Tại hội thảo và triển lãm Smart Banking 2026 diễn ra mới đây, ông Nguyễn Xuân Việt, Giám đốc Công nghệ kiêm Giám đốc Khối Dịch vụ công nghệ mới, FPT IS, Tập đoàn FPT, cho rằng, bảo đảm an toàn giao dịch số cần được tiếp cận theo hướng kết nối các hệ thống bảo mật, thay vì xử lý riêng lẻ từng dấu hiệu bất thường.
Theo ông Nguyễn Xuân Việt, AI đang tạo ra những thay đổi đáng kể trong hoạt động ngân hàng, từ cải thiện trải nghiệm khách hàng, tối ưu quy trình đến phát triển dịch vụ mới. Tuy nhiên, công nghệ này cũng giúp các đối tượng tấn công tự động hóa việc dò tìm lỗ hổng, đẩy nhanh quá trình xâm nhập và triển khai các hình thức lừa đảo tinh vi hơn.
Tại phiên thảo luận chuyên đề “Ngân hàng số đáng tin cậy: Thúc đẩy đổi mới thanh toán và tăng cường phòng chống gian lận”, các đại biểu tập trung vào bài toán cân bằng giữa trải nghiệm thanh toán thuận tiện và yêu cầu bảo vệ khách hàng, hệ thống ngân hàng trước những rủi ro ngày càng phức tạp.
Hai nhóm rủi ro nổi bật trong ngân hàng số
Theo phân tích của ông Nguyễn Xuân Việt, các nguy cơ an ninh ngân hàng hiện tập trung vào hai nhóm chính: tấn công trực tiếp vào hệ thống công nghệ và gian lận nhắm vào khách hàng thông qua giả mạo, thao túng tâm lý.
Hai nhóm rủi ro này có mối liên hệ chặt chẽ. Trong nhiều tình huống, kẻ tấn công có thể đánh lừa người dùng để chiếm đoạt thông tin đăng nhập hợp lệ, sau đó lợi dụng thông tin đó để tiếp cận hệ thống hoặc thực hiện giao dịch trái phép.
Với nhóm thứ nhất, AI có thể hỗ trợ tự động hóa quá trình dò tìm lỗ hổng, tăng tốc độ tấn công và mở rộng phạm vi xâm nhập. Vì vậy, ngân hàng cần chuyển từ phòng thủ thụ động sang giám sát liên tục, phát hiện sớm và chủ động ứng phó sự cố.
Phạm vi quản lý an ninh cũng cần mở rộng từ người dùng sang thiết bị, ứng dụng và các tác nhân AI (AI Agent) có khả năng tự thực hiện nhiệm vụ. Điều này đặt ra yêu cầu kiểm soát cả danh tính, quyền truy cập và hoạt động của những thành phần tham gia vào hệ thống công nghệ ngân hàng.
Trong khi đó, các hình thức lừa đảo sử dụng hình ảnh, video hoặc giọng nói giả mạo bằng AI (deepfake) có thể khiến khách hàng và nhân viên ngân hàng tin rằng họ đang giao tiếp với người quen hoặc người có thẩm quyền. Nạn nhân vì thế có thể chủ động chuyển tiền dù giao dịch không xuất phát từ nhu cầu thực sự.
Trong những trường hợp này, chỉ kiểm tra thông tin đăng nhập hoặc danh tính người dùng chưa đủ để xác định giao dịch có an toàn hay không. Ngân hàng cần kết hợp xác thực nhiều lớp, phân tích hành vi giao dịch và khai thác thông tin cảnh báo để phát hiện những dấu hiệu bất thường.
Kết nối dữ liệu để nhận diện rủi ro theo thời gian thực
Từ những thách thức trên, chuyên gia FPT đề xuất ba hướng tăng cường bảo vệ ngân hàng số, trong đó nhấn mạnh việc kết nối các hệ thống an ninh mạng và chống gian lận.
Thứ nhất, củng cố nền tảng bảo mật và quản lý danh tính theo mô hình Zero Trust, tức không mặc nhiên tin cậy bất kỳ người dùng hay thiết bị nào mà phải kiểm tra từng yêu cầu truy cập dựa trên danh tính, quyền hạn và ngữ cảnh cụ thể.
