài chính, việc bảo vệ dữ liệu khách hàng và thông tin nhạy cảm trở thành ưu tiên hàng đầu.
Bài viết này sẽ đi sâu vào những thách thức bảo mật dữ liệu ngành BFSI đang phải đối mặt, đồng thời đề xuất giải pháp hiệu quả để đảm bảo an toàn thông tin trong bối cảnh kỹ thuật số ngày càng phức tạp: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong bảo mật dữ liệu.
Thách thức bảo mật dữ liệu trong ngành BFSI
Ngành BFSI đang đứng trước những thách thức bảo mật dữ liệu chưa từng có, đòi hỏi sự đầu tư và đổi mới liên tục. Sự gia tăng của tội phạm mạng, sự phức tạp của các cuộc tấn công và sự mở rộng của bề mặt tấn công đã tạo ra một môi trường đầy rủi ro.
Các cuộc tấn công mạng tinh vi
Một trong những thách thức lớn nhất là sự gia tăng của các cuộc tấn công mạng tinh vi. Theo một nghiên cứu an ninh mạng toàn cầu, các cuộc tấn công máy tính từ xa đã tăng vọt 768% vào năm 2020, dẫn đến thiệt hại hơn 1 nghìn tỷ USD. Điều này cho thấy sự gia tăng đáng báo động của các hoạt động tội phạm mạng và khả năng gây tổn hại lớn cho các tổ chức BFSI.
Tại Việt Nam, tình hình cũng không mấy khả quan hơn. Theo báo cáo của Liên minh chống lừa đảo toàn cầu, năm 2021, Việt Nam ghi nhận hơn 87.000 vụ lừa đảo trực tuyến, vượt xa nhiều quốc gia khác trong khu vực Đông Nam Á.
Chỉ riêng 8 tháng đầu năm 2022, cơ quan chức năng đã phát hiện gần 2.000 vụ lừa đảo tài khoản ngân hàng, trong đó hơn 26% liên quan đến ngân hàng, hệ thống thanh toán và cửa hàng điện tử.
Sự phức tạp của các mối đe dọa
Thách thức khác đến từ sự đa dạng và phức tạp của các mối đe dọa. Tội phạm mạng ngày càng sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như tấn công phi kỹ thuật (Social Engineering), mã độc tống tiền (Ransomware) và tấn công chuỗi cung ứng (Supply Chain Attacks).
Các cuộc tấn công này không chỉ nhắm vào hệ thống CNTT của các tổ chức BFSI mà còn khai thác các lỗ hổng trong quy trình kinh doanh và hành vi của con người. Ví dụ, các cuộc tấn công phi kỹ thuật thường lợi dụng sự thiếu hiểu biết hoặc sơ hở của nhân viên để đánh cắp thông tin đăng nhập hoặc lừa đảo chuyển tiền.
Sự mở rộng của các thiết bị điện từ
Cuối cùng, sự mở rộng của bề mặt tấn công cũng là một thách thức lớn. Sự gia tăng của các thiết bị di động, ứng dụng đám mây và kết nối Internet of Things (IoT) đã tạo ra nhiều điểm yếu mới mà tội phạm mạng có thể khai thác.
>> Tìm hiểu thêm: Ngành Dịch vụ Tài chính thay đổi như thế nào giữa xu hướng Chuyển đổi số?
Các tổ chức BFSI cần phải đảm bảo rằng tất cả các điểm cuối này đều được bảo vệ một cách thích hợp. Ngoài ra, việc tuân thủ các quy định bảo mật dữ liệu ngày càng nghiêm ngặt cũng đòi hỏi các tổ chức BFSI phải đầu tư vào các giải pháp và quy trình bảo mật phù hợp.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong bảo mật dữ liệu ngành BFSI
Trước những thách thức mới xuất hiện trong hoạt động bảo mật dữ liệu ngành BFSI, đặc biệt là các vấn đề liên quan tới tội phạm công nghệ cao và lừa đảo tài chính, ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI được coi là một giải pháp quan trọng giúp giảm thiểu rủi ro tài chính và tăng cường bảo mật dữ liệu.
