Trong tài chính và fintech, việc xác minh sao kê ngân hàng, bảng lương, tờ khai thuế hay giấy tờ định danh ngày càng khó khi Generative AI có thể tạo ra những tài liệu giả với độ chân thực cao.
Để giải quyết bài toán này, Inscribe đã tích hợp Amazon Bedrock vào hệ thống phân tích gian lận, kết hợp khả năng suy luận của Foundation Model với các công nghệ xử lý tài liệu và Machine Learning chuyên biệt. Nhờ đó, hệ thống có thể phát hiện các dấu hiệu bất thường trong tài liệu tài chính trong chưa đầy 90 giây.
Vì sao Amazon Bedrock được ứng dụng trong phát hiện gian lận tài liệu?
Các công cụ OCR truyền thống có thể đọc văn bản và con số, nhưng chưa đủ để đánh giá liệu dữ liệu trong tài liệu có thực sự hợp lý hay không.
Với Amazon Bedrock, Inscribe có thể khai thác khả năng hiểu ngữ cảnh và suy luận của các Foundation Model để kiểm tra mối quan hệ giữa nhiều trường dữ liệu, phát hiện mâu thuẫn và phân tích các dấu hiệu bất thường mà việc đối chiếu đơn thuần có thể bỏ sót.
Amazon Bedrock hỗ trợ Inscribe phát hiện gian lận như thế nào?
Thay vì chỉ kiểm tra hình thức bên ngoài của tài liệu, Inscribe sử dụng Amazon Bedrock để phân tích sâu hơn vào nội dung, mối quan hệ giữa các trường dữ liệu và tính nhất quán của toàn bộ hồ sơ. Đây là điểm khác biệt quan trọng so với những phương pháp chỉ dựa trên OCR hoặc rule cố định.
Cụ thể, Amazon Bedrock hỗ trợ hệ thống ở một số lớp phân tích chính:
- Kiểm tra tính nhất quán giữa số dư và giao dịch: AI có thể đối chiếu số dư đầu kỳ, các khoản thu – chi phát sinh và số dư cuối kỳ để phát hiện những con số không hợp lý. Ví dụ, nếu tổng giao dịch trong tháng không thể dẫn đến số dư cuối kỳ được khai báo, hệ thống có thể đánh dấu đây là một tín hiệu cần kiểm tra thêm.
- Đối chiếu dữ liệu giữa nhiều tài liệu trong cùng hồ sơ: Một tài liệu riêng lẻ có thể trông hoàn toàn hợp lệ, nhưng dấu hiệu gian lận đôi khi chỉ xuất hiện khi so sánh nhiều nguồn với nhau. Amazon Bedrock giúp phân tích mối liên hệ giữa sao kê ngân hàng, bảng lương, tờ khai thuế hoặc thông tin doanh nghiệp để phát hiện những điểm không đồng nhất về tên, địa chỉ, thu nhập, số tiền hay thời gian giao dịch.
- Phát hiện các mâu thuẫn về ngữ cảnh: Hệ thống không chỉ tìm lỗi định dạng mà còn đánh giá liệu thông tin trong tài liệu có hợp lý trong bối cảnh thực tế hay không. Chẳng hạn, mức thu nhập được khai báo cao nhưng dòng tiền thực tế trong tài khoản không tương ứng, hoặc thông tin doanh nghiệp trên một tài liệu không khớp với dữ liệu xuất hiện ở tài liệu khác.
- Tổng hợp nhiều tín hiệu thành đánh giá rủi ro: Thay vì đưa ra một cảnh báo rời rạc, Amazon Bedrock có thể tổng hợp các điểm bất thường từ nhiều bước phân tích thành một kết quả dễ hiểu hơn. Điều này giúp chuyên viên thẩm định nhanh chóng xác định hồ sơ nào cần kiểm tra sâu và lý do vì sao hồ sơ đó bị đánh dấu.
Điểm quan trọng là Amazon Bedrock không chỉ giúp hệ thống trả lời “tài liệu này có đáng ngờ hay không”, mà còn hỗ trợ giải thích “điểm đáng ngờ nằm ở đâu và vì sao”.
Nhờ khả năng hiểu ngữ cảnh và suy luận trên nhiều nguồn dữ liệu, Inscribe có thể chuyển từ mô hình kiểm tra tài liệu đơn thuần sang một quy trình phân tích rủi ro toàn diện hơn. Với các tổ chức tài chính phải xử lý số lượng lớn hồ sơ mỗi ngày, khả năng này giúp giảm thời gian kiểm tra thủ công, đồng thời hỗ trợ chuyên viên tập trung vào những trường hợp thực sự có nguy cơ gian lận cao.