Cách tiếp cận này cần được áp dụng không chỉ với hạ tầng và nhân sự ngân hàng mà còn với khách hàng và từng giao dịch. Các biện pháp được đề xuất gồm liên kết tài khoản với thiết bị đã đăng ký, sử dụng phương thức xác thực không cần mật khẩu theo chuẩn FIDO2 và bảo đảm nội dung khách hàng xác nhận khớp với giao dịch thực tế.
Đối với nguy cơ giả mạo bằng AI, ông Việt đề xuất nghiên cứu bổ sung năng lực phát hiện tấn công tiêm dữ liệu sinh trắc học (IAD), bên cạnh cơ chế phát hiện giả mạo trình diện (PAD), nhằm tăng cường bảo vệ hệ thống xác thực trước những phương thức tấn công mới.
Thứ hai, kết nối các hệ thống giám sát an ninh mạng, phát hiện gian lận và phòng chống rửa tiền. Theo ông Việt, ngân hàng có thể đang vận hành nhiều hệ thống chuyên biệt, như trung tâm điều hành an ninh mạng (SOC), hệ thống phát hiện gian lận (Fraud Detection) và hệ thống phòng chống rửa tiền (AML).
Mỗi hệ thống đảm nhiệm một chức năng riêng: SOC giám sát hạ tầng công nghệ và phát hiện dấu hiệu xâm nhập; Fraud Detection nhận diện giao dịch hoặc hành vi bất thường; còn AML hỗ trợ phát hiện các giao dịch có dấu hiệu liên quan rửa tiền.
Nếu hoạt động tách biệt, các hệ thống này có thể chỉ ghi nhận từng phần của một sự việc. Chẳng hạn, SOC phát hiện đăng nhập bất thường, hệ thống chống gian lận ghi nhận giao dịch có dấu hiệu đáng ngờ, trong khi hệ thống AML phát hiện dòng tiền có đặc điểm cần kiểm tra. Khi các cảnh báo không được đối chiếu, ngân hàng có thể bỏ lỡ mối liên hệ giữa những dấu hiệu này.
Việc kết nối dữ liệu và tín hiệu cảnh báo sẽ giúp ngân hàng hình thành bức tranh rủi ro toàn diện hơn, nhận diện chuỗi hành vi từ dấu hiệu xâm nhập, đăng nhập bất thường đến giao dịch đáng ngờ. Qua đó, các bộ phận liên quan có thể ưu tiên xử lý những tình huống có nguy cơ cao, rút ngắn thời gian phát hiện và ứng phó với tấn công mạng, lừa đảo và gian lận.
Thứ ba, ứng dụng AI vào hoạt động giám sát và ứng cứu sự cố an ninh mạng. Theo định hướng được đại diện FPT chia sẻ, AI có thể hỗ trợ tổng hợp dữ liệu, phân tích cảnh báo, phục vụ điều tra và đề xuất phương án xử lý để chuyên gia đưa ra quyết định nhanh hơn.
Tuy nhiên, việc đưa AI vào các quy trình an ninh cần đi kèm cơ chế kiểm soát phù hợp. Những hành động có mức độ ảnh hưởng cao cần được giám sát và phê duyệt bởi chuyên gia khi cần thiết, nhằm hạn chế rủi ro phát sinh từ các quyết định tự động.
Tăng cường năng lực bảo vệ giao dịch số
Hội thảo và triển lãm Smart Banking 2026 lần thứ 7 do Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam phối hợp Tập đoàn IEC tổ chức, dưới sự bảo trợ của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, tập trung vào ứng dụng AI, niềm tin khách hàng và khả năng chống chịu số của ngành ngân hàng.
Tại sự kiện, Phó Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Phạm Tiến Dũng nhấn mạnh, việc ứng dụng AI cần gắn với hiệu quả thực tiễn, quản trị rủi ro và bảo đảm an toàn.
Trong lĩnh vực ngân hàng, yêu cầu bảo vệ giao dịch số không chỉ nằm ở việc xây dựng thêm các lớp phòng thủ mà còn ở khả năng phối hợp giữa các hệ thống, chia sẻ tín hiệu cảnh báo và phản ứng kịp thời trước những nguy cơ liên quan.
Trong bối cảnh các hình thức tấn công và gian lận ngày càng có sự liên kết, khả năng kết nối dữ liệu, đối chiếu cảnh báo và phối hợp xử lý giữa các hệ thống sẽ là một trong những yếu tố quan trọng giúp ngân hàng nâng cao năng lực phát hiện, ngăn chặn rủi ro, đồng thời duy trì trải nghiệm giao dịch số thuận tiện cho khách hàng.
LÊ LÂM