Luận văn thạc sĩ về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phát hiện giao dịch bất thường tài chính

Luận văn thạc sĩ trình bày giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phát hiện giao dịch bất thường trong hệ thống quản trị tài chính.

• Tác giả: Bà Công Thương Tràng Đồi
• Người hướng dẫn: TS. Vũ Viết Thắng
• Trường học: Học viện Tài chính
• Chuyên ngành: Ngành Hệ thống thông tin
• Đề tài: Giải Pháp Trí Tuệ Nhân Tạo Phát Hiện Giao Dịch Bất Thường Trong Tài Chính
• Loại tài liệu: Đề tài tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• MþC LþC
• DANH MĀC HÌNH ÀNH
• DANH MĀC CÁC KÝ HIàU VÀ TĂ VIÀT TÄT
• DANH MĀC BÀNG
• Mæ ĐÀU
• 1. CH¯¡NG 1: TàNG QUAN V GIAN LÂN TRONG GIAO DàCH TÀI CHÍNH
• 1.1. Giãi thiáu bài toán
• 1.2. Các lo¿i hình gian lÃn trong tài chính
• 1.3. Gian lÃn thông qua mã khuyÁn mãi
• 1.4. Gian lÃn thông qua chính sách thành viên
• 1.5. GiÁ m¿o danh tính
• 1.6. Đánh cÅp tài khoÁn
• 1.7. Gian lÃn thẻ tín dāng
• 1.8. Há tháng gian lÃn tài chính
• 1.9. Táng quan há tháng
• 1.10. Há tháng phát hián gian lÃn cÿa Alipay
• 1.11. KÁt luÃn ch°¢ng
• 2. CH¯¡NG 2: ĀNG DĀNG THUÂT TOÁN TRÍ TUà NHÂN T¾O PHÁT HIàN GIAN LÂN TÀI CHÍNH
• 2.1. Giãi thiáu các thuÃt toán trí tuá nhân t¿o
• 2.2. Semi-Supervised Learning (Học bán giám sát):
• 2.3. Āng dāng AI phát hián gian lÃn tài chính
• 2.4. Hián tr¿ng các thuÃt toán AI trong phát hián gian lÃn tài chính
• 2.5. Mô hình Semi-Supervised learning phát hián gian lÃn tài chính
• 2.6. KÁt luÃn ch°¢ng
• 3. CH¯¡NG 3: XÂY DĀNG Hà THàNG PHÁT HIàN GIAN LÂN
• 3.1. TàNG QUAN Hà THàNG
• 3.2. C¢ sç dÿ liáu đß thá
• 3.3. Mô hình AI đß thá học bán giám sát
• 3.4. Bá xử lý trung tâm
• 3.5. Đánh giá kÁt quÁ thāc nghiám
• 3.6. KÁt luÃn ch°¢ng
• DANH MĀC TÀI LIàU THAM KHÀO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo trong phát hiện giao dịch bất thường

Trong bối cảnh tài chính ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện các giao dịch bất thường. Các công nghệ AI sử dụng các thuật toán phức tạp để phân tích dữ liệu lớn, từ đó nhận diện các hành vi gian lận trong giao dịch tài chính. Việc áp dụng công nghệ AI giúp nâng cao khả năng phát hiện và giảm thiểu rủi ro cho các tổ chức tài chính. Theo một nghiên cứu gần đây, việc ứng dụng AI có thể giảm thiểu tới 30% các giao dịch gian lận so với các phương pháp truyền thống. Điều này không chỉ giúp bảo vệ tài sản của khách hàng mà còn nâng cao độ tin cậy của hệ thống tài chính. Hệ thống giám sát dựa trên AI có khả năng tự động hóa quy trình phát hiện gian lận, từ đó cải thiện hiệu suất và độ chính xác trong việc phát hiện các giao dịch bất thường.

II. Các phương pháp phát hiện giao dịch bất thường

Các phương pháp phát hiện giao dịch bất thường có thể được chia thành hai loại chính: phân tích dữ liệu và học máy. Phân tích dữ liệu thường sử dụng các quy tắc và mẫu đã biết để xác định hành vi bất thường. Trong khi đó, học máy cho phép hệ thống học hỏi từ các dữ liệu trước đó và cải thiện khả năng phát hiện theo thời gian. Các thuật toán như SVM (Support Vector Machine), CNN (Convolutional Neural Network) và LSTM (Long Short-Term Memory) đã được chứng minh là hiệu quả trong việc phát hiện gian lận. Một nghiên cứu cho thấy, việc áp dụng mô hình LSTM có thể tăng khả năng phát hiện gian lận lên đến 95%. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc áp dụng các giải pháp công nghệ tiên tiến trong việc bảo vệ hệ thống tài chính khỏi các giao dịch bất thường.

