AI TRONG PHÒNG CHỐNG GIAN LẬN TÀI CHÍNH VÀ RỬA TIỀN – KHI PHÁT HIỆN GIAN LẬN KHÔNG CÒN CHỈ LÀ TÌM GIAO DỊCH BẤT THƯỜNG

Gian lận tài chính đang trở nên nhanh hơn, tinh vi hơn và khó nhận diện hơn khi các giao dịch số ngày càng phát triển. Trong bối cảnh đó, NGS cung cấp các giải pháp AI giúp doanh nghiệp phân tích hành vi, nhận diện bất thường và đánh giá rủi ro trong giao dịch, vượt qua những giới hạn của các hệ thống chỉ dựa trên quy tắc cố định. Với khả năng phát hiện các dấu hiệu gian lận mới và hỗ trợ giám sát theo thời gian thực, NGS giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong cuộc chiến chống gian lận tài chính.

Vì sao phòng chống gian lận tài chính và rửa tiền ngày càng trở thành bài toán khó?

Một giao dịch có giá trị lớn chưa chắc là gian lận. Một khách hàng chuyển tiền nhiều lần chưa chắc là bất thường. Và một giao dịch có vẻ hoàn toàn bình thường khi đứng riêng lẻ có thể trở nên đáng ngờ khi được đặt trong một chuỗi giao dịch khác. Đây chính là thách thức lớn đối với hoạt động phát hiện gian lận và phòng chống rửa tiền trong bối cảnh giao dịch số ngày càng phát triển.

Các hành vi gian lận ngày nay có thể được thực hiện thông qua nhiều tài khoản, nhiều kênh và nhiều giao dịch nhỏ thay vì một giao dịch bất thường rõ ràng. Trong khi đó, khối lượng giao dịch ngày càng lớn khiến việc kiểm tra thủ công gần như không thể đáp ứng. Doanh nghiệp vì vậy cần một hệ thống có khả năng nhìn thấy cả “bức tranh” thay vì chỉ xem xét từng giao dịch riêng lẻ, từ đó nhận diện được những dấu hiệu rủi ro ẩn phía sau các hành vi tưởng như bình thường.

Từ phát hiện dựa trên quy tắc đến phát hiện bằng AI

Các hệ thống phát hiện gian lận và phòng chống rửa tiền truyền thống thường dựa nhiều vào các quy tắc được thiết lập từ trước. Chẳng hạn, một giao dịch vượt quá ngưỡng nhất định sẽ tạo cảnh báo, một tài khoản thực hiện quá nhiều giao dịch trong thời gian ngắn sẽ được đưa vào diện kiểm tra, hoặc giao dịch đến một khu vực có mức độ rủi ro cao sẽ được cảnh báo. Cách tiếp cận này vẫn cần thiết trong hoạt động kiểm soát rủi ro, nhưng có một giới hạn quan trọng: con người phải xác định trước những dấu hiệu cần tìm.

AI có thể bổ sung một lớp phân tích khác bằng cách xem xét đồng thời nhiều yếu tố thay vì chỉ kiểm tra việc giao dịch có vi phạm một quy tắc cụ thể hay không. Hệ thống có thể phân tích liệu một giao dịch có tương đồng với những hành vi gian lận đã từng xảy ra, liệu hành vi của khách hàng có thay đổi bất thường so với lịch sử hay không, liệu các tài khoản có mối quan hệ đáng ngờ với nhau hay không, hoặc liệu có một mô hình hành vi mới đang xuất hiện mà các quy tắc hiện tại chưa thể nhận diện.

Đây là bước chuyển từ cách tiếp cận dựa trên quy tắc sang cách tiếp cận thông minh hơn, trong đó dữ liệu, hành vi và các mô hình rủi ro được phân tích kết hợp để hỗ trợ phát hiện gian lận.

AI nhìn thấy điều gì mà quy tắc có thể bỏ sót?

Một trong những giá trị lớn của AI là khả năng nhận diện các mô hình hành vi từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Một tài khoản có thể thực hiện các giao dịch hoàn toàn nằm trong giới hạn cho phép, nhưng nếu tài khoản đó thường xuyên giao dịch với một nhóm tài khoản khác, các giao dịch diễn ra theo một chuỗi thời gian bất thường và hành vi đột ngột thay đổi so với lịch sử, mức độ rủi ro có thể được đánh giá rất khác.

Để đưa ra đánh giá này, AI có thể phân tích đồng thời hành vi giao dịch, lịch sử khách hàng, thiết bị và kênh giao dịch, thời gian, địa điểm, mối quan hệ giữa các tài khoản, lịch sử cảnh báo cũng như những mô hình hành vi đã từng xuất hiện. Thay vì chỉ tìm kiếm một dấu hiệu bất thường đơn lẻ, hệ thống có thể xem xét sự kết hợp của nhiều dấu hiệu để xác định những trường hợp đáng chú ý hơn.

AI nhận diện các mô hình gian lận từ mạng lưới giao dịch

Đây cũng là yếu tố khiến AI đặc biệt phù hợp với những bài toán phát hiện gian lận và phòng chống rửa tiền có tính phức tạp cao, nơi một dấu hiệu riêng lẻ thường chưa đủ để kết luận về mức độ rủi ro.

Phòng chống rửa tiền không chỉ là phát hiện một giao dịch đáng ngờ

Với hoạt động phòng chống rửa tiền, thách thức còn lớn hơn khi mục tiêu không chỉ là phát hiện một giao dịch bất thường mà còn phải hiểu được dòng tiền và các mối quan hệ phía sau những giao dịch đó. Một giao dịch đơn lẻ có thể không cho thấy nhiều dấu hiệu đáng ngờ, nhưng khi được đặt trong một mạng lưới gồm nhiều tài khoản và nhiều giao dịch, những mối quan hệ bất thường có thể trở nên rõ ràng hơn.

AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp phân tích mạng lưới giao dịch, nhận diện các mối quan hệ giữa tài khoản và phát hiện những mô hình đáng chú ý mà việc xem xét từng giao dịch riêng lẻ khó có thể nhận ra. Đây là lý do các công nghệ như Machine Learning, phân tích mạng lưới giao dịch và phân tích hành vi ngày càng được quan tâm trong lĩnh vực phát hiện gian lận và phòng chống rửa tiền.

Thay vì chỉ xem xét từng giao dịch, doanh nghiệp có thể từng bước chuyển sang phân tích toàn diện hơn về hành vi và dòng tiền, qua đó có thêm cơ sở để phát hiện sớm những dấu hiệu rủi ro.

AI có thay thế hoàn toàn chuyên gia phòng chống gian lận và rửa tiền?

AI không nhất thiết phải thay thế chuyên gia. Trong những lĩnh vực có yêu cầu cao về kiểm soát rủi ro và tuân thủ, AI nên được xem là công cụ hỗ trợ con người, giúp nâng cao khả năng xử lý và ra quyết định thay vì thay thế hoàn toàn quy trình kiểm soát.

AI có thể hỗ trợ phân loại và ưu tiên cảnh báo, nhận diện các mô hình bất thường, giảm số lượng cảnh báo có mức độ rủi ro thấp, xác định những trường hợp cần điều tra sâu hơn và cung cấp thêm dữ liệu, thông tin phân tích để chuyên gia có cơ sở đưa ra quyết định. Nhờ đó, đội ngũ phụ trách gian lận và phòng chống rửa tiền có thể tập trung nhiều hơn vào những trường hợp thực sự cần đánh giá chuyên sâu, thay vì dành phần lớn thời gian xử lý một khối lượng lớn cảnh báo có giá trị thấp.

NGS nhìn bài toán phòng chống gian lận và rửa tiền như thế nào?

Với NGS, phòng chống gian lận và rửa tiền không chỉ là bài toán lựa chọn một công cụ phát hiện gian lận, mà là bài toán kết nối giữa dữ liệu, hệ thống ngân hàng, phân tích AI và quy trình xử lý cảnh báo. NGS có kinh nghiệm triển khai các giải pháp công nghệ cho lĩnh vực Banking, bao gồm Core Banking, Digital Banking, Payment Hub, Card Management và các giải pháp phát hiện gian lận. Đây là nền tảng để AI và Analytics được đưa vào đúng nơi dữ liệu phát sinh và gắn với đúng quy trình mà ngân hàng đang vận hành.

Thay vì xây dựng một lớp AI đứng bên ngoài hệ thống, cách tiếp cận hiệu quả hơn là kết nối xuyên suốt từ dữ liệu giao dịch, phân tích rủi ro, AI/ML đến cảnh báo, điều tra và xử lý. Khi toàn bộ chuỗi được kết nối, ngân hàng có thể từng bước xây dựng năng lực phát hiện và quản trị rủi ro chủ động hơn, đồng thời tận dụng tốt hơn dữ liệu và các hệ thống hiện có.

NGS hỗ trợ doanh nghiệp bắt đầu với AI Agent trong phòng chống gian lận và rửa tiền như thế nào?

