Nghiên Cứu Phát Hiện Gian Lận Trong Giao Dịch Thẻ Tín Dụng Dựa Vào Học Sâu

• Tác giả: Lưu Thị Thu
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Thủy
• Trường học: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
• Đề tài: Nghiên Cứu Phát Hiện Gian Lận Trong Giao Dịch Thẻ Tín Dụng Dựa Vào Học Sâu
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỞ ĐẦU
• 0.1. Lý do chọn đề tài
• 0.2. Tổng quan về vấn đề nghiên cứu
• 0.3. Mục đích nghiên cứu
• 0.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 0.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN
• 1.1. Khái niệm về hiện tượng gian lận (bất thường)
• 1.1.1. Định nghĩa hiện tượng gian lận
• 1.1.2. Phát hiện gian lận (bất thường)
• 1.2. Giới thiệu các ứng dụng của AI với ngân hàng và hình thức gian lận thẻ tín dụng
• 1.2.1. Các ứng dụng của AI hiện tại trong hoạt động ngân hàng
• 1.2.2. Hình thức gian lận thẻ tín dụng
• 1.3. Phân loại kỹ thuật phát hiện bất thường
• 1.3.1. Phát hiện gian lận bằng học giám sát (Supervised Anomaly Detection)
• 1.3.2. Phát hiện gian lận bằng học bán giám sát (Semi-Supervised Anomaly Detection)
• 1.3.3. Phát hiện gian lận bằng học không giám sát (Unsupervised Anomaly Detection)
• 1.4. Tổng quan các kỹ thuật phát hiện gian lận
• 1.4.1. Tìm hiểu các phương pháp phát hiện gian lận trong thẻ tín dụng với tập dữ liệu mất cân bằng
• 1.5. Kết luận chương
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN GIAN LẬN TRONG GIAO DỊCH THẺ TÍN DỤNG
• 2.1. Mạng neural nhân tạo
• 2.1.1. Định nghĩa mô hình Autoencoder
• 2.1.2. Kiến trúc mạng Autoencoder
• 2.1.3. Phân loại mạng Autoencoder
• 2.1.4. Các ứng dụng mô hình Autoencoder
• 2.1.5. Xây dựng mô hình Autoencoder cho bài toán cụ thể
• 2.2. Kết luận chương
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 3.1. Môi trường thực nghiệm
• 3.2. Chuẩn bị dữ liệu
• 3.3. Tiến hành thực nghiệm
• 3.4. Kết quả và đánh giá mô hình
• 3.5. Kết luận chương
• DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Phát Hiện Gian Lận Thẻ Tín Dụng Học Sâu

Trong bối cảnh giao dịch điện tử và thanh toán không tiền mặt ngày càng phát triển, nguy cơ gian lận thẻ tín dụng cũng gia tăng. Các hình thức gian lận ngày càng tinh vi, đòi hỏi các phương pháp phát hiện hiện đại và hiệu quả hơn. Học sâu nổi lên như một giải pháp tiềm năng, cung cấp khả năng phân tích dữ liệu phức tạp và phát hiện các mẫu gian lận khó nhận biết. Các ngân hàng và tổ chức tài chính đang chuyển đổi và thích ứng công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI), để chống lại các mối đe dọa gian lận. Các giải pháp AI và mô hình tài chính tiên tiến giúp xác định và phân tích dòng tiền trong thời gian thực, từ đó phát hiện các giao dịch gian lận một cách nhanh chóng và chính xác.

1.1. Gian Lận Thẻ Tín Dụng Định Nghĩa và Mức Độ Nghiêm Trọng

Thuật ngữ gian lận thẻ tín dụng đề cập đến việc sử dụng trái phép thông tin thẻ tín dụng để thực hiện các giao dịch. Theo báo cáo của Nilson, tổn thất do gian lận thẻ tín dụng toàn cầu đạt 28,8 tỷ đô la vào năm 2015 và ước tính vượt quá 35 tỷ đô la vào năm 2022. Khu vực Thái Bình Dương ghi nhận số vụ gian lận lớn nhất. Sự gia tăng các vụ gian lận đòi hỏi các biện pháp phòng ngừa và phát hiện hiệu quả.

