Bởi Maksym Misichenko · BBC Business ·
Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
Hội đồng quản trị đồng ý rằng sự gia tăng gian lận do AI gây ra tiềm ẩn những rủi ro đáng kể cho các ngân hàng, với việc hoàn tiền bắt buộc có thể dẫn đến thu hẹp biên lợi nhuận và thắt chặt tín dụng bán lẻ. Tuy nhiên, không có sự đồng thuận về việc liệu điều này có báo hiệu sự sụp đổ sắp xảy ra trong thương mại điện tử hay sự dịch chuyển rủi ro sang các nền tảng.
Rủi ro: Biên lợi nhuận bị thu hẹp đối với các công ty cho vay tập trung vào bán lẻ do các khoản hoàn trả bắt buộc và khả năng thắt chặt các tiêu chuẩn tín dụng đối với các nhóm nhân khẩu học dễ bị tổn thương.
Cơ hội: Khả năng giảm khối lượng gian lận và giảm áp lực lên biên lợi nhuận ngân hàng nếu các nền tảng bị buộc phải tài trợ cho việc phòng chống gian lận.
Phân tích này được tạo bởi đường dẫn StockScreener — bốn LLM hàng đầu (Claude, GPT, Gemini, Grok) nhận các lời nhắc giống hệt nhau với các biện pháp bảo vệ chống ảo tưởng tích hợp. Đọc phương pháp →
Các vụ lừa đảo ở Vương quốc Anh đã gia tăng với việc tội phạm sử dụng AI để thao túng mọi người và thậm chí kết hôn với nạn nhân của các vụ lừa đảo tình cảm để lấy cắp nhiều tiền hơn.
Theo số liệu mới, hơn bốn triệu vụ mất tiền đã được báo cáo vào năm ngoái - tương đương gần tám vụ mỗi phút.
Tổng số vụ đã tăng hơn một triệu trong hai năm, với gần 1,3 tỷ bảng Anh bị kẻ lừa đảo lấy cắp vào năm 2025, theo báo cáo thường niên của UK Finance.
Cơ quan thương mại ngân hàng cho biết quy mô khổng lồ của vấn đề chỉ có thể được giải quyết nếu các công ty công nghệ tăng cường giám sát và bảo mật nền tảng của họ.
Các ngân hàng cho biết lừa đảo đặt ra "mối đe dọa an ninh quốc gia" do tác động đến nạn nhân và số tiền khổng lồ bị tội phạm có tổ chức lấy cắp.
Báo cáo, được tổng hợp từ dữ liệu ngân hàng và đánh giá toàn diện nhất về tổn thất do lừa đảo ở Vương quốc Anh, tiết lộ:
Kẻ lừa đảo cũng sử dụng các hồ sơ giả trên mạng xã hội và các trang web hẹn hò để gặp gỡ, thao túng và cuối cùng là lấy cắp tiền từ các nạn nhân tin rằng họ đang ở trong một mối quan hệ yêu đương.
UK Finance cho biết các ví dụ thậm chí còn bao gồm việc kẻ lừa đảo kết hôn với nạn nhân để tiếp tục lấy cắp tiền.
Paul Davis, người đứng đầu bộ phận tội phạm kinh tế tại Barclays, cho biết: "Tác động vượt ra ngoài tổn thất tài chính; nó có thể gây tổn hại lớn về mặt tinh thần, khiến nạn nhân gánh chịu tội lỗi và xấu hổ, đó là lý do tại sao chúng ta phải giải quyết vấn đề ngay từ nguồn gốc để bảo vệ người tiêu dùng." Các chuyên gia tin rằng phần lớn các vụ lừa đảo không được báo cáo, do đó không xuất hiện trong thống kê.
Kẻ lừa đảo đã ăn sâu đến mức bốn người đàn ông đầu tiên được ghép đôi với Julie Osgood khi cô thử một trang web hẹn hò đều là những kẻ lừa đảo tiềm năng, người phụ nữ 60 tuổi này gần đây đã nói với BBC.
Cô đã phát hiện ra vấn đề trước khi bị lừa, nhưng hàng nghìn người khác đã không may mắn như vậy.
