Big Data (1): Lá chắn tên lửa từ những con số

Kỳ trước: Chồi non từ địa ngục Tây Ban Nha

Một ngân hàng lớn trả hậu để kéo “ngôi sao” từ công ty khác là chuyện thường trong giới ngân hàng, nhưng vụ chèo kéo này khác một chút xíu: “người” mới được kéo về là Watson, một máy tính của IBM.

“Nghề của chàng” là xử lý thật nhanh hàng triệu văn bản bằng cách đọc và “hiểu” chữ viết thông thường, ví dụ như chữ trong email, sách và website. IBM hy vọng rồi một ngày Watson sẽ làm được việc mà các nhà phân tích hiện đang làm như đọc mục tài chính trong các báo, xem hàng ngàn kết quả và dự báo kết quả kinh doanh của công ty và lên một danh sách các công ty có thể trở thành mục tiêu thâu tóm.

Citigroup đã thuê Watson quyết định nên tiếp thị sản phẩm dịch vụ gì tới khách hàng nào (ví dụ như cho vay hay thẻ tín dụng). Tuy Citi không nói, nhưng công việc đầu tiên của Watson có thể là giảm tình trạng gian lận và phát hiện dấu hiệu cho thấy khả năng trả nợ của khách đi xuống.

Nếu thực vậy, Watson sẽ tiếp bước các máy tính khác được thiết kế để xử lý “big data” (tức các kho dữ liệu cực lớn-ND). Nhiều công ty non trẻ ở Thung lũng Silicon và nhiều ngân hàng lớn trên thế giới đang nảy ra nhiều ý tưởng xử lý dữ liệu mới. Một số ý tưởng có khả năng sẽ làm đảo lộn toàn ngành ngân hàng.

Với phần lớn các tổ chức tài chính, tác dụng đầu tiên của “big data” là hạn chế gian lận và tuân thủ các quy định về cấm vận và rửa tiền. Thao tác thì có vẻ đơn giản, như kiểm tra tên khách hàng có nằm trong danh sách bị cấm vận không, nhưng nếu có tới hàng ngàn cái tên giống nhau trong “danh sách đen” thì mọi chuyện lại khác.

Nếu nhầm, không những mất mặt mà khách hàng cũng mất luôn. Vì thế ngân hàng phải nhờ đến các máy tính có thể lưu trữ dữ liệu từ rất nhiều nguồn, bao gồm cả địa chỉ và quốc tịch, tên họ hàng, và liệu họ có tới hoặc nhận tiền từ các nước trong danh sách cấm vận không.

Với công việc phức tạp hơn, như phát hiện gian lận (rất nhỏ so với hàng triệu giao dịch hợp pháp), nhu cầu còn lớn hơn nhiều. Khi mà giao dịch ngân hàng chuyển qua máy tính và điện thoại di động và thanh toán điện tử lên ngôi, cơ hội để gian lận là vô vàn.

Còn hơn cả “mắt vàng chói lửa”

Công ty đi đầu trong việc tìm liên kết giữa các cơ sở dữ liệu rời rạc là Palantir Technologies do một nhóm cựu nhân viên của PayPal thành lập. Công ty tập trung xây dựng hệ thống có thể tập hợp thông tin từ các nơi khác nhau và tìm mối liên hệ giữa chúng.

Một trong những tổ chức đầu tiên ứng dụng hệ thống này là các cơ quan tình báo. CIA và FBI dùng chúng để kết nối các hành vi đơn lẻ như học lái máy bay hay nhận tiền từ nước ngoài để xác định đối tượng tình nghi khủng bố. Một khách hàng quan trọng nữa là ngân hàng. JPMorgan và Citi dùng hệ thống này để cơ cấu phái sinh cổ phiếu và giảm lỗ từ cho vay.

“Đối thủ” của Palantir là Xoom, công ty chuyên về chuyển tiền xuyên biên giới. Một số nhà đầu tư của Palatir cũng đứng sau Xoom và hai công ty đã trao đổi một nhân viên cao cấp với nhau. Nhưng quan trọng nhất là họ cùng chung quan điểm: Nếu có đủ dữ liệu, rủi ro gì cũng có thể xử lý được.