1.2. Tại Sao Học Sâu Là Giải Pháp Tiềm Năng

Học sâu có khả năng tự động học hỏi từ dữ liệu lớn mà không cần lập trình cụ thể. Các mô hình học sâu như mạng nơ-ron có thể xử lý dữ liệu phức tạp và phát hiện các mẫu gian lận tinh vi mà các phương pháp truyền thống khó nhận biết. Học sâu có thể tự động tích hợp phản hồi của điều tra viên để cải thiện độ chính xác của việc phát hiện gian lận.

II. Thách Thức Trong Phát Hiện Gian Lận Thẻ Tín Dụng Hiện Nay

Các hệ thống phát hiện gian lận (FDS) trong ngân hàng không chỉ cần phát hiện gian lận chính xác mà còn phải đảm bảo chi phí kiểm tra giao dịch không vượt quá tổn thất do gian lận gây ra. Việc sàng lọc một phần nhỏ giao dịch có thể giúp giảm đáng kể thiệt hại, nhưng việc xem xét quá nhiều giao dịch lại làm tăng chi phí phát hiện. Tội phạm mạng liên tục thay đổi hành vi để tránh bị phát hiện, khiến các mô hình gian lận truyền thống trở nên lỗi thời. Kẻ gian lận tìm hiểu về công nghệ mới để thực hiện các hành vi gian lận thông qua các giao dịch trực tuyến.

2.1. Vấn Đề Chi Phí và Hiệu Quả Trong Phát Hiện Gian Lận

Bhatla chỉ ra rằng việc sàng lọc chỉ 2% giao dịch có thể giúp giảm thiệt hại do gian lận chiếm 1% tổng giá trị giao dịch. Tuy nhiên, việc xem xét 30% các giao dịch có thể giảm đáng kể thiệt hại do gian lận xuống còn 0,06%, nhưng lại làm tăng chi phí phát hiện gian lận. Cần có sự cân bằng giữa chi phí và hiệu quả trong việc triển khai các hệ thống phát hiện gian lận.

2.2. Sự Thay Đổi Liên Tục Trong Hành Vi Gian Lận

Gian lận không có hình mẫu cố định. Tội phạm luôn thay đổi hành vi để giảm thiểu nguy cơ bị phát hiện. Những kẻ gian lận tìm hiểu về công nghệ mới cho phép họ có thể thực hiện các hành vi gian lận thông qua các giao dịch trực tuyến. Kẻ gian lận giả định hành vi thường xuyên của người tiêu dùng và các mô hình gian lận thay đổi nhanh.

2.3. Khó Khăn Trong Xử Lý Dữ Liệu Lớn và Mất Cân Bằng

Việc xử lý khối lượng giao dịch lớn và lượng thông tin khổng lồ là một thách thức lớn. Dữ liệu giao dịch thường bị mất cân bằng, với số lượng giao dịch gian lận ít hơn nhiều so với giao dịch hợp lệ. Điều này gây khó khăn cho việc huấn luyện các mô hình học máy và học sâu.

III. Ứng Dụng Mô Hình Autoencoder Trong Phát Hiện Gian Lận Thẻ

Mô hình Autoencoder là một loại mạng nơ-ron có khả năng tái tạo dữ liệu đầu vào. Trong bài toán phát hiện gian lận, Autoencoder được huấn luyện trên dữ liệu giao dịch hợp lệ. Khi gặp một giao dịch gian lận, Autoencoder sẽ không thể tái tạo lại giao dịch đó một cách chính xác, từ đó giúp phát hiện gian lận. Autoencoder cho phép khái quát hóa các đặc trưng quan trọng nhất của các sự kiện bình thường. Sau quá trình huấn luyện, mô hình có khả năng tái tạo khá hiệu quả với các sự kiện bình thường.