Kirsty Guest, một người bán hoa ở North Yorkshire, đã bị lừa mất 80.000 bảng Anh sau khi gặp một người đàn ông trên ứng dụng hẹn hò, người tự gọi mình là Patrick.
Mối quan hệ phát triển trong nhiều tháng, nhưng dựa trên lời nói dối, bởi vì "Patrick" là một kẻ lừa đảo sử dụng ảnh của một người đàn ông hoàn toàn vô tội khác.
Sau khi tuyên bố mình bị tai nạn trong chuyến công tác, hắn đã lừa Kirsty gửi hàng nghìn bảng Anh, sau đó bị đánh cắp.
Cô ấy nói với BBC vào tháng 5: "[Kẻ lừa đảo] rất chuyên nghiệp và họ đang kiếm được khối lượng tiền khổng lồ. Họ rất thông minh trong những gì họ đang làm."
Các ngân hàng cho biết tội phạm đang tham gia vào các hoạt động lừa đảo tinh vi hơn với khối lượng lớn hơn nhờ việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI).
Tội phạm đã sử dụng AI để giả giọng nói của những người nổi tiếng, và thậm chí cả giọng nói của gia đình và bạn bè của nạn nhân, điều này cho phép chúng thực hiện tội phạm ở quy mô lớn hơn.
Kết quả là, mọi người dễ bị lừa đảo hơn - điều này thường xảy ra vào thời điểm dễ bị tổn thương, ngay cả khi nạn nhân không cho rằng mình dễ bị lừa.
Ruth Ray, giám đốc điều hành tội phạm kinh tế tại UK Finance, cho biết: "Chỉ cần một cú nhấp chuột và bạn có thể mất toàn bộ tiền tiết kiệm cả đời."
"Ngành tài chính đầu tư rất nhiều vào việc bảo vệ khách hàng, nhưng chúng tôi không thể là tuyến phòng thủ duy nhất."
Bà cho biết "trách nhiệm mạnh mẽ, có thể thực thi" cần được đặt lên các nền tảng công nghệ như kênh truyền thông xã hội và thị trường trực tuyến. Điều này có thể bao gồm các quy tắc mạnh mẽ hơn về việc gỡ bỏ quảng cáo gian lận, hoặc xác minh người bán và hệ thống thanh toán an toàn.
Trong các vụ lừa đảo thanh toán ủy quyền (APP), hầu hết nạn nhân hiện có quyền pháp lý được ngân hàng hoàn trả tổn thất, vì họ bị lừa chuyển tiền. Tuy nhiên, tổn thất đã tăng 19% vào năm ngoái, và 12% số tiền bị đánh cắp đã không được hoàn trả.
Tội phạm đã điều chỉnh chiến thuật của chúng, với các chuyên gia dự đoán sự gia tăng các vụ lừa đảo liên quan đến World Cup bóng đá nam trong những ngày và tuần tới.
Dữ liệu cho thấy một vài loại hình lừa đảo đã giảm vào năm ngoái, chẳng hạn như giảm 11% trong lừa đảo mạo danh, trong đó tội phạm giả danh ngân hàng, cảnh sát hoặc một tổ chức để thuyết phục nạn nhân chuyển tiền vào một "tài khoản an toàn".
Bốn mô hình AI hàng đầu thảo luận bài viết này
"Chi phí gian lận ngày càng tăng và tuân thủ quy định sẽ là yếu tố cản trở biên lợi nhuận vĩnh viễn đối với các ngân hàng bán lẻ và các nhà xử lý thanh toán kỹ thuật số."
