Khóa Luận Tốt Nghiệp: Ứng Dụng Học Máy Trong Phát Hiện Giao Dịch Rửa Tiền

Khóa luận tốt nghiệp nghiên cứu tốt nghiệp công nghệ thông tin ứng dụng phương pháp học máy trong phát hiện giao dịch rửa tiền, vận dụng lý thuyết vào thực tế, đề xuất giải pháp

• Tác giả: Nguyễn Thị Thảo Vân
• Người hướng dẫn: TS. Đinh Trọng Hiếu
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin và Kinh tế số
• Đề tài: Ứng Dụng Phương Pháp Học Máy Trong Phát Hiện Giao Dịch Rửa Tiền
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC BIỂU ĐỒ
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN GIAO DỊCH RỬA TIỀN
• 1.1. Lý thuyết tổng quan
• 1.1.1. Một số khái niệm cơ bản
• 1.1.2. Tầm quan trọng của ứng dụng học máy phát hiện giao dịch rửa tiền
• 1.2. Tổng quan nghiên cứu
• 1.2.1. Các nghiên cứu liên quan
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Một số phương pháp xử lý dữ liệu mất cân bằng
• 2.2. Chọn thước đo đánh giá phù hợp
• 2.3. Phương pháp lấy lại mẫu
• 2.4. Tổng quan về một số mô hình học máy
• 2.4.1. Hồi quy logistic (Logistic Regression)
• 2.4.2. Mô hình K-nearest neighbors (KNN)
• 2.4.3. Mô hình Support Vector Machine (SVM)
• 2.4.4. Cây quyết định (Decision Tree Classifier)
• 2.4.5. Rừng ngẫu nhiên (Random Forest)
• 2.4.6. Phương pháp Gradient Boosting
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM ỨNG DỤNG HỌC MÁY VÀO BÀI TOÁN PHÁT HIỆN RỬA TIỀN
• 3.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.1.1. Bộ dữ liệu AMLworld
• 3.1.2. Bộ dữ liệu SAML-D
• 3.1.3. Nhận xét dữ liệu nghiên cứu
• 3.2. Tiền xử lý dữ liệu
• 3.2.1. Chuyển đổi dữ liệu
• 3.2.2. Chuẩn hóa dữ liệu
• 3.2.3. Loại bỏ giá trị ngoại lai
• 3.2.4. Xử lý dữ liệu mất cân bằng
• 3.3. Huấn luyện mô hình
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về ứng dụng học máy trong phát hiện giao dịch rửa tiền

Rửa tiền là một vấn đề nghiêm trọng trong lĩnh vực tài chính, ảnh hưởng đến sự ổn định của hệ thống ngân hàng và nền kinh tế. Việc ứng dụng học máy trong phát hiện giao dịch rửa tiền đã trở thành một xu hướng quan trọng. Công nghệ này giúp phân tích và phát hiện các giao dịch đáng ngờ một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống. Các mô hình học máy có khả năng xử lý dữ liệu lớn và phát hiện các mẫu giao dịch bất thường, từ đó hỗ trợ các tổ chức tài chính trong việc tuân thủ các quy định về phòng chống rửa tiền.

1.1. Khái niệm và tầm quan trọng của rửa tiền

Rửa tiền là hành vi hợp pháp hóa nguồn gốc tài sản từ các hoạt động phạm tội. Tầm quan trọng của việc phát hiện rửa tiền không chỉ nằm ở việc bảo vệ các tổ chức tài chính mà còn đảm bảo an ninh kinh tế quốc gia. Theo thống kê, số lượng giao dịch đáng ngờ ngày càng gia tăng, đòi hỏi các biện pháp phát hiện hiệu quả hơn.

1.2. Các phương pháp truyền thống trong phát hiện rửa tiền

Trước khi có sự xuất hiện của học máy, các tổ chức tài chính thường sử dụng các phương pháp thủ công để phát hiện giao dịch rửa tiền. Những phương pháp này bao gồm việc kiểm tra thủ công các giao dịch và báo cáo giao dịch đáng ngờ. Tuy nhiên, với khối lượng giao dịch lớn, các phương pháp này không còn hiệu quả.

II. Thách thức trong việc phát hiện giao dịch rửa tiền

Việc phát hiện giao dịch rửa tiền gặp nhiều thách thức do tính chất phức tạp và tinh vi của các hoạt động này. Các đối tượng rửa tiền thường sử dụng nhiều phương thức khác nhau để che giấu nguồn gốc tài sản. Điều này đặt ra yêu cầu cao về khả năng phân tích và phát hiện của các hệ thống. Học máy có thể giúp giải quyết những thách thức này bằng cách tự động hóa quá trình phân tích và phát hiện các mẫu giao dịch bất thường.

2.1. Tính phức tạp của các giao dịch tài chính

Các giao dịch tài chính ngày nay rất đa dạng và phức tạp, từ chuyển tiền qua ngân hàng đến giao dịch tiền ảo. Điều này làm cho việc phát hiện các giao dịch rửa tiền trở nên khó khăn hơn. Các đối tượng tội phạm thường sử dụng nhiều lớp giao dịch để che giấu nguồn gốc tiền bẩn.

