Ứng dụng công nghệ phát hiện gian lận thương mại như thế nào?

0:00 / 0:00
0:00
  • Nam miền Bắc
  • Nữ miền Bắc
  • Nữ miền Nam
  • Nam miền Nam

VietTimes – Bằng phương pháp máy vector hỗ trợ (SVM), hoạt động gian lận thương mại trên các nền tảng công nghệ, mạng xã hội sẽ bị phát hiện và khoanh vùng giám sát. Đây là giải pháp tiềm năng để thị trường trực tuyến minh bạch hơn.

Hành vi gian lận thương mại ngày càng tăng, gây ảnh hưởng đến niềm tin của người tiêu dùng.
Hành vi gian lận thương mại ngày càng tăng, gây ảnh hưởng đến niềm tin của người tiêu dùng.

SVM (Support Vector Machine) là một loại thuật toán thuộc nhóm Supervised Learning (học máy có giám sát) dùng để phân chia dữ liệu (Classification) thành các nhóm riêng biệt. SVM dạng chuẩn là thuật toán phân loại nhị phân, nhận dữ liệu vào và phân loại thành hai lớp khác nhau.

Nội dung trên được báo cáo tại Hội thảo Khoa học Quốc gia “Phát triển Thương mại điện tử Việt Nam trong kỷ nguyên số” - diễn ra hôm nay (4/11). Hội thảo do Cục TMĐT và Kinh tế số (Bộ Công Thương) cùng Đại học Thương mại phối hợp tổ chức tại Hà Nội. Nghiên cứu nằm trong trong công trình “Giải pháp phát hiện người bán hàng gian lận trong thị trường trực tuyến bằng phương pháp học máy SVM” của ThS. Nguyễn Thị Vân Trang - giảng viên Khoa Hệ thống thông tin kinh tế và Thương mại điện tử - Trường Đại học Thương Mại.

ThS. Nguyễn Thị Vân Trang thuyết trình về nghiên cứu tại Hội thảo.

ThS. Nguyễn Thị Vân Trang thuyết trình về nghiên cứu tại Hội thảo.

Công trình nghiên cứu của ThS. Nguyễn Thị Vân Trang tập trung giải quyết các gian lận bên phía người bán. Theo đó, giải pháp SVM phát hiện các trường hợp gian lận qua 5 bước gồm thu thập thông tin, trích xuất đặc trưng, huấn luyện SVM, phát hiện gian lận và quản lý gian lận.

Cụ thể, thông tin thu thập từ thị trường trực tuyến sẽ được tập hợp và chuẩn hóa theo các đặc trưng riêng, nhằm tối ưu hóa dữ liệu cho quá trình huấn luyện SVM. Sau khi phân tích khối dữ liệu, mỗi người bán được gắn một trong hai nhãn "hợp pháp" hoặc "gian lận". Thông qua quá trình xử lý, SVM sẽ đưa ra kết quả phân loại người bán có gian lận hay không.

Nhờ tính năng phân lớp dữ liệu, công nghệ SVM được đánh giá là công cụ tiềm năng, giúp phát hiện gian lận thương mại cho các doanh nghiệp, góp phần xây dựng thị trường trực tuyến trong sạch, uy tín và phát triển.

Hội thảo “Phát triển Thương mại điện tử Việt Nam trong kỷ nguyên số”.

Hội thảo “Phát triển Thương mại điện tử Việt Nam trong kỷ nguyên số”.

Bên cạnh ứng dụng kỹ thuật – công nghệ tiên tiến, Hội thảo “Phát triển Thương mại điện tử Việt Nam trong kỷ nguyên số” còn đưa ra những nhận định, đánh giá về những vấn đề còn tồn tại trong quá trình phát triển TMĐT ở Việt Nam.

​Là một trong những hoạt động hướng tới kỷ niệm 60 năm thành lập Trường Đại học Thương mại, Hội thảo cũng là diễn đàn để các chuyên gia, nhà nghiên cứu, nhà hoạch định chính sách trong và ngoài nước trao đổi, thảo luận, phân tích các cơ hội và thách thức liên quan đến thị trường và chiến lược phát triển trong nền kinh tế số. Qua hàng loạt nghiên cứu thực tiễn được công bố tại Hội thảo, các cơ quan, doanh nghiệp có thể tận dụng lợi thế để tìm giải pháp, chính sách phù hợp với TMĐT Việt Nam trong bối cảnh hiện nay.