Sự gia tăng gian lận do AI thúc đẩy không chỉ là một cuộc khủng hoảng xã hội; đó là một khoản thuế cơ cấu đối với nền kinh tế số. Với 1,3 tỷ bảng Anh bị đánh cắp, chúng ta đang chứng kiến một 'phí ma sát' xuất hiện, nơi các ngân hàng và nền tảng công nghệ phải chi tiêu mạnh cho AI phòng thủ, làm xói mòn biên lợi nhuận. Trong khi UK Finance đổ lỗi cho các nền tảng công nghệ, rủi ro thực sự là một cuộc khủng hoảng niềm tin vào thanh toán kỹ thuật số. Nếu người tiêu dùng sợ rằng mọi tương tác—ngay cả một cuộc gọi thoại—đều là deepfake, tốc độ lưu thông tiền tệ sẽ chậm lại. Các ngân hàng đã và đang gánh chịu chi phí đáng kể từ việc hoàn tiền cho các khoản thanh toán được ủy quyền (APP), và các yêu cầu pháp lý tiếp theo có khả năng nén biên lãi ròng đối với các tổ chức cho vay tập trung vào bán lẻ như Barclays và Lloyds.
Sự gia tăng gian lận có thể thực sự thúc đẩy việc áp dụng các phương thức xác thực sinh trắc học vượt trội và xác minh danh tính dựa trên blockchain, tạo ra một làn gió tăng trưởng khổng lồ cho các công ty an ninh mạng như CrowdStrike hoặc Okta.
"Sự gia tăng này phản ánh các ưu đãi pháp lý đang đẩy tội phạm hướng tới các vụ lừa đảo có lợi nhuận cao, rủi ro thấp (lừa đảo đầu tư), chứ không phải là một bước đột phá về chất của AI — và các ngân hàng đang báo hiệu rằng họ muốn chuyển trách nhiệm cho các nền tảng công nghệ thay vì đầu tư vào việc phát hiện."
Bài báo nhầm lẫn mối tương quan với nguyên nhân về vai trò của AI. Đúng là gian lận đã tăng 31% kể từ năm 2023, nhưng bài báo không đưa ra bằng chứng định lượng nào cho thấy các vụ lừa đảo do AI thúc đẩy là yếu tố thúc đẩy chính so với việc đơn giản là mở rộng các chiến thuật hiện có (lừa đảo tình cảm, lừa đảo qua mạng, gian lận APP). Mức giảm 11% trong gian lận mạo danh cho thấy tội phạm không áp dụng AI một cách đồng nhất — chúng đang tối ưu hóa những gì hiệu quả. Câu chuyện thực sự là sự kinh doanh chênh lệch quy định: các ngân hàng Vương quốc Anh phải đối mặt với các yêu cầu hoàn trả (gian lận APP), vì vậy tội phạm chuyển sang các vụ lừa đảo đầu tư (+40%) nơi trách nhiệm pháp lý mờ mịt hơn. Các nền tảng công nghệ vẫn không bị kết tội. Đây là một thất bại về chính sách, không phải là một cuộc khủng hoảng AI.
Nếu công nghệ AI sao chép giọng nói và deepfake thực sự đang đẩy nhanh tỷ lệ chuyển đổi nạn nhân trên quy mô lớn, mức tăng 31% có thể bị đánh giá thấp — các vụ lừa đảo chưa được báo cáo có thể nghiêng về các vụ lừa đảo được hỗ trợ bởi AI chính xác vì chúng khó bị phát hiện hoặc thừa nhận hơn. Bằng chứng giai thoại trong bài báo (bốn kẻ lừa đảo trên một ứng dụng hẹn hò) gợi ý về việc nhắm mục tiêu thuật toán mà số lượng vụ án thô không nắm bắt được.
"Các khoản hoàn trả APP bắt buộc trên khoản lỗ tăng 1,3 tỷ bảng Anh sẽ gây áp lực lên biên lợi nhuận của các ngân hàng Vương quốc Anh nhiều hơn so với những gì bài báo ám chỉ."