AI Agent hỗ trợ chuyên gia phân tích và xử lý rủi ro

Ứng dụng AI trong phòng chống gian lận và rửa tiền không nhất thiết phải bắt đầu bằng việc triển khai một hệ thống phức tạp hay thay đổi toàn bộ hạ tầng hiện có. Với NGS, doanh nghiệp có thể bắt đầu từ những bài toán cụ thể trong quy trình đang vận hành, xác định những khâu có khối lượng xử lý lớn, cần nhiều thời gian phân tích hoặc đang tồn tại nhiều cảnh báo chưa được khai thác hiệu quả. Từ đó, AI Agent có thể được đưa vào như một lớp hỗ trợ thông minh, kết nối với dữ liệu và hệ thống hiện có để hỗ trợ đội ngũ Fraud & AML trong quá trình phát hiện, phân tích và xử lý rủi ro.

AI Agent có thể hỗ trợ theo từng bước của quy trình, từ thu thập và tổng hợp thông tin liên quan đến giao dịch, phân tích hành vi và mối quan hệ giữa các tài khoản, phát hiện những dấu hiệu bất thường, đến phân loại và ưu tiên các cảnh báo cần được xem xét. Khi có một trường hợp đáng ngờ, AI Agent có thể hỗ trợ tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, cung cấp bối cảnh liên quan và đưa ra các insight để chuyên gia có thêm cơ sở điều tra và ra quyết định. Cách tiếp cận này giúp giảm thời gian xử lý thủ công và hướng nguồn lực của đội ngũ vào những trường hợp thực sự có mức độ rủi ro cao.

Với nền tảng và kinh nghiệm trong lĩnh vực Banking, NGS có thể đồng hành cùng doanh nghiệp từ việc xác định use case, kết nối dữ liệu và hệ thống, đến xây dựng và tích hợp AI Agent vào quy trình vận hành thực tế. Thay vì chỉ tập trung vào việc tạo thêm cảnh báo, mục tiêu là xây dựng một năng lực hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu, trong đó AI Agent giúp doanh nghiệp nhìn thấy nhiều dấu hiệu rủi ro hơn, hiểu rõ hơn bối cảnh của từng trường hợp và phản ứng nhanh hơn trước những hành vi bất thường.

Đây cũng là bước chuyển từ phát hiện gian lận đơn thuần sang quản trị rủi ro chủ động: từ kiểm tra từng giao dịch sang phân tích hành vi và mạng lưới; từ xử lý cảnh báo thủ công sang hỗ trợ phân tích thông minh; và từ những quy tắc cố định sang một hệ thống có khả năng hỗ trợ con người thích ứng tốt hơn với những phương thức gian lận mới. Với NGS, doanh nghiệp có thể bắt đầu từ một use case cụ thể, đo lường hiệu quả và từng bước mở rộng AI Agent thành năng lực hỗ trợ toàn diện hơn cho hoạt động phòng chống gian lận và rửa tiền.

NGS – Empower Success.

English

AI IN FINANCIAL FRAUD DETECTION AND ANTI-MONEY LAUNDERING – WHEN FRAUD DETECTION IS NO LONGER JUST ABOUT IDENTIFYING UNUSUAL TRANSACTIONS

Financial fraud is becoming faster, more sophisticated, and harder to detect as digital transactions continue to evolve. In this context, NGS provides AI-powered solutions that help businesses analyze behavior, identify anomalies, and assess transaction risks, going beyond the limitations of systems that rely solely on fixed rules. With the ability to detect emerging signs of fraud and support real-time monitoring, NGS helps organizations take a more proactive approach to combating financial fraud.

Why Are Financial Fraud and Money Laundering Becoming Increasingly Complex Challenges?

A high-value transaction is not necessarily fraudulent. A customer making multiple transfers is not necessarily behaving abnormally. And a transaction that appears completely normal when viewed in isolation can become suspicious when considered as part of a broader sequence of transactions. This is one of the major challenges facing fraud detection and anti-money laundering activities as digital transactions continue to expand.

Today, fraudulent activities can be carried out across multiple accounts, channels, and numerous smaller transactions rather than through a single clearly abnormal transaction. At the same time, growing transaction volumes make manual review increasingly difficult to sustain. Organizations therefore need systems capable of seeing the bigger picture rather than examining individual transactions in isolation, allowing them to identify hidden risk signals behind behaviors that may initially appear normal.

From Rule-Based Detection to AI-Based Detection

Traditional fraud detection and anti-money laundering systems often rely heavily on predefined rules. For example, a transaction exceeding a certain threshold may trigger an alert, an account making an unusually high number of transactions within a short period may be flagged for review, or a transaction involving a high-risk geographical area may generate an alert. This approach remains essential for risk control, but it has an important limitation: people must determine in advance which signals the system should look for.

AI can add another layer of analysis by considering multiple factors simultaneously rather than simply checking whether a transaction violates a specific rule. A system can analyze whether a transaction resembles previously observed fraudulent behavior, whether a customer's behavior has changed significantly compared with their historical patterns, whether accounts have suspicious relationships with one another, or whether a new behavioral pattern is emerging that existing rules are unable to identify.

This represents a shift from a rule-based approach to a more intelligent approach, in which data, behavior, and risk patterns are analyzed together to support fraud detection.

What Can AI See That Rules May Miss?

One of AI's key advantages is its ability to identify behavioral patterns across multiple sources of data. An account may conduct transactions that are all within permitted limits. However, if that account frequently transacts with a particular group of other accounts, those transactions occur in an unusual sequence over time, and its behavior suddenly changes compared with its historical activity, its risk profile may look very different.

To make this assessment, AI can simultaneously analyze transaction behavior, customer history, devices and transaction channels, time, location, relationships between accounts, alert history, and previously observed behavioral patterns. Rather than looking for a single isolated anomaly, the system can assess the combination of multiple signals to identify cases that deserve greater attention.

This is also what makes AI particularly well suited to complex fraud detection and anti-money laundering challenges, where a single signal is often insufficient to determine the actual level of risk.

Anti-Money Laundering Is Not Just About Detecting a Suspicious Transaction

For anti-money laundering activities, the challenge is even greater. The objective is not only to identify an unusual transaction but also to understand the flow of funds and the relationships behind those transactions. An individual transaction may not reveal many suspicious signals, but when viewed within a network of multiple accounts and transactions, unusual relationships can become much more apparent.

AI can help organizations analyze transaction networks, identify relationships between accounts, and detect meaningful patterns that are difficult to recognize when transactions are reviewed individually. This is why technologies such as Machine Learning, Transaction Network Analysis, and Behavioral Analytics are receiving increasing attention in the areas of fraud detection and anti-money laundering.

Instead of focusing solely on individual transactions, organizations can gradually move toward a more comprehensive analysis of behavior and fund flows, providing a stronger basis for identifying potential risk signals at an earlier stage.

Can AI Completely Replace Fraud and AML Specialists?

AI does not necessarily need to replace specialists. In areas with high requirements for risk control and regulatory compliance, AI should be viewed as a tool that supports people, enhancing their ability to process information and make decisions rather than completely replacing the control process.

AI can help classify and prioritize alerts, identify unusual patterns, reduce the number of low-risk alerts, identify cases requiring deeper investigation, and provide additional data and analytical insights to support expert decision-making. As a result, fraud and AML teams can focus more of their time and expertise on cases that genuinely require in-depth assessment, rather than spending most of their resources processing a large volume of low-value alerts.

How Does NGS Approach Financial Fraud and Anti-Money Laundering?

For NGS, addressing financial fraud and money laundering is not simply a matter of selecting a fraud detection tool. It is about connecting data, banking systems, AI analytics, and alert management processes. NGS has experience delivering technology solutions for the Banking sector, including Core Banking, Digital Banking, Payment Hub, Card Management, and fraud detection solutions. This provides a foundation for bringing AI and Analytics into the right points where data is generated and aligning them with the actual processes through which banks operate.

Rather than building an AI layer that sits outside existing systems, a more effective approach is to create an end-to-end connection across transaction data, risk analytics, AI/ML, alerts, investigation, and response. When this entire chain is connected, banks can gradually build stronger capabilities for proactive fraud detection and risk management while making better use of their existing data and systems.

How Can NGS Help Businesses Get Started with AI Agents for Fraud Detection and Anti-Money Laundering?

Applying AI to fraud detection and anti-money laundering does not necessarily require organizations to begin by deploying a complex system or replacing their entire existing infrastructure. With NGS, businesses can start with specific challenges within their current operational processes, identifying areas with high processing volumes, time-consuming analysis requirements, or large numbers of alerts that are not yet being effectively utilized. From there, AI Agents can be introduced as an intelligent support layer, connecting with existing data and systems to assist Fraud & AML teams throughout the process of detecting, analyzing, and managing risk.

AI Agents can support different stages of the process, from collecting and consolidating information related to transactions, analyzing behavior and relationships between accounts, and identifying unusual signals, to classifying and prioritizing alerts that require further review. When a suspicious case arises, an AI Agent can help consolidate data from multiple sources, provide relevant context, and generate insights that give specialists a stronger basis for investigation and decision-making. This approach can reduce manual processing time and direct team resources toward cases with genuinely higher levels of risk.