III. Tầm quan trọng của việc phát hiện gian lận trong tài chính

Phát hiện gian lận không chỉ là một yêu cầu kỹ thuật mà còn là một vấn đề chiến lược trong ngành tài chính. An ninh tài chính là một trong những yếu tố quan trọng nhất đối với sự phát triển bền vững của các tổ chức tài chính. Việc phát hiện sớm các giao dịch bất thường giúp giảm thiểu thiệt hại tài chính và bảo vệ uy tín của tổ chức. Theo báo cáo của Ngân hàng Thế giới, các tổ chức tài chính có thể mất hàng triệu đô la mỗi năm do các hành vi gian lận. Do đó, việc đầu tư vào các giải pháp công nghệ như AI không chỉ mang lại lợi ích về mặt tài chính mà còn nâng cao độ tin cậy và sự hài lòng của khách hàng.

IV. Các thách thức trong việc phát hiện giao dịch bất thường

Mặc dù công nghệ AI mang lại nhiều lợi ích trong việc phát hiện gian lận, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là sự thay đổi liên tục của hành vi gian lận. Các kẻ gian lận thường xuyên thay đổi chiến lược để tránh bị phát hiện, điều này đặt ra yêu cầu cho các hệ thống AI phải liên tục cập nhật và cải thiện. Thêm vào đó, việc xử lý dữ liệu lớn và đa dạng cũng là một thách thức không nhỏ. Các tổ chức cần phải đầu tư vào cơ sở hạ tầng và nguồn lực để đảm bảo rằng hệ thống có thể hoạt động hiệu quả. Cuối cùng, việc đảm bảo tính riêng tư và bảo mật dữ liệu cũng là một vấn đề quan trọng cần được giải quyết.

V. Tương lai của phát hiện gian lận trong tài chính

Tương lai của việc phát hiện gian lận trong tài chính sẽ được định hình bởi sự phát triển không ngừng của công nghệ. Học máy và học sâu (Deep Learning) sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện khả năng phát hiện. Ngoài ra, việc tích hợp các công nghệ mới như blockchain cũng có thể mở ra những cơ hội mới trong việc bảo vệ giao dịch tài chính. Các tổ chức tài chính cần phải chủ động nghiên cứu và áp dụng các giải pháp công nghệ tiên tiến để nâng cao khả năng phát hiện gian lận. Điều này không chỉ giúp bảo vệ tài sản của khách hàng mà còn tăng cường sự tin cậy của hệ thống tài chính trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Bà CÔNG TH¯¡NG TR¯àNG Đ¾I HàC CÔNG NGHIÞP HÀ NäI Đâ XUÂN S¡N GIÀI PHÁP ĀNG DþNG TRÍ TUÞ NHÂN T¾O NHÂM PHÁT HIÞN GIAO DÞCH BÂT TH¯àNG TRONG HÞ THÞNG QUÀN TRÞ GIAO DÞCH TÀI CHÍNH Đ ÁN TàT NGHIàP TH¾C S) Hà THàNG THÔNG TIN Hà Nái – 2024 Bà CÔNG TH¯¡NG TR¯àNG Đ¾I HàC CÔNG NGHIÞP HÀ NäI Đâ XUÂN S¡N GIÀI PHÁP ĀNG DþNG TRÍ TUÞ NHÂN T¾O NHÂM PHÁT HIÞN GIAO DÞCH BÂT TH¯àNG TRONG HÞ THÞNG QUÀN TRÞ GIAO DÞCH TÀI CHÍNH Ngành há tháng thông tin Mã sá 8480104 Đ ÁN TàT NGHIàP TH¾C S) Hà THàNG THÔNG TIN NG¯äI H¯âNG DÀN: TS.Vũ Viát ThÅng Hà Nái – 2024 i MþC LþC DANH MĀC HÌNH ÀNH. iii DANH MĀC CÁC KÝ HIàU VÀ TĂ VIÀT TÄT. iv DANH MĀC BÀNG. vi Mæ ĐÀU.

vii CH¯¡NG 1: TàNG QUAN V GIAN LÂN TRONG GIAO DàCH TÀI CHÍNH. Giãi thiáu bài toán. Các lo¿i hình gian lÃn trong tài chính. Gian lÃn thông qua mã khuyÁn mãi.

