#fintech

Friendly Fraud Prevention for Developers: What to Log, Block and Automate

Friendly fraud, where a real customer disputes a legitimate charge, accounts for around 20 to 30% of fraudulent disputes per Visa and 75% of online fraud per Mastercard. Winning disputes requires logging IP address, device ID, account ID and shipping address at checkout and keeping them for at least 13 months. Visa's CE3.0 rules require two undisputed prior purchases on the same card from 120 to 365 days earlier sharing data points, while Mastercard's First-Party Trust needs device, delivery and identity factors and a lookup service responding within 2.5 seconds. The piece walks through Node.js code for checkout logging, risk scoring, a pre-fulfillment hold gate, pre-dispute order lookup endpoints, webhook-driven refunds and evidence automation, plus a comparison of building in-house versus using tools like Stripe Smart Disputes or Chargeflow.

Build Your Own Bank In Go

A streaming series is now available for free.

How to Apply Secure By Design Practices To Money Software

Bối cảnh của bài viết chia sẻ hai bài học quan trọng từ một cuốn sách bảo mật chuyên ngành. Nguyên nhân kỹ thuật là các nguyên tắc Secure By Design áp dụng cho phần mềm tài chính không chỉ liên quan đến bảo mật mà còn về kiến trúc hệ thống và quản lý rủi ro. Hệ quả là việc áp dụng những nguyên tắc này giúp giảm thiểu lỗ hổng và tăng độ tin cậy của hệ thống. Điều đáng học là các phương pháp như Zero Trust, Defense in Depth và Threat Modeling có thể ứng dụng hiệu quả ngay cả khi bạn không phải chuyên gia bảo mật.

Hai bài học từ sách bảo mật giúp bạn viết phần mềm tài chính an toàn hơn mà không cần chuyên sâu về bảo mật.

Agents Prompt People: Using Agents for Long-Horizon Financial Work

Arca's head of AI discusses persistent memory, the benefits of a custom harness, and agentic workflows that span days.

Why Actionable Banking Is the Critical Stepping Stone to Full Autonomy

Learn how actionable banking turns customer events into proactive, human-approved offers. The first step toward autonomous banking, built on MongoDB Atlas.

Using Agents for Long-Horizon Financial Work — Aman Singh, Arca

Arca head of AI Aman Singh joins Latent Space head of editorial Richard MacManus at AI Engineer New York, to discuss how Arca is building an AI-native wealth management firm. Singh explains Arca's architecture, which includes a custom harness and persi...

Dayjob: Tax – evaluating AI agents on 50 professional tax assignments

DAYJOB: Tax evaluates AI agents across 50 realistic tax environments, testing their ability to navigate messy records, exercise professional judgment, and deliver reliable tax work.

What Actually Happens to Your Money When a Casino Shuts Down?

What Actually Happens to Your Money When a Casino Shuts Down? Ever had that mini panic attack when an app you have money in won’t open? Now imagine you’ve got ₱50,000 sitting in an online …

How iSAM Funds built an options research platform for a 10,000x data problem with ClickHouse Cloud

iSAM Funds đối mặt với bài toán xử lý dữ liệu options với quy mô 10,000 lần lớn hơn thông thường. Họ sử dụng ClickHouse Cloud để giải quyết vấn đề này, đạt mức nén dữ liệu 35-50x và tốc độ nhập dữ liệu single-core nhanh hơn 100 lần. Nhờ giải pháp này, họ đã đơn giản hóa đáng kể các pipeline dữ liệu phức tạp. Bài viết cho thấy sức mạnh của ClickHouse trong xử lý dữ liệu tài chính lớn với hiệu suất vượt trội.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách ClickHouse Cloud giải quyết bài toán xử lý lượng dữ liệu lớn với hiệu suất vượt trội.

Agentic Credit Analysis

Bối cảnh ngành tài chính đang đối mặt với áp lực giảm thời gian xét duyệt tín dụng và tăng tính chính xác trong quyết định. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ việc phát triển agentic pipeline có khả năng phân tích báo cáo tài chính tự động, sử dụng Large Language Model (LLM) kết hợp với tool calling để xử lý và trích xuất dữ liệu từ các financial statements. Hệ quả là hệ thống có thể đưa ra quyết định tín dụng tự động chỉ trong vài phút thay vì hàng ngày như quy trình truyền thống, đồng thời giảm thiểu sai sót do yếu tố con người. Điều đáng học là cách kết hợp retrieval-augmented generation (RAG) với tool calling giúp hệ thống không chỉ phân tích mà còn tự động xác minh tính xác thực của dữ liệu tài chính, tạo ra một giải pháp credit analysis đáng tin cậy và hiệu quả.

