Case study được biên soạn dựa trên đồ án tốt nghiệp của Team 2 – UXF43 gồm các thành viên Đường Đức, Hồng Ý, Hoàng Hải , Lê Nam cùng với đội hỗ trợ kỹ thuật: Thoại Huỳnh, Thu Huyền, Lã Trung. Nhóm đã xuất sắc đạt được danh hiệu Best Team và anh Hoàng Hải là thành viên nhận được giải Hardworking.

Bối cảnh & Vấn đề

• Lừa đảo trực tuyến tại Việt Nam ngày càng gia tăng mạnh mẽ: 22.000 vụ chỉ trong 9 tháng đầu 2024, tăng vượt năm 2023.

• Trung bình một nạn nhân mất khoảng 18 triệu VNĐ, tổng thiệt hại hàng chục nghìn tỷ đồng/năm.

• Hơn 2 triệu người trở thành nạn nhân, trong đó 90% là phụ nữ – nhóm dễ bị thao túng cảm xúc.

• Thiếu công cụ phòng ngừa tức thì, người dân dễ rơi vào bẫy khi đã bị dẫn dắt.

Problem: Dù truyền thông dày đặc, số vụ và thiệt hại vẫn tăng liên tục, chứng tỏ giải pháp hiện tại chưa hiệu quả.

Quy trình nghiên cứu

• Desk Research: số liệu từ Bộ Công an, GASA, báo chí → 5 insight chính (thủ đoạn tinh vi, phụ nữ dễ bị nhắm đến, niềm tin suy giảm, lỗ hổng pháp luật…).

• User Interview: phỏng vấn nạn nhân & người thân → hiểu hành trình tâm lý.

• JTBD & Personas: 2 nhóm chính: mua sắm/dịch vụ online & tài chính – ngân hàng.

• Problem Statement & HMW: 3 vấn đề cốt lõi (đánh giá uy tín sai, thao túng cảm xúc/thời gian, thiếu cảnh giác).

• Ideation (Crazy 8’s + Solution Audit): phát triển và chọn Scalert.

Giải pháp được đề xuất

Scalert – công cụ cảnh báo thông minh, hoạt động trên Mobile (App + Custom Keyboard) và Browser Plugin:

• Xác minh tính chính chủ của fanpage/dịch vụ.

• Cảnh báo kịp thời khi chuẩn bị chuyển tiền hay cung cấp thông tin nhạy cảm.

• Cập nhật scam mới nhất qua hệ thống AI tóm tắt.

• Đảm bảo quyền riêng tư nhờ xử lý dữ liệu cục bộ.

Kết quả & Sản phẩm

Trên Mobile:

• Bàn phím Scalert gợi ý link chính chủ khi gõ từ khóa.

• Thông báo “nhắc nhở tinh tế” khi user bị dẫn dắt.

• Xác thực tài khoản ngân hàng & caller ID.

Trên Browser:

• Plugin quét & gắn nhãn rủi ro cho fanpage giả mạo.

• Cảnh báo tức thì khi search/click link.

• Popup cập nhật tin scam mới nhất.

Bài học & Hạn chế

Bài học:

• Cảnh báo phải đúng thời điểm (khoảnh khắc giao dịch).

• Cần tinh tế, không gián đoạn, trở thành “người bạn đồng hành”.

• Privacy Policy minh bạch là yếu tố sống còn.

Hạn chế:

• User interview còn ít, chưa đa dạng kịch bản.

• Chưa có thử nghiệm rộng rãi để đo hiệu quả thật sự.

Kết luận

Scalert là ví dụ tiêu biểu cho việc ứng dụng Design Thinking + Công nghệ (AI, NLP, Browser Extension, Custom Keyboard) để giải quyết vấn đề xã hội cấp thiết.
Giải pháp không chỉ là công cụ kỹ thuật, mà còn là “người bạn đồng hành tinh tế”, giúp người Việt an toàn hơn trên không gian mạng.