Gian lÃn thông qua chính sách thành viên. GiÁ m¿o danh tính. Đánh cÅp tài khoÁn. Gian lÃn thẻ tín dāng.

Há tháng gian lÃn tài chính. Táng quan há tháng. Há tháng phát hián gian lÃn cÿa Alipay. KÁt luÃn ch°¢ng.

31 CH¯¡NG 2: ĀNG DĀNG THUÂT TOÁN TRÍ TUà NHÂN T¾O PHÁT HIàN GIAN LÂN TÀI CHÍNH. Giãi thiáu các thuÃt toán trí tuá nhân t¿o. Semi-Supervised Learning (Học bán giám sát):. Āng dāng AI phát hián gian lÃn tài chính.

Hián tr¿ng các thuÃt toán AI trong phát hián gian lÃn tài chính. Mô hình Semi-Supervised learning phát hián gian lÃn tài chính. KÁt luÃn ch°¢ng. 51 CH¯¡NG 3: XÂY DĀNG Hà THàNG PHÁT HIàN GIAN LÂN.

TàNG QUAN Hà THàNG. C¢ sç dÿ liáu đß thá. Mô hình AI đß thá học bán giám sát. Bá xử lý trung tâm.

Đánh giá kÁt quÁ thāc nghiám. KÁt luÃn ch°¢ng. i DANH MĀC TÀI LIàU THAM KHÀO. iii iii DANH MþC HÌNH ÀNH Hình 1.

Há tháng phát hián giao dách b¿t th°ång cÿa ngân hàng. Há tháng phát hián giao dách b¿t th°ång cÿa Alipay(TitAnt). KiÁn trúc MaxCompute. KiÁn trúc há tháng cÿa KunPeng.

KiÁn trúc há tháng cÿa Ali-HBase. KiÁn trúc há tháng cÿa MS và sā t°¢ng tác vãi các thành phÁn khác. Chia dataset hu¿n luyán và thử nghiám mô hình dā báo. KiÁn trúc há tháng sử dāng mô hình Semi-Supervised Graph Neural Network.

Đß thá mái quan há m¿ng xã hái. Ví dā minh họa node và c¿nh trong c¢ sç dÿ liáu đß thá. KiÁn trúc dÿ liáu trong Graph DataBase. Giao dián Neo4j.

Táng quan và ho¿t đáng tiêu chu¿n cÿa th° vián GDS. KiÁn trúc mô hình Gated Temporal Attention Network (GTAN) 62 Hình 3. Hu¿n luyán model. Lußng triển khai.

70 iv DANH MþC CÁC KÝ HIÞU VÀ TỪ VI¾T TÀT Vi¿t tÁt Ti¿ng Anh Ti¿ng Vißt eKYC electronic Know Your Customer Công nghá đánh danh khách hàng đián tử MS Model Server Máy chÿ triển khai mô hình học máy IF Isolation Forest ThuÃt toán cô lÃp các điểm dÿ liáu OTS Open Table Service Công cā lÃp kÁ ho¿ch SQL CF Column Family C¢ sç dÿ liáu NoSQL sử dāng hàng và cát TID Transaction Identification Đánh danh giao dách AI Artificial Intelligent Trí tuá nhân t¿o SemiGNN Semi Supervised Graph Neural M¿ng n¢ron đß thá bán giám sát GTAN Gated Temporal Attention M¿ng n¢ron sử dāng c¢ chÁ chú ý Network sử dāng các thông tin thåi gian MLP multi-layer perception Protocol Giao thāc nhÃn thāc nhiÃu lãp TGA Temporal Graph Attention Đß thá sử dāng c¢ chÁ chú ý thåi gian GDS Graph Data Science Khoa học dÿ liáu sử dāng lý thuyÁt đß thá v DANH MþC BÀNG BÁng 3. Mô tÁ dÿ liáu S-FFSD. Tháng kê dÿ liáu S-FFSD. Tháng kê dÿ liáu đß thá S-FFSD.