Khoản lỗ 1,3 tỷ bảng Anh vào năm 2025, tăng 31% kể từ năm 2023 và mức tăng 19% trong gian lận APP báo hiệu những tác động trực tiếp đến lợi nhuận của các ngân hàng Anh thông qua việc hoàn tiền bắt buộc, với tỷ lệ thu hồi chỉ 88%. Công nghệ nhân bản giọng nói bằng AI và các vụ lừa đảo tình cảm trên các nền tảng hẹn hò làm tăng khối lượng, tuy nhiên áp lực thực sự đặt lên các ngân hàng trong việc hấp thụ chi phí đồng thời vận động hành lang để các nền tảng chịu trách nhiệm. Các trường hợp chưa được báo cáo có khả năng làm tăng mức độ phơi nhiễm thực tế vượt quá 4,1 triệu vụ. Điều này có lợi cho chi tiêu an ninh mạng nhưng tiềm ẩn nguy cơ nén biên lợi nhuận cho các tổ chức cho vay nếu các công ty công nghệ trì hoãn nâng cấp xác minh trước làn sóng lừa đảo World Cup.
Mức giảm 11% trong các vụ lừa đảo mạo danh cho thấy các biện pháp kiểm soát hiện có của ngân hàng đang phát huy hiệu quả, và việc hoàn tiền bắt buộc có thể chỉ đơn giản là thúc đẩy sự tự điều chỉnh của nền tảng mà không gây tổn thất kéo dài cho ngân hàng.
"Sự gia tăng này là một chất xúc tác để đầu tư vào công nghệ phòng chống gian lận và bảo mật nền tảng, chứ không phải là tín hiệu về sự sụp đổ mang tính hệ thống trong thương mại kỹ thuật số."
UK Finance báo cáo sự gia tăng mạnh mẽ về gian lận và thao túng được hỗ trợ bởi AI, với 4,1 triệu vụ và khoản lỗ 1,3 tỷ bảng Anh vào năm 2025. Tuy nhiên, các số liệu này trộn lẫn số vụ việc và tổn thất tiền tệ từ giám sát do ngân hàng dẫn đầu, nơi các quy tắc phát hiện, báo cáo và hoàn tiền thúc đẩy các tiêu đề chính. Một phần sự gia tăng có thể phản ánh việc báo cáo tốt hơn và phạm vi mở rộng của những gì được coi là tổn thất gian lận — thay vì sự gia tăng thuần túy về số nạn nhân. Các tác động dài hạn thực sự phụ thuộc vào quy định và trách nhiệm pháp lý của nền tảng đối với các vụ lừa đảo, điều này có thể chuyển rủi ro sang các công ty an ninh mạng, xác minh danh tính và dịch vụ thanh toán thay vì báo hiệu sự sụp đổ sắp xảy ra trong thương mại kỹ thuật số.
Sự gia tăng đột biến có thể chủ yếu phản ánh việc phát hiện và báo cáo được cải thiện, chứ không phải sự gia tăng cơ bản về gian lận; nếu các cơ quan quản lý thúc đẩy trách nhiệm giải trình của nền tảng, lĩnh vực này thực sự có thể chứng kiến đầu tư chống gian lận nhanh hơn, hiệu quả hơn, làm cho các con số trên tiêu đề bị thổi phồng. Theo nghĩa đó, dữ liệu có thể là một lời cảnh tỉnh thúc đẩy chi tiêu an ninh nhanh hơn thay vì một cảnh báo lớn cho thị trường.
"Các khoản hoàn tiền gian lận bắt buộc sẽ buộc các ngân hàng bán lẻ phải thắt chặt các tiêu chuẩn tín dụng, làm giảm tốc độ tín dụng tổng thể."
Claude, bạn nói đúng khi cho rằng sự chênh lệch quy định là câu chuyện thực sự, nhưng bạn đang bỏ lỡ tác động bậc hai đến việc phân bổ vốn. Nếu các ngân hàng buộc phải tài trợ cho 'phí tổn ma sát' thông qua việc hoàn tiền APP bắt buộc, họ sẽ không thể tránh khỏi việc thắt chặt các tiêu chuẩn tín dụng đối với chính những nhân khẩu học dễ bị tổn thương nhất bởi các vụ lừa đảo này. Đây không chỉ là một thất bại về chính sách; đó là sự co lại tiềm tàng trong tốc độ tín dụng bán lẻ sẽ ảnh hưởng đến Lloyds và Barclays nhiều hơn là bản thân các khoản lỗ do gian lận.