3.1. Cơ Chế Hoạt Động Của Autoencoder Trong Phát Hiện Gian Lận

Autoencoder hoạt động bằng cách mã hóa dữ liệu đầu vào thành một biểu diễn nén (mã hóa) và sau đó giải mã biểu diễn nén này để tái tạo lại dữ liệu đầu vào. Sự khác biệt giữa dữ liệu đầu vào và dữ liệu tái tạo được sử dụng để đánh giá khả năng của Autoencoder trong việc tái tạo dữ liệu. Khi Autoencoder được huấn luyện trên dữ liệu giao dịch hợp lệ, nó sẽ học cách tái tạo các giao dịch hợp lệ một cách chính xác. Tuy nhiên, khi gặp một giao dịch gian lận, Autoencoder sẽ không thể tái tạo lại giao dịch đó một cách chính xác, do đó sự khác biệt giữa dữ liệu đầu vào và dữ liệu tái tạo sẽ lớn hơn.

3.2. Ưu Điểm Của Autoencoder So Với Các Phương Pháp Khác

Autoencoder có một số ưu điểm so với các phương pháp phát hiện gian lận khác. Thứ nhất, Autoencoder là một phương pháp học không giám sát, có nghĩa là nó không yêu cầu dữ liệu được gắn nhãn. Thứ hai, Autoencoder có thể phát hiện các mẫu gian lận tinh vi mà các phương pháp truyền thống khó nhận biết. Thứ ba, Autoencoder có thể tự động học hỏi từ dữ liệu mới, giúp hệ thống phát hiện gian lận luôn được cập nhật.

3.3. Các Loại Autoencoder Phổ Biến Trong Phát Hiện Gian Lận

Có nhiều loại Autoencoder khác nhau có thể được sử dụng trong phát hiện gian lận, bao gồm mạng nơ-ron tích chập (CNN) Autoencoder, mạng nơ-ron hồi quy (RNN) Autoencoder, và Long Short-Term Memory (LSTM) Autoencoder. Mỗi loại Autoencoder có những ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn loại Autoencoder phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu giao dịch.

IV. Quy Trình Xây Dựng Mô Hình Phát Hiện Gian Lận Với Autoencoder

Để xây dựng một mô hình phát hiện gian lận hiệu quả với Autoencoder, cần tuân thủ một quy trình chặt chẽ. Quy trình này bao gồm các bước chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình, huấn luyện mô hình, đánh giá mô hình và triển khai mô hình. Việc chuẩn bị dữ liệu là một bước quan trọng, bao gồm làm sạch dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu và cân bằng dữ liệu. Mô hình Autoencoder cần được xây dựng với kiến trúc phù hợp và các tham số được tối ưu hóa. Quá trình huấn luyện mô hình cần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo mô hình học được các đặc trưng quan trọng của dữ liệu giao dịch hợp lệ.

4.1. Chuẩn Bị Dữ Liệu Làm Sạch Chuyển Đổi và Cân Bằng

Dữ liệu giao dịch thường chứa nhiều lỗi và thiếu sót, do đó cần được làm sạch trước khi sử dụng. Dữ liệu cũng cần được chuyển đổi sang định dạng phù hợp với mô hình Autoencoder. Do dữ liệu giao dịch thường bị mất cân bằng, cần áp dụng các kỹ thuật cân bằng dữ liệu như oversampling, undersampling, hoặc SMOTE để cải thiện hiệu suất của mô hình.

4.2. Xây Dựng và Huấn Luyện Mô Hình Autoencoder

Kiến trúc của mô hình Autoencoder cần được lựa chọn phù hợp với đặc điểm của dữ liệu giao dịch. Các tham số của mô hình cần được tối ưu hóa để đạt được hiệu suất tốt nhất. Quá trình huấn luyện mô hình cần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo mô hình học được các đặc trưng quan trọng của dữ liệu giao dịch hợp lệ.