Xoom nhận thanh toán từ tài khoản ngân hàng và thẻ ghi nợ tại Mỹ, rồi chuyển tiền mặt tới các nước như Philippines hay Ấn Độ. Vì thời gian giao tiền ngắn, không có thời gian điều tra có lừa đảo hay không, nên Xoom đã thiết kế một hệ thống máy tính tinh vi nhằm phân tích dữ liệu cho mục đích hạn chế lừa đảo.

Với hàng triệu giao dịch cần xử lý và hàng tỷ USD cần chuyển, chuyện này chẳng dễ chút nào. Hơn nữa, không mấy thông tin đủ mạnh để Xoom chỉ dựa vào mình nó là có thể đồng ý hoặc từ chối thanh toán. Dù vậy, máy tính xem xét toàn bộ các thanh toán trong hệ thống để xác định giao dịch nào có thể là lừa đảo.

Hệ thống này còn có khả năng học hỏi. Gần đây, nó báo động một chuỗi các thanh toán từ thẻ tín dụng Discover tại New Jersey mà nếu đứng độc lập, trông đều có vẻ hợp pháp cả. “Máy tính tìm ra một “xu hướng”, trong khi lẽ ra chẳng có “xu hướng” nào cả,” CEO của Xoom, ông John Kunze, nói. “Xu hướng” mà máy tính phát hiện hóa ra là âm mưu lừa đảo của một băng nhóm tội phạm.

Những hệ thống kiểu này không rẻ, nhưng còn đỡ hơn là trở thành nạn nhân. Xoom ước tính có 0,35% số giao dịch là giả mạo. Theo ông Mike Gordon từ FICO, công ty đã phát minh ra hệ thống điểm tín dụng và nay đang bán phần mềm phát hiện gian lận, tỷ lệ trung bình tại các công ty thẻ tín dụng là 0,1%, và tỷ lệ cao nhất từng đạt được bằng một nửa số đó.

Tỷ lệ giả mạo với séc tiền mặt tại Mỹ là khoảng 1%/năm. Với các công ty bán hàng trên mạng, tỷ lệ mất mát còn cao hơn nhiều. Công ty dịch vụ kiểm soát rủi ro và thanh toán điện tử CyberSource cho viết các nhà bán lẻ trên mạng ước tính thiệt hại năm ngoái khoảng 1,8% doanh thu.

Nhỏ không còn yếu

Thế cạnh tranh trong ngành ngân hàng bị bóp méo vì chi phí chống gian lận thẻ tốn kém do ngân hàng nhỏ không thể xây dựng được một hệ thống cần thiết. Nhiều ngân hàng đóng dịch vụ, bán cho các công ty thẻ tín dụng, hoặc giới thiệu khách hàng tới các công ty chuyên ngành như MBNA hay Capital One.

Nay nhiều ngân hàng nhỏ mới thấy đó là sai lầm, vì không những họ mất một nguồn doanh thu quan trọng mà còn mất luôn cơ hội duy trì quan hệ với khách hàng (cùng với đó là bán thêm được các sản phẩm tài chính). Có lẽ quan trọng nhất là khiến họ không tiếp cận được nguồn dữ liệu về xu hướng chi tiêu của khách.

Điều này sẽ sớm thay đổi, vì hai lý do.

Thứ nhất, các công ty thẻ như Visa và MasterCard đang cải thiện khả năng phát hiện giao dịch gian lận, nhờ thế mà các ngân hàng nhỏ nhẹ gánh hơn. Điểm mạnh lớn nhất của các công ty này là có thể khảo sát nhiều giao dịch hơn so với bất kỳ ngân hàng đơn lẻ nào, nhờ thế họ có thể phát hiện gian lận ở tầm quốc tế.

Thứ hai, hệ thống xử lý dữ liệu đang hạ giá cực nhanh. Thompson Reuters cho biết năm ngoái các công ty đầu tư mạo hiểm rót tổng cộng 2,47 tỷ USD cho các chuyên gia xử lý dữ liệu.

Phần lớn đầu tư là vào cơ sở dữ liệu và phương tiện lưu trữ không phải dành riêng cho ngân hàng, dù vậy các công cụ đang được phát triển có giá trị ứng dụng với mọi ngành. Một thập kỷ trước ngân hàng phải thuê thiết kế một hệ thống chuyên biệt với chi phí khổng lồ, các ngân hàng nhỏ có thể mua những hệ thống thiết kế sẵn với giá chỉ bằng một phần nhỏ.

Đón đọc kỳ tiếp theo: Thung lũng Silicon vs. Phố Wall

Minh Tuấn