AI: Giải pháp góp phần bảo vệ người tiêu dùng chống gian lận trong thương mại điện tử

Theo dõi KT&TD trên

Theo Báo cáo tổng kết An ninh mạng Việt Nam năm 2023 và dự báo năm 2024 do Công ty Công nghệ An ninh mạng Quốc gia Việt Nam (NCS) tổng hợp, tình trạng lộ dữ liệu của người dùng tại Việt Nam đã ở mức báo động. Các vụ việc mất thông tin cá nhân thường bao gồm việc đánh cắp thông tin thanh toán, thông tin cá nhân và tài khoản đăng nhập từ các trang web TMĐT bị xâm nhập, dẫn đến nhiều thiệt hại nghiêm trọng cho người dùng. Thiệt hại do gian lận thương mại điện tử trong năm 2022 đã được tính đến hàng nghìn tỷ đồng. Theo đó, Bộ Công an đã phải cảnh báo, xử lý hàng chục triệu các vụ việc có liên quan đến xâm phạm cơ sở dữ liệu cá nhân.

Sự gia tăng của các cuộc tấn công mạng cũng có xu hướng nhắm vào doanh nghiệp TMĐT. Theo NCS, trong năm 2023 có 13.900 vụ tấn công mạng nhằm vào các tổ chức tại Việt Nam. Như vậy, trung bình mỗi tháng xảy ra 1.160 vụ, tăng 9,5% so với năm 2022. Các cuộc tấn công thường nhắm vào dữ liệu khách hàng, thông tin thanh toán, và cả cơ sở hạ tầng mạng của doanh nghiệp TMĐT.

Về gian lận trong TMĐT, các hình thức phổ biến bao gồm gian lận thanh toán, gửi hàng không đúng mô tả, và sử dụng thông tin giả mạo để mua hàng. Theo Tổng cục Quản lý thị trường dự báo, trong khoảng 2 đến 3 năm tới, tỷ lệ gian lận thương mại trên TMĐT sẽ chiếm khoảng 50 - 60% so với tổng thể các hình thức gian lận thương mại nói chung. Đây là một con số đáng lo ngại, cho thấy mức độ nghiêm trọng của vấn đề gian lận trên thị trường TMĐT tại Việt Nam.

Không riêng Việt Nam, vấn đề an ninh mạng, chống gian lận, bảo mật thông tin người dùng cũng là bài toán đau đầu của nhiều quốc gia trên thế giới. Theo báo cáo của Cybersecurity Venture - tổ chức nghiên cứu hàng đầu thế giới về nền kinh tế mạng toàn cầu, tổn thất do tội phạm mạng đã lên tới 8 nghìn tỷ USD vào năm 2023 trên toàn thế giới - tương đương hơn 250.000 USD mỗi giây. Dự báo vào năm 2025, tổn thất hàng năm sẽ tăng lên tới 10,5 nghìn tỷ USD.

Gian lận, lừa đảo, và mất thông tin dữ liệu trong TMĐT không chỉ gây thiệt hại về kinh tế mà còn làm mất niềm tin từ phía khách hàng, ảnh hưởng đến uy tín và doanh số bán hàng của doanh nghiệp.

Trước thực trạng đáng lo ngại này, việc tăng cường kiểm soát bảo mật trong giao dịch thương mại điện tử là vấn đề cấp thiết. Trong đó, việc sử dụng công nghệ, cụ thể là ứng dụng AI có thể phát hiện và ngăn chặn các hành vi gian lận, cũng như giúp bảo mật thông tin người dùng trong giao dịch thương mại điện tử nhờ những khả năng mạnh mẽ.

Việc sử dụng AI hiệu quả có thể giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử tăng cường an ninh, giảm thiểu rủi ro gian lận, và cung cấp trải nghiệm mua sắm an toàn hơn cho khách hàng.

Khả năng xác minh danh tính: AI được sử dụng để xác định và xác minh danh tính của người mua khi họ thực hiện giao dịch trực tuyến, bao gồm cả việc kiểm tra dấu vân tay, nhận diện khuôn mặt, giọng nói… giúp ngăn chặn đánh cắp thông tin và gian lận tài khoản. Công nghệ nhận dạng giúp đảm bảo rằng người thực hiện giao dịch là chủ sở hữu hợp pháp của tài khoản. Điều này không chỉ bảo vệ cho chính người mua mà còn bảo vệ lợi ích cho cả doanh nghiệp.