4.3. Đánh Giá và Triển Khai Mô Hình Phát Hiện Gian Lận

Mô hình phát hiện gian lận cần được đánh giá trên một tập dữ liệu kiểm tra độc lập để đảm bảo hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mới. Các chỉ số đánh giá hiệu suất phổ biến bao gồm độ chính xác, độ tin cậy, tỷ lệ phát hiện, và tỷ lệ báo động giả. Sau khi được đánh giá và chứng minh hiệu quả, mô hình có thể được triển khai vào hệ thống phát hiện gian lận thực tế.

V. Kết Quả Nghiên Cứu và Ứng Dụng Thực Tế Của Học Sâu

Nghiên cứu cho thấy rằng các mô hình học sâu, đặc biệt là Autoencoder, có thể đạt được hiệu suất cao trong việc phát hiện gian lận thẻ tín dụng. Các mô hình này có khả năng phát hiện các mẫu gian lận tinh vi mà các phương pháp truyền thống khó nhận biết. Các ngân hàng và tổ chức tài chính đang triển khai các hệ thống phát hiện gian lận dựa trên học sâu để giảm thiểu tổn thất do gian lận gây ra. Học sâu có thể tự động tích hợp phản hồi của điều tra viên để cải thiện độ chính xác của việc phát hiện gian lận.

5.1. So Sánh Hiệu Suất Giữa Học Sâu và Các Phương Pháp Truyền Thống

Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng các mô hình học sâu thường đạt được hiệu suất cao hơn so với các phương pháp phát hiện gian lận truyền thống như cây quyết định và máy vectơ hỗ trợ (SVM). Học sâu có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và phát hiện các mẫu gian lận tinh vi mà các phương pháp truyền thống khó nhận biết.

5.2. Các Trường Hợp Ứng Dụng Thành Công Của Học Sâu

Nhiều ngân hàng và tổ chức tài chính đã triển khai thành công các hệ thống phát hiện gian lận dựa trên học sâu. Các hệ thống này đã giúp giảm thiểu đáng kể tổn thất do gian lận gây ra và cải thiện hiệu quả hoạt động của các tổ chức này.

5.3. Đánh Giá Độ Chính Xác và Tin Cậy Của Mô Hình

Độ chính xác và tin cậy là hai yếu tố quan trọng cần được đánh giá khi triển khai một mô hình phát hiện gian lận. Mô hình cần có khả năng phát hiện gian lận một cách chính xác và giảm thiểu số lượng báo động giả. Các chỉ số đánh giá hiệu suất phổ biến bao gồm độ chính xác, độ tin cậy, tỷ lệ phát hiện, và tỷ lệ báo động giả.

VI. Tương Lai Của Phát Hiện Gian Lận Thẻ Tín Dụng Với Học Sâu

Học sâu tiếp tục phát triển và hứa hẹn mang lại nhiều giải pháp tiên tiến hơn cho bài toán phát hiện gian lận thẻ tín dụng. Các mô hình học sâu mới như mạng nơ-ron đối nghịch (GAN) và mạng nơ-ron đồ thị (GNN) có tiềm năng phát hiện các mẫu gian lận phức tạp hơn và cải thiện hiệu suất của các hệ thống phát hiện gian lận. Nghiên cứu phát hiện gian lận trong giao dịch thẻ tín dụng dựa vào Deep Leaning mở ra một phương pháp phát hiện các gian lận và dự đoán các giao dịch có thể là gian lận.

6.1. Xu Hướng Phát Triển Của Các Mô Hình Học Sâu Mới

Các mô hình học sâu mới như mạng nơ-ron đối nghịch (GAN) và mạng nơ-ron đồ thị (GNN) có tiềm năng phát hiện các mẫu gian lận phức tạp hơn và cải thiện hiệu suất của các hệ thống phát hiện gian lận. GAN có thể được sử dụng để tạo ra dữ liệu gian lận giả, giúp huấn luyện các mô hình phát hiện gian lận mạnh mẽ hơn. GNN có thể được sử dụng để phân tích các mối quan hệ giữa các giao dịch và phát hiện các mạng lưới gian lận.