2.2. Khó khăn trong việc thu thập và xử lý dữ liệu

Việc thu thập và xử lý dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau là một thách thức lớn. Các tổ chức tài chính cần có hệ thống mạnh mẽ để xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Nếu không, việc phát hiện giao dịch rửa tiền sẽ trở nên khó khăn và không hiệu quả.

III. Phương pháp học máy trong phát hiện giao dịch rửa tiền

Các phương pháp học máy đã được áp dụng rộng rãi trong việc phát hiện giao dịch rửa tiền. Những mô hình này có khả năng học hỏi từ dữ liệu và phát hiện các mẫu giao dịch bất thường. Các thuật toán như Hồi quy Logistic, Cây quyết định, và Rừng ngẫu nhiên đã cho thấy hiệu quả cao trong việc phát hiện các giao dịch đáng ngờ.

3.1. Mô hình Hồi quy Logistic

Mô hình Hồi quy Logistic là một trong những phương pháp phổ biến trong phát hiện giao dịch rửa tiền. Mô hình này giúp xác định xác suất một giao dịch là rửa tiền dựa trên các đặc điểm của giao dịch đó. Kết quả từ mô hình này có thể giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định kịp thời.

3.2. Mô hình Rừng ngẫu nhiên

Mô hình Rừng ngẫu nhiên sử dụng nhiều cây quyết định để cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện giao dịch rửa tiền. Phương pháp này giúp giảm thiểu hiện tượng quá khớp và tăng cường khả năng phát hiện các mẫu giao dịch phức tạp.

IV. Ứng dụng thực tiễn của học máy trong phát hiện giao dịch rửa tiền

Nhiều tổ chức tài chính đã áp dụng thành công các mô hình học máy trong việc phát hiện giao dịch rửa tiền. Các ứng dụng này không chỉ giúp phát hiện các giao dịch đáng ngờ mà còn cải thiện quy trình giám sát và báo cáo. Việc sử dụng học máy đã giúp các tổ chức này tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong việc phát hiện và ngăn chặn rửa tiền.

4.1. Kết quả nghiên cứu từ các tổ chức tài chính

Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng học máy đã giúp tăng cường khả năng phát hiện giao dịch rửa tiền lên đến 30%. Các tổ chức tài chính đã có thể phát hiện sớm hơn và chính xác hơn các giao dịch đáng ngờ.

4.2. Các công cụ học máy phổ biến trong ngành

Một số công cụ học máy phổ biến được sử dụng trong ngành tài chính bao gồm TensorFlow, Scikit-learn và Keras. Những công cụ này giúp các nhà phân tích dễ dàng xây dựng và triển khai các mô hình học máy để phát hiện giao dịch rửa tiền.

V. Kết luận và tương lai của ứng dụng học máy trong phát hiện giao dịch rửa tiền

Ứng dụng học máy trong phát hiện giao dịch rửa tiền đang ngày càng trở nên quan trọng. Với sự phát triển của công nghệ, các mô hình học máy sẽ ngày càng chính xác và hiệu quả hơn trong việc phát hiện các giao dịch đáng ngờ. Tương lai của việc ứng dụng học máy trong lĩnh vực này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến trong công tác phòng chống rửa tiền.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ học máy

Công nghệ học máy đang phát triển nhanh chóng, với nhiều nghiên cứu mới được công bố. Các mô hình học sâu (Deep Learning) đang trở thành xu hướng mới trong việc phát hiện giao dịch rửa tiền, hứa hẹn mang lại độ chính xác cao hơn.

5.2. Tầm quan trọng của hợp tác quốc tế

Hợp tác quốc tế trong việc chia sẻ dữ liệu và thông tin về rửa tiền là rất quan trọng. Các tổ chức tài chính cần phối hợp với nhau để phát hiện và ngăn chặn các hoạt động rửa tiền hiệu quả hơn.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp “Ứng dụng phương pháp học máy trong phát hiện giao dịch rửa tiền” của tác giả Nguyễn Thị Thảo Vân (ngành Hệ thống thông tin, Khoa Công nghệ thông tin và Kinh tế số, Học viện Ngân hàng; người hướng dẫn: TS. Đinh Trọng Hiếu, năm 2024) tiếp cận bài toán phát hiện giao dịch bất thường trong lĩnh vực công nghệ tài chính và phòng chống tội phạm tài chính.

Lý do chọn đề tài và bối cảnh thực tiễn: Rửa tiền là hành vi chuyển đổi các khoản thu nhập phi pháp (từ tham nhũng, buôn bán ma túy, buôn lậu, trốn thuế, lừa đảo) vào hệ thống tài chính nhằm che giấu nguồn gốc bất hợp pháp. Theo ước tính từ Văn phòng Liên Hợp Quốc về Phòng chống Ma túy và Tội phạm (UNODC), quy mô rửa tiền toàn cầu hàng năm chiếm khoảng 1,6 đến 4 nghìn tỷ USD, tương đương 2% đến 5% GDP toàn cầu.

