Nghiên cứu của Cybersecurity Ventures cho thấy, trên phạm vi toàn cầu, tính đến năm 2025, tội phạm mạng được dự đoán sẽ gây thiệt hại cho nền kinh tế thế giới khoảng 10,5 nghìn tỷ USD. Lừa đảo trực tuyến, mã độc tống tiền, phần mềm độc hại, vi phạm dữ liệu và tấn công phi kỹ thuật là một số loại tội phạm phổ biến trong các mối đe dọa an ninh mạng đang gia tăng với tốc độ đáng báo động. Ngoài tổn thất tài chính, các mối đe dọa bảo mật còn ảnh hưởng nghiêm trọng tới hình ảnh và sự phát triển doanh nghiệp.

PwC mới đây đã khảo sát 3.522 lãnh đạo doanh nghiệp, lãnh đạo về công nghệ và bảo mật trên nhiều quốc gia. Kết quả khảo sát cho thấy 2/3 số lãnh đạo coi tội phạm mạng là mối đe dọa đáng kể nhất trong năm tới, và 38% cho rằng sẽ có nhiều cuộc tấn công nghiêm trọng hơn qua đám mây vào năm 2023. Khảo sát cũng chỉ ra rằng, tội phạm mạng ngày càng sử dụng nhiều công cụ sẵn có cũng như có thể dàn dựng nhiều cuộc tấn công khác nhau.

Chú trọng xây dựng hệ thống phòng thủ mạng vững chắc

Trong bối cảnh đó, các chuyên gia cho rằng, điều quan trọng với các doanh nghiệp, cả với doanh nghiệp quy mô lớn cũng như doanh nghiệp nhỏ và vừa chính là đảm bảo rằng họ đã thực hiện các bước phòng vệ và đầu tư phù hợp vào các biện pháp bảo mật để có thể trực tiếp đối phó với các mối đe dọa mạng.

Bàn về vấn đề đầu tư cho an ninh mạng của các doanh nghiệp, ông Pierre Samson, Giám đốc Doanh thu của hãng bảo mật Hackuity nhấn mạnh, trước những cuộc tấn công tinh vi, lãnh đạo doanh nghiệp hơn bao giờ hết không thể ngó lơ những mối đe dọa về an ninh mạng.

Vì thế, Hackuity dự báo ngân sách của các doanh nghiệp cho an toàn, an ninh mạng sẽ duy trì ổn định bất chấp những lo ngại về nền kinh tế toàn cầu đang chậm lại. Mặt khác, nhận thức về mức độ nghiêm trọng của tội phạm mạng trong kinh doanh đã được cải thiện đáng kể cũng góp phần đảm bảo duy trì nguồn đầu tư ổn định vào bảo vệ an toàn các hệ thống.

Tuy nhiên, theo ông Pierre Samson, tình trạng thiếu đầu tư vào an ninh mạng trong nhiều năm sẽ không thể được cải thiện chỉ trong một thời gian ngắn. Quá trình này đòi hỏi sự đầu tư về thời gian và nguồn lực trong nhiều năm.

Đưa ra lời khuyên với các doanh nghiệp, chuyên gia Hackuity khuyến nghị: “Hãy bắt đầu với những điều cơ bản. Tìm hiểu những rủi ro nghiêm trọng cụ thể có thể xảy ra với doanh nghiệp và tài sản kỹ thuật của bạn. Bạn không thể bảo vệ những gì bạn không biết!”.

Cần có trách nhiệm giải trình rõ ràng và xác định các bên liên quan chịu trách nhiệm về an ninh mạng của tổ chức, ở tất cả các cấp bao gồm cả Hội đồng quản trị. An ninh mạng là trách nhiệm của cả tập thể doanh nghiệp, mà nhân viên có thể là tuyến phòng thủ đầu tiên, cũng có thể là mắt xích yếu nhất. Điều này phụ thuộc nhiều vào sự đầu tư của doanh nghiệp cho các chương trình đào tạo.

Cùng với đó, đảm bảo an ninh mạng là quá trình luôn vận động không ngừng, vì vậy hãy thực hiện từng bước một. Áp dụng quy tắc “80 - 20”: Bắt đầu với 20% hành động để bù đắp 80% rủi ro. Đảm bảo nhanh chóng hoàn thiện các bước bảo vệ cơ bản, sau đó chuyển sang các bước tiếp theo.