Phân tích hành vi người dùng: AI có thể theo dõi và phân tích hành vi của người dùng, cũng như dữ liệu từ lịch sử giao dịch, từ đó phát hiện những hành vi bất thường có thể là dấu hiệu của gian lận. Ví dụ, một người dùng thay đổi địa chỉ giao hàng nhiều lần trong một khoảng thời gian ngắn, hoặc cách thức mua hàng không đồng nhất cũng có thể là dấu hiệu cần chú ý của gian lận thương mại điện tử.

Phát hiện gian lận thanh toán: AI có thể phân tích hàng triệu giao dịch để phát hiện ra những mẫu hành vi bất thường, giúp dự đoán, ngăn chặn gian lận và bảo vệ người tiêu dùng và doanh nghiệp một cách hiệu quả. Điều này đặc biệt quan trọng trong môi trường thương mại điện tử, nơi mà gian lận tài chính và lừa đảo có thể gây ra tổn thất rất lớn.

Kiểm duyệt sản phẩm, nhận biết và loại bỏ hàng giả: AI giúp tự động hóa quy trình kiểm duyệt sản phẩm và nội dung đăng tải trên các nền tảng thương mại điện tử. Đồng thời giúp phát hiện hàng giả bằng cách phân tích và so sánh hình ảnh sản phẩm, mô tả, và giá cả với dữ liệu của hàng hóa chính hãng.

Ông Nguyễn Quốc Thanh, Trung tâm tin học và Công nghệ số, Cục TMĐT&KTS cho rằng, việc tăng cường kiểm soát bảo mật trong giao dịch TMĐT là điều cấp thiết. Trong đó, việc sử dụng công nghệ, cụ thể là ứng dụng AI có thể phát hiện và ngăn chặn các hành vi gian lận, cũng như giúp bảo mật thông tin người dùng trong giao dịch TMĐT nhờ những khả năng mạnh mẽ.

Các hệ thống AI cũng có thể tự động phát hiện và ngăn chặn các hành vi giả mạo, bao gồm việc sử dụng thông tin đăng nhập hoặc thẻ tín dụng của người dùng một cách trái phép. Điều này không chỉ bảo vệ cho chính người mua mà còn bảo vệ lợi ích cho cả DN. Cùng với đó, AI có thể phân tích hành vi người dùng và phát hiện gian lận thanh toán.

Bên cạnh đó, AI giúp tự động hóa quy trình kiểm duyệt sản phẩm và nội dung đăng tải trên các nền tảng TMĐT. Đồng thời AI có thể giúp phát hiện hàng giả bằng cách phân tích và so sánh hình ảnh sản phẩm, mô tả, và giá cả với dữ liệu của hàng hóa chính hãng. Quá trình này giúp bảo vệ thương hiệu và người tiêu dùng khỏi hàng giả, hàng nhái.

Để lành mạnh hoá môi trường kinh doanh trên nền tảng không gian mạng, Bộ Công Thương cho biết, Bộ sẽ tiếp tục hoàn thiện chính sách, pháp luật về TMĐT (xây dựng và trình Chính phủ dự thảo Nghị định hướng dẫn Luật Bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng). Đồng thời, sẽ tăng cường hoạt động quản lý, giám sát hàng hóa trên môi trường mạng; chủ động yêu cầu các sàn giao dịch TMĐT, mạng xã hội, phối hợp rà soát, gỡ bỏ thông tin sản phẩm, hàng hóa vi phạm pháp luật; tăng cuờng chia sẻ cơ sở dữ liệu, kết nối để khai thác thông tin phục vụ cho công tác quản lý nhà nước trong hoạt động kinh doanh TMĐT.

AI đóng vai trò quan trọng trong việc bảo mật thông tin người dùng và chống gian lận trong TMĐT. Việc sử dụng AI hiệu quả có thể giúp các doanh nghiệp TMĐT tăng cường an ninh, giảm thiểu rủi ro gian lận, và cung cấp trải nghiệm mua sắm an toàn hơn cho khách hàng.

Tiến Hoàng