Tại Việt Nam, theo số liệu từ Cục Phòng, chống rửa tiền (Ngân hàng Nhà nước Việt Nam), tính đến tháng 6 năm 2023, cơ quan này đã tiếp nhận hơn 19.000 báo cáo giao dịch đáng ngờ (STR). Các phương thức rửa tiền ngày càng biến tướng phức tạp: bên cạnh các kênh truyền thống như bất động sản, chuyển tiền người thân, kỹ thuật chia nhỏ dòng tiền (smurfing), tội phạm tài chính hiện đại đã chuyển hướng sang các kênh công nghệ cao như ví điện tử, cổng thanh toán trung gian, giao dịch tiền mã hóa (cryptocurrency) và chuyển tiền quốc tế xuyên biên giới.

Thực tế tại các ngân hàng thương mại, khối lượng giao dịch phát sinh mỗi giờ lên tới hàng triệu lượt, trong khi các hệ thống giám sát tuân thủ (AML) phần lớn vẫn dựa trên quy tắc tĩnh và quy trình rà soát thủ công của con người. Điều này tạo ra gánh nặng vận hành lớn, tỷ lệ cảnh báo dương tính giả cao và tiềm ẩn nguy cơ bỏ lọt các mạng lưới rửa tiền tinh vi. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy là giải pháp then chốt để tự động hóa giám sát, xử lý dữ liệu lớn và nhận diện các mẫu hình giao dịch bất thường theo thời gian thực.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu:

1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận, các khái niệm cơ bản, quy định pháp luật và các phương thức hoạt động của tội phạm rửa tiền trên thế giới và tại Việt Nam.
2. Khảo sát, phân tích các bộ dữ liệu giao dịch tài chính mô phỏng quy mô lớn chứa cả giao dịch bình thường và giao dịch rửa tiền.
3. Nghiên cứu và áp dụng các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu, phương pháp xử lý dữ liệu mất cân bằng nghiêm trọng (Imbalanced Datasets) như Undersampling và SMOTE.
4. Huấn luyện, đánh giá và so sánh hiệu suất phân loại của các thuật toán học máy khác nhau trên tập dữ liệu giám sát giao dịch tài chính.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Các giao dịch tài chính bao gồm giao dịch chuyển tiền, thanh toán thông thường và các giao dịch nghi ngờ rửa tiền trong giai đoạn giám sát giao dịch (Transaction Monitoring).
• Phạm vi nghiên cứu:
  • Không gian: Bối cảnh pháp lý, thực trạng phòng chống rửa tiền quốc tế và tại Việt Nam; thực nghiệm trên hai bộ dữ liệu mô phỏng giao dịch tài chính chuẩn hóa quốc tế là AMLworld (do IBM phát triển) và SAML-D.
  • Thời gian & Nội dung: Tập trung vào các giao dịch tài chính trong môi trường ngân hàng số; đánh giá hiệu suất mô hình học máy thông qua các bộ chỉ số phân loại chuyên biệt.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và cơ sở pháp lý: Tác giả xây dựng nghiên cứu dựa trên các văn bản pháp lý và chuẩn mực quốc tế:

• Khung pháp luật Việt Nam: Luật Phòng, chống rửa tiền năm 2012 (khoản 1 Điều 4); Luật Phòng, chống rửa tiền số 14/2022/QH15 (Điều 28 về dấu hiệu đáng ngờ); Nghị định số 19/2023/NĐ-CP (Điều 6 về nhận biết khách hàng); Bộ luật Hình sự 2015 sửa đổi, bổ sung 2017 (Điều 324 về tội Rửa tiền).
• Chuẩn mực quốc tế: Khuyến nghị của Lực lượng Đặc nhiệm Tài chính quốc tế (FATF) — đặc biệt là Khuyến nghị số 9 về lưu trữ hồ sơ giao dịch tối thiểu 5 năm; Công ước Vienna năm 1988 và Công ước Liên Hợp Quốc về chống tội phạm có tổ chức xuyên quốc gia năm 2000.
• Khung lý thuyết 3 giai đoạn rửa tiền chuẩn: Sắp xếp (Placement), Phân lớp (Layering) và Hòa nhập (Integration).

