Diễm Trang
Member
TCCS - Trong bối cảnh chuyển đổi số, trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big Data) mở ra cơ hội nâng cao hiệu quả giám sát tài chính, phát hiện sai phạm thông qua phân tích dữ liệu thời gian thực. Tuy nhiên, việc ứng dụng các công nghệ này trong công tác phòng, chống tham nhũng và gian lận tài chính vẫn gặp nhiều thách thức. Để tận dụng cơ hội và ưu điểm của công nghệ hiện đại này, cần có nhiều giải pháp để nâng cao hiệu quả phát hiện, ngăn chặn tham nhũng và gian lận tài chính, góp phần củng cố tính minh bạch và sự ổn định của hệ thống tài chính ở Việt Nam.
Một số vấn đề chung
Tham nhũng và gian lận tài chính là rào cản lớn đối với sự phát triển kinh tế - xã hội của mỗi quốc gia, đặc biệt đối với các quốc gia đang phát triển. Tham nhũng làm suy giảm tính hiệu quả trong phân bổ và sử dụng nguồn lực công(1). Gian lận tài chính(2) gây mất ổn định hệ thống tài chính, ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế.
Sự phát triển của công nghệ số đã mở ra cơ hội cải thiện hiệu quả phòng, chống tham nhũng và gian lận tài chính, đặc biệt, thông qua ứng dụng AI và Big Data. Trước đây, việc phát hiện tham nhũng và gian lận tài chính chủ yếu dựa vào các phương pháp truyền thống, như kiểm toán, thanh tra hành chính và tố giác từ người dân. Tuy nhiên, những phương pháp này hạn chế về quy mô, thời gian xử lý và khả năng nhận diện các hành vi tinh vi. Trong bối cảnh đó, AI và Big Data cung cấp các công cụ phân tích nâng cao, giúp phát hiện sai phạm một cách chủ động và chính xác hơn. AI, thông qua thuật toán học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, có thể phân tích hàng triệu giao dịch để nhận diện mẫu gian lận, phát hiện bất thường trong dòng tiền và dự đoán nguy cơ rủi ro. Big Data hỗ trợ tổng hợp, phân tích lượng thông tin khổng lồ từ nhiều nguồn, như giao dịch ngân hàng, báo cáo tài chính, dữ liệu thuế và hợp đồng đấu thầu, từ đó xây dựng hệ thống giám sát minh bạch, có khả năng truy xuất nguồn gốc giao dịch đáng ngờ(3).
Việc ứng dụng AI và Big Data trong giám sát tài chính, phát hiện gian lận và hỗ trợ báo chí điều tra thể hiện qua một số khía cạnh sau:
AI phát hiện tham nhũng và gian lận tài chính thông qua nhiều phương thức: Một là, giám sát giao dịch tài chính. Các thuật toán AI có thể phân tích hàng triệu giao dịch mỗi giây để nhận diện các mẫu giao dịch bất thường, như dòng tiền chuyển qua nhiều tài khoản trung gian, giao dịch tại các khu vực có rủi ro tham nhũng cao hoặc giao dịch với đối tượng bị tình nghi(9). Hai là, phân tích báo cáo tài chính. AI hỗ trợ phát hiện gian lận trong báo cáo tài chính doanh nghiệp và cơ quan nhà nước, bao gồm khai báo sai doanh thu, trốn thuế, hoặc lạm dụng ngân sách công. Những thuật toán AI có thể so sánh dữ liệu tài chính với các mô hình chi tiêu chuẩn mực để nhận diện sai lệch và phát hiện dấu hiệu gian lận. Ba là, hỗ trợ báo chí điều tra. AI tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn để hỗ trợ các nhà báo điều tra các vụ bê bối tài chính, tham nhũng. Công nghệ này từng được sử dụng trong vụ Hồ sơ Pandora, giúp phát hiện hàng loạt giao dịch tài chính bất hợp pháp của các chính trị gia và doanh nhân trên toàn cầu(10). Nhờ khả năng phân tích dữ liệu quy mô lớn, AI đóng vai trò quan trọng trong phát hiện và ngăn chặn các hình thức gian lận tài chính, góp phần tăng cường minh bạch trong hệ thống tài chính công và doanh nghiệp. Còn công nghệ Big Data giúp phân tích dữ liệu tài chính thông qua việc theo dõi luồng tiền từ đấu thầu, kê khai tài sản, thuế doanh nghiệp để nhận diện các giao dịch không tường minh. Hệ thống giám sát sử dụng Big Data có thể phát hiện các dấu hiệu gian lận, như kê khai thu nhập không trung thực, thao túng giá trị tài sản hoặc sử dụng doanh nghiệp “vỏ bọc” để che giấu hành vi rửa tiền.
