Có những quy tắc nghiêm ngặt chi phối các định chế tài chính, trong đó một số tổ chức quản lý toàn cầu đã công bố các yêu cầu về quy định tuân thủ trong lĩnh vực tài chính. Điều này dẫn đến việc các định chế tài chính phải đối mặt với nhiều thách thức và trách nhiệm pháp lý về quản trị rủi ro, vấn đề vi phạm tuân thủ và không ngăn chặn được gian lận tài chính.
Gian lận trong các hệ thống tài chính có thể xảy ra trong dữ liệu phi cấu trúc hoặc dữ liệu thông tin liên lạc như âm thanh, hình ảnh và cuộc trò chuyện. Thật khó để xác định loại gian lận này vì dữ liệu chỉ chứa các dấu hiệu tối thiểu để sử dụng trong việc nhận dạng. Chúng đòi hỏi phải phân tích và sử dụng kỹ thuật tiên tiến mới có thể phát hiện ra sự khác biệt.
Một số ngân hàng và các tổ chức tài chính khác phải đối mặt với mức tiền phạt cao đối với các vi phạm quy định và tính tuân thủ. Tờ Financial Times báo cáo rằng “một phân tích của Behavox cho thấy chỉ có 0,0024% giao tiếp dựa trên giọng nói được nghe và 0,0002% văn bản do Behavox phân tích được đánh giá liên quan đến năm 2021. Mặc dù tần suất thấp, nhưng hậu quả đối với các ngân hàng về mặt tiền phạt cho các hành vi về tuân thủ và quản lý là rất cao. Các ngân hàng đã bị phạt 15 tỷ USD trên toàn thế giới vì những vi phạm như vậy chỉ trong năm 2020”.
Có một số lượng lớn các bản cập nhật quy chế tài chính được công bố hàng năm. Cán bộ đảm bảo tính tuân thủ và nhân viên tài chính cố gắng xác định chính xác và nhanh chóng các hành vi tội phạm như gian lận thẻ tín dụng, giao dịch nội gián, thao túng thị trường, rửa tiền và vi phạm giao dịch. Tuy nhiên, khối lượng giao dịch tuyệt đối và những thay đổi trong quy định khiến điều này trở thành một nhiệm vụ gần như bất khả thi.
Các cơ quan quản lý dịch vụ tài chính
Một làn sóng mới các quy định quốc gia và quốc tế khiến việc ứng dụng quản trị rủi ro trở nên quan trọng đối với các tổ chức tài chính. Các cơ quan quản lý và yêu cầu bao gồm Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (SEC) , Ban Rủi ro Hệ thống Châu Âu và Ngân hàng Central Châu Âu (ECB) .
Tầm quan trọng của AI trong quản lý rủi ro tài chính
Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được sử dụng như một công cụ đảm bảo tuân thủ và quản trị rủi ro gian lận tài chính để chống lại một loạt các vi phạm quy định tài chính. Các mô hình AI, học máy (ML) hoặc học sâu (DL) cung cấp cho các cơ quan quản lý và cán bộ tuân thủ các khả năng mới. Các mô hình AI thực hiện các nhiệm vụ phân tích một cách tự động, lấy khối lượng lớn dữ liệu và sau đó nhận ra các mẫu trong dữ liệu đó cho thấy có gian lận hoặc không tuân thủ. Các giải pháp AI hỗ trợ trong việc giảm thiểu rủi ro do sai sót của con người có thể dẫn đến việc bỏ sót gian lận tài chính, gắn nhãn các giao dịch là gian lận hoặc các biện pháp trừng phạt tốn kém cho việc không tuân thủ.
Một cuộc khảo sát về Hiện trạng AI trong Dịch vụ Tài chính năm 2022 do NVIDIA tài trợ, cho thấy rằng 78% các chuyên gia dịch vụ tài chính nói rằng công ty của họ sử dụng hệ thống máy tính tăng tốc để cung cấp các ứng dụng hỗ trợ AI thông qua Machine Learning, Deep Learning hoặc HPC. Theo khảo sát, “Với hơn 70 tỷ giao dịch thanh toán thời gian thực được xử lý trên toàn cầu vào năm 2020, các tổ chức tài chính cần có hệ thống mạnh mẽ để ngăn chặn gian lận và cắt giảm chi phí. Theo đó, phát hiện gian lận liên quan đến các khoản thanh toán và giao dịch là ứng dụng AI hàng đầu trên tất cả những người được hỏi với tỷ lệ 31%, tiếp theo là AI đàm thoại ở mức 28% và giao dịch thuật toán ở mức 27%. ”
Cách các hệ thống AI dựa trên đám mây, được tăng tốc bằng GPU đáp ứng nhu cầu quản lý rủi ro
Việc chạy các mô hình AI được sử dụng trong phòng chống gian lận và quản lý rủi ro đòi hỏi nguồn tài nguyên xử lý khổng lồ thường không có sẵn trong các trung tâm dữ liệu. Các bộ xử lý đồ họa NVIDIA (GPU) cung cấp sức mạnh xử lý cho các mô hình AI, ML hoặc DL mà các đơn vị xử lý trung tâm (CPU) không thể sánh được. Ví dụ: American Express sử dụng GPU NVIDIA và AI để phát hiện gian lận bất thường chạy hàng chục triệu giao dịch hàng ngày. Sử dụng giải pháp NVIDIA, American Express đã chứng kiến sự cải thiện lên đến 50 lần so với xử lý bằng CPU.