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm: Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng thực nghiệm mô hình học máy (Machine Learning Empirical Study) kết hợp phân tích - tổng hợp tài liệu chuyên ngành:

• Kỹ thuật xử lý dữ liệu mất cân bằng: Áp dụng phương pháp giảm mẫu ngẫu nhiên (Random Undersampling) và phương pháp tăng mẫu thiểu số tổng hợp (Synthetic Minority Over-sampling Technique - SMOTE).
• Mô hình học máy áp dụng:
  1. Hồi quy Logistic (Logistic Regression - LR): Phân loại nhị phân dựa trên hàm Sigmoid và hàm mất mát Cross-Entropy.
  2. K hàng xóm gần nhất (K-Nearest Neighbors - KNN): Phân loại dựa trên khoảng cách Euclidean và cơ chế bầu chọn đa số.
  3. Máy vectơ hỗ trợ (Support Vector Machine - SVM): Tìm siêu phẳng tối ưu phân tách cực đại biên giữa hai lớp dữ liệu.
  4. Cây quyết định (Decision Tree Classifier - DT): Phân chia nhánh dữ liệu dựa trên độ đo Entropy và chỉ số Gini.
  5. Rừng ngẫu nhiên (Random Forest - RF): Mô hình kết hợp (Ensemble Learning) gồm nhiều cây quyết định độc lập với kỹ thuật lấy mẫu tái lặp (Bootstrapping).
  6. Phương pháp Gradient Boosting / Extreme Gradient Boosting (XGBoost): Tối ưu hóa tuần tự các bộ phân loại yếu (weak learners) dựa trên phần dư (residual).
• Thước đo đánh giá mô hình: Ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix gồm TP, FP, TN, FN), Độ chính xác (Accuracy), Độ chuẩn xác (Precision), Độ thu hồi (Recall), Điểm F1 (F1-score) và Diện tích dưới đường cong ROC (ROC-AUC).

Nguồn dữ liệu nghiên cứu: Nghiên cứu sử dụng 2 bộ dữ liệu giao dịch tài chính công khai trên nền tảng Kaggle:

1. Bộ dữ liệu AMLworld (IBM): Sử dụng tập con HI-small gồm 5.078.345 bản ghi giao dịch mô phỏng đầy đủ 3 giai đoạn Placement, Layering, Integration với 11 trường thông tin.
2. Bộ dữ liệu SAML-D: Gồm 9.852 giao dịch mô phỏng cấu trúc chuyển tiền phức tạp với 8 nhóm thuộc tính nghiệp vụ.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về bài toán phát hiện giao dịch rửa tiền

Chương 1 hệ thống hóa toàn diện các khái niệm, cơ chế và thực trạng rửa tiền cùng các nỗ lực phòng chống rửa tiền (AML):

• Cơ chế và thủ đoạn rửa tiền: Trình bày chi tiết 3 giai đoạn rửa tiền (Sắp xếp, Phân lớp, Hòa nhập). Phân tích 4 hình thức rửa tiền phổ biến: (1) Qua hệ thống ngân hàng bằng thủ thuật chia nhỏ giao dịch (Smurfing); (2) Rửa tiền qua bất động sản, mua sắm tài sản giá trị cao và lập công ty ma; (3) Rửa tiền qua tiền mã hóa (Cryptocurrency); (4) Các kỹ thuật khác như sòng bạc và chuyển vốn vòng quanh (Round Tripping).
• Thực trạng và tổn thất: Nêu các án phạt vi phạm AML lớn trên thế giới như Ngân hàng HSBC (bị phạt 1,9 tỷ USD năm 2012 do thiếu sót giám sát dòng tiền ma túy Mexico), Ngân hàng Standard Chartered (bị phạt 1,1 tỷ USD năm 2019), Ngân hàng UBS (bị phạt 4,2 tỷ USD năm 2019). Tại Việt Nam, trích dẫn các vụ án điển hình như cổng trung gian thanh toán giả mạo 777pay (rửa hơn 10 tỷ đồng), đại án Vạn Thịnh Phát và vụ án vận chuyển trái phép 13 triệu USD qua Campuchia (năm 2024).
• Báo cáo đánh giá rủi ro quốc gia: Trích dẫn báo cáo đánh giá rủi ro của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam giai đoạn 2012–2017:

STT	Lĩnh vực	Nguy cơ rửa tiền	Mức độ tổn thương về rửa tiền	Mức độ rủi ro rửa tiền
1	Ngân hàng	Cao	Trung bình cao	Cao
2	Bất động sản	Cao	Trung bình	Trung bình cao
3	Chứng khoán	Trung bình	Trung bình	Trung bình
4	Casino	Trung bình	Trung bình	Trung bình
5	Bảo hiểm	Trung bình thấp	Thấp	Trung bình thấp

Ngành ngân hàng được đánh giá có mức độ rủi ro cao nhất và chiếm tới 90% tổng số báo cáo giao dịch đáng ngờ (STR) tại Việt Nam.

• Tổng quan nghiên cứu liên quan: Điểm qua các công trình tiêu biểu: Raiter (2021) so sánh LR, SVM, RF, ANN; Md. Rezaul Karim (2023) mô hình hóa đồ thị giao dịch trên tập AMLSim và Elliptic đạt F1-score 0,833 với XGBoost; N. Le Khac (2010); Franklim Arévalo (2022) dùng K-means và DBSCAN; Danilo Labanca (2022) với hệ thống Amaretto; Martin Jullum (2020) dùng XGBoost và RF. Tác giả chỉ ra khoảng trống: các nghiên cứu trước chưa chú trọng đầy đủ đến việc kết hợp đa dạng kỹ thuật lấy mẫu (Undersampling, SMOTE) với các thuật toán phân loại trên tập dữ liệu mất cân bằng cực đoan.