With its experience and capabilities in the Banking sector, NGS can support organizations from identifying relevant use cases and connecting data and systems to building and integrating AI Agents into real-world operational processes. Rather than simply focusing on generating more alerts, the goal is to build a data-driven decision-support capability in which AI Agents help organizations identify more risk signals, gain a clearer understanding of the context behind each case, and respond more quickly to unusual behavior.

This also represents a shift from simply detecting fraud to proactive risk management: from reviewing individual transactions to analyzing behavior and networks; from manually processing alerts to intelligent analytical support; and from relying on fixed rules to a system that can better support human decision-making as fraud techniques continue to evolve.

With NGS, organizations can start with a specific use case, measure its effectiveness, and gradually expand AI Agents into a more comprehensive support capability for fraud detection and anti-money laundering operations.

08:07:47 query returned open=false
08:13:10 dblclick "AI TRONG PHÒNG CHỐNG GIAN LẬN TÀI CHÍNH VÀ RỬA TIỀN – KHI PHÁT HIỆN GIAN LẬN KHÔNG CÒN CHỈ LÀ TÌM GIAO DỊCH BẤT THƯỜNG" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:13:15 dblclick "Sapo" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=false
08:18:46 dblclick "NỘI DUNG CHÍNH" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=false
08:18:50 dblclick "1. BÀI ĐĂNG WEB" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=false
08:18:54 dblclick "AI TRONG PHÒNG CHỐNG GIAN LẬN TÀI CHÍNH VÀ RỬA TIỀN – KHI PHÁT HIỆN GIAN LẬN KHÔNG CÒN CHỈ LÀ TÌM GIAO DỊCH BẤT THƯỜNG" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:18:57 dblclick "Sapo" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=false
08:19:49 dblclick "Gian lận tài chính đang trở nên nhanh hơn, tinh vi hơn và khó nhận diện hơn khi các giao dịch số ngày càng phát triển. Trong bối cảnh đó, NGS cung cấp các giải pháp AI giúp doanh nghiệp phân tích hành vi, nhận diện bất thường và đánh giá rủi ro trong giao dịch, vượt qua những giới hạn của các hệ thống chỉ dựa trên quy tắc cố định. Với khả năng phát hiện các dấu hiệu gian lận mới và hỗ trợ giám sát theo thời gian thực, NGS giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong cuộc chiến chống gian lận tài chính.

Vì sao phòng chống gian lận tài chính và rửa tiền ngày càng trở thành bài toán khó?
Một giao dịch có giá trị lớn chưa chắc là gian lận. Một khách hàng chuyển tiền nhiều lần chưa chắc là bất thường. Và một giao dịch có vẻ hoàn toàn bình thường khi đứng riêng lẻ có thể trở nên đáng ngờ khi được đặt trong một chuỗi giao dịch khác. Đây chính là thách thức lớn đối với hoạt động phát hiện gian lận và phòng chống rửa tiền trong bối cảnh giao dịch số ngày càng phát triển.

Các hành vi gian lận ngày nay có thể được thực hiện thông qua nhiều tài khoản, nhiều kênh và nhiều giao dịch nhỏ thay vì một giao dịch bất thường rõ ràng. Trong khi đó, khối lượng giao dịch ngày càng lớn khiến việc kiểm tra thủ công gần như không thể đáp ứng. Doanh nghiệp vì vậy cần một hệ thống có khả năng nhìn thấy cả "bức tranh" thay vì chỉ xem xét từng giao dịch riêng lẻ, từ đó nhận diện được những dấu hiệu rủi ro ẩn phía sau các hành vi tưởng như bình thường.

Từ phát hiện dựa trên quy tắc đến phát hiện bằng AI
Các hệ thống phát hiện gian lận và phòng chống rửa tiền truyền thống thường dựa nhiều vào các quy tắc được thiết lập từ trước. Chẳng hạn, một giao dịch vượt quá ngưỡng nhất định sẽ tạo cảnh báo, một tài khoản thực hiện quá nhiều giao dịch trong thời gian ngắn sẽ được đưa vào diện kiểm tra, hoặc giao dịch đến một khu vực có mức độ rủi ro cao sẽ được cảnh báo. Cách tiếp cận này vẫn cần thiết trong hoạt động kiểm soát rủi ro, nhưng có một giới hạn quan trọng: con người phải xác định trước những dấu hiệu cần tìm.

AI có thể bổ sung một lớp phân tích khác bằng cách xem xét đồng thời nhiều yếu tố thay vì chỉ kiểm tra việc giao dịch có vi phạm một quy tắc cụ thể hay không. Hệ thống có thể phân tích liệu một giao dịch có tương đồng với những hành vi gian lận đã từng xảy ra, liệu hành vi của khách hàng có thay đổi bất thường so với lịch sử hay không, liệu các tài khoản có mối quan hệ đáng ngờ với nhau hay không, hoặc liệu có một mô hình hành vi mới đang xuất hiện mà các quy tắc hiện tại chưa thể nhận diện.

Đây là bước chuyển từ cách tiếp cận dựa trên quy tắc sang cách tiếp cận thông minh hơn, trong đó dữ liệu, hành vi và các mô hình rủi ro được phân tích kết hợp để hỗ trợ phát hiện gian lận.

AI nhìn thấy điều gì mà quy tắc có thể bỏ sót?
Một trong những giá trị lớn của AI là khả năng nhận diện các mô hình hành vi từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Một tài khoản có thể thực hiện các giao dịch hoàn toàn nằm trong giới hạn cho phép, nhưng nếu tài khoản đó thường xuyên giao dịch với một nhóm tài khoản khác, các giao dịch diễn ra theo một chuỗi thời gian bất thường và hành vi đột ngột thay đổi so với lịch sử, mức độ rủi ro có thể được đánh giá rất khác.

Để đưa ra đánh giá này, AI có thể phân tích đồng thời hành vi giao dịch, lịch sử khách hàng, thiết bị và kênh giao dịch, thời gian, địa điểm, mối quan hệ giữa các tài khoản, lịch sử cảnh báo cũng như những mô hình hành vi đã từng xuất hiện. Thay vì chỉ tìm kiếm một dấu hiệu bất thường đơn lẻ, hệ thống có thể xem xét sự kết hợp của nhiều dấu hiệu để xác định những trường hợp đáng chú ý hơn.

AI nhận diện các mô hình gian lận từ mạng lưới giao dịch
Đây cũng là yếu tố khiến AI đặc biệt phù hợp với những bài toán phát hiện gian lận và phòng chống rửa tiền có tính phức tạp cao, nơi một dấu hiệu riêng lẻ thường chưa đủ để kết luận về mức độ rủi ro.

Phòng chống rửa tiền không chỉ là phát hiện một giao dịch đáng ngờ
Với hoạt động phòng chống rửa tiền, thách thức còn lớn hơn khi mục tiêu không chỉ là phát hiện một giao dịch bất thường mà còn phải hiểu được dòng tiền và các mối quan hệ phía sau những giao dịch đó. Một giao dịch đơn lẻ có thể không cho thấy nhiều dấu hiệu đáng ngờ, nhưng khi được đặt trong một mạng lưới gồm nhiều tài khoản và nhiều giao dịch, những mối quan hệ bất thường có thể trở nên rõ ràng hơn.

AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp phân tích mạng lưới giao dịch, nhận diện các mối quan hệ giữa tài khoản và phát hiện những mô hình đáng chú ý mà việc xem xét từng giao dịch riêng lẻ khó có thể nhận ra. Đây là lý do các công nghệ như Machine Learning, phân tích mạng lưới giao dịch và phân tích hành vi ngày càng được quan tâm trong lĩnh vực phát hiện gian lận và phòng chống rửa tiền.

Thay vì chỉ xem xét từng giao dịch, doanh nghiệp có thể từng bước chuyển sang phân tích toàn diện hơn về hành vi và dòng tiền, qua đó có thêm cơ sở để phát hiện sớm những dấu hiệu rủi ro.

AI có thay thế hoàn toàn chuyên gia phòng chống gian lận và rửa tiền?
AI không nhất thiết phải thay thế chuyên gia. Trong những lĩnh vực có yêu cầu cao về kiểm soát rủi ro và tuân thủ, AI nên được xem là công cụ hỗ trợ con người, giúp nâng cao khả năng xử lý và ra quyết định thay vì thay thế hoàn toàn quy trình kiểm soát.

AI có thể hỗ trợ phân loại và ưu tiên cảnh báo, nhận diện các mô hình bất thường, giảm số lượng cảnh báo có mức độ rủi ro thấp, xác định những trường hợp cần điều tra sâu hơn và cung cấp thêm dữ liệu, thông tin phân tích để chuyên gia có cơ sở đưa ra quyết định. Nhờ đó, đội ngũ phụ trách gian lận và phòng chống rửa tiền có thể tập trung nhiều hơn vào những trường hợp thực sự cần đánh giá chuyên sâu, thay vì dành phần lớn thời gian xử lý một khối lượng lớn cảnh báo có giá trị thấp.