KÁt quÁ so sánh các mô hình trên nhãn Fraud. KÁt quÁ so sánh các mô hình trên nhãn Fraud. 74 vi LàI CAM ĐOAN Nhÿng nái dung đ°ÿc trình bày trong luÃn văn là nhÿng kiÁn thāc cÿa riêng cá nhân em tích lũy trong quá trình học tÃp, nghiên cāu, không sao chép l¿i cÿa mát công trình nghiên cāu hay luÃn văn cÿa b¿t cā tác giÁ nào. Trong nái dung cÿa luÃn văn, nhÿng phÁn em đã nghiên cāu, trích dÁn đÃu đ°ÿc nêu trong các tài liáu tham khÁo, có ngußn gác, xu¿t xā tên tuái cÿa các tác giÁ và nhà xu¿t bÁn rõ ràng.

Nhÿng điÃu em cam kÁt hoàn toàn là sā thÃt, nÁu sai, em xin cháu mọi hình thāc kỷ luÃt theo quy đánh. Hà Nái, ngày 19 tháng 05 năm 2024 Hác viên thāc hißn Đã Xuân S¢n vii Mâ ĐẦU Nh° chúng ta đã biÁt hián nay vãi sā phát triển bùng ná cÿa công nghá thông tin đã tác đáng lãn đÁn các ho¿t đáng th°ång ngày cÿa xã hái tă viác d¿y học, làm viác, đÁn các nhu cÁu giÁi trí. Do đ¿i dách Covid-19, các bián pháp phòng cháng dách phong toÁ, giÿ khoÁng cách, & đ°ÿc triển khai. Tă nhÿng v¿n đà này gây ra nhiÃu trç ng¿i đái vãi các ho¿t đáng cÁn tiÁp xúc trāc tiÁp nh° l*nh vāc ngân hàng là mát trong sá đó.

Do đó giao dách thanh toán trāc tuyÁn không dùng tiÃn mặt trç nên thuÃn tián và phát triển h¢n bao giå hÁt. T¿i Hoa Kỳ, các ho¿t đáng gian lÃn làm cho sá l°ÿng khách hàng bá thiát h¿i đ¿t māc kỷ lāc 15,4 triáu ng°åi, cao h¢n 16% so vãi năm 2015 và gây thiát h¿i khoÁng 6 tỷ đô. Theo tháng kê cÿa Ngân hàng Nhà n°ãc Viát Nam, sá l°ÿng và giá trá giao dách thanh toán đián tử năm 2019 qua kênh Mobile Banking tăng tr°çng lÁn l°ÿt là 198% và 210%; các kênh Internet Banking và ví đián tă tăng tr°çng tă 37% - 86% so vãi cùng kỳ. Ngày 26/5/2020, Thÿ t°ãng Chính phÿ đã ban hành chß thá sá 22/CT-TTg và viác đ¿y m¿nh triển khai các giÁi pháp phát triển thanh toán không dùng tiÃn mặt t¿i Viát Nam, qua đó thúc đ¿y m¿nh m¿ các ph°¢ng thāc giao dách đián tử, đßng thåi cho th¿y xu h°ãng t¿t yÁu cÿa viác chuyển dách hình thāc thanh toán.

Trong bái cÁnh đó, ngân hàng và các công ty công nghá tài chính (Fintech) đã và đang tÃp trung phát triển các āng dāng mãi trên nÃn tÁng công nghá sá, cung c¿p nhÿng sÁn ph¿m, dách vā đi kèm vãi nhÿng hình thāc khuyÁn mãi vô cùng h¿p dÁn h°ãng tãi viác đáp āng káp thåi nhu cÁu thay đái cÿa khách hàng. Bên c¿nh nhÿng lÿi ích to lãn mà giao dách tài chính trāc tuyÁn mang đÁn, ng°åi sử dāng đã và đang phÁi đái mặt vãi nhÿng rÿi ro tiÃm ¿n tă viác th¿t thoát dÿ liáu cá nhân. NÁu không có nhÃn thāc đÁy đÿ, ng°åi sử dāng s¿ viii dß dàng trç thành māc tiêu cÿa tái ph¿m tài chính, có nguy c¢ bá lÿi dāng cho nhÿng giao dách b¿t chính và thiát h¿i tài sÁn không mong muán. Các ngân hàng tr°ãc đây sử dāng cách bÁo mÃt truyÃn tháng dāa vào yÁu tá con ng°åi nh° cán bá, nhân viên ngân hàng và khách hàng sử dāng dách vā.