Chương 2: Tổng quan về phương pháp nghiên cứu

Chương 2 trình bày cơ sở toán học và kỹ thuật của các công cụ xử lý dữ liệu và thuật toán học máy:

• Đặc thù dữ liệu mất cân bằng: Chứng minh thước đo Accuracy thông thường sẽ gây ra "sai lầm lạc quan" khi lớp đa số chiếm tới 99,9%. Do đó, bắt buộc phải sử dụng Ma trận nhầm lẫn kết hợp các chỉ số chuyên biệt: Precision (Độ chuẩn xác), Recall (Độ thu hồi), F1-Score (Trung bình điều hòa giữa Precision và Recall) và ROC-AUC.
• Nguyên lý các phương pháp lấy lại mẫu:
  • Random Undersampling: Cắt giảm ngẫu nhiên số lượng mẫu của lớp đa số để cân bằng tỷ lệ với lớp thiểu số (như 1:1 hoặc 7:3). Ưu điểm là giảm mạnh chi phí tính toán, nhưng nhược điểm là làm mất thông tin quan trọng của lớp đa số.
  • SMOTE: Tạo các điểm dữ liệu thiểu số nhân tạo bằng cách nội suy đặc trưng giữa điểm mẫu và các láng giềng k-NN gần nhất, tránh hiện tượng trùng lặp dữ liệu đơn thuần.
• Cơ sở thuật toán mô hình: Trình bày chi tiết công thức toán học và hàm mục tiêu của 6 mô hình:
  • Logistic Regression: Hàm kích hoạt Sigmoid $h(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}$, hàm mất mát Cross-Entropy $J(\beta)$ và tỷ lệ log-odds.
  • KNN: Công thức khoảng cách Euclidean $d(x, y) = \sqrt{\sum_{i=1}^n (x_i - y_i)^2}$.
  • SVM: Bài toán tối ưu hóa lề siêu phẳng và hàm mất mát điều chuẩn.
  • Cây quyết định (DT): Độ thuần khiết nút tính theo hàm Entropy $H(S) = -\sum P_i \log_2(P_i)$, kỹ thuật cắt tỉa nhánh (Pruning).
  • Rừng ngẫu nhiên (RF): Kỹ thuật kết hợp (Ensembling), tạo mẫu Bootstrapping và bỏ phiếu đa số (Majority Voting) cùng các siêu tham số n_estimators, max_depth, min_samples_split.
  • Gradient Boosting & XGBoost: Cơ chế huấn luyện tuần tự tối ưu hóa phần dư (residuals) với tham số kích thước bước $\gamma$.

Chương 3: Thực nghiệm ứng dụng học máy vào bài toán phát hiện rửa tiền

Chương 3 tiến hành quy trình thực nghiệm chi tiết từ tiền xử lý, phân tích khám phá dữ liệu đến xử lý mất cân bằng:

• Phân tích khám phá tập dữ liệu thực nghiệm:
  • Tập AMLworld (HI-small): Tổng cộng 5.078.345 bản ghi, trong đó nhãn rửa tiền (Is Laundering = 1) có 5.177 giao dịch (~0,1%) và nhãn bình thường (Is Laundering = 0) có 5.073.168 giao dịch (~99,9%). Thống kê hình thức thanh toán cho thấy phương thức ACH (Automated Clearing House) có số lượng giao dịch rửa tiền cao nhất với 4.483 bản ghi, kế tiếp là Cheque (324 bản ghi), Credit Card (206 bản ghi), Cash (108 bản ghi), Bitcoin (56 bản ghi); trong khi Wire và Reinvestment không ghi nhận giao dịch rửa tiền nào. Đồng tiền giao dịch chủ yếu là USD (1.879.341 giao dịch) và EUR (1.172.017 giao dịch).

Hình thức thanh toán	Tổng số bản ghi	Số bản ghi có nhãn rửa tiền
Cheque	1.864.331	324
Credit Card	1.323.324	206
ACH	600.797	4.483
Cash	490.891	108
Reinvestment	481.056	0
Wire	171.855	0
Bitcoin	146.091	56