Nhấn mạnh việc cần tăng cường hệ thống, vị Giám đốc Doanh thu của Hackuity đề xuất, doanh nghiệp hãy bắt đầu bằng cách chuẩn bị sẵn sàng các công cụ và phương pháp phát hiện để bảo vệ mạng và các thiết bị đầu cuối. Với các doanh nghiệp nhỏ không có băng thông và kinh phí để đầu tư vào công nghệ, có thể cân nhắc hợp tác với các đối tác dịch vụ có khả năng cung cấp nhiều loại dịch vụ bảo mật. Họ sẽ cung cấp các công nghệ cần thiết được tích hợp vào dịch vụ của doanh nghiệp.

Được biết, chất lỏng tạo nên chiếc đầm này là Fabrican - chất lỏng có thể kết dính thành vải khi gặp da. Không chỉ đẹp mắt về trình diễn, tiết mục nói trên còn góp phần dự báo tương lai ngành thời trang.

Bộ đôi thiết kế Sébastien Meyer và Arnaud Vaillant của nhãn hiệu Coperni giải thích, họ muốn tạo nên một khoảnh khắc khác biệt, một trải nghiệm mới mẻ, kỳ diệu cho người yêu thời trang.

"Mục đích của chúng tôi không phải để kiếm tiền từ hành động này. Đó là một khoảnh khắc, một trải nghiệm cảm xúc đẹp", bộ đôi nhà thiết kế chia sẻ với truyền thông sau buổi diễn.

Khoảnh khắc này khiến khán giả gợi nhớ đến buổi trình diễn thời trang mùa xuân 1999 của hãng Alexander McQueen, khi chiếc váy trắng của người mẫu Shalom Harlow được phun sơn trực tiếp trên sàn catwalk bằng máy sơn xe hơi.

Được thành lập bởi Arnaud Vaillant và Sébastien Meyer vào năm 2019, hãng Coperni phát triển theo hướng thúc đẩy ranh giới của thời trang thông qua đổi mới khoa học.

Các nhà băng khác như Ngân hàng Thương nhân Trung Quốc và Ngân hàng Bình An dùng trợ lý ảo dựa trên AI để chăm sóc khách hàng. Ngân hàng Công nghiệp và Thương mại (ICBC) – ngân hàng lớn nhất thế giới xét theo tài sản – khám phá cách dùng mô hình ngôn ngữ AI trong quản trị tài sản, trong đó có cung cấp tư vấn đầu tư chính xác hơn và sáng tạo nội dung tiếp thị, theo Giám đốc Công nghệ Lu Zhongtao.

Nhiều ngân hàng nội địa đang hợp tác với các công ty phát triển mô hình ngôn ngữ AI – vốn mọc lên như nấm sau mưa nhờ ChatGPT. Ngân hàng CITIC và Ngân hàng Tiết kiệm Bưu điện Trung Quốc bắt tay với Ernie Bot của Baidu.

ICBC đồng phát triển mô hình AI dành riêng cho lĩnh vực tài chính cùng với Đại học Thanh Hoa, Huawei và viện nghiên cứu Peng Cheng, Viện Khoa học Trung Quốc. Dựa trên nền tảng Ascend AI của Huawei, mô hình được dùng trong các mảng như chăm sóc khách hàng, kiểm soát rủi ro, quản lý vận hành.

“Đại gia” fintech Ant Group lại làm mô hình ngôn ngữ AI riêng dành cho dịch vụ bảo hiểm và quản trị tài sản. Mô hình được công bố vào tháng 9, có thể trả lời câu hỏi của khách hàng và hỗ trợ chuyên gia tài chính.

Dù mô hình AI mới bắt đầu được đưa vào ngành ngân hàng, các chuyên gia vẫn tỏ ra lạc quan về triển vọng tạo ra bước ngoặt cho lĩnh vực này.

Trong vài năm tới, sẽ có nhiều nhà băng dùng AI hơn trong quá trình cấp tín dụng cho khách hàng, AI cũng sẽ góp phần ngăn chặn lừa đảo, rửa tiền, theo Wu Lianfeng, nhà phân tích chính của IDC Trung Quốc.