Thách thức trong ứng dụng công nghệ số tại Việt Nam và một số gợi mở trong thời gian tới
Việt Nam đã có những bước tiến đáng kể trong việc ứng dụng công nghệ số vào quản trị công, đặc biệt trong công tác phòng, chống tham nhũng và giám sát tài chính. Nghị quyết số 52-NQ/TW, ngày 27-9-2019, của Bộ Chính trị, về một số chủ trương, chính sách chủ động tham gia cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư khẳng định vai trò trọng tâm của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn trong tiến trình chuyển đổi số quốc gia, hướng tới tăng cường tính minh bạch và hiệu quả giám sát tài chính công. Nghị quyết đặt ra mục tiêu đến năm 2025, Việt Nam nằm trong top 3 ASEAN về đổi mới sáng tạo, hoàn thiện hạ tầng số hiện đại, mở rộng internet băng thông rộng đến 100% số địa phương và nâng tỷ trọng của nền kinh tế số lên 20% GDP(11). Bên cạnh đó, Chính phủ tập trung xây dựng hệ thống dữ liệu quốc gia và trung tâm dữ liệu liên vùng, tạo nền tảng vững chắc cho việc khai thác AI và Big Data trong lĩnh vực quản lý tài chính công.
Mặc dù vậy, việc ứng dụng AI và Big Data trong công tác phòng, chống tham nhũng và giám sát tài chính gặp nhiều thách thức, đó là:
Thứ nhất, dữ liệu mở và đồng bộ hóa dữ liệu còn thiếu
Thứ hai, nhân lực chuyên môn chưa đáp ứng yêu cầu.
Thứ ba, khung khổ pháp lý về ứng dụng công nghệ số trong giám sát tài chính chưa hoàn thiện.
Thứ tư, nguy cơ bị tấn công hoặc thao túng dữ liệu AI.
Thứ năm, chi phí đầu tư vào hạ tầng công nghệ khá cao.
Để tận dụng tối đa cơ hội và tiềm năng của công nghệ số trong công tác phòng, chống tham nhũng và giám sát gian lận tài chính, Việt Nam cần chú trọng một số giải pháp sau:
Một là, xây dựng cơ sở dữ liệu tài chính công minh bạch.
Hai là, nâng cao năng lực AI trong phát hiện gian lận tài chính.
Ba là, thiết lập khung pháp lý cụ thể về AI và dữ liệu lớn.
Bốn là, phát triển nguồn nhân lực AI và khoa học dữ liệu.
Năm là, tăng cường hợp tác quốc tế.
Một số vấn đề chung
Tham nhũng và gian lận tài chính là rào cản lớn đối với sự phát triển kinh tế - xã hội của mỗi quốc gia, đặc biệt đối với các quốc gia đang phát triển. Tham nhũng làm suy giảm tính hiệu quả trong phân bổ và sử dụng nguồn lực công(1). Gian lận tài chính(2) gây mất ổn định hệ thống tài chính, ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế.
Sự phát triển của công nghệ số đã mở ra cơ hội cải thiện hiệu quả phòng, chống tham nhũng và gian lận tài chính, đặc biệt, thông qua ứng dụng AI và Big Data. Trước đây, việc phát hiện tham nhũng và gian lận tài chính chủ yếu dựa vào các phương pháp truyền thống, như kiểm toán, thanh tra hành chính và tố giác từ người dân. Tuy nhiên, những phương pháp này hạn chế về quy mô, thời gian xử lý và khả năng nhận diện các hành vi tinh vi. Trong bối cảnh đó, AI và Big Data cung cấp các công cụ phân tích nâng cao, giúp phát hiện sai phạm một cách chủ động và chính xác hơn. AI, thông qua thuật toán học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, có thể phân tích hàng triệu giao dịch để nhận diện mẫu gian lận, phát hiện bất thường trong dòng tiền và dự đoán nguy cơ rủi ro. Big Data hỗ trợ tổng hợp, phân tích lượng thông tin khổng lồ từ nhiều nguồn, như giao dịch ngân hàng, báo cáo tài chính, dữ liệu thuế và hợp đồng đấu thầu, từ đó xây dựng hệ thống giám sát minh bạch, có khả năng truy xuất nguồn gốc giao dịch đáng ngờ(3).