Trong đó các cán bá nhân viên đ°ÿc giao nhiám vā th°ång xuyên giám sát các quy trình kỹ thuÃt trong ho¿t đáng thanh toán& để phát hián gian lÃn, khách hàng th°ång đ°ÿc khuyÁn cáo bằng viác tā bÁo vá tài khoÁn cÿa mình. Dß dàng nhÃn th¿y cách truyÃn tháng có đá bÁo mÃt an toàn không cao bçi các ho¿t đáng gian lÃn hián nay ngày càng dißn ra hÁt sāc tinh vi và phāc t¿p h¢n. Do đó, v¿n đà đặt ra cÁn có các giÁi pháp thông minh h¢n, hiáu quÁ h¢n để tăng c°ång tính bÁo mÃt trong giao dách tài chính thông qua viác có thể tā đáng phát hián ra các giao dách b¿t th°ång (hoặc các giao dách có nguy c¢ chāa đāng gian lÃn) mát cách nhanh chóng và hiáu quÁ. Trong bài báo [1] tác giÁ và nhóm cáng sā cũng nêu rõ các thiát h¿i to lãn trong các giao dách tài chính có tính bÁo mÃt kém.

Đặc biát trong thåi kỳ đ¿i dách covid đã làm đ¿y nhanh các giao dách tài chính trāc tuyÁn. Trong nghiên cāu cũng giãi thiáu táng quan và các ph°¢ng pháp thông minh nhằm phát hián các giao dách tài chính b¿t th°ång mát cách hiáu quÁ. Cũng trong bài báo này tác giÁ có tháng kê các giÁi pháp dāa trên máy học nh°: SVM, CNN, Naïve Bayes, LSTM, v. Cuái cùng các tác giÁ cũng nêu rõ các thách thāc trong viác phát hián ra các giao dách tài chính bçi các đái t°ÿng phá ho¿i luôn có xu h°ãng thay đái công nghá để tránh khßi bá há tháng phát hián.

Trong bài báo [2] tác giÁ Shaosheng Cao và các cáng sā đã giãi thiáu há tháng TitAnt có khÁ năng phát hián ra các gian lÃn trong giao dách tài chính online trong thåi gian thāc. Trong nghiên cāu cũng trình bày các v¿n đÃ, các ph°¢ng pháp trích chọn đặc tr°ng và phát hián giao dách có gian lÃn bao gßm: ix thuÃt toán dāa trên tÃp luÃt, thuÃt toán hßi quy logic, thuÃt toán Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), v. Để đÁm bÁo há tháng có thể ho¿t đáng trong thåi gian thāc nhóm tác giÁ đã triển khai mô hình dāa trên các công cā hß trÿ mã ngußn mç nh°: MaxCompute, KunPeng, MS và Ali-Hbase. Các công cā này có nhiám vā hß trÿ l°u trÿ phân tán, hu¿n luyán và dā đoán các giao dách online.

Mặc dù cũng đã có nhiÃu nghiên cāu khác nhau và bài toán này tuy nhiên ch°a có mát giÁi pháp nào là tuyát đái. Theo thåi gian các đái t°ÿng thāc hián hành vi gian lÃn cũng s¿ thay đái cách thāc thāc hián nhằm tránh sā phát hián cÿa há tháng và điÃu này luôn là mát thách thāc vãi nhÿng ng°åi có trách nhiám bÁo mÃt trong các há tháng ngân hàng hay các công ty tài chính. Chính vì các lý do trên đây em đã chọn đà tài <Giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhằm phát hiện giao dịch bất thường trong hệ thống quản trị giao dịch tài chính=. 1 CH¯¡NG 1: TàNG QUAN VÀ GIAN L¾N TRONG GIAO DÞCH TÀI CHÍNH 1.

Gißi thißu bài toán Ngày nay các dách vā tài chính đặc biát là dách vā tài chính trāc tuyÁn mang l¿i nhiÃu lÿi ích kinh tÁ to lãn cho xã hái. Tuy nhiên cùng vãi đó các hành vi gian lÃn xu¿t hián ngày càng nhiÃu. Gian lÃn tài chính là hành vi cá ý lăa dái liên quan đÁn các giao dách tài chính nhằm māc đích thu lÿi cá nhân.