Vẫn còn nhiều thách thức

AI tạo sinh vẫn chưa thể thay thế con người hoàn toàn, ngay cả với những tác vụ đơn giản như trả lời điện thoại. Giáo sư khoa học máy tính Xiao Yanghua của Đại học Phúc Đán cho biết, một số khách hàng chỉ nói chuyện vài phút nhưng mô hình AI đòi hỏi phải biết cách xử lý và hiểu những đoạn văn bản dài. Đây là điều nhiều mô hình chưa được trang bị.

Để AI trở nên hữu ích hơn với ngành ngân hàng tại Trung Quốc, đầu tiên, nó cần phải xử lý khéo léo ngôn ngữ tiếng Trung, sau đó đáp ứng nhu cầu cụ thể của ngân hàng. Dữ liệu tiếng Trung nạp vào mô hình AI hạn chế hơn so với dữ liệu tiếng Anh và chất lượng cũng không nhất quán, Qian Bin – Phó Chủ tịch Bank of Communications – nhận xét tại hội thảo về AI tại Thượng Hải hồi tháng 7. Dữ liệu tiếng Trung chuyên ngành tài chính thậm chí còn khan hiếm hơn và chưa đủ để tạo ra các mô hình AI hữu dụng cho ngành ngân hàng.

Thiếu kiến thức chuyên ngành, chatbot AI có thể khiến mọi người nhầm lẫn, tạo ra kết quả không chính xác, vô nghĩa – hiện tượng được IBM gọi là “ảo giác AI”. Ảo giác AI không chỉ làm cho mô hình ngôn ngữ kém tin cậy đối với các ngân hàng mà còn đưa chúng vào tầm ngắm của các nhà quản lý.

Ngân hàng Trung ương Trung Quốc và cơ quan quản lý tài chính đang để giám sát chặt chẽ các vấn đề ảo giác AI, theo một nguồn tin của tờ Caixin. Ngân hàng đang muốn ra mắt công cụ AI song nhà chức trách liên tục truy vấn về ảo giác AI, đây là câu hỏi chưa có câu trả lời.

Theo các học giả và chuyên gia, để mô hình AI đưa ra câu trả lời chính xác trong lĩnh vực ngân hàng, ngành cần phải tạo ra hệ thống kiến thức toàn diện để thấm nhuần các công cụ này.

Mô hình ngôn ngữ AI dành cho mục đích phổ quát không thể làm điều đó mà cần tới một nhóm chuyên gia tài chính riêng đào tạo mô hình AI, đáp ứng yêu cầu cụ thể, theo Sun Maosong, Hiệu phó Viện Trí tuệ nhân tạo thuộc Đại học Thanh Hoa.

Với nhà quản lý, an toàn dữ liệu liên quan đến dùng AI trong ngân hàng cũng là một cảnh báo. Hiệp hội Thanh toán và Nợ Trung Quốc kêu gọi các thành viên sử dụng ChatGPT và chatbot khác một cách thận trọng vì rủi ro với bảo mật dữ liệu. Nó tạo ra vấn đề nan giải với các ngân hàng đang sử dụng mô hình AI chung của bên thứ ba để đào tạo mô hình riêng vì một khi họ nhập dữ liệu cục bộ vào mô hình nội bộ, nó không thể đồng bộ với mô hình chung để cập nhật vì yêu cầu bảo mật.

Khi dùng AI để phân tích khách hàng, chẳng hạn đánh giá tín dụng dựa trên thông tin cá nhân, các mô hình tiêu dùng và vay trong quá khứ, những thành kiến tồn tại trong dữ liệu được nạp vào mô hình như định kiến giới cũng đặt ra câu hỏi về đạo đức.

Xu Dongliang, Giám đốc công nghệ Chongqing Duxiaoman Information Technology – bộ phận fintech thuộc Baidu, cho rằng các quy định nên được tạo ra kịp thời để quản lý vấn đề đạo đức trong khoa học và công nghệ AI, như thành kiến và phân biệt đối xử trong dữ liệu dùng để đào tạo mô hình AI. Cần có tiêu chuẩn và quy định hơn để đề phòng rủi ro đạo đức, đồng thời bảo vệ quyền và lợi ích của người tiêu dùng.

(Theo Caixin)