• Tập SAML-D: Gồm 9.852 giao dịch, tỷ lệ nhãn rửa tiền chiếm 0,1039%. Phân tích hình thức thanh toán cho thấy giao dịch chuyển tiền xuyên biên giới (Cross-border) chiếm số lượng lớn nhất trong các giao dịch bị gán nhãn rửa tiền.
• Quy trình tiền xử lý dữ liệu:
  • Chuyển đổi dữ liệu: Sử dụng LabelEncoder của Scikit-learn để chuyển các biến dạng chuỗi (Timestamp, Account, Account.1, Receiving Currency, Payment Currency, Payment Format, Sender_bank_location...) sang dạng số nguyên.
  • Chuẩn hóa dữ liệu: Áp dụng MinMaxScaler đưa các biến về miền giá trị $[0, 1]$ theo công thức $X_{new} = \frac{X_i - \min(X)}{\max(X) - \min(X)}$.
  • Phân tích biến ngoại lai (Outliers) và độ lệch (Skewness): Biến Is_Laundering có độ lệch skewness là 30,44 và biến Amount Received có độ lệch lên tới 410,52. Tác giả đã chạy thử nghiệm phương pháp Tukey IQR (Interquartile Range) trên 1 triệu bản ghi để lọc ngoại lai. Kết quả cho thấy phương pháp IQR làm giảm số lượng mẫu rửa tiền từ 1.005 xuống chỉ còn 679 (mất 32,4% dữ liệu quan trọng), và trên SAML-D mẫu rửa tiền giảm còn 569. Nhận thấy các giao dịch rửa tiền thực chất thường có giá trị bất thường nằm ở vùng ngoại lai, việc loại bỏ ngoại lai sẽ làm mất thông tin học tập của lớp thiểu số, do đó tác giả đưa ra quyết định kỹ thuật: không loại bỏ giá trị ngoại lai.
• Kịch bản xử lý mất cân bằng: Thiết lập các kịch bản cân bằng dữ liệu: Random Undersampling đưa tỷ lệ hai nhãn về 1:1 (mỗi nhãn 5.177 mẫu ở AMLworld) và kịch bản kết hợp phương pháp SMOTE để chuẩn bị dữ liệu huấn luyện cho các mô hình phân loại.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính từ thực nghiệm:

1. Làm rõ đặc trưng phân bố của hành vi rửa tiền: Phân tích dữ liệu thực nghiệm đã chỉ ra các kênh thanh toán có rủi ro rửa tiền tập trung cao nhất: hệ thống thanh toán bù trừ tự động ACH (chiếm 86,6% tổng số giao dịch rửa tiền trong tập AMLworld) và chuyển tiền xuyên biên giới Cross-border (trong tập SAML-D).
2. Quyết định xử lý dữ liệu ngoại lai đặc thù: Nghiên cứu đã chứng minh bằng số liệu thực nghiệm rằng các kỹ thuật lọc nhiễu/ngoại lai truyền thống (như Tukey IQR) không phù hợp cho bài toán AML vì loại bỏ mất 32,4% mẫu rửa tiền thực tế. Việc giữ lại dữ liệu ngoại lai là điều kiện tiên quyết để mô hình nhận diện được các giao dịch giá trị lớn bất thường.
3. Thiết lập quy trình tiền xử lý chuẩn: Xây dựng thành công chuỗi xử lý (pipeline) bao gồm mã hóa LabelEncoder, chuẩn hóa MinMaxScaler và cân bằng mẫu đa kịch bản (Undersampling 1:1 và SMOTE) phục vụ cho 6 thuật toán học máy phân loại giao dịch.

Đóng góp của khóa luận:

• Về mặt học thuật: Cung cấp bức tranh tổng quan toàn diện từ cơ sở pháp lý AML (Việt Nam và FATF), bản chất kinh tế 3 giai đoạn rửa tiền, đến các phương pháp mô hình hóa dữ liệu giao dịch tài chính mất cân bằng cực đoan.
• Về mặt thực nghiệm: Là một trong những công trình khóa luận tại Việt Nam thực hiện khảo sát so sánh chuyên sâu các giải pháp xử lý mất cân bằng kết hợp với đa dạng thuật toán học máy (LR, KNN, SVM, DT, RF, XGBoost) trên các tập dữ liệu giao dịch tài chính quy mô hàng triệu bản ghi, thay vì chỉ tiếp cận theo hướng phân tích quy định pháp lý đơn thuần.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài:

• Do các ràng buộc nghiêm ngặt về bảo mật thông tin và quyền riêng tư dữ liệu tài chính cá nhân của ngành ngân hàng, nghiên cứu chưa thể tiếp cận tập dữ liệu giao dịch thực tế tại các ngân hàng thương mại Việt Nam mà phải sử dụng hai bộ dữ liệu mô phỏng tổng hợp (IBM AMLworld và SAML-D).
• Việc chuẩn hóa bằng MinMaxScaler tuy giúp đồng nhất thang đo cho các mô hình nhưng có khả năng làm suy giảm một phần độ nhạy cảm về độ lớn tuyệt đối của số tiền giao dịch thực tế.

Hướng nghiên cứu tiếp:

• Mở rộng thử nghiệm trên các kiến trúc học sâu (Deep Learning) và đặc biệt là Mạng nơ-ron đồ thị (Graph Neural Networks - GNN) để mô hình hóa toàn diện các luồng chu chuyển tiền tệ nhiều tầng nấc giữa các nút tài khoản.
• Nghiên cứu tích hợp các luồng dữ liệu thời gian thực và áp dụng các kỹ thuật giải thích mô hình (Explainable AI - XAI) nhằm hỗ trợ cán bộ kiểm toán hiểu rõ lý do mô hình đưa ra cảnh báo giao dịch đáng ngờ.