NGS nhìn bài toán phòng chống gian lận và rửa tiền như thế nào?
Với NGS, phòng chống gian lận và rửa tiền không chỉ là bài toán lựa chọn một công cụ phát hiện gian lận, mà là bài toán kết nối giữa dữ liệu, hệ thống ngân hàng, phân tích AI và quy trình xử lý cảnh báo. NGS có kinh nghiệm triển khai các giải pháp công nghệ cho lĩnh vực Banking, bao gồm Core Banking, Digital Banking, Payment Hub, Card Management và các giải pháp phát hiện gian lận. Đây là nền tảng để AI và Analytics được đưa vào đúng nơi dữ liệu phát sinh và gắn với đúng quy trình mà ngân hàng đang vận hành.

Thay vì xây dựng một lớp AI đứng bên ngoài hệ thống, cách tiếp cận hiệu quả hơn là kết nối xuyên suốt từ dữ liệu giao dịch, phân tích rủi ro, AI/ML đến cảnh báo, điều tra và xử lý. Khi toàn bộ chuỗi được kết nối, ngân hàng có thể từng bước xây dựng năng lực phát hiện và quản trị rủi ro chủ động hơn, đồng thời tận dụng tốt hơn dữ liệu và các hệ thống hiện có.

NGS hỗ trợ doanh nghiệp bắt đầu với AI Agent trong phòng chống gian lận và rửa tiền như thế nào?
AI Agent hỗ trợ chuyên gia phân tích và xử lý rủi ro
Ứng dụng AI trong phòng chống gian lận và rửa tiền không nhất thiết phải bắt đầu bằng việc triển khai một hệ thống phức tạp hay thay đổi toàn bộ hạ tầng hiện có. Với NGS, doanh nghiệp có thể bắt đầu từ những bài toán cụ thể trong quy trình đang vận hành, xác định những khâu có khối lượng xử lý lớn, cần nhiều thời gian phân tích hoặc đang tồn tại nhiều cảnh báo chưa được khai thác hiệu quả. Từ đó, AI Agent có thể được đưa vào như một lớp hỗ trợ thông minh, kết nối với dữ liệu và hệ thống hiện có để hỗ trợ đội ngũ Fraud & AML trong quá trình phát hiện, phân tích và xử lý rủi ro.

AI Agent có thể hỗ trợ theo từng bước của quy trình, từ thu thập và tổng hợp thông tin liên quan đến giao dịch, phân tích hành vi và mối quan hệ giữa các tài khoản, phát hiện những dấu hiệu bất thường, đến phân loại và ưu tiên các cảnh báo cần được xem xét. Khi có một trường hợp đáng ngờ, AI Agent có thể hỗ trợ tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, cung cấp bối cảnh liên quan và đưa ra các insight để chuyên gia có thêm cơ sở điều tra và ra quyết định. Cách tiếp cận này giúp giảm thời gian xử lý thủ công và hướng nguồn lực của đội ngũ vào những trường hợp thực sự có mức độ rủi ro cao.

Với nền tảng và kinh nghiệm trong lĩnh vực Banking, NGS có thể đồng hành cùng doanh nghiệp từ việc xác định use case, kết nối dữ liệu và hệ thống, đến xây dựng và tích hợp AI Agent vào quy trình vận hành thực tế. Thay vì chỉ tập trung vào việc tạo thêm cảnh báo, mục tiêu là xây dựng một năng lực hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu, trong đó AI Agent giúp doanh nghiệp nhìn thấy nhiều dấu hiệu rủi ro hơn, hiểu rõ hơn bối cảnh của từng trường hợp và phản ứng nhanh hơn trước những hành vi bất thường.

Đây cũng là bước chuyển từ phát hiện gian lận đơn thuần sang quản trị rủi ro chủ động: từ kiểm tra từng giao dịch sang phân tích hành vi và mạng lưới; từ xử lý cảnh báo thủ công sang hỗ trợ phân tích thông minh; và từ những quy tắc cố định sang một hệ thống có khả năng hỗ trợ con người thích ứng tốt hơn với những phương thức gian lận mới. Với NGS, doanh nghiệp có thể bắt đầu từ một use case cụ thể, đo lường hiệu quả và từng bước mở rộng AI Agent thành năng lực hỗ trợ toàn diện hơn cho hoạt động phòng chống gian lận và rửa tiền.

NGS – Empower Success.
English
AI IN FINANCIAL FRAUD DETECTION AND ANTI-MONEY LAUNDERING – WHEN FRAUD DETECTION IS NO LONGER JUST ABOUT IDENTIFYING UNUSUAL TRANSACTIONS
Introduction
Financial fraud is becoming faster, more sophisticated, and harder to detect as digital transactions continue to evolve. In this context, NGS provides AI-powered solutions that help businesses analyze behavior, identify anomalies, and assess transaction risks, going beyond the limitations of systems that rely solely on fixed rules. With the ability to detect emerging signs of fraud and support real-time monitoring, NGS helps organizations take a more proactive approach to combating financial fraud.

Why Are Financial Fraud and Money Laundering Becoming Increasingly Complex Challenges?
A high-value transaction is not necessarily fraudulent. A customer making multiple transfers is not necessarily behaving abnormally. And a transaction that appears completely normal when viewed in isolation can become suspicious when considered as part of a broader sequence of transactions. This is one of the major challenges facing fraud detection and anti-money laundering activities as digital transactions continue to expand.

Today, fraudulent activities can be carried out across multiple accounts, channels, and numerous smaller transactions rather than through a single clearly abnormal transaction. At the same time, growing transaction volumes make manual review increasingly difficult to sustain. Organizations therefore need systems capable of seeing the bigger picture rather than examining individual transactions in isolation, allowing them to identify hidden risk signals behind behaviors that may initially appear normal.

From Rule-Based Detection to AI-Based Detection
Traditional fraud detection and anti-money laundering systems often rely heavily on predefined rules. For example, a transaction exceeding a certain threshold may trigger an alert, an account making an unusually high number of transactions within a short period may be flagged for review, or a transaction involving a high-risk geographical area may generate an alert. This approach remains essential for risk control, but it has an important limitation: people must determine in advance which signals the system should look for.

AI can add another layer of analysis by considering multiple factors simultaneously rather than simply checking whether a transaction violates a specific rule. A system can analyze whether a transaction resembles previously observed fraudulent behavior, whether a customer's behavior has changed significantly compared with their historical patterns, whether accounts have suspicious relationships with one another, or whether a new behavioral pattern is emerging that existing rules are unable to identify.

This represents a shift from a rule-based approach to a more intelligent approach, in which data, behavior, and risk patterns are analyzed together to support fraud detection.

What Can AI See That Rules May Miss?
One of AI's key advantages is its ability to identify behavioral patterns across multiple sources of data. An account may conduct transactions that are all within permitted limits. However, if that account frequently transacts with a particular group of other accounts, those transactions occur in an unusual sequence over time, and its behavior suddenly changes compared with its historical activity, its risk profile may look very different.

To make this assessment, AI can simultaneously analyze transaction behavior, customer history, devices and transaction channels, time, location, relationships between accounts, alert history, and previously observed behavioral patterns. Rather than looking for a single isolated anomaly, the system can assess the combination of multiple signals to identify cases that deserve greater attention.

This is also what makes AI particularly well suited to complex fraud detection and anti-money laundering challenges, where a single signal is often insufficient to determine the actual level of risk.

Anti-Money Laundering Is Not Just About Detecting a Suspicious Transaction
For anti-money laundering activities, the challenge is even greater. The objective is not only to identify an unusual transaction but also to understand the flow of funds and the relationships behind those transactions. An individual transaction may not reveal many suspicious signals, but when viewed within a network of multiple accounts and transactions, unusual relationships can become much more apparent.

AI can help organizations analyze transaction networks, identify relationships between accounts, and detect meaningful patterns that are difficult to recognize when transactions are reviewed individually. This is why technologies such as Machine Learning, Transaction Network Analysis, and Behavioral Analytics are receiving increasing attention in the areas of fraud detection and anti-money laundering.

Instead of focusing solely on individual transactions, organizations can gradually move toward a more comprehensive analysis of behavior and fund flows, providing a stronger basis for identifying potential risk signals at an earlier stage.

Can AI Completely Replace Fraud and AML Specialists?
AI does not necessarily need to replace specialists. In areas with high requirements for risk control and regulatory compliance, AI should be viewed as a tool that supports people, enhancing their ability to process information and make decisions rather than completely replacing the control process.

AI can help classify and prioritize alerts, identify unusual patterns, reduce the number of low-risk alerts, identify cases requiring deeper investigation, and provide additional data and analytical insights to support expert decision-making. As a result, fraud and AML teams can focus more of their time and expertise on cases that genuinely require in-depth assessment, rather than spending most of their resources processing a large volume of low-value alerts.