Kiến trúc Amazon Bedrock trong hệ thống của Inscribe
Quy trình xử lý có thể được hình dung qua bốn bước chính:
1. Tiếp nhận tài liệu
PDF hoặc hình ảnh được tải lên và lưu trữ trên Amazon S3 để bắt đầu quá trình phân tích.
2. Trích xuất dữ liệu
Nội dung văn bản, trường thông tin và cấu trúc tài liệu được trích xuất để chuyển thành dữ liệu có thể xử lý.
3. Phân tích bằng Amazon Bedrock
Các Foundation Model trên Amazon Bedrock được sử dụng cho những tác vụ cần hiểu ngữ cảnh, đối chiếu dữ liệu và phát hiện các điểm bất thường giữa nhiều tài liệu.
4. Kết hợp Machine Learning chuyên biệt
Bên cạnh Generative AI, Inscribe vẫn sử dụng các mô hình Machine Learning để phát hiện những tín hiệu như chỉnh sửa hình ảnh, bất thường bố cục hoặc các pattern gian lận đã biết.
Sự kết hợp này giúp hệ thống không phụ thuộc hoàn toàn vào một mô hình AI duy nhất.
Giá trị Amazon Bedrock mang lại cho quy trình kiểm tra tài liệu
Một trong những giá trị rõ ràng nhất là tốc độ xử lý.
Thay vì mất khoảng 30 phút để chuyên viên kiểm tra thủ công một hồ sơ, hệ thống của Inscribe có thể phát hiện tài liệu đáng ngờ trong chưa đầy 90 giây.
Quan trọng hơn, Amazon Bedrock giúp bổ sung lớp phân tích ngữ cảnh vào quy trình kiểm tra. Điều này đặc biệt hữu ích khi doanh nghiệp phải xử lý lượng lớn tài liệu và các hình thức gian lận ngày càng khó nhận biết bằng rule cố định.
Kết quả thực tế: AI giúp giảm mạnh thời gian kiểm tra gian lận
| Customer | Fraud Losses Prevented | Review Time Reduction | Key Outcome |
| BHG Financial | Millions prevented | 90%+ reduction | Systematic workflow that grows with you |
| Logix Federal Credit Union | $3M+ in 8 months | Up to 99% reduction | AI forgery detection |
| BCU | $5.6M prevented | Handles volume from 10 to 10,000 applications | Fraud ring detection |
Hiệu quả của kiến trúc này được thể hiện rõ hơn qua các tổ chức đã sử dụng Inscribe.
BHG Financial ghi nhận mức giảm hơn 90% thời gian kiểm tra thủ công, đồng thời ngăn chặn hàng triệu USD tổn thất gian lận tiềm năng.
Logix Federal Credit Union ghi nhận hơn 3 triệu USD gian lận khoản vay tiềm năng được ngăn chặn trong vòng tám tháng và mức giảm thời gian review có thể lên tới 99%.
Trong khi đó, BCU cho biết hệ thống hỗ trợ ngăn chặn khoảng 5,6 triệu USD tổn thất và phát hiện những mạng lưới gian lận mà quá trình kiểm tra thủ công trước đó không nhận diện được.
Những kết quả này cho thấy giá trị của AI không chỉ nằm ở việc “làm nhanh hơn”, mà còn ở khả năng mở rộng hoạt động kiểm soát rủi ro mà không phải tăng nhân sự theo cùng tốc độ với số lượng hồ sơ.
Quản lý đa tài khoản Amazon Bedrock: 4 Bước Giúp Tối ưu Chi phí và Bảo mật
Kết luận
Việc Inscribe ứng dụng Amazon Bedrock cho thấy Generative AI có thể được đưa vào những quy trình nghiệp vụ phức tạp hơn nhiều so với chatbot hay tóm tắt nội dung. Khi kết hợp Amazon Bedrock với OCR, Machine Learning và hạ tầng AWS, hệ thống có thể phân tích tài liệu, phát hiện mâu thuẫn và hỗ trợ chuyên viên đánh giá rủi ro nhanh hơn. Đây cũng là một ví dụ thực tế về cách Amazon Bedrock có thể trở thành một lớp AI quan trọng trong các hệ thống xử lý dữ liệu phi cấu trúc và quản trị rủi ro của doanh nghiệp.