Giá trị tham khảo

Khóa luận có giá trị tham khảo thiết thực cho các nhóm đối tượng:

• Sinh viên, học viên ngành Công nghệ thông tin, Hệ thống thông tin, Khoa học dữ liệu và Kinh tế số: Tham khảo quy trình thực nghiệm tiền xử lý dữ liệu dạng bảng (tabular data), phương pháp xử lý dữ liệu mất cân bằng tỷ lệ lệch lớn ($99,9% : 0,1%$), và kỹ thuật phân tích phân phối độ lệch skewness.
• Sinh viên và nhà nghiên cứu ngành Tài chính - Ngân hàng, Luật kinh tế: Tham khảo hệ thống lý thuyết về 3 giai đoạn rửa tiền, các dấu hiệu giao dịch đáng ngờ theo quy định của FATF và Luật Phòng, chống rửa tiền 2022.
• Cán bộ quản trị rủi ro và tuân thủ (AML/Compliance) tại các tổ chức tín dụng: Tham khảo góc nhìn thực nghiệm về việc lựa chọn chỉ số đánh giá (tránh phụ thuộc vào Accuracy) và cách nhận diện rủi ro tập trung ở các kênh ACH hay thanh toán quốc tế.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu không loại bỏ các giá trị ngoại lai (outliers) bằng phương pháp Tukey IQR?
Khi chạy thử nghiệm Tukey IQR trên 1 triệu bản ghi của tập AMLworld, số lượng mẫu giao dịch rửa tiền đã bị loại bỏ từ 1.005 mẫu xuống chỉ còn 679 mẫu (mất 32,4% mẫu nhãn 1). Do bản chất của tội phạm rửa tiền thường thực hiện các giao dịch có giá trị lớn hoặc tần suất khác thường, các điểm ngoại lai này chứa đựng thông tin nhận diện cốt lõi. Việc loại bỏ ngoại lai sẽ làm suy giảm nghiêm trọng lượng tri thức học tập của mô hình đối với lớp thiểu số.

2. Hai bộ dữ liệu được sử dụng trong khóa luận có quy mô và tỷ lệ mất cân bằng như thế nào?
Nghiên cứu sử dụng tập AMLworld (bản HI-small) gồm 5.078.345 bản ghi, trong đó có 5.177 giao dịch rửa tiền (~0,1%) và 5.073.168 giao dịch bình thường (~99,9%). Bộ dữ liệu thứ hai là SAML-D gồm 9.852 bản ghi với tỷ lệ giao dịch rửa tiền là 0,1039%. Cả hai tập đều có mức độ mất cân bằng cực đoan phản ánh đúng thực tế của dữ liệu giám sát tài chính.

3. Hình thức thanh toán nào ghi nhận số lượng giao dịch rửa tiền lớn nhất trong dữ liệu thực nghiệm?
Trong bộ dữ liệu AMLworld, phương thức thanh toán bù trừ tự động ACH ghi nhận số lượng giao dịch rửa tiền áp đảo với 4.483 giao dịch (chiếm 86,6% tổng số giao dịch rửa tiền), trong khi Wire và Reinvestment không có giao dịch rửa tiền nào. Trong bộ dữ liệu SAML-D, hình thức chuyển khoản qua biên giới (Cross-border) chiếm số lượng giao dịch rửa tiền nhiều nhất.

4. Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam giai đoạn 2012–2017 được trích dẫn, lĩnh vực nào có mức độ rủi ro rửa tiền cao nhất?
Theo Báo cáo đánh giá rủi ro quốc gia của Ngân hàng Nhà nước (2018), lĩnh vực Ngân hàng có mức độ nguy cơ Cao, mức độ tổn thương Trung bình cao và mức độ rủi ro tổng thể ở mức Cao. Lĩnh vực ngân hàng cũng chiếm tới 90% tổng số báo cáo giao dịch đáng ngờ (STR) được gửi tới Cục Phòng, chống rửa tiền.