Việc ứng dụng AI và Big Data trong giám sát tài chính, phát hiện gian lận và hỗ trợ báo chí điều tra thể hiện qua một số khía cạnh sau:
AI phát hiện tham nhũng và gian lận tài chính thông qua nhiều phương thức: Một là, giám sát giao dịch tài chính. Các thuật toán AI có thể phân tích hàng triệu giao dịch mỗi giây để nhận diện các mẫu giao dịch bất thường, như dòng tiền chuyển qua nhiều tài khoản trung gian, giao dịch tại các khu vực có rủi ro tham nhũng cao hoặc giao dịch với đối tượng bị tình nghi(9). Hai là, phân tích báo cáo tài chính. AI hỗ trợ phát hiện gian lận trong báo cáo tài chính doanh nghiệp và cơ quan nhà nước, bao gồm khai báo sai doanh thu, trốn thuế, hoặc lạm dụng ngân sách công. Những thuật toán AI có thể so sánh dữ liệu tài chính với các mô hình chi tiêu chuẩn mực để nhận diện sai lệch và phát hiện dấu hiệu gian lận. Ba là, hỗ trợ báo chí điều tra. AI tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn để hỗ trợ các nhà báo điều tra các vụ bê bối tài chính, tham nhũng. Công nghệ này từng được sử dụng trong vụ Hồ sơ Pandora, giúp phát hiện hàng loạt giao dịch tài chính bất hợp pháp của các chính trị gia và doanh nhân trên toàn cầu(10). Nhờ khả năng phân tích dữ liệu quy mô lớn, AI đóng vai trò quan trọng trong phát hiện và ngăn chặn các hình thức gian lận tài chính, góp phần tăng cường minh bạch trong hệ thống tài chính công và doanh nghiệp. Còn công nghệ Big Data giúp phân tích dữ liệu tài chính thông qua việc theo dõi luồng tiền từ đấu thầu, kê khai tài sản, thuế doanh nghiệp để nhận diện các giao dịch không tường minh. Hệ thống giám sát sử dụng Big Data có thể phát hiện các dấu hiệu gian lận, như kê khai thu nhập không trung thực, thao túng giá trị tài sản hoặc sử dụng doanh nghiệp “vỏ bọc” để che giấu hành vi rửa tiền.
Thách thức trong ứng dụng công nghệ số tại Việt Nam và một số gợi mở trong thời gian tới
Việt Nam đã có những bước tiến đáng kể trong việc ứng dụng công nghệ số vào quản trị công, đặc biệt trong công tác phòng, chống tham nhũng và giám sát tài chính. Nghị quyết số 52-NQ/TW, ngày 27-9-2019, của Bộ Chính trị, về một số chủ trương, chính sách chủ động tham gia cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư khẳng định vai trò trọng tâm của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn trong tiến trình chuyển đổi số quốc gia, hướng tới tăng cường tính minh bạch và hiệu quả giám sát tài chính công. Nghị quyết đặt ra mục tiêu đến năm 2025, Việt Nam nằm trong top 3 ASEAN về đổi mới sáng tạo, hoàn thiện hạ tầng số hiện đại, mở rộng internet băng thông rộng đến 100% số địa phương và nâng tỷ trọng của nền kinh tế số lên 20% GDP(11). Bên cạnh đó, Chính phủ tập trung xây dựng hệ thống dữ liệu quốc gia và trung tâm dữ liệu liên vùng, tạo nền tảng vững chắc cho việc khai thác AI và Big Data trong lĩnh vực quản lý tài chính công.
Mặc dù vậy, việc ứng dụng AI và Big Data trong công tác phòng, chống tham nhũng và giám sát tài chính gặp nhiều thách thức, đó là:
Thứ nhất, dữ liệu mở và đồng bộ hóa dữ liệu còn thiếu
Thứ hai, nhân lực chuyên môn chưa đáp ứng yêu cầu.
Thứ ba, khung khổ pháp lý về ứng dụng công nghệ số trong giám sát tài chính chưa hoàn thiện.
Thứ tư, nguy cơ bị tấn công hoặc thao túng dữ liệu AI.
Thứ năm, chi phí đầu tư vào hạ tầng công nghệ khá cao.
Để tận dụng tối đa cơ hội và tiềm năng của công nghệ số trong công tác phòng, chống tham nhũng và giám sát gian lận tài chính, Việt Nam cần chú trọng một số giải pháp sau:
Một là, xây dựng cơ sở dữ liệu tài chính công minh bạch.
Hai là, nâng cao năng lực AI trong phát hiện gian lận tài chính.
Ba là, thiết lập khung pháp lý cụ thể về AI và dữ liệu lớn.
Bốn là, phát triển nguồn nhân lực AI và khoa học dữ liệu.
Năm là, tăng cường hợp tác quốc tế.
Theo Tạp chí Cộng Sản