How Does NGS Approach Financial Fraud and Anti-Money Laundering?
For NGS, addressing financial fraud and money laundering is not simply a matter of selecting a fraud detection tool. It is about connecting data, banking systems, AI analytics, and alert management processes. NGS has experience delivering technology solutions for the Banking sector, including Core Banking, Digital Banking, Payment Hub, Card Management, and fraud detection solutions. This provides a foundation for bringing AI and Analytics into the right points where data is generated and aligning them with the actual processes through which banks operate.

Rather than building an AI layer that sits outside existing systems, a more effective approach is to create an end-to-end connection across transaction data, risk analytics, AI/ML, alerts, investigation, and response. When this entire chain is connected, banks can gradually build stronger capabilities for proactive fraud detection and risk management while making better use of their existing data and systems.

How Can NGS Help Businesses Get Started with AI Agents for Fraud Detection and Anti-Money Laundering?
Applying AI to fraud detection and anti-money laundering does not necessarily require organizations to begin by deploying a complex system or replacing their entire existing infrastructure. With NGS, businesses can start with specific challenges within their current operational processes, identifying areas with high processing volumes, time-consuming analysis requirements, or large numbers of alerts that are not yet being effectively utilized. From there, AI Agents can be introduced as an intelligent support layer, connecting with existing data and systems to assist Fraud & AML teams throughout the process of detecting, analyzing, and managing risk.

AI Agents can support different stages of the process, from collecting and consolidating information related to transactions, analyzing behavior and relationships between accounts, and identifying unusual signals, to classifying and prioritizing alerts that require further review. When a suspicious case arises, an AI Agent can help consolidate data from multiple sources, provide relevant context, and generate insights that give specialists a stronger basis for investigation and decision-making. This approach can reduce manual processing time and direct team resources toward cases with genuinely higher levels of risk.

With its experience and capabilities in the Banking sector, NGS can support organizations from identifying relevant use cases and connecting data and systems to building and integrating AI Agents into real-world operational processes. Rather than simply focusing on generating more alerts, the goal is to build a data-driven decision-support capability in which AI Agents help organizations identify more risk signals, gain a clearer understanding of the context behind each case, and respond more quickly to unusual behavior.

This also represents a shift from simply detecting fraud to proactive risk management: from reviewing individual transactions to analyzing behavior and networks; from manually processing alerts to intelligent analytical support; and from relying on fixed rules to a system that can better support human decision-making as fraud techniques continue to evolve.

With NGS, organizations can start with a specific use case, measure its effectiveness, and gradually expand AI Agents into a more comprehensive support capability for fraud detection and anti-money laundering operations." sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:19:58 dblclick "Gian lận tài chính đang trở nên nhanh hơn, tinh vi hơn và khó nhận diện hơn khi các giao dịch số ngày càng phát triển. Trong bối cảnh đó, NGS cung cấp các giải pháp AI giúp doanh nghiệp phân tích hành vi, nhận diện bất thường và đánh giá rủi ro trong giao dịch, vượt qua những giới hạn của các hệ thống chỉ dựa trên quy tắc cố định. Với khả năng phát hiện các dấu hiệu gian lận mới và hỗ trợ giám sát theo thời gian thực, NGS giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong cuộc chiến chống gian lận tài chính.

Vì sao phòng chống gian lận tài chính và rửa tiền ngày càng trở thành bài toán khó?
Một giao dịch có giá trị lớn chưa chắc là gian lận. Một khách hàng chuyển tiền nhiều lần chưa chắc là bất thường. Và một giao dịch có vẻ hoàn toàn bình thường khi đứng riêng lẻ có thể trở nên đáng ngờ khi được đặt trong một chuỗi giao dịch khác. Đây chính là thách thức lớn đối với hoạt động phát hiện gian lận và phòng chống rửa tiền trong bối cảnh giao dịch số ngày càng phát triển.

Các hành vi gian lận ngày nay có thể được thực hiện thông qua nhiều tài khoản, nhiều kênh và nhiều giao dịch nhỏ thay vì một giao dịch bất thường rõ ràng. Trong khi đó, khối lượng giao dịch ngày càng lớn khiến việc kiểm tra thủ công gần như không thể đáp ứng. Doanh nghiệp vì vậy cần một hệ thống có khả năng nhìn thấy cả "bức tranh" thay vì chỉ xem xét từng giao dịch riêng lẻ, từ đó nhận diện được những dấu hiệu rủi ro ẩn phía sau các hành vi tưởng như bình thường.

Từ phát hiện dựa trên quy tắc đến phát hiện bằng AI
Các hệ thống phát hiện gian lận và phòng chống rửa tiền truyền thống thường dựa nhiều vào các quy tắc được thiết lập từ trước. Chẳng hạn, một giao dịch vượt quá ngưỡng nhất định sẽ tạo cảnh báo, một tài khoản thực hiện quá nhiều giao dịch trong thời gian ngắn sẽ được đưa vào diện kiểm tra, hoặc giao dịch đến một khu vực có mức độ rủi ro cao sẽ được cảnh báo. Cách tiếp cận này vẫn cần thiết trong hoạt động kiểm soát rủi ro, nhưng có một giới hạn quan trọng: con người phải xác định trước những dấu hiệu cần tìm.

AI có thể bổ sung một lớp phân tích khác bằng cách xem xét đồng thời nhiều yếu tố thay vì chỉ kiểm tra việc giao dịch có vi phạm một quy tắc cụ thể hay không. Hệ thống có thể phân tích liệu một giao dịch có tương đồng với những hành vi gian lận đã từng xảy ra, liệu hành vi của khách hàng có thay đổi bất thường so với lịch sử hay không, liệu các tài khoản có mối quan hệ đáng ngờ với nhau hay không, hoặc liệu có một mô hình hành vi mới đang xuất hiện mà các quy tắc hiện tại chưa thể nhận diện.

Đây là bước chuyển từ cách tiếp cận dựa trên quy tắc sang cách tiếp cận thông minh hơn, trong đó dữ liệu, hành vi và các mô hình rủi ro được phân tích kết hợp để hỗ trợ phát hiện gian lận.

AI nhìn thấy điều gì mà quy tắc có thể bỏ sót?
Một trong những giá trị lớn của AI là khả năng nhận diện các mô hình hành vi từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Một tài khoản có thể thực hiện các giao dịch hoàn toàn nằm trong giới hạn cho phép, nhưng nếu tài khoản đó thường xuyên giao dịch với một nhóm tài khoản khác, các giao dịch diễn ra theo một chuỗi thời gian bất thường và hành vi đột ngột thay đổi so với lịch sử, mức độ rủi ro có thể được đánh giá rất khác.

Để đưa ra đánh giá này, AI có thể phân tích đồng thời hành vi giao dịch, lịch sử khách hàng, thiết bị và kênh giao dịch, thời gian, địa điểm, mối quan hệ giữa các tài khoản, lịch sử cảnh báo cũng như những mô hình hành vi đã từng xuất hiện. Thay vì chỉ tìm kiếm một dấu hiệu bất thường đơn lẻ, hệ thống có thể xem xét sự kết hợp của nhiều dấu hiệu để xác định những trường hợp đáng chú ý hơn.

AI nhận diện các mô hình gian lận từ mạng lưới giao dịch
Đây cũng là yếu tố khiến AI đặc biệt phù hợp với những bài toán phát hiện gian lận và phòng chống rửa tiền có tính phức tạp cao, nơi một dấu hiệu riêng lẻ thường chưa đủ để kết luận về mức độ rủi ro.

Phòng chống rửa tiền không chỉ là phát hiện một giao dịch đáng ngờ
Với hoạt động phòng chống rửa tiền, thách thức còn lớn hơn khi mục tiêu không chỉ là phát hiện một giao dịch bất thường mà còn phải hiểu được dòng tiền và các mối quan hệ phía sau những giao dịch đó. Một giao dịch đơn lẻ có thể không cho thấy nhiều dấu hiệu đáng ngờ, nhưng khi được đặt trong một mạng lưới gồm nhiều tài khoản và nhiều giao dịch, những mối quan hệ bất thường có thể trở nên rõ ràng hơn.

AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp phân tích mạng lưới giao dịch, nhận diện các mối quan hệ giữa tài khoản và phát hiện những mô hình đáng chú ý mà việc xem xét từng giao dịch riêng lẻ khó có thể nhận ra. Đây là lý do các công nghệ như Machine Learning, phân tích mạng lưới giao dịch và phân tích hành vi ngày càng được quan tâm trong lĩnh vực phát hiện gian lận và phòng chống rửa tiền.

Thay vì chỉ xem xét từng giao dịch, doanh nghiệp có thể từng bước chuyển sang phân tích toàn diện hơn về hành vi và dòng tiền, qua đó có thêm cơ sở để phát hiện sớm những dấu hiệu rủi ro.

AI có thay thế hoàn toàn chuyên gia phòng chống gian lận và rửa tiền?
AI không nhất thiết phải thay thế chuyên gia. Trong những lĩnh vực có yêu cầu cao về kiểm soát rủi ro và tuân thủ, AI nên được xem là công cụ hỗ trợ con người, giúp nâng cao khả năng xử lý và ra quyết định thay vì thay thế hoàn toàn quy trình kiểm soát.

