Thẻ tín dụng ngày càng trở nên phổ biến, điều đó kéo theo sự phát triển nhiều hành vi gian lận trong các giao dịch của loại hình thanh toán này. Các ngân hàng cần xây dựng hệ thống nhận diện và cảnh báo những giao dịch gian lận nhằm hạn chế thất thoát tài chính. Trong bài viết này, tác giả xây dựng mô hình phán đoán giao dịch gian lận dựa trên bốn thuật toán học máy không giám sát: One-class Support Vector Machine (One-class SVM), K-means, rừng cô lập (Isolation forest) và Local outlier factor (LOF). Từ đó đưa ra so sánh, đánh giá về thời gian thực hiện và hiệu quả của mỗi thuật toán.