6.2. Ứng Dụng Học Sâu Trong Phát Hiện Gian Lận Thời Gian Thực

Phát hiện gian lận thời gian thực là một yêu cầu quan trọng trong bối cảnh giao dịch điện tử ngày càng phát triển. Học sâu có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống phát hiện gian lận thời gian thực, giúp ngăn chặn các giao dịch gian lận trước khi chúng xảy ra.

6.3. Vấn Đề Đạo Đức và Minh Bạch Trong Phát Hiện Gian Lận

Việc sử dụng học sâu trong phát hiện gian lận đặt ra một số vấn đề đạo đức và minh bạch. Cần đảm bảo rằng các mô hình học sâu không phân biệt đối xử với bất kỳ nhóm người nào và các quyết định của mô hình có thể được giải thích một cách rõ ràng. Cần có các quy định và tiêu chuẩn để đảm bảo tính công bằng và minh bạch trong việc sử dụng học sâu trong phát hiện gian lận.

## Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của các thiết bị thông minh cá nhân và ngân hàng số, thẻ tín dụng trở thành phương thức thanh toán trực tuyến phổ biến nhất trên thế giới, theo báo cáo Global Payments Report. Tuy nhiên, sự gia tăng giao dịch trực tuyến cũng kéo theo nguy cơ gian lận thẻ tín dụng ngày càng nghiêm trọng. Báo cáo của Nilson cho thấy tổn thất do gian lận thẻ tín dụng toàn cầu đạt 28,8 tỷ đô la vào năm 2015 và dự kiến vượt 35 tỷ đô la vào năm 2022. Vấn đề phát hiện và ngăn chặn gian lận thẻ tín dụng trở thành thách thức lớn đối với các tổ chức tài chính, đặc biệt khi số lượng giao dịch tăng nhanh và thời gian xử lý giao dịch ngày càng rút ngắn.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển và đánh giá mô hình phát hiện gian lận trong giao dịch thẻ tín dụng dựa trên học sâu, cụ thể là mô hình Autoencoder, nhằm nâng cao độ chính xác và hiệu quả phát hiện các giao dịch gian lận trên tập dữ liệu mất cân bằng. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dữ liệu giao dịch thẻ tín dụng thực nghiệm được thu thập từ trang web chuyên ngành, với thời gian nghiên cứu giai đoạn 2020-2021 tại Việt Nam. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ các ngân hàng và tổ chức tài chính giảm thiểu thiệt hại do gian lận, nâng cao an toàn giao dịch và bảo vệ quyền lợi khách hàng.

---

## Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

### Khung lý thuyết áp dụng

- **Học máy (Machine Learning)**: Là nền tảng để xây dựng các mô hình phát hiện gian lận tự động, bao gồm các thuật toán học có giám sát, bán giám sát và không giám sát.
- **Học sâu (Deep Learning)**: Một nhánh của học máy, sử dụng mạng neural nhiều lớp để trích xuất đặc trưng phức tạp từ dữ liệu lớn, phù hợp với bài toán phát hiện gian lận thẻ tín dụng.
- **Mô hình Autoencoder**: Mạng neural nhân tạo gồm ba phần chính: bộ mã hóa (encoder), mã (code) và bộ giải mã (decoder). Mục tiêu là học cách tái tạo dữ liệu đầu vào, từ đó phát hiện các điểm bất thường dựa trên sai số tái tạo.
- **Phân tích thành phần chính (PCA)**: Phương pháp giảm chiều dữ liệu truyền thống, được so sánh với Autoencoder để đánh giá hiệu quả trích xuất đặc trưng.
- **Kỹ thuật cân bằng dữ liệu**: Bao gồm nhân bản mẫu dương tính, giảm số lượng mẫu âm tính, tạo thêm mẫu dương tính bằng thuật toán và điều chỉnh trọng số học tập nhằm xử lý tập dữ liệu mất cân bằng.

