Curve, a UK-based financial super-app, shares how they adopted BigQuery Graph to tackle organized fraud rings that traditional SQL-based detection missed. By modeling their payment ecosystem as a property graph with users as nodes and shared identifiers as edges, they replaced complex multi-hop SQL self-joins with native GQL traversals across billions of connections. The approach saved approximately $12M in transaction losses in 2025, achieved ~72% precision in identifying fraudulent users, and enabled more frequent fraud rule refreshes. The team also highlights the advantage of keeping data within BigQuery rather than migrating to a separate graph database, and outlines plans for real-time streaming graph traversals and IP-level connection analysis.
Nguồn: https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/fraud-prevention-with-bigquery-graph. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Phòng chống gian lận truyền thống chỉ tập trung phát hiện giao dịch đáng ngờ, trong khi tội phạm đã xâm nhập danh tính từ trước. Identity Intelligence ngăn chặn gian lận ngay từ giai đoạn nhận diện bằng cách theo dõi dữ liệu bị lộ từ các vụ vi phạm, keylogger hay thị trường ngầm, giúp phát hiện rủi ro sớm hơn, kích hoạt xác thực bổ sung và ngăn chặn tổn thất tài chính. Kết hợp phân tích hành vi với dữ liệu danh tính cũng giảm tỷ lệ dương tính giả và nâng cao hiệu quả điều tra, đồng thời gắn kết hoạt động chống gian lận và an ninh mạng.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng hệ thống bảo mật thông minh hơn bằng cách tích hợp Identity Intelligence vào các giải pháp chống gian lận, từ đó tối ưu hóa thời gian phát hiện và ngăn chặn tội phạm trước khi nó xảy ra.
Dilip Asbe, CEO của NPCI, cho rằng AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong giai đoạn tăng trưởng tiếp theo của UPI, hướng tới 1 tỷ giao dịch mỗi ngày thông qua các ứng dụng đa ngôn ngữ, phát hiện gian lận, nhận dạng tài khoản ma và phân phối tín dụng dựa trên dữ liệu số. Ông cũng nhấn mạnh cơ hội cho các ngân hàng và fintech Ấn Độ xây dựng các mô hình ngôn ngữ nhỏ chuyên biệt từ dữ liệu thanh toán phong phú của nước này.
Nếu bạn đang tìm cách mở rộng khả năng cạnh tranh trong thị trường thanh toán số với các giải pháp AI hiệu quả, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ cách áp dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cao hiệu suất, giảm rủi ro và tạo ra các sản phẩm đặc trưng cho thị trường Ấn Độ.
Ông Dilip Asbe, CEO của NPCI, cho biết trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc nâng số lượng giao dịch UPI hàng ngày của Ấn Độ từ 750 triệu lên 1 tỷ. Các ứng dụng chính bao gồm phát hiện gian lận, phân phối tín dụng cho người dùng có dấu chân số và hỗ trợ ghi danh bằng giọng nói đa ngôn ngữ. NPCI cũng đã triển khai mô hình giải quyết tranh chấp FIMI phục vụ hơn 1 triệu người dùng. Ngoài ra, ông nhấn mạnh cơ hội cho các công ty Ấn Độ xây dựng các mô hình ngôn ngữ nhỏ phù hợp với ngôn ngữ địa phương. Về thị phần, PhonePe và Google Pay chiếm hơn 80% giao dịch UPI, nhưng quy định giới hạn 30% mỗi ứng dụng sẽ có hiệu lực từ tháng 12 năm 2026. Ứng dụng BHIM của NPCI, với thị phần khoảng 1%, được xem như một lựa chọn thay thế độc lập.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách AI và các giải pháp công nghệ tiên tiến như FIMI của NPCI có thể thay đổi mô hình giao dịch số, từ đó giúp họ hiểu rõ hơn về cơ hội phát triển ứng dụng thanh toán thông minh, từ đó ứng dụng vào dự án của riêng mình.
BigQuery's new AI.AGG() function lets you run natural-language instructions over millions of rows of unstructured or multimodal data using a single SQL query. The post covers practical use cases including analyzing Apache Spark system logs for hidden inefficiencies, discovering and applying product categories from text and image data using AI.AGG() combined with AI.CLASSIFY(), and handling multimodal inputs from Cloud Storage. Key technical details include how AI.AGG() manages LLM context windows via automatic multi-level batching, token usage considerations, model endpoint configuration (short-form vs. fully-qualified), NULL handling in STRUCT inputs, and error reporting via job statistics. The function is currently in preview and always returns a string output.
Confluent Cloud provides a real-time fraud detection platform built on Apache Kafka and Apache Flink, addressing the three core requirements for production-grade financial systems: security, resilience, and compliance. Security features include TLS encryption, BYOK, client-side field-level encryption (CSFLE), private networking, RBAC, OAuth 2.0, and SAML SSO. Resilience is backed by a 99.99% uptime SLA, multi-availability-zone deployments, and zero-downtime maintenance. Compliance coverage spans PCI DSS, SOC 2, GDPR, CCPA, DORA, FINRA, and other financial regulations. The post walks through a full production architecture covering transaction ingestion, stream processing, ML model scoring, case management, audit trails, and global fraud intelligence via cluster linking.
Fraud prevention requires visibility across four levels: transaction, account, platform, and network. Monitoring only individual transactions leads to siloed decisions and missed fraud patterns. Account-level tracking reveals behavioral anomalies like new devices or contact changes. Platform-level analysis exposes fraud rings through shared signals like IP, device, and geolocation. Network-level partnerships extend detection by sharing threat intelligence across organizations. A worked banking fraud example illustrates how each elevation adds detection confidence and reduces time-to-action against account takeovers and fund transfers.
Bài viết hướng dẫn xây dựng hệ thống phát hiện gian lận theo thời gian thực bằng Tinybird và Retool, gồm 4 bước: thu thập luồng giao dịch (qua Kafka/Tinybird Events API), xử lý phân tích dữ liệu bằng SQL pipes, cung cấp kết quả qua HTTP API, và trực quan hóa trên dashboard. Tác giả cung cấp các truy vấn SQL mẫu để phát hiện hành vi đáng ngờ như giao dịch tốc độ cao, vị trí bất thường, hoặc hoạt động ngoài giờ, đồng thời đề cập xu hướng hiện đại như phát hiện bất thường bằng ML hay nền tảng streaming Apache Flink.
Lập trình viên phát triển hệ thống cần đọc để hiểu cách triển khai một giải pháp phòng ngừa gian lận thực thời bằng cách kết hợp công nghệ stream processing, SQL và API, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác trong ứng dụng của mình.
Google Cloud has launched SQL-based alerting in Cloud Monitoring Observability Analytics, now in preview. Instead of relying on simple threshold metrics, engineers can write analytical SQL queries over logs and traces and turn them directly into alert policies. Alerts can trigger on row count thresholds or boolean column values, enabling complex logic like error rate percentages, high-cardinality dimension analysis, and JOIN operations across logs and traces. Queries run on a user-defined schedule using BigQuery under the hood, with billing through standard BigQuery pricing. Setup requires enabling Observability Analytics, linking a BigQuery dataset, and configuring IAM permissions. Alerts can be managed via the Cloud Console, API, or Terraform.