AI đóng vai trò quan trọng trong cuộc chiến chống rửa tiền tại ASEAN?

Tội phạm rửa tiền đang trở thành vấn nạn tại nhiều quốc gia

Tội phạm rửa tiền là loại tội phạm nguy hiểm với nhiều thủ đoạn tinh vi và hình thức phức tạp, gây ảnh hưởng tiêu cực đối với nền kinh tế của các quốc gia. Rửa tiền hiểu một cách đơn giản là hành vi hợp pháp hóa nguồn gốc của các tài sản do phạm tội mà có. Thông qua hành vi rửa tiền, các khoản tiền hoặc tài sản có nguồn gốc từ hành vi vi phạm pháp luật được che giấu nguồn gốc và "biến hóa" thành tiền sạch hay tài sản hợp pháp.

Trong bối cảnh các phương thức thanh toán hiện đại ngày càng phát triển, công nghệ số ngày càng bùng nổ với sự xuất hiện của các loại tiền ảo mang tính chất ẩn danh đang tạo ra nhiều cơ hội để tội phạm rửa tiền lợi dụng rửa tiền không hợp pháp thành tiền hợp pháp.

Theo đó, hiện tội phạm tài chính và các hoạt động rửa tiền không chỉ qua các kênh chuyển tiền, gửi qua ngân hàng mà tiền bẩn được rửa bằng các giao dịch thương mại náu mình trong các hoạt động mua bán hàng hóa, như dùng tiền bẩn mua hàng hóa, hay nông sản xuất sang nước khác bán để thu về tiền sạch; hoặc chuyển tiền ra nước ngoài, dùng tiền đó đánh bạc ở nước ngoài, tiền đánh bạc lại được chuyển về nước qua kênh kiều hối…

Theo ước tính từ Cơ quan Phòng chống Ma túy và Tội phạm Liên Hợp Quốc đã có khoảng 2 - 5% GDP toàn cầu bị rửa trái phép.

Vào tháng 5/2020, Lực lượng đặc nhiệm hành động tài chính (FATF) về chống rửa tiền (AML) đã báo cáo sự gia tăng các hoạt động tội phạm liên quan đến Covid-19. FATF tăng cường giám sát các quốc gia mà họ cho là chưa đủ hành động để chống rửa tiền, điều này có thể hạn chế khả năng nhận đầu tư trực tiếp nước ngoài của họ. Campuchia và Myanmar hiện là hai quốc gia ASEAN duy nhất lọt vào danh sách đen của FATF.

Cũng theo FATF, nạn rửa tiền đang là vấn đề nhức nhối của nhiều chính phủ, ngân hàng lớn trên toàn thế giới, đặc biệt là trong bối cảnh dịch Covid-19 bùng phát. Các chính phủ và cơ quan quản lý đang đối mặt với những thách thức trên nhiều mặt. Họ không thể bỏ qua dịch Covid-19 và tác động của nó đối với nền kinh tế của họ nhưng họ cũng phải theo dõi chặt chẽ việc tuân thủ các chính sách, quy định, quy trình và thủ tục liên quan đến hoạt động phòng, chống rửa tiền. Tuy nhiên, theo Jaede Tan, giám đốc điều hành của ComplyAdvantage châu Á - Thái Bình Dương, đại dịch đã tác động lớn việc tuân thủ AML.

Ông cho biết thêm rằng điều này là do các gói hỗ trợ mà chính phủ các nước trong khu vực đã cung cấp cho các doanh nghiệp. "Các chính phủ chỉ quan tâm đến việc đảm bảo rằng tiền chỉ đến tay các doanh nghiệp hợp pháp và giúp duy trì hoạt động kinh doanh của họ", ông nói rõ.

Trong khi đó, các quy định pháp lý hiện tại hoặc trước đó không còn phù hợp với môi trường kinh doanh hiện đại. Covid-19 đã tạo ra nhiều thay đổi mới như phương thức làm việc từ xa, bố trí làm việc luân phiên và sử dụng các dịch vụ trực tuyến nhiều hơn.

Có thể làm việc an toàn từ mọi nơi trên thế giới với các giải pháp có thể tùy chỉnh và cấu hình dễ dàng hiện là một phần quan trọng của công nghệ quản lý hoạt động phòng, chống rửa tiền mà trước đây nó có thể không được xem xét. Nó không còn là một tính năng mà là một điều cần thiết. Tan cho biết: "Đại dịch không chỉ có nghĩa là làm việc từ xa với nhân viên mà còn là tiếp cận từ xa cho khách hàng".

Tuân thủ và bảo mật đi đôi với nhau và ngày càng quan trọng. Theo báo cáo của Cơ quan cảnh sát toàn cầu (Interpol), từ tháng 1 đến tháng 4/2020, họ đã phát hiện 907.000 tin nhắn rác, 737 sự cố liên quan đến phần mềm độc hại và 48.000 URL độc hại liên quan đến Covid-19. Cơ quan có trụ sở tại Lyon dự kiến sẽ có sự gia tăng đột biến về lừa đảo, xâm nhập mạng và tấn công mạng nhằm đánh cắp dữ liệu từ các cá nhân và tổ chức.