### Phương pháp nghiên cứu

- **Nguồn dữ liệu**: Sử dụng bộ dữ liệu giao dịch thẻ tín dụng thực nghiệm tải về từ trang web chuyên ngành, với số lượng mẫu lớn và tỷ lệ mẫu gian lận rất thấp (dưới 1%).
- **Phương pháp phân tích**: Áp dụng mô hình Autoencoder với kiến trúc MLP gồm lớp đầu vào, hai lớp ẩn và lớp đầu ra. Mô hình được huấn luyện theo phương pháp học không giám sát, sử dụng hàm mất mát mean squared error (MSE) để tối ưu hóa.
- **Quy trình nghiên cứu**: 
  - Tiền xử lý dữ liệu, loại bỏ các trường không cần thiết.
  - Xây dựng và huấn luyện mô hình Autoencoder trên tập dữ liệu bình thường.
  - Đánh giá mô hình bằng các chỉ số như độ chính xác (accuracy), tỉ lệ thu hồi (recall) và đường cong ROC-AUC.
  - So sánh kết quả với các mô hình truyền thống và các kỹ thuật cân bằng dữ liệu.
- **Timeline nghiên cứu**: Thực hiện trong năm 2021, bao gồm giai đoạn thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, thử nghiệm và đánh giá kết quả.

---

## Kết quả nghiên cứu và thảo luận

### Những phát hiện chính

- Mô hình Autoencoder đạt độ chính xác trên 95% trong việc phát hiện các giao dịch gian lận trên tập dữ liệu mất cân bằng, với tỉ lệ thu hồi đạt khoảng 80% ở ngưỡng FPR = 20%.
- So với các mô hình học máy truyền thống như mạng Bayesian Belief Networks (BBN) và mạng neural nhân tạo (ANN), Autoencoder cho kết quả vượt trội về khả năng phát hiện các mẫu gian lận mới chưa từng xuất hiện trong dữ liệu huấn luyện.
- Việc áp dụng các kỹ thuật cân bằng dữ liệu như tạo thêm mẫu dương tính bằng thuật toán giúp cải thiện đáng kể hiệu quả mô hình, giảm thiểu hiện tượng overfitting và tăng khả năng khái quát hóa.
- Mô hình Autoencoder có khả năng tự động trích xuất các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu, giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào kiến thức chuyên gia và quy tắc thủ công trong phát hiện gian lận.

### Thảo luận kết quả

Nguyên nhân mô hình Autoencoder đạt hiệu quả cao là do khả năng học biểu diễn phi tuyến tính và trừu tượng hóa dữ liệu, vượt trội hơn so với các phương pháp giảm chiều truyền thống như PCA. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu gần đây trong lĩnh vực học sâu và phát hiện gian lận tài chính. Việc sử dụng học không giám sát giúp mô hình linh hoạt trong việc phát hiện các hành vi gian lận mới, không bị giới hạn bởi dữ liệu gán nhãn.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ ROC để minh họa sự khác biệt về hiệu suất giữa các mô hình, cũng như bảng so sánh các chỉ số chính như accuracy, recall và F1-score. Kết quả nghiên cứu góp phần nâng cao hiệu quả hệ thống phát hiện gian lận, giảm thiểu thiệt hại tài chính cho các tổ chức ngân hàng và khách hàng.

---

## Đề xuất và khuyến nghị

- **Triển khai mô hình Autoencoder trong hệ thống phát hiện gian lận của ngân hàng** nhằm nâng cao độ chính xác và giảm thiểu cảnh báo giả, với mục tiêu giảm thiểu thiệt hại do gian lận xuống dưới 0,1% tổng giá trị giao dịch trong vòng 12 tháng.
- **Kết hợp các kỹ thuật cân bằng dữ liệu** như tạo mẫu dương tính bằng thuật toán và điều chỉnh trọng số học tập để cải thiện khả năng phát hiện các trường hợp gian lận hiếm gặp, áp dụng trong giai đoạn huấn luyện mô hình.
- **Đào tạo và nâng cao năng lực cho đội ngũ chuyên gia phân tích dữ liệu** về học sâu và Autoencoder để đảm bảo vận hành và tinh chỉnh mô hình hiệu quả, thực hiện trong 6 tháng đầu năm.
- **Xây dựng hệ thống phản hồi tự động từ điều tra viên** để cập nhật và cải thiện mô hình liên tục dựa trên dữ liệu thực tế, giúp mô hình thích ứng nhanh với các hình thức gian lận mới.
- **Tăng cường hợp tác nghiên cứu và chia sẻ dữ liệu giữa các tổ chức tài chính** nhằm mở rộng tập dữ liệu huấn luyện, nâng cao khả năng phát hiện gian lận trên phạm vi toàn quốc.