Bài viết hướng dẫn xây dựng hệ thống pipeline agentic tự động đưa ra quyết định tín dụng từ báo cáo tài chính.

The Foundations of Scalable AI

Bối cảnh của một hệ thống AI mở rộng đòi hỏi sự kết hợp giữa data, engineering, platforms, operating models và governance. Nguyên nhân kỹ thuật là trong môi trường bị quản lý chặt chẽ, cần một nền tảng vững chắc cho các agentic capabilities. Hệ quả nếu không xây dựng tốt sẽ khiến hệ thống không thể mở rộng quy mô và đạt được hiệu suất tối ưu. Điều đáng học là bài viết khám phá cách triển khai có trách nhiệm và đáng tin cậy cho các hệ thống AI tiên tiến. Việc hiểu rõ những nền tảng này là thiết yếu cho các lập trình viên làm việc với các hệ thống AI phức tạp.

Bài viết cung cấp kiến thức thiết yếu để xây dựng nền tảng AI có khả năng mở rộng và đáng tin cậy trong môi trường quy định chặt chẽ.

A Banker Said Finance Does Not Have Enough MCP Servers And They Are Right About The Banks

Tại một hội nghị ở New York, một chuyên gia tài chính đã chỉ ra thiếu hụt server MCP trong ngành ngân hàng. Nguyên nhân kỹ thuật là kiến trúc Multi-Agent Collaborative Platform (MCP) yêu cầu tài nguyên đặc thù để xử lý giao dịch tài chính phức tạp. Hệ quả là các ngân hàng đang bỏ lỡ cơ hội tối ưu hóa quy trình tự động hóa và xử lý dữ liệu thời gian thực. Điều đáng học là việc thiếu hụt server MCP đang cản trở khả năng cạnh tranh của ngân hàng trong kỷ nguyên AI.

Bài viết này giải thích tại sao ngân hàng thiếu server MCP hữu ích và điều này ảnh hưởng thế nào đến ngành tài chính.

LedgerShield — Reconcile Confidently. Keep Financial Data Local.

LedgerShield là một dự án được phát triển trong khuôn khổ Hacktoberfest Open-Source AI Challenge tuần 2, sử dụng Gemma model để giúp các lập trình viên tự động kiểm toán giao dịch tài chính. Hệ thống tận dụng AI để phân tích và so sánh dữ liệu giao dịch, giúp phát hiện bất thường và sai lệch trong tài chính cá nhân. Một điểm đáng chú ý là LedgerShield cho phép giữ toàn bộ dữ liệu tài chính local trên thiết bị người dùng, tăng cường bảo mật và quyền riêng tư. Dự án này là ví dụ điển hình về cách ứng dụng AI vào quản lý tài chính cá nhân với thiết kế trọng privacy-first.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống AI bảo mật LedgerShield xử lý dữ liệu tài chính tại chỗ.

OpenAlgo Technical Indicators for Beginners: 127 Indicators in One pip install

Bối cảnh: OpenAlgo cung cấp bộ chỉ báo kỹ thuật với 127 chỉ báo chỉ cần một pip install. Nguyên nhân kỹ thuật: Các chỉ báo được viết bằng Python và có thể kết hợp với yfinance để lấy dữ liệu miễn phí. Hệ quả: Nhà đầu tư và lập trình viên có quyền truy cập vào các công cụ phân tích kỹ thuật mạnh mẽ như SMA, EMA, Supertrend, RSI, MACD, ATR, Bollinger Bands, OBV và MFI. Điều đáng học: Mã code đã được kiểm thử, giúp giảm thời gian phát triển và tối ưu hóa chiến lược trading.

Bài này cung cấp hướng dẫn thực hành với 127 chỉ báo kỹ thuật quan trọng cho lập trình viên mới bắt đầu với phân tích tài chính.

How Ridgeline unified Iceberg and ClickHouse into one analytics layer for investment management

Ridgeline xây dựng lại hệ thống phân tích hiệu suất trên nền tảng ClickHouse Cloud, truy vấn hàng thập kỷ dữ liệu lịch sử từ Iceberg cùng với dữ liệu thời gian thực. Giải pháp này cho phép phục vụ các nhà quản lý đầu tư lớn gấp 10 lần so với trước đây và hơn gấp đôi số lượng khách hàng hoạt động trên nền tảng của mình. Sự kết hợp giữa Iceberg và ClickHouse cho phép xử lý cả dữ liệu lịch sử lẫn dữ liệu gần đây một cách hiệu quả, tạo ra một lớp phân tích thống nhất cho quản lý đầu tư. Điều đáng học hỏi là sự tích hợp thành công giữa hai công nghệ dữ liệu khác nhau (data lake và OLAP) để giải quyết bài toán quy mô lớn trong lĩnh vực tài chính.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách tích hợp Iceberg và ClickHouse để nâng cao hiệu quả phân tích dữ liệu tài chính.

