Fraud Detection AI / Phát hiện Gian lận AI

📖 Fraud Detection AI

Definition (English):

Fraud detection AI identifies anomalous transactions in real-time using supervised (labeled fraud cases) and unsupervised (anomaly detection) learning. Features: transaction amount, velocity, location, device fingerprint, behavioral biometrics. Models: XGBoost/LightGBM (tabular), GNNs (transaction graphs), autoencoders (anomaly). Challenges: extreme class imbalance (0.1% fraud), adversarial fraudsters, low latency requirements (<100ms), concept drift adaptation.

📖 Phát hiện Gian lận AI

Định nghĩa (Tiếng Việt):

Phát hiện gian lận AI nhận diện giao dịch bất thường thời gian thực sử dụng học có giám sát (trường hợp gian lận được gán nhãn) và không giám sát (phát hiện bất thường). Đặc trưng: số tiền giao dịch, vận tốc, vị trí, dấu vân tay thiết bị, sinh trắc học hành vi. Mô hình: XGBoost/LightGBM (bảng), GNNs (đồ thị giao dịch), autoencoders (bất thường). Thách thức: mất cân bằng lớp cực đoan (0.1% gian lận), gian lận đối kháng, yêu cầu độ trễ thấp (<100ms), thích ứng concept drift.

📂 Phân loại: Finance AI