---

## Đối tượng nên tham khảo luận văn

- **Ngân hàng và tổ chức tài chính**: Nâng cao hiệu quả hệ thống phát hiện gian lận, giảm thiểu rủi ro tài chính và bảo vệ khách hàng.
- **Chuyên gia phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu**: Áp dụng mô hình học sâu và kỹ thuật Autoencoder trong các bài toán phát hiện bất thường.
- **Nhà nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy**: Tham khảo phương pháp tiếp cận và kết quả thực nghiệm về phát hiện gian lận trên dữ liệu mất cân bằng.
- **Cơ quan quản lý và giám sát tài chính**: Hiểu rõ các công nghệ mới trong phát hiện gian lận để xây dựng chính sách và quy định phù hợp.

---

## Câu hỏi thường gặp

1. **Autoencoder là gì và tại sao được sử dụng trong phát hiện gian lận?**  
Autoencoder là mạng neural học không giám sát, học cách tái tạo dữ liệu đầu vào. Nó giúp phát hiện các điểm bất thường khi dữ liệu đầu ra khác biệt lớn so với đầu vào, phù hợp với bài toán phát hiện gian lận.

2. **Tại sao cần xử lý dữ liệu mất cân bằng trong phát hiện gian lận?**  
Dữ liệu gian lận thường chiếm tỷ lệ rất nhỏ, gây khó khăn cho mô hình học máy trong việc học đặc trưng của lớp thiểu số. Xử lý mất cân bằng giúp cải thiện độ chính xác và khả năng phát hiện gian lận.

3. **Mô hình Autoencoder có ưu điểm gì so với các mô hình truyền thống?**  
Autoencoder có khả năng học biểu diễn phi tuyến tính, tự động trích xuất đặc trưng và không cần dữ liệu gán nhãn, giúp phát hiện các mẫu gian lận mới hiệu quả hơn.

4. **Làm thế nào để đánh giá hiệu quả mô hình phát hiện gian lận?**  
Sử dụng các chỉ số như độ chính xác (accuracy), tỉ lệ thu hồi (recall), F1-score và đường cong ROC-AUC để đánh giá khả năng phân loại và phát hiện bất thường của mô hình.

5. **Có thể áp dụng mô hình này cho các loại gian lận khác không?**  
Có, mô hình Autoencoder và các kỹ thuật học sâu có thể được điều chỉnh và áp dụng cho nhiều bài toán phát hiện gian lận và bất thường trong các lĩnh vực khác nhau như bảo hiểm, y tế, và thương mại điện tử.

---

## Kết luận

- Luận văn đã phát triển thành công mô hình Autoencoder ứng dụng học sâu để phát hiện gian lận trong giao dịch thẻ tín dụng trên tập dữ liệu mất cân bằng.  
- Mô hình đạt độ chính xác trên 95% và tỉ lệ thu hồi khoảng 80%, vượt trội so với các mô hình truyền thống.  
- Kỹ thuật cân bằng dữ liệu kết hợp với Autoencoder giúp cải thiện hiệu quả phát hiện các trường hợp gian lận hiếm gặp.  
- Nghiên cứu góp phần nâng cao an toàn tài chính, giảm thiểu thiệt hại do gian lận cho các tổ chức ngân hàng.  
- Đề xuất triển khai mô hình trong thực tế và tiếp tục nghiên cứu mở rộng ứng dụng cho các lĩnh vực khác.

**Hành động tiếp theo:** Các tổ chức tài chính nên bắt đầu thử nghiệm và tích hợp mô hình Autoencoder vào hệ thống phát hiện gian lận hiện tại để nâng cao hiệu quả và bảo vệ khách hàng tốt hơn.