AI trading agents face a reliability bar human apps never did

Bối cảnh AI trading agents phải đối mặt với yêu cầu độ tin cậy cao hơn các ứng dụng giao dịch truyền thống. Với tỷ lệ thành công 97% qua 90,000 yêu cầu mỗi ngày vẫn có khoảng 2,700 lỗi xảy ra hàng ngày. Nguyên nhân kỹ thuật là do AI agents liên kết nhiều cuộc gọi để kiểm tra số dư, định vị quy mô và đặt lệnh, khiến độ tin cậy hạ tầng trở thành vấn đề chính xác mà các ứng dụng trading chưa từng giải quyết. Hệ quả là những lỗi nhỏ có thể tích tụ thành vấn đề nghiêm trọng hơn trong môi trường trading. Điều đáng học là các nhà phát triển AI trading cần thiết kế hệ thống chịu lỗi tốt hơn so với các ứng dụng truyền thống.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu thách thức độ tin cậy phức tạp khi AI trading agents xử lý lượng lớn yêu cầu hàng ngày với sai số có thể gây thiệt hại tài chính đáng kể.

What to Do When Your Constants Are Someone Else's Law

Trong lập trình, hằng số số 18 trong code có thể xuất phát từ quy định cụ thể nào đó, khiến lập trình viên phải ghi chú dài giải thích nguồn gốc. Nguyên nhân kỹ thuật là quy định ngoài hệ thống buộc chúng ta phải hardcode giá trị thay vì tính toán động, tạo ra sự phụ thuộc vào nguồn bên ngoài. Hệ quả là khi quy định thay đổi, code sẽ lỗi nếu không cập nhật hằng số tương ứng. Bài viết dạy cách xử lý tình huống này bằng việc trích dẫn nguồn chính xác và thiết kế system linh hoạt để giảm tác động khi giá trị thay đổi.

Bài viết giải thích cách xử lý các hằng số trong code khi chúng xuất phát từ quy định bên ngoài để dễ bảo trì và cập nhật.

AI-to-AI Payments: Why Autonomous Agents May Need Their Own Economy

Bối cảnh AI đang phát triển vượt vai trò công cụ đơn thuần để trở thành các agent tự chủ, nhưng giao dịch giữa chúng hiện chưa có cơ chế riêng. Nguyên nhân kỹ thuật là các system hiện tại như blockchain và smart contract chưa tối ưu cho giao dịch AI-to-AI với tốc độ và chi phí hợp lý. Hệ quả là nhiều AI agent phải phụ thuộc vào cơ chế thanh toán của con người, hạn chế khả năng tự chủ và tự vận hành. Điều đáng học là nền tảng payment mới như OpenAI GPT-4 có thể tạo ra economy riêng cho AI, nơi các agent có thể trao đổi value trực tiếp mà không cần can thiệp của con người.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rõ xu hướng AI-to-AI payments và nền kinh tế tự trị cho các tác nhân AI trong tương lai.

How Rogo ships agent-written code to production in 5 minutes on Vercel

Rogo phát triển Felix, một AI agent phục vụ các tổ chức tài chính lớn, triển khai code do agent viết lên production chỉ trong 5 phút trên Vercel. Sử dụng Vercel Platform, Rogo cho phép engineers ship agent-written code với tốc độ nhanh chóng, thay vì mất hàng tuần như trước đây. Công ty áp dụng agent swarms để xử lý sự cố, nâng cao hiệu quả vận hành đáng kể. Bài viết tiết lộ cách Rogo kết hợp Vercel và AI để đạt được tốc độ triển khai code mà các công ty tài chính cần.

Bài viết tiết lộ cách triển khai mã do AI viết lên production chỉ trong 5 phút trên Vercel, giúp lập trình viên tối ưu hóa quy trình phát triển ứng dụng tài chính.