Microsoft và NVIDIA có lịch sử làm việc lâu dài cùng nhau để hỗ trợ các tổ chức tài chính phát hiện gian lận, thực hiện quản lý rủi ro và đáp ứng các yêu cầu tuân thủ tài chính. Sử dụng đám mây Microsoft Azure , GPU NVIDIA và các giải pháp NVIDIA AI cung cấp các tài nguyên có thể mở rộng, tăng tốc cần thiết để chạy các thuật toán, quy trình và thư viện AI / DL.
Sự hợp tác giữa Microsoft và NVIDIA giúp giải pháp tăng tốc mạnh mẽ qua GPU của NVIDIA sẵn sàng hơn cho các tổ chức tài chính. Dịch vụ Azure Machine Learning tích hợp thư viện phần mềm RAPIDS mã nguồn mở NVIDIA cho phép người dùng Machine Learning tăng tốc pipeline của họ với GPU NVIDIA. Thư viện tăng tốc NVIDIA TensorRT đã được thêm vào ONNX Runtime để tăng tốc độ suy luận trong Deep Learning. Azure hỗ trợ Đơn vị xử lý đồ họa lõi T4 Tensor (GPU) của NVIDIA , được tối ưu hóa để triển khai hiệu quả chi phí của khối lượng công việc phân tích hoặc hội nghị học máy.
Các giải pháp quản lý rủi ro và tuân thủ
Các tổ chức cần trợ giúp về quản trị tài chính, xác định rủi ro tài chính và đáp ứng các quy định tuân thủ. Microsoft cung cấp danh sách kiểm tra quản trị và các kinh nghiệm tốt nhất để hỗ trợ các tổ chức tài chính trong việc quản lý rủi ro và vấn đề tuân thủ. Website Microsoft Azure Security cung cấp thông tin có giá trị về cài đặt framework và bảo mật cho Microsoft Azure. Công cụ phần mềm Trình quản lý Tuân thủ Purview của Microsoft đơn giản hóa việc tuân thủ và giảm rủi ro bằng cách cung cấp đánh giá quy định đa đám mây và liên tục, cập nhật về các quy định mới cũng như điểm số tuân thủ cho tổ chức.
Một công cụ hữu ích khác trong việc phát hiện và quản lý gian lận tài chính là giải pháp FIS Memento. Công cụ này là một giải pháp kênh chéo cung cấp khả năng bảo vệ trong thời gian thực bằng cách sử dụng kết hợp các quy tắc, AI, ML và kỹ thuật thống kê để phát hiện và ngăn chặn gian lận trong các kênh ngân hàng và thanh toán. FIS Memento được cung cấp như một giải pháp tại chỗ hoặc dựa trên Azure Cloud.
Lời kết
Có sự gia tăng lớn mạnh về gian lận tài chính và các yêu cầu đối với các tổ chức tài chính để cung cấp quản lý rủi ro và tuân thủ các quy định tài chính. Các tổ chức không thể đáp ứng đầy đủ những nhu cầu này với cơ sở hạ tầng hiện hữu trong nhiều trung tâm dữ liệu.
Các tổ chức tài chính cần công nghệ chuyển đổi để giải quyết sự phức tạp của việc quản lý rủi ro tài chính và đáp ứng các yêu cầu quy định. Các giải pháp AI được tăng tốc qua GPU của Microsoft và NVIDIA chạy trên đám mây Microsoft Azure cung cấp công nghệ để tự động hóa và chuẩn hóa quy trình quản trị rủi ro.
Nguồn HPC Wire
Bài viết liên quan
- GPUDirect RDMA là gì?
- GPUDirect Storage là gì?
- So sánh các GPU Tensor Core của NVIDIA: B200, B100, H200, H100, A100
- NVIDIA giới thiệu nền tảng microservice Metropolis để chạy ứng dụng Edge AI trên Jetson
- Phát triển ứng dụng AI tại biên với NVIDIA Jetson AGX Orin & Developer Kit
- HPE và NVIDIA công bố ‘NVIDIA AI Computing by HPE’ để thúc đẩy cuộc cách mạng AI tạo sinh