Real-Time Fraud Detection & Financial Compliance

Indian payments chief thinks AI will be heavily involved in next era of digital payment growth

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.

India’s payments chief says AI will drive UPI from 750 million to a billion daily transactions

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.

Fraud Prevention with BigQuery Graph

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.

Stream Governance: Compliance for Data in Motion

Confluent's Stream Governance suite addresses the governance gap in real-time streaming architectures, where traditional tools designed for data at rest fall short. The suite includes Stream Catalog for data discovery and classification, Stream Lineage for end-to-end flow visualization, Schema Registry for enforcing data contracts, RBAC for access control, client-side field-level encryption (CSFLE), and client-side payload encryption (CSPE). These capabilities collectively address compliance requirements across PCI DSS, HIPAA, GDPR-style right-to-erasure (including cryptographic deletion via key destruction), operational resilience frameworks like DORA and APRA CPS 230, and financial reporting integrity. The core argument is that compliance should be an inherent property of the data stream itself rather than a manual checkpoint applied after the fact.

The Four Elevations of Effective Fraud Prevention

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.

How to build a real-time fraud detection system

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.

Introducing Flink's Native S3 FileSystem: Built for Performance, Designed for Production

Apache Flink 2.3 ra mắt flink-s3-fs-native, một plugin filesystem S3 không phụ thuộc Hadoop, sử dụng AWS SDK v2. Plugin mới này cải thiện hiệu suất với thời gian checkpoint trung bình nhanh hơn 1,85 lần và throughput cao hơn 2,17 lần so với Presto plugin, đồng thời giảm kích thước JAR xuống còn ~13 MB. Người dùng chỉ cần thay thế JAR và cập nhật cấu hình mà không ảnh hưởng đến các checkpoint hiện có.

Nếu bạn đang phát triển ứng dụng xử lý dữ liệu lớn trên S3 với Flink và muốn tối ưu hiệu suất, giảm chi phí bộ nhớ và tránh rủi ro bảo mật từ các phiên bản cũ của AWS SDK, flink-s3-fs-native sẽ là giải pháp tối ưu mới nhất để nâng cấp công nghệ của bạn.