Một trong những cách phòng ngừa gian lận là chủ động giám sát thông qua việc phân tích dữ liệu tiên tiến

Một trong những cách phòng ngừa gian lận là chủ động giám sát thông qua việc phân tích dữ liệu tiên tiến

Ngân hàng Việt đã quan tâm hơn đến phòng ngừa gian lận

(ĐTCK) Sự hiện diện của hơn 30 ngân hàng và định chế tài chính tại Hội thảo Giải mã về rủi ro gian lận và vấn đề tuân thủ trong ngân hàng do EY vừa tổ chức đã cho thấy sự quan tâm của các ngân hàng đến vấn đề này.

Ông Kanny Lee, Giám đốc Dịch vụ phát hiện và xử lý các vấn đề kế toán pháp lý bằng công nghệ cao, EY Singapore nhận xét, thảo luận về vấn đề gian lận chưa bao giờ là dễ dàng, bởi không một cá nhân hay tổ chức nào thừa nhận rằng tổ chức mình đang có vấn đề về gian lận. Ông Lee cũng dẫn ra số liệu thống kê của Hiệp hội Điều tra viên công chứng (ACFE), bình quân khoảng 5% doanh thu hàng năm của các doanh nghiệp trên toàn cầu bị thất thoát do gian lận.

Với hệ thống ngân hàng Việt Nam, ông Saman Bandara, Phó tổng giám đốc EY Việt Nam, Lãnh đạo Dịch vụ kế toán pháp lý cho rằng, đang trong môi trường rất dễ tạo nên rủi ro gian lận, bởi cạnh tranh rất gay gắt để tăng trưởng, mở rộng thị phần... Cuộc khủng hoảng tài chính trong hệ thống ngân hàng Việt Nam thời gian qua có nguyên nhân sâu xa là rủi ro hoạt động, đây là áp lực cho công tác quản trị rủi ro hoạt động.

“Trong rủi ro hoạt động, có nhóm rủi ro chính là rủi ro về gian lận và làm thế nào để quản trị rủi ro hoạt động, đặc biệt là rủi ro gian lận không phải là câu hỏi đơn giản, vì rủi ro gian lận liên quan chủ yếu đến con người. Đây là một khía cạnh phức tạp nhất, bởi nếu không quản trị tốt rủi ro này sẽ dẫn đến các rủi ro thị trường và rủi ro tín dụng”, ông Saman Bandara nói.

Tuy nhiên, điểm sáng của hệ thống ngân hàng Việt Nam được ông Trần Đình Cường, Tổng giám đốc EY Việt Nam cho biết, ban lãnh đạo nhiều ngân hàng đã ngày càng quan tâm hơn tới vấn đề quản trị rủi ro gian lận và một số ngân hàng đã kịp thời bắt tay vào xây dựng quy trình phòng chống rủi ro gian lận cho ngân hàng mình.

“Chúng tôi cũng đã chứng kiến một vài ngân hàng đang vận dụng một số kỹ thuật phân tích dữ liệu kế toán pháp lý trong công tác phòng chống rủi ro gian lận. Tuy nhiên, do phương pháp tiếp cận chưa hoàn toàn tối ưu, ban lãnh đạo chưa thực sự thấy giá trị và lợi ích mà công cụ tuyệt vời này có thể mang lại cho các ngân hàng và định chế tài chính, không chỉ trong công tác phòng chống rủi ro gian lận, mà còn trong nhiều lĩnh vực khác”, ông Cường nói.

Vậy, đâu là biện pháp phát hiện và giảm được những thất thoát hiệu quả nhất đối với rủi ro gian lận hiệu quả? Theo ông Kanny Lee, đó là việc chủ động giám sát thông qua phân tích dữ liệu tiên tiến. Cụ thể, bắt đầu với việc tìm hiểu hoạt động kinh doanh và xây dựng mô hình phân tích sơ bộ, từ đó, mô tả sơ bộ các đối tượng bao gồm việc phân tích theo cụm để nhận dạng hồ sơ nhóm, phát hiện ra những bất thường. Đồng thời với đó là mô hình dự đoán điểm rủi ro, phát hiện những biến số dẫn đến điểm rủi ro cao. Dựa trên những dự liệu đã có, chấm điểm rủi ro cho mỗi đối tượng, lựa chọn phương pháp kiểm toán dựa trên điểm rủi ro, báo cáo tương tác.

Thông tin được ông Kanny Lee cho biết thêm, chủ động giảm sát gian lận dựa vào hoạt động phân tích dữ liệu đã giảm thất thoát do gian lận xuống 50%. Ví dụ, từ khi vụ việc diễn ra cho đến khi vụ việc được phát hiện giảm từ 24 tháng xuống 12 tháng, tổn thất trung bình cũng giảm từ 181.000 USD xuống 73.000 USD.

Điều mà lãnh đạo các ngân hàng và định chế tài chính quan tâm đó là chi phí để thực hiện công nghệ phân tích dữ liệu kế toán pháp lý. Chất lượng của dữ liệu nếu không tốt, liệu có áp dụng được công nghệ này? Về các vấn đề này, ông Kanny Lee cho biết, chi phí phụ thuộc vào quy mô của ngân hàng, mức độ phức tạp của lĩnh vực muốn triển khai, đối tượng khách hàng định phân tích.

“Các ngân hàng đều có dữ liệu, vấn đề làm thế nào để truy cập vào dữ liệu này lại là câu chuyện khác, bởi một vấn đề tôi thường nhận thấy ở bộ phận công nghệ thông tin ngân hàng đó là không muốn chia sẻ thông tin, ngay trong nội bộ là rất khó khăn. Vấn đề là làm thế nào có thể truy cập để sử dụng khối lượng dữ liệu lớn của ngân hàng cho mục đích phân tích…”, ông Kanny Lee nhấn mạnh.        

Tin bài liên quan