Trí tuệ nhân tạo giúp ngăn chặn rửa tiền hiệu quả hơn

Các quốc gia ASEAN hiện đang kỳ vọng trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ giúp ngăn chặn rửa tiền hiệu quả hơn. Theo khảo sát tuân thủ AML gần đây của Công ty phần mềm phân tích toàn cầu FICO, phần lớn các quốc gia Đông Nam Á cam kết sử dụng AI để cải thiện AML. Khảo sát được thực hiện vào tháng 5/2020 bằng cách sử dụng một cuộc thăm dò định lượng trực tuyến của 256 giám đốc điều hành cấp cao từ các ngân hàng trên 11 quốc gia được thực hiện bởi một công ty nghiên cứu độc lập thay mặt FICO. Các quốc gia được khảo sát là Australia, Hồng Kông, Indonesia, Malaysia, New Zealand, Philippines, Singapore, Hàn Quốc, Đài Loan, Thái Lan và Việt Nam.

Cuộc khảo sát cho thấy, những thách thức chính đối với các giải pháp tuân thủ AML hiện có trong khu vực là: Khả năng đáp ứng các loại rủi ro tuân thủ mới trong các kênh và sản phẩm; khả năng cung cấp giải pháp tuân thủ tích hợp đầu cuối; cơ sở hạ tầng để cập nhật nhanh chóng với các thay đổi trong quy định.

Tại châu Á - Thái Bình Dương, các ngân hàng đa quốc gia thiên về sử dụng hệ thống AML của các nhà cung cấp giải pháp, trong khi việc sử dụng hệ thống tự phát triển phổ biến hơn với các ngân hàng trong nước.

Điều này cho thấy sự thay đổi đáng kể so với sự hoài nghi ban đầu về tính hiệu quả của các công nghệ mới. Tùy thuộc vào mức độ phức tạp, AI có thể cung cấp khả năng tự động hóa, phân tích và dự báo rủi ro - những cải tiến so với các phương pháp trước đây và đáng tin cậy hơn nhiều.

Timothy Choon, Trưởng bộ phận Tội phạm Tài chính của FICO tại châu Á - Thái Bình Dương cho biết: "Các hệ thống tuân thủ dựa trên các quy tắc tiếp tục là chủ lực của các ngân hàng ở châu Á - Thái Bình Dương khi chống tội phạm tài chính.

Tuy nhiên, một số ngân hàng áp dụng sớm đang bắt đầu bước vào thế giới mới của AI và nhận ra rằng các hệ thống dựa trên quy tắc có từ hàng thập kỷ qua không thể tự mình theo kịp các mối đe dọa tinh vi.

Bí quyết là vận hành công nghệ AI tiên tiến và khiến nó hoạt động song song với các hệ thống dựa trên quy tắc. Các hệ thống tích hợp AI có thể đem lại khả năng xác định, nhận diện và ưu tiên các cảnh báo, giúp hỗ trợ đưa ra quyết định nhanh chóng khi quản trị tội phạm tài chính, qua đó cải thiện năng suất.

Hơn nữa, việc tự động hóa các tác vụ thủ công, sàng lọc hồ sơ khách hàng hiện tại và quy tắc kinh doanh, cũng như lường trước rủi ro dựa vào lịch sử dữ liệu trên hệ thống làm tăng hiệu quả và tính ứng dụng cho các ngân hàng. Ngoài ra, việc dự báo và lường trước rủi ro thông qua hoạt động giám sát, phân tích và dự đoán rủi ro liên tục dựa trên học máy (ML) và AI giúp cải thiện khả năng quản trị rủi ro.

Các quốc gia ASEAN sẵn sàng đầu tư để tăng cường hệ thống tuân thủ AML

Hầu hết các quốc gia và tất cả các ngân hàng lớn trên thế giới đều có các biện pháp kiểm soát hoặc nhận diện những khoản tiền đáng ngờ đi vào hệ thống tài chính nhưng theo hàng loạt các tiết lộ và thăm dò gần đây, tội phạm rửa tiền ngày càng nghĩ ra những thủ đoạn mới để thực hiện hành vi phạm pháp này.

Trong khi đó, Covid-19 đã buộc các doanh nghiệp phải thích ứng và nâng cấp các chiến lược phòng chống tội phạm tài chính của họ.

Theo khảo sát của FICO, các ngân hàng có trụ sở tại ASEAN có khả năng tiếp tục chi tiêu cho công nghệ phục vụ việc nâng cấp hoặc tăng cường hệ thống tuân thủ của họ bất chấp suy thoái kinh tế, thậm chí một số ngân hàng còn sẵn sàng chi nhiều hơn để cải thiện khả năng phòng vệ, tuân thủ AML của mình.

Trong số các quốc gia ASEAN được khảo sát, các ngân hàng ở Indonesia có xu hướng tăng chi tiêu cho công nghệ phục vụ hệ thống tuân thủ nhất vào năm 2020 và 2021. Quốc gia này đã chứng kiến sự gia tăng tội phạm trực tuyến trong thời gian gần đây.

Việc xây dựng một hệ thống tuân thủ mạnh mẽ sẽ không chỉ duy trì niềm tin của khách hàng mà còn thúc đẩy khả năng phục hồi kinh doanh đối với các tổ chức tín dụng ASEAN.