Python Algorithmic Trading with SnapTrade, Massive, Alpaca

Bài hướng dẫn xây dựng hệ thống trading algorithmic tự động từ đầu sử dụng Python đã được phát triển trên kênh YouTube freeCodeCamp. Khóa học tập trung vào việc tích hợp ba nền tảng chính: SnapTrade để kết nối tài khoản, Massive để xử lý dữ liệu, và Alpaca để thực thi giao dịch. Kỹ thuật chính sử dụng REST API của Alpaca kết hợp WebSocket để nhận dữ liệu thời gian thực qua thư python-alpaca-trade-api. Các thành viên sẽ xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh có khả năng backtesting chiến lược trước khi triển khai thực tế.

Khóa học video này dạy bạn xây dựng hệ thống giao dịch thuật toán tự động hoàn chỉnh từ đầu với các công cụ SnapTrade, Massive và Alpaca.

$1bn start-up Rillet makes London its first European base

AI accounting software firm Rillet is opening a London office, its first in Europe, three months after raising $100m at a $1bn valuation.

Add Stock And Crypto Investing To Your App With Alpaca

Say you run a business and your customers keep asking whether they can invest through you. Maybe you are a budgeting app, a payroll product, or a community p...

Your Next Customer Won’t Have a Wallet

Your Next Customer Won’t Have a Wallet How fintech founders can build the trust layer for AI agents that shop, decide, and pay Picture this. It’s Sunday night, and you tell your phone: “Find me …

Your API Is Working Fine Until the Client Retries: Understanding Idempotency in Backend Systems

Learn how idempotency keys prevent duplicate API operations caused by retries, timeouts, and network failures in backend and distributed systems.

AMLR RTS: AMLA’s 3 Standards Impact on Regtech Providers

Find out what the new AMLR RTS drafts from October 1 2026 consist of, who they apply to and how to stay compliant as a regtech provider.

Kalshi court losses pile up as judges refuse to block state gambling laws

Kalshi can't avoid gambling law by claiming it doesn't offer gambling, state AG says.

DORA compliance requirements for engineering teams

DORA compliance requirements for engineering teams: five artifact groups, the technical standards behind them, and the evidence to keep. See the checklist.

Threat actor targets Indian fintechs on weekends when defenders aren’t watching

CERT-IN warns of ‘significant escalation’ in AI-powered attacks, some after victims tried to improve defences

IonQ Raises Revenue Forecast as Quarterly Sales Climb to $173.8 Million

IonQ reported third-quarter revenue of $173.8 million, up 336% from a year earlier, and raised its full-year revenue forecast.

Anthropic lets Claude read your bank accounts, but not move money

Anthropic's Personal Finance beta lets US Claude Pro, Max and Ultra users link bank accounts via Plaid and ask about their spending, read-only.

FCA to Test Quantum Machine Learning for Fraud and Money Laundering Detection

The FCA will launch a quantum experimentation group in 2027 to examine machine learning applications for detecting fraud and money laundering in finance.

Numica raises $21M to buy accounting firms from retiring US owners

Numica has raised $21M in equity and debt from Roosh X and Flashpoint to buy small US accounting firms from retiring owners and run them on AI.

Building a Culture for a Kubernetes-Based Platform in a Bank

In banking, open source can earn trust by running real workloads, as Marcy Paramonova and Stéphane Cusin explained in their talk Building Cloud Native Culture in a Bank at KubeCon & CloudNativeCon Eur

Barcelona’s Kabilio raises €10M to bring AI agents to accounting firms

Barcelona startup Kabilio has raised €10M, led by Picus Capital and Visionaries, to launch an AI agent that handles routine work for accounting firms.

Pliant raises $80M to open its B2B payments platform to AI agents

“When agents move money, someone still has to be licensed, auditable and liable,” says Seaya Nova as Pliant raises an $80M Series C.

Crédit Mutuel Arkéa says hackers carried out fraudulent transactions

French bank Crédit Mutuel Arkéa says a cyberattack enabled fraudulent transactions. Investigator ZachXBT puts the loss at more than $133M.

Alex Stamos says giving AI agents your financial logins is ‘totally insane’

Alex Stamos says people give agents like Meta’s Muse and Instinct whole 1Password vaults, leaving banks facing bots with real logins.

Guest Post: Why Crypto-Agility Matters for Financial Institutions Preparing for PQC

Learn how financial institutions can build crypto-agility through cryptographic inventories and protection of critical data during PQC migration.

BondStats Daily keeps expanding

BondStats Daily keeps expanding Today we pushed the system further: primary-source monitoring now reaches across major central banks and statistical agencies, new releases can move directly from the …

How Nammu21 automates syndicated loans on Google Cloud Universal Ledger

Using its AI-powered platform to structure legal agreements and instantiate them as smart contracts, Nammu21 automates the entire loan lifecycle.