AI có thể hỗ trợ phân loại và ưu tiên cảnh báo, nhận diện các mô hình bất thường, giảm số lượng cảnh báo có mức độ rủi ro thấp, xác định những trường hợp cần điều tra sâu hơn và cung cấp thêm dữ liệu, thông tin phân tích để chuyên gia có cơ sở đưa ra quyết định. Nhờ đó, đội ngũ phụ trách gian lận và phòng chống rửa tiền có thể tập trung nhiều hơn vào những trường hợp thực sự cần đánh giá chuyên sâu, thay vì dành phần lớn thời gian xử lý một khối lượng lớn cảnh báo có giá trị thấp.

NGS nhìn bài toán phòng chống gian lận và rửa tiền như thế nào?
Với NGS, phòng chống gian lận và rửa tiền không chỉ là bài toán lựa chọn một công cụ phát hiện gian lận, mà là bài toán kết nối giữa dữ liệu, hệ thống ngân hàng, phân tích AI và quy trình xử lý cảnh báo. NGS có kinh nghiệm triển khai các giải pháp công nghệ cho lĩnh vực Banking, bao gồm Core Banking, Digital Banking, Payment Hub, Card Management và các giải pháp phát hiện gian lận. Đây là nền tảng để AI và Analytics được đưa vào đúng nơi dữ liệu phát sinh và gắn với đúng quy trình mà ngân hàng đang vận hành.

Thay vì xây dựng một lớp AI đứng bên ngoài hệ thống, cách tiếp cận hiệu quả hơn là kết nối xuyên suốt từ dữ liệu giao dịch, phân tích rủi ro, AI/ML đến cảnh báo, điều tra và xử lý. Khi toàn bộ chuỗi được kết nối, ngân hàng có thể từng bước xây dựng năng lực phát hiện và quản trị rủi ro chủ động hơn, đồng thời tận dụng tốt hơn dữ liệu và các hệ thống hiện có.

NGS hỗ trợ doanh nghiệp bắt đầu với AI Agent trong phòng chống gian lận và rửa tiền như thế nào?
AI Agent hỗ trợ chuyên gia phân tích và xử lý rủi ro
Ứng dụng AI trong phòng chống gian lận và rửa tiền không nhất thiết phải bắt đầu bằng việc triển khai một hệ thống phức tạp hay thay đổi toàn bộ hạ tầng hiện có. Với NGS, doanh nghiệp có thể bắt đầu từ những bài toán cụ thể trong quy trình đang vận hành, xác định những khâu có khối lượng xử lý lớn, cần nhiều thời gian phân tích hoặc đang tồn tại nhiều cảnh báo chưa được khai thác hiệu quả. Từ đó, AI Agent có thể được đưa vào như một lớp hỗ trợ thông minh, kết nối với dữ liệu và hệ thống hiện có để hỗ trợ đội ngũ Fraud & AML trong quá trình phát hiện, phân tích và xử lý rủi ro.

AI Agent có thể hỗ trợ theo từng bước của quy trình, từ thu thập và tổng hợp thông tin liên quan đến giao dịch, phân tích hành vi và mối quan hệ giữa các tài khoản, phát hiện những dấu hiệu bất thường, đến phân loại và ưu tiên các cảnh báo cần được xem xét. Khi có một trường hợp đáng ngờ, AI Agent có thể hỗ trợ tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, cung cấp bối cảnh liên quan và đưa ra các insight để chuyên gia có thêm cơ sở điều tra và ra quyết định. Cách tiếp cận này giúp giảm thời gian xử lý thủ công và hướng nguồn lực của đội ngũ vào những trường hợp thực sự có mức độ rủi ro cao.

Với nền tảng và kinh nghiệm trong lĩnh vực Banking, NGS có thể đồng hành cùng doanh nghiệp từ việc xác định use case, kết nối dữ liệu và hệ thống, đến xây dựng và tích hợp AI Agent vào quy trình vận hành thực tế. Thay vì chỉ tập trung vào việc tạo thêm cảnh báo, mục tiêu là xây dựng một năng lực hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu, trong đó AI Agent giúp doanh nghiệp nhìn thấy nhiều dấu hiệu rủi ro hơn, hiểu rõ hơn bối cảnh của từng trường hợp và phản ứng nhanh hơn trước những hành vi bất thường.

Đây cũng là bước chuyển từ phát hiện gian lận đơn thuần sang quản trị rủi ro chủ động: từ kiểm tra từng giao dịch sang phân tích hành vi và mạng lưới; từ xử lý cảnh báo thủ công sang hỗ trợ phân tích thông minh; và từ những quy tắc cố định sang một hệ thống có khả năng hỗ trợ con người thích ứng tốt hơn với những phương thức gian lận mới. Với NGS, doanh nghiệp có thể bắt đầu từ một use case cụ thể, đo lường hiệu quả và từng bước mở rộng AI Agent thành năng lực hỗ trợ toàn diện hơn cho hoạt động phòng chống gian lận và rửa tiền.

NGS – Empower Success.
English
AI IN FINANCIAL FRAUD DETECTION AND ANTI-MONEY LAUNDERING – WHEN FRAUD DETECTION IS NO LONGER JUST ABOUT IDENTIFYING UNUSUAL TRANSACTIONS
Introduction
Financial fraud is becoming faster, more sophisticated, and harder to detect as digital transactions continue to evolve. In this context, NGS provides AI-powered solutions that help businesses analyze behavior, identify anomalies, and assess transaction risks, going beyond the limitations of systems that rely solely on fixed rules. With the ability to detect emerging signs of fraud and support real-time monitoring, NGS helps organizations take a more proactive approach to combating financial fraud.

Why Are Financial Fraud and Money Laundering Becoming Increasingly Complex Challenges?
A high-value transaction is not necessarily fraudulent. A customer making multiple transfers is not necessarily behaving abnormally. And a transaction that appears completely normal when viewed in isolation can become suspicious when considered as part of a broader sequence of transactions. This is one of the major challenges facing fraud detection and anti-money laundering activities as digital transactions continue to expand.

Today, fraudulent activities can be carried out across multiple accounts, channels, and numerous smaller transactions rather than through a single clearly abnormal transaction. At the same time, growing transaction volumes make manual review increasingly difficult to sustain. Organizations therefore need systems capable of seeing the bigger picture rather than examining individual transactions in isolation, allowing them to identify hidden risk signals behind behaviors that may initially appear normal.

From Rule-Based Detection to AI-Based Detection
Traditional fraud detection and anti-money laundering systems often rely heavily on predefined rules. For example, a transaction exceeding a certain threshold may trigger an alert, an account making an unusually high number of transactions within a short period may be flagged for review, or a transaction involving a high-risk geographical area may generate an alert. This approach remains essential for risk control, but it has an important limitation: people must determine in advance which signals the system should look for.

AI can add another layer of analysis by considering multiple factors simultaneously rather than simply checking whether a transaction violates a specific rule. A system can analyze whether a transaction resembles previously observed fraudulent behavior, whether a customer's behavior has changed significantly compared with their historical patterns, whether accounts have suspicious relationships with one another, or whether a new behavioral pattern is emerging that existing rules are unable to identify.

This represents a shift from a rule-based approach to a more intelligent approach, in which data, behavior, and risk patterns are analyzed together to support fraud detection.

What Can AI See That Rules May Miss?
One of AI's key advantages is its ability to identify behavioral patterns across multiple sources of data. An account may conduct transactions that are all within permitted limits. However, if that account frequently transacts with a particular group of other accounts, those transactions occur in an unusual sequence over time, and its behavior suddenly changes compared with its historical activity, its risk profile may look very different.

To make this assessment, AI can simultaneously analyze transaction behavior, customer history, devices and transaction channels, time, location, relationships between accounts, alert history, and previously observed behavioral patterns. Rather than looking for a single isolated anomaly, the system can assess the combination of multiple signals to identify cases that deserve greater attention.

This is also what makes AI particularly well suited to complex fraud detection and anti-money laundering challenges, where a single signal is often insufficient to determine the actual level of risk.

Anti-Money Laundering Is Not Just About Detecting a Suspicious Transaction
For anti-money laundering activities, the challenge is even greater. The objective is not only to identify an unusual transaction but also to understand the flow of funds and the relationships behind those transactions. An individual transaction may not reveal many suspicious signals, but when viewed within a network of multiple accounts and transactions, unusual relationships can become much more apparent.

AI can help organizations analyze transaction networks, identify relationships between accounts, and detect meaningful patterns that are difficult to recognize when transactions are reviewed individually. This is why technologies such as Machine Learning, Transaction Network Analysis, and Behavioral Analytics are receiving increasing attention in the areas of fraud detection and anti-money laundering.

Instead of focusing solely on individual transactions, organizations can gradually move toward a more comprehensive analysis of behavior and fund flows, providing a stronger basis for identifying potential risk signals at an earlier stage.

