Các ngân hàng có khả năng hiển thị hạn chế ngoài dữ liệu nội bộ của chính họ, dẫn đến việc đánh giá sai những khách hàng hợp pháp và phân tích rủi ro bị phân mảnh. Các quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư và bí mật ngân hàng đã ngăn cản việc chia sẻ lịch sử giao dịch, làm hạn chế độ chính xác của các mô hình phát hiện gian lận.

Nhờ vào Trung tâm Chống rửa tiền (AML) liên ngân hàng của AIDatacy, hệ thống tổng hợp dữ liệu số tiền giao dịch đã mã hóa từ nhiều ngân hàng và thiết lập các ngưỡng giá trị tích lũy trong các khoảng thời gian xác định trước để tính toán điểm rủi ro liên ngân hàng, cho phép phân biệt chính xác hơn giữa các hoạt động hợp pháp và gian lận. Hệ thống cũng nhận diện các chuỗi giao dịch nghi vấn mà không làm lộ bất kỳ chi tiết nhạy cảm nào, từ đó giảm thiểu các cảnh báo giả gây ra bởi những hành vi khách hàng hiếm gặp nhưng vẫn hợp pháp tại các ngân hàng riêng lẻ.

Các ngân hàng chỉ có thể phân tích các giao dịch trong hệ thống nội bộ của chính họ, điều này làm hạn chế khả năng phát hiện gian lận giữa các tổ chức. Các quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư và bí mật ngân hàng đã cấm mọi hình thức chia sẻ dữ liệu, tạo ra những điểm mù trong việc giám sát gian lận. Tuy nhiên, hệ thống vẫn cần phải đưa ra các cảnh báo theo thời gian thực bất cứ khi nào một giao dịch có dấu hiệu nghi vấn.

Với công cụ SQL mã hóa của AIDatacy, các ngân hàng có thể truy vấn một cách an toàn cơ sở dữ liệu tập trung đã được mã hóa do Ngân hàng Nhà nước vận hành. Mỗi truy vấn, được thực hiện bằng mã IBAN mã hóa, sẽ xác minh sự tồn tại của một tài khoản nghi vấn mà không bao giờ làm lộ thông tin nhạy cảm. Hệ thống chỉ trả về kết quả logic (CÓ/KHÔNG), đảm bảo phát hiện gian lận liên ngân hàng theo thời gian thực trong khi vẫn duy trì tính bảo mật, chủ quyền số và tuân thủ đầy đủ các quy định.