Khảo sát cho biết, tỷ lệ gian lận và tội phạm kinh tế đang ở mức cao kỷ lục, ảnh hưởng tới nhiều mặt của doanh nghiệp hơn bao giờ hết. 47% DN cho biết đã và đang phải đối mặt với hiện tượng gian lận trong hai năm qua – mức cao thứ hai trong vòng 20 năm trở lại đây. 13% DN cho biết đã chịu tổn thất hơn 50 triệu USD.

Các DN cũng nhận định, gian lận bởi người tiêu dùng và tội phạm an ninh mạng là hai loại hình tội phạm gây ảnh hưởng tới doanh nghiệp nhiều nhất. Chống độc quyền, giao dịch nội gián, gian lận thuế, rửa tiền, hối lộ và tham nhũng là năm loại hình tội phạm trực tiếp gây ra tổn thất nghiêm trọng nhất về tài chính. Tuy nhiên, điều đáng ngại là khảo sát cho thấy gần một nửa DN được khảo sát không hề tiến hành điều tra khi gặp phải tội phạm gian lận và kinh tế. Chuyên gia của PwC cho rằng, mối đe dọa về gian lận ngày một rõ ràng và gia tăng với các DN đa quốc gia đang có kế hoạch đầu tư vào Việt Nam và chính các DN trong nước.

Điều này đã đặt ra yêu cầu về việc sử dụng các biện pháp chủ động phòng ngừa, cũng như việc đầu tư vào công nghệ và các kỹ năng phù hợp để ứng phó với các hành vi gian lận và tội phạm kinh tế. Khảo sát trên đã chỉ ra rằng hơn 60% DN - tổ chức đã ứng dụng công nghệ tiến tiến như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning) trong việc phòng chống gian lận, tham nhũng và các tội phạm kinh tế khác. Tuy nhiên, nhiều DN cho hay, việc triển khai công nghệ vẫn gặp phải những lo ngại liên quan đến chi phí thực hiện, chuyên môn hạn chế và nguồn lực có hạn.

Những cảnh báo trên cho thấy, hoạt động kinh doanh của các DN luôn phải đối mặt với nhiều rủi ro và thách thức, không chỉ là những khó khăn từ nội tại mà còn là những biến cố bên ngoài, từ thiên tai - dịch bệnh cho đến sự khó lường của con người. Vì thế, các DN phải luôn có kế hoạch phòng thủ, tránh bị động trước mọi tình huống. Các DN cần củng cố hoạt động một cách toàn diện, linh hoạt phối hợp các biện pháp từ giáo dục người tiêu dùng, áp dụng công nghệ, tới việc nâng cao kỹ năng, áp dụng quy trình tuân thủ và xây dựng văn hóa chống gian lận trong DN.