Can AI Completely Replace Fraud and AML Specialists?
AI does not necessarily need to replace specialists. In areas with high requirements for risk control and regulatory compliance, AI should be viewed as a tool that supports people, enhancing their ability to process information and make decisions rather than completely replacing the control process.

AI can help classify and prioritize alerts, identify unusual patterns, reduce the number of low-risk alerts, identify cases requiring deeper investigation, and provide additional data and analytical insights to support expert decision-making. As a result, fraud and AML teams can focus more of their time and expertise on cases that genuinely require in-depth assessment, rather than spending most of their resources processing a large volume of low-value alerts.

How Does NGS Approach Financial Fraud and Anti-Money Laundering?
For NGS, addressing financial fraud and money laundering is not simply a matter of selecting a fraud detection tool. It is about connecting data, banking systems, AI analytics, and alert management processes. NGS has experience delivering technology solutions for the Banking sector, including Core Banking, Digital Banking, Payment Hub, Card Management, and fraud detection solutions. This provides a foundation for bringing AI and Analytics into the right points where data is generated and aligning them with the actual processes through which banks operate.

Rather than building an AI layer that sits outside existing systems, a more effective approach is to create an end-to-end connection across transaction data, risk analytics, AI/ML, alerts, investigation, and response. When this entire chain is connected, banks can gradually build stronger capabilities for proactive fraud detection and risk management while making better use of their existing data and systems.

How Can NGS Help Businesses Get Started with AI Agents for Fraud Detection and Anti-Money Laundering?
Applying AI to fraud detection and anti-money laundering does not necessarily require organizations to begin by deploying a complex system or replacing their entire existing infrastructure. With NGS, businesses can start with specific challenges within their current operational processes, identifying areas with high processing volumes, time-consuming analysis requirements, or large numbers of alerts that are not yet being effectively utilized. From there, AI Agents can be introduced as an intelligent support layer, connecting with existing data and systems to assist Fraud & AML teams throughout the process of detecting, analyzing, and managing risk.

AI Agents can support different stages of the process, from collecting and consolidating information related to transactions, analyzing behavior and relationships between accounts, and identifying unusual signals, to classifying and prioritizing alerts that require further review. When a suspicious case arises, an AI Agent can help consolidate data from multiple sources, provide relevant context, and generate insights that give specialists a stronger basis for investigation and decision-making. This approach can reduce manual processing time and direct team resources toward cases with genuinely higher levels of risk.

With its experience and capabilities in the Banking sector, NGS can support organizations from identifying relevant use cases and connecting data and systems to building and integrating AI Agents into real-world operational processes. Rather than simply focusing on generating more alerts, the goal is to build a data-driven decision-support capability in which AI Agents help organizations identify more risk signals, gain a clearer understanding of the context behind each case, and respond more quickly to unusual behavior.

This also represents a shift from simply detecting fraud to proactive risk management: from reviewing individual transactions to analyzing behavior and networks; from manually processing alerts to intelligent analytical support; and from relying on fixed rules to a system that can better support human decision-making as fraud techniques continue to evolve.

With NGS, organizations can start with a specific use case, measure its effectiveness, and gradually expand AI Agents into a more comprehensive support capability for fraud detection and anti-money laundering operations." sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:20:02 dblclick "Vì sao phòng chống gian lận tài chính và rửa tiền ngày càng trở thành bài toán khó?" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:20:35 query returned open=false
08:20:50 query returned open=false
08:20:59 dblclick "Từ phát hiện dựa trên quy tắc đến phát hiện bằng AI" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:21:07 dblclick "AI nhìn thấy điều gì mà quy tắc có thể bỏ sót?" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=false
08:21:10 dblclick "AI nhận diện các mô hình gian lận từ mạng lưới giao dịch" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:21:16 dblclick "AI nhận diện các mô hình gian lận từ mạng lưới giao dịch" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:21:21 dblclick "AI có thay thế hoàn toàn chuyên gia phòng chống gian lận và rửa tiền?" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:21:27 dblclick "GS nhìn bài toán phòng chống gian lận và rửa tiền như thế nào?" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:21:30 dblclick "NGS nhìn bài toán phòng chống gian lận và rửa tiền như thế nào?" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:21:51 dblclick "Phòng chống rửa tiền không chỉ là phát hiện một giao dịch đáng ngờ" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:22:07 dblclick "AI Agent hỗ trợ chuyên gia phân tích và xử lý rủi r" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:22:08 dblclick "NGS hỗ trợ doanh nghiệp bắt đầu với AI Agent trong phòng chống gian lận và rửa tiền như thế nào?" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:22:17 dblclick "h" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=false
08:22:19 dblclick "AI IN FINANCIAL FRAUD DETECTION AND ANTI-MONEY LAUNDERING – WHEN FRAUD DETECTION IS NO LONGER JUST ABOUT IDENTIFYING UNUSUAL TRANSACTIONS" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:22:24 dblclick "AI IN FINANCIAL FRAUD DETECTION AND ANTI-MONEY LAUNDERING – WHEN FRAUD DETECTION IS NO LONGER JUST ABOUT IDENTIFYING UNUSUAL TRANSACTIONS
Introduction" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:22:27 dblclick "Introduction" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=false
08:22:33 dblclick "Financial fraud is becoming faster, more sophisticated, and harder to detect as digital transactions continue to evolve. In this context, NGS provides AI-powered solutions that help businesses analyze behavior, identify anomalies, and assess transaction risks, going beyond the limitations of systems that rely solely on fixed rules. With the ability to detect emerging signs of fraud and support real-time monitoring, NGS helps organizations take a more proactive approach to combating financial fraud." sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:22:39 dblclick "Why Are Financial Fraud and Money Laundering Becoming Increasingly Complex Challenges?" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:22:50 dblclick "From Rule-Based Detection to AI-Based Detection" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=false
08:22:51 dblclick "thường so với lịch sử hay không, liệu các tài khoản có mối quan hệ đáng ngờ với nhau hay không, hoặc liệu có một mô hình hành vi mới đang xuất hiện mà các quy tắc hiện tại chưa thể nhận diện.

Đây là bước chuyển từ cách tiếp cận dựa trên quy tắc sang cách tiếp cận thông minh hơn, trong đó dữ liệu, hành vi và các mô hình rủi ro được phân tích kết hợp để hỗ trợ phát hiện gian lận.

AI nhìn thấy điều gì mà quy tắc có thể bỏ sót?
Một trong những giá trị lớn của AI là khả năng nhận diện các mô hình hành vi từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Một tài khoản có thể thực hiện các giao dịch hoàn toàn nằm trong giới hạn cho phép, nhưng nếu tài khoản đó thường xuyên giao dịch với một nhóm tài khoản khác, các giao dịch diễn ra theo một chuỗi thời gian bất thường và hành vi đột ngột thay đổi so với lịch sử, mức độ rủi ro có thể được đánh giá rất khác.

Để đưa ra đánh giá này, AI có thể phân tích đồng thời hành vi giao dịch, lịch sử khách hàng, thiết bị và kênh giao dịch, thời gian, địa điểm, mối quan hệ giữa các tài khoản, lịch sử cảnh báo cũng như những mô hình hành vi đã từng xuất hiện. Thay vì chỉ tìm kiếm một dấu hiệu bất thường đơn lẻ, hệ thống có thể xem xét sự kết hợp của nhiều dấu hiệu để xác định những trường hợp đáng chú ý hơn.

AI nhận diện các mô hình gian lận từ mạng lưới giao dịch
Đây cũng là yếu tố khiến AI đặc biệt phù hợp với những bài toán phát hiện gian lận và phòng chống rửa tiền có tính phức tạp cao, nơi một dấu hiệu riêng lẻ thường chưa đủ để kết luận về mức độ rủi ro.

Phòng chống rửa tiền không chỉ là phát hiện một giao dịch đáng ngờ
Với hoạt động phòng chống rửa tiền, thách thức còn lớn hơn khi mục tiêu không chỉ là phát hiện một giao dịch bất thường mà còn phải hiểu được dòng tiền và các mối quan hệ phía sau những giao dịch đó. Một giao dịch đơn lẻ có thể không cho thấy nhiều dấu hiệu đáng ngờ, nhưng khi được đặt trong một mạng lưới gồm nhiều tài khoản và nhiều giao dịch, những mối quan hệ bất thường có thể trở nên rõ ràng hơn.

AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp phân tích mạng lưới giao dịch, nhận diện các mối quan hệ giữa tài khoản và phát hiện những mô hình đáng chú ý mà việc xem xét từng giao dịch riêng lẻ khó có thể nhận ra. Đây là lý do các công nghệ như Machine Learning, phân tích mạng lưới giao dịch và phân tích hành vi ngày càng được quan tâm trong lĩnh vực phát hiện gian lận và phòng chống rửa tiền.

Thay vì chỉ xem xét từng giao dịch, doanh nghiệp có thể từng bước chuyển sang phân tích toàn diện hơn về hành vi và dòng tiền, qua đó có thêm cơ sở để phát hiện sớm những dấu hiệu rủi ro.