5. Vì sao độ chính xác thông thường (Accuracy) không phản ánh đúng chất lượng của mô hình trong đề tài này?
Trong tập dữ liệu có tỷ lệ giao dịch bình thường chiếm 99,9% và giao dịch rửa tiền chỉ chiếm 0,1%, một mô hình phân loại dự đoán tất cả mọi giao dịch đều là bình thường vẫn sẽ đạt độ chính xác Accuracy lên tới 99,9%. Tuy nhiên, mô hình đó hoàn toàn vô dụng vì không phát hiện được bất kỳ giao dịch rửa tiền nào. Do đó, nghiên cứu phải sử dụng các thước đo Precision, Recall, F1-score và ROC-AUC để đánh giá chính xác năng lực phát hiện lớp thiểu số.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Thảo Vân đã hệ thống hóa toàn diện bài toán phòng chống rửa tiền từ khung pháp lý, cơ chế nghiệp vụ ngân hàng đến các phương pháp học máy hiện đại. Nghiên cứu phân tích sâu sắc các thách thức cốt lõi của dữ liệu giám sát giao dịch thực tế, bao gồm hiện tượng mất cân bằng nghiêm trọng và đặc tính nhạy cảm của các giá trị ngoại lai. Bằng việc xây dựng quy trình tiền xử lý chặt chẽ, áp dụng các kỹ thuật lấy mẫu thích hợp (Undersampling, SMOTE) và đánh giá đa mô hình phân loại, công trình đem lại giá trị tham khảo khoa học và ứng dụng thực tiễn rõ nét cho lĩnh vực phân tích dữ liệu phòng chống tội phạm tài chính.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 giới thiệu tổng quan về khái niệm, cách thức, thực trạng rửa tiền và phòng chống rửa tiền trên thế giới và tại Việt Nam hiện nay từ đó nhấn mạnh tầm quan trọng của phát hiện giao dịch rửa tiền. Sau đó trình bày một số nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phòng bài toán phát hiện rửa tiền. Lý thuyết tổng quan 1.1 Một số khái niệm cơ bản Rửa tiền (Money Laundering) và cách thức rửa tiền: Theo khoản 1 Điều 4 Luật Phòng chống rửa tiền ngày 18/09/2012 của Việt Nam (Quốc Hội, 2012), “Rửa tiền là hành vi của tổ chức, cá nhân nhằm hợp pháp hóa nguồn gốc của tài sản do phạm tội mà có”. Căn cứ quy định tại Bộ luật Hình sự 2015 (sửa đổi 2017) khoản a, c điều 324 (Quốc Hội, 2015), những hành vi được pháp luật quy định là rửa tiền gồm: “Tham gia trực tiếp hoặc gián tiếp vào giao dịch tài chính, ngân hàng hoặc giao dịch khác nhằm che giấu nguồn gốc bất hợp pháp của tiền, tài sản do mình phạm tội mà có hoặc biết hay có cơ sở để biết là do người khác phạm tội mà có”; “Che giấu thông tin về nguồn gốc, bản chất thực sự, vị trí, quá trình di chuyển hoặc quyền sở hữu đối với tiền, tài sản do mình phạm tội mà có”,v.1 của Công ước Vienna năm 1988 và Công ước của Liên Hợp Quốc về chống tội phạm có tổ chức xuyên quốc gia năm 2000 mô tả định nghĩa rửa tiền là: Việc chuyển nhượng tài sản hoặc hỗ trợ bất kỳ người nào liên quan đến việc che giấu hoặc ngụy trang nguồn gốc bất hợp pháp của tài sản đó, trong khi biết rõ rằng tài sản này có nguồn gốc từ các hoạt động phạm tội.

Từ những khái niệm trên có thể hiểu sau khi có được nguồn thu từ thực hiện các hành vi phạm tội theo quy định pháp luật như tham nhũng, nhận hối lộ, lừa đảo, buôn bán ma túy, buôn lậu, mại dâm, trộm cắp,…những đối tượng này cần thực hiện quá trình rửa tiền nhằm che giấu nguồn thu bất hợp pháp và đưa vào dòng tài chính để chuyển thành tiền sạch. Thông thường sẽ có ba giai đoạn rửa tiền gồm: sắp xếp, tách lớp và hòa nhập: - Sắp xếp (Placement): giai đoạn bơm tiền phi pháp vào hệ thống tài chính qua tài khoản ngân hàng hoặc doanh nghiệp. Chẳng hạn như: các cá nhân hoặc tổ chức tội phạm chia nhỏ số tiền lớn thành các khoản nhỏ hơn, sau đó gửi vào các tài khoản ngân hàng hoặc thực hiện các giao dịch tài chính nhỏ gọn để tránh sự kiểm tra của các cơ quan kiểm toán. Nguyễn Thị Thảo Vân K23HTTTB 4 Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng phương pháp học máy trong phát hiện giao dịch rửa tiền - Phân lớp (Layering): Ở giai đoạn này, tiền sẽ được chuyển đổi giữa các hệ thống tài chính hoặc tài khoản ngân hàng khác nhau để chuyển đổi nó thành một hình thức khác trong các bước tiếp theo.

Điều này sẽ giúp tạo ra một lớp phức tạp sẽ che giấu nguồn gốc của tiền bẩn và làm cho việc theo dõi nó trở nên khó khăn. - Hòa nhập (Integration): là khi số tiền hiện đã sạch được rút và đưa vào tài khoản ngân hàng sạch. Số tiền sau đó có thể được sử dụng cho bất kỳ mục đích nào và việc theo dõi, phát hiện nguồn gốc của nó trở nên khó khăn thậm chí là không thể.1 Ba giai đoạn của hoạt động rửa tiền (Nguồn Văn phòng Liên Hiệp Quốc về Phòng chống Tội phạm) Để thực hiện tốt công tác phòng chống rửa tiền, trước hết cần hiểu rõ những cách thức rửa tiền của tội phạm.