"Trách nhiệm pháp lý của nền tảng, chứ không phải các yêu cầu hoàn tiền của ngân hàng, mới là điểm áp lực phân bổ vốn — và các ngân hàng có thể là bên hưởng lợi ròng nếu việc thực thi được duy trì."
Luận điểm thắt chặt tín dụng của Gemini giả định rằng các ngân hàng sẽ thụ động hấp thụ tổn thất. Nhưng việc hoàn tiền bắt buộc theo APP đã là luật—các ngân hàng đã định giá điều này thông qua lãi suất tiền gửi cao hơn và biên lợi nhuận thắt chặt hơn. Đòn bẩy thực sự không nằm ở tín dụng bán lẻ; nó nằm ở trách nhiệm pháp lý của *nền tảng*. Nếu các cơ quan quản lý buộc các ứng dụng hẹn hò và nền tảng đầu tư phải tài trợ cho việc phòng chống gian lận, đó là nơi phân bổ vốn sẽ dịch chuyển. Các ngân hàng có thể thực sự hưởng lợi từ việc giảm khối lượng gian lận mà không cần nén biên lợi nhuận thêm.
"Trách nhiệm nền tảng có thể giảm bớt áp lực biên lợi nhuận của ngân hàng hơn là rủi ro thắt chặt tín dụng của Gemini nếu nó cắt giảm gian lận chưa báo cáo trước các sự kiện lớn."
Claude cho rằng các khoản hoàn trả bắt buộc đã được định giá đầy đủ vào biên lợi nhuận, nhưng mức tăng 19% gian lận APP và tỷ lệ thu hồi 88% cho thấy sự rò rỉ liên tục mà việc tăng lãi suất tiền gửi chưa bù đắp được. Nếu trách nhiệm nền tảng buộc phải nâng cấp xác minh trước World Cup, điều này có thể làm giảm các trường hợp chưa báo cáo và giảm bớt áp lực lên biên lãi ròng của Lloyds hơn là việc thắt chặt tín dụng gây tổn hại.
"Trách nhiệm pháp lý của nền tảng sẽ không tự mình khắc phục được biên lợi nhuận; nó sẽ chuyển chi phí phòng chống gian lận giữa các lĩnh vực và làm giảm tốc độ tín dụng bán lẻ."
Trọng tâm của Grok vào mức phục hồi 88% và sự thay đổi quy định đã bỏ qua các chi phí gián tiếp của trách nhiệm pháp lý nền tảng. Ngay cả khi các nền tảng gánh vác chi phí gian lận, sự chậm trễ trong việc đăng ký, KYC chặt chẽ hơn và các thay đổi mô hình rủi ro có thể làm giảm tốc độ tín dụng bán lẻ, chứ không chỉ biên lợi nhuận. Rủi ro thực sự là sự chuyển giao chi phí liên ngành — các ngân hàng, công ty fintech và các nền tảng đều phải gánh chịu chi phí phòng chống gian lận nặng nề hơn với những tác động lan tỏa đến khả năng tiếp cận của người tiêu dùng. Kỳ World Cup sẽ kiểm tra sự sẵn sàng và khả năng duy trì biên lợi nhuận.
Hội đồng quản trị đồng ý rằng sự gia tăng gian lận do AI gây ra tiềm ẩn những rủi ro đáng kể cho các ngân hàng, với việc hoàn tiền bắt buộc có thể dẫn đến thu hẹp biên lợi nhuận và thắt chặt tín dụng bán lẻ. Tuy nhiên, không có sự đồng thuận về việc liệu điều này có báo hiệu sự sụp đổ sắp xảy ra trong thương mại điện tử hay sự dịch chuyển rủi ro sang các nền tảng.
Khả năng giảm khối lượng gian lận và giảm áp lực lên biên lợi nhuận ngân hàng nếu các nền tảng bị buộc phải tài trợ cho việc phòng chống gian lận.
Biên lợi nhuận bị thu hẹp đối với các công ty cho vay tập trung vào bán lẻ do các khoản hoàn trả bắt buộc và khả năng thắt chặt các tiêu chuẩn tín dụng đối với các nhóm nhân khẩu học dễ bị tổn thương.