Vậy AI đã đem lại những giá trị gì cho doanh nghiệp trong con đường hướng tới kinh doanh bền vững, tối ưu chi phí vận hành trong hiện tại? Khám phá những ứng dụng nổi bật của trí tuệ nhân tạo AI trong phần tiếp theo này!
Ứng dụng AI trong phát hiện và ngăn chặn gian lận
Trong ứng dụng này, AI được sử dụng để phân tích lượng lớn dữ liệu giao dịch theo thời gian thực nhằm phát hiện các mẫu hình bất thường, dấu hiệu của gian lận. Các thuật toán học máy có thể học hỏi từ các trường hợp gian lận đã biết và liên tục cải thiện khả năng phát hiện của mình.
Chẳng hạn, hệ thống AI có thể tự động đánh dấu các giao dịch có giá trị lớn bất thường, như các giao dịch được thực hiện ở các vị trí địa lý “không quen thuộc” hoặc các giao dịch được thực hiện trong một khoảng thời gian ngắn.
Một giải pháp ứng dụng AI trong phát hiện và ngăn chặn gian lận phải kể tới Salesforce Einstein, công cụ sử dụng AI để phân tích dữ liệu khách hàng và giao dịch trong Sales Cloud và Service Cloud, giúp phát hiện và ngăn chặn các hành vi gian lận như gian lận thẻ tín dụng, gian lận yêu cầu bồi thường bảo hiểm và tài khoản.
Ứng dụng AI trong xác thực khách hàng và chống rửa tiền (AML)
AI có thể được sử dụng để xác thực danh tính khách hàng thông qua nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng giọng nói và phân tích hành vi. Điều này giúp ngăn chặn những kẻ gian mạo danh khách hàng hợp pháp để truy cập vào tài khoản hoặc thực hiện các giao dịch gian lận.
Các hệ thống AML hiện nay sử dụng AI để phân tích dữ liệu giao dịch và xác định các hoạt động đáng ngờ có thể liên quan đến rửa tiền. AI có thể phát hiện các mẫu giao dịch phức tạp mà con người khó có thể nhận ra, giúp các tổ chức tài chính tuân thủ các quy định AML.
Trên thực tế, nhiều ngân hàng hiện nay đã ứng dụng AI vào việc định danh khách hàng và phòng chống gian lận trong quá trình giao dịch. Tại ngân hàng OCB, AI được sử dụng để xác thực khách hàng thông qua CCCD và nhận diện khuôn mặt. Điều này không chỉ giúp nâng cao mức độ an toàn trong giao dịch mà còn cải thiện trải nghiệm khách hàng.
Ứng dụng AI trong phân tích rủi ro và tuân thủ quy định
Một trong những ứng dụng nổi bật của AI là khả năng phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để đánh giá rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường và các loại rủi ro khác. Điều này giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định sáng suốt hơn về việc cho vay, đầu tư và quản lý rủi ro.
Các hệ thống tuân thủ quy định sử dụng AI để tự động hóa việc giám sát và báo cáo tuân thủ. AI có thể phân tích các văn bản pháp lý và quy định để đảm bảo rằng tổ chức đang tuân thủ tất cả các yêu cầu.
Bên cạnh đó, AI còn giúp dự báo những rủi ro tiềm ẩn và phòng chống những cái gian lận tài chính không chỉ từ những nguồn dữ liệu truyền thống trong mỗi ngân hàng mà còn có thể phân tích từ nhiều nguồn dữ liệu khác.
Ví dụ, Salesforce Einstein Discovery được tích hợp trong Data Cloud và Tableau nhằm phân tích, xác định các yếu tố rủi ro và dự đoán khả năng xảy ra các sự kiện rủi ro.
Ứng dụng AI trong bảo mật dữ liệu và phát hiện xâm nhập
Trí tuệ nhân tạo AI có thể được sử dụng để phát hiện các hành vi bất thường trong hệ thống mạng và xác định các cuộc tấn công mạng tiềm ẩn. Các hệ thống AI có thể học hỏi từ các cuộc tấn công đã biết và liên tục cải thiện khả năng phát hiện của mình.