AI có thay thế hoàn toàn chuyên gia phòng chống gian lận và rửa tiền?
AI không nhất thiết phải thay thế chuyên gia. Trong những lĩnh vực có yêu cầu cao về kiểm soát rủi ro và tuân thủ, AI nên được xem là công cụ hỗ trợ con người, giúp nâng cao khả năng xử lý và ra quyết định thay vì thay thế hoàn toàn quy trình kiểm soát.

AI có thể hỗ trợ phân loại và ưu tiên cảnh báo, nhận diện các mô hình bất thường, giảm số lượng cảnh báo có mức độ rủi ro thấp, xác định những trường hợp cần điều tra sâu hơn và cung cấp thêm dữ liệu, thông tin phân tích để chuyên gia có cơ sở đưa ra quyết định. Nhờ đó, đội ngũ phụ trách gian lận và phòng chống rửa tiền có thể tập trung nhiều hơn vào những trường hợp thực sự cần đánh giá chuyên sâu, thay vì dành phần lớn thời gian xử lý một khối lượng lớn cảnh báo có giá trị thấp.

NGS nhìn bài toán phòng chống gian lận và rửa tiền như thế nào?
Với NGS, phòng chống gian lận và rửa tiền không chỉ là bài toán lựa chọn một công cụ phát hiện gian lận, mà là bài toán kết nối giữa dữ liệu, hệ thống ngân hàng, phân tích AI và quy trình xử lý cảnh báo. NGS có kinh nghiệm triển khai các giải pháp công nghệ cho lĩnh vực Banking, bao gồm Core Banking, Digital Banking, Payment Hub, Card Management và các giải pháp phát hiện gian lận. Đây là nền tảng để AI và Analytics được đưa vào đúng nơi dữ liệu phát sinh và gắn với đúng quy trình mà ngân hàng đang vận hành.

Thay vì xây dựng một lớp AI đứng bên ngoài hệ thống, cách tiếp cận hiệu quả hơn là kết nối xuyên suốt từ dữ liệu giao dịch, phân tích rủi ro, AI/ML đến cảnh báo, điều tra và xử lý. Khi toàn bộ chuỗi được kết nối, ngân hàng có thể từng bước xây dựng năng lực phát hiện và quản trị rủi ro chủ động hơn, đồng thời tận dụng tốt hơn dữ liệu và các hệ thống hiện có.

NGS hỗ trợ doanh nghiệp bắt đầu với AI Agent trong phòng chống gian lận và rửa tiền như thế nào?
AI Agent hỗ trợ chuyên gia phân tích và xử lý rủi ro
Ứng dụng AI trong phòng chống gian lận và rửa tiền không nhất thiết phải bắt đầu bằng việc triển khai một hệ thống phức tạp hay thay đổi toàn bộ hạ tầng hiện có. Với NGS, doanh nghiệp có thể bắt đầu từ những bài toán cụ thể trong quy trình đang vận hành, xác định những khâu có khối lượng xử lý lớn, cần nhiều thời gian phân tích hoặc đang tồn tại nhiều cảnh báo chưa được khai thác hiệu quả. Từ đó, AI Agent có thể được đưa vào như một lớp hỗ trợ thông minh, kết nối với dữ liệu và hệ thống hiện có để hỗ trợ đội ngũ Fraud & AML trong quá trình phát hiện, phân tích và xử lý rủi ro.

AI Agent có thể hỗ trợ theo từng bước của quy trình, từ thu thập và tổng hợp thông tin liên quan đến giao dịch, phân tích hành vi và mối quan hệ giữa các tài khoản, phát hiện những dấu hiệu bất thường, đến phân loại và ưu tiên các cảnh báo cần được xem xét. Khi có một trường hợp đáng ngờ, AI Agent có thể hỗ trợ tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, cung cấp bối cảnh liên quan và đưa ra các insight để chuyên gia có thêm cơ sở điều tra và ra quyết định. Cách tiếp cận này giúp giảm thời gian xử lý thủ công và hướng nguồn lực của đội ngũ vào những trường hợp thực sự có mức độ rủi ro cao.

Với nền tảng và kinh nghiệm trong lĩnh vực Banking, NGS có thể đồng hành cùng doanh nghiệp từ việc xác định use case, kết nối dữ liệu và hệ thống, đến xây dựng và tích hợp AI Agent vào quy trình vận hành thực tế. Thay vì chỉ tập trung vào việc tạo thêm cảnh báo, mục tiêu là xây dựng một năng lực hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu, trong đó AI Agent giúp doanh nghiệp nhìn thấy nhiều dấu hiệu rủi ro hơn, hiểu rõ hơn bối cảnh của từng trường hợp và phản ứng nhanh hơn trước những hành vi bất thường.

Đây cũng là bước chuyển từ phát hiện gian lận đơn thuần sang quản trị rủi ro chủ động: từ kiểm tra từng giao dịch sang phân tích hành vi và mạng lưới; từ xử lý cảnh báo thủ công sang hỗ trợ phân tích thông minh; và từ những quy tắc cố định sang một hệ thống có khả năng hỗ trợ con người thích ứng tốt hơn với những phương thức gian lận mới. Với NGS, doanh nghiệp có thể bắt đầu từ một use case cụ thể, đo lường hiệu quả và từng bước mở rộng AI Agent thành năng lực hỗ trợ toàn diện hơn cho hoạt động phòng chống gian lận và rửa tiền.

NGS – Empower Success.


English
AI IN FINANCIAL FRAUD DETECTION AND ANTI-MONEY LAUNDERING – WHEN FRAUD DETECTION IS NO LONGER JUST ABOUT IDENTIFYING UNUSUAL TRANSACTIONS
Financial fraud is becoming faster, more sophisticated, and harder to detect as digital transactions continue to evolve. In this context, NGS provides AI-powered solutions that help businesses analyze behavior, identify anomalies, and assess transaction risks, going beyond the limitations of systems that rely solely on fixed rules. With the ability to detect emerging signs of fraud and support real-time monitoring, NGS helps organizations take a more proactive approach to combating financial fraud.

Why Are Financial Fraud and Money Laundering Becoming Increasingly Complex Challenges?
A high-value transaction is not necessarily fraudulent. A customer making multiple transfers is not necessarily behaving abnormally. And a transaction that appears completely normal when viewed in isolation can become suspicious when considered as part of a broader sequence of transactions. This is one of the major challenges facing fraud detection and anti-money laundering activities as digital transactions continue to expand.

Today, fraudulent activities can be carried out across multiple accounts, channels, and numerous smaller transactions rather than through a single clearly abnormal transaction. At the same time, growing transaction volumes make manual review increasingly difficult to sustain. Organizations therefore need systems capable of seeing the bigger picture rather than examining individual transactions in isolation, allowing them to identify hidden risk signals behind behaviors that may initially appear normal.

From Rule-Based Detection to AI-Based Detection
Traditional fraud detection and anti-money laundering systems often rely heavily on predefined rules. For example, a transaction exceeding a certain threshold may trigger an alert, an account making an unusually high number of transactions within a short period may be flagged for review, or a transaction involving a high-risk geographical area may generate an alert. This approach remains essential for risk control, but it has an important limitation: people must determine in advance which signals the system should look for.

AI can add another layer of analysis by considering multiple factors simultaneously rather than simply checking whether a transaction violates a specific rule. A system can analyze whether a transaction resembles previously observed fraudulent behavior, whether a customer's behavior has changed significantly compared with their historical patterns, whether accounts have suspicious relationships with one another, or whether a new behavioral pattern is emerging that existing rules are unable to identify.

This represents a shift from a rule-based approach to a more intelligent approach, in which data, behavior, and risk patterns are analyzed together to support fraud detection.

What Can AI See That Rules May Miss?" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:22:56 dblclick "What Can AI See That Rules May Miss?" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=false
08:22:59 dblclick "Anti-Money Laundering Is Not Just About Detecting a Suspicious Transaction" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:23:03 dblclick "Can AI Completely Replace Fraud and AML Specialists?" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:23:05 dblclick "How Does NGS Approach Financial Fraud and Anti-Money Laundering?" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:23:09 dblclick "How Can NGS Help Businesses Get Started with AI Agents for Fraud Detection and Anti-Money Laundering?" sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:51:19 query returned open=false
08:52:01 query returned open=false
08:52:04 dblclick "Gian lận tài chính đang trở nên nhanh hơn, tinh vi hơn và khó nhận diện hơn khi các giao dịch số ngày càng phát triển. Trong bối cảnh đó, NGS cung cấp các giải pháp AI giúp doanh nghiệp phân tích hành vi, nhận diện bất thường và đánh giá rủi ro trong giao dịch, vượt qua những giới hạn của các hệ thống chỉ dựa trên quy tắc cố định. Với khả năng phát hiện các dấu hiệu gian lận mới và hỗ trợ giám sát theo thời gian thực, NGS giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong cuộc chiến chống gian lận tài chính." sidepanelOpen=false autoUpdate=true isAdv=true
08:52:13 query returned open=false
02:00:33 query returned open=false