Nhằm xây dựng hệ thống phát hiện gian lận dựa trên ứng dụng cơ sở dữ liệu đồ thị (GDB: Graph DataBase) và mô hình đã đề xuất. Luận văn Giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhằm phát hiện giao dịch bất thường trong hệ thống quản trị giao dịch tài chính đã thực hiện nghiên cứu, tìm hiểu trình bày tổng quan về các hành vi gian lận tài chính trục tuyến, các nguyên nhân và cách thực hiện các hành vi gian lận trực tuyến. Tìm hiểu và trình bày các thuật toán AI thường được sửu dụng trong các hệ thống phát hiện bất thường đối với gian lận tài chính. Nghiên cứu và đề xuất một mô hình phát hiện gian lận tài chính dựa trên sự kết hợp của mô hình Semi Supervisel Graph Attentive Neural kết hợp với mô hình GTAN (Gated Temporal Attention Network). Kết quả nghiên cứu được trình bày trong 3 chương, gồm: Chương 1: Tổng quan về gian lận trong giao dịch tài chính; Chương 2: Ứng dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo phát hiện gian lận tài chính; Chương 3: Xây dựng hệ thống phát hiện gian lận. Từ kết quả nghiên cứu đó, đề tài đã xây dựng hệ thống phát hiện gian lận dựa trên ứng dụng cơ sở dữ liệu đồ thị (GDB: Graph DataBase) và mô hình đã đề xuất. Triển khai thực nghiệm mô hình trên bộ dữ liệu S-FFSD, tổng hợp dữ liệu thực nghiệm, phân tích và đánh giá kết quả thực nghiệm.

Ngôn ngữ:	Vie
Tác giả:	Đỗ Xuân Sơn
Người đóng góp:	GVHD: Vũ Việt Thắng
Thông tin nhan đề:	Giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhằm phát hiện giao dịch bất thường trong hệ thống quản trị giao dịch tài chính
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Luận văn Thạc sĩ / Bộ sưu tập: Quản lý kinh doanh
Mô tả vật lý:	75tr.
Năm xuất bản:	2024