AI có khả năng phân tích dữ liệu nhật ký và hoạt động người dùng để phát hiện các dấu hiệu của truy cập trái phép hoặc rò rỉ dữ liệu. Điều này giúp các tổ chức tài chính bảo vệ dữ liệu nhạy cảm của khách hàng.
Quá trình mã hóa và ẩn danh hóa dữ liệu cá nhân của khách hàng cũng sẽ được tối ưu và tiến hành nhanh chóng nhờ sự trợ giúp của AI, từ đó bảo vệ thông tin riêng tư khỏi các mối đe dọa an ninh mạng.
Ứng dụng Generative AI trong tối ưu nguồn lực, chi phí
Generative AI (AI tạo sinh) với đặc trưng cơ bản của mình được sử dụng để tạo ra các văn bản và báo cáo tuân thủ tự động. Điều này giúp các tổ chức tài chính tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong việc tuân thủ các quy định.
Bên cạnh đó, LLM được sử dụng để tạo ra các chatbot và trợ lý ảo có thể trả lời các câu hỏi của khách hàng về bảo mật dữ liệu và tuân thủ quy định.
Với Salesforce, công cụ Einstein GPT có thể được sử dụng để tạo ra các báo cáo tuân thủ tự động dựa trên dữ liệu trong Data Cloud và Tableau. Hoạt động này giúp tối ưu thời gian, nhân lực cho doanh nghiệp và tập trung vào các tác vụ quan trọng, phức tạp khác.
Ứng dụng Predictive AI trong phòng ngừa tấn công mạng
Khác với Generative AI, Predictive AI có thể được sử dụng để dự đoán các cuộc tấn công mạng tiềm ẩn và đưa ra các biện pháp phòng ngừa. Các mô hình học máy có thể phân tích dữ liệu từ các cuộc tấn công trước đây để xác định các mẫu hình và dự đoán các cuộc tấn công trong tương lai.
>> Tìm hiểu thêm: Giải mã sự khác biệt giữa Generative AI và Predictive AI
AI dự đoán cũng có thể được sử dụng để dự đoán hành vi gian lận của khách hàng và đưa ra các cảnh báo sớm. Một giải pháp nổi bật hiện nay là Salesforce Einstein Prediction Builder, được sử dụng để tạo ra các mô hình dự đoán tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng bảo mật dữ liệu cụ thể.
Như vậy, AI đang đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong việc bảo mật dữ liệu ngành BFSI. Các tổ chức tài chính có thể sử dụng AI để phát hiện và ngăn chặn gian lận, xác thực khách hàng, phân tích rủi ro, bảo mật dữ liệu và tuân thủ quy định.
Nâng cao nhận thức và đào tạo về bảo mật dữ liệu trong ngành BFSI
Bên cạnh việc đầu tư vào các giải pháp công nghệ tiên tiến, nâng cao nhận thức và đào tạo về bảo mật dữ liệu cho cả nhân viên và khách hàng là yếu tố then chốt để bảo vệ “mạch máu” dữ liệu ngành BFSI.
Đối với nhân viên, các chương trình đào tạo cần tập trung vào việc nhận diện và phòng tránh các nguy cơ bảo mật, từ những cuộc tấn công mạng tinh vi đến các hình thức lừa đảo phổ biến. Việc nắm vững các quy định và quy trình bảo mật của tổ chức cũng giúp nhân viên chủ động hơn trong việc bảo vệ dữ liệu.
Về phía khách hàng, việc cung cấp thông tin và hướng dẫn về cách bảo vệ tài khoản, nhận biết và báo cáo các hành vi gian lận là vô cùng quan trọng. Các tổ chức BFSI có thể tổ chức các buổi hội thảo, khóa đào tạo trực tuyến hoặc cung cấp tài liệu hướng dẫn dễ hiểu để nâng cao nhận thức cho khách hàng.
Khi cả nhân viên và khách hàng đều có ý thức và kỹ năng bảo mật tốt, một “văn hóa” bảo mật mạnh mẽ sẽ được hình thành, tạo nên một “lá chắn” vững chắc trước các mối đe dọa an ninh mạng.
