Trong thời đại khoa học - công nghệ, khách hàng chỉ với một tấm thẻ tín dụng có thể thanh toán toàn bộ các hoạt động mua sắm của mình một cách nhanh chóng và tiện lợi bất kể đang ở vị trí nào. Tuy nhiên, bên cạnh sự tiện lợi thì cũng đi kèm theo lỗ hổng với các mối đe dọa về tổn thất tài chính. Người bán không thể kiểm tra người mua có phải chủ thẻ hay không bởi vì cả thẻ và chủ thẻ đều không cần thiết có mặt tại thời điểm giao dịch. Do đó mà việc gian lận thẻ tín dụng ngày càng trở nên phổ biến với nhiều cách thức khác nhau. Trong bài viết này các tác giả tập trung phát hiện gian lận thẻ tín dụng bằng các phương pháp của học máy là mô hình mạng nơ ron nhân tạo và mô hình máy vectơ hỗ trợ và so sánh mức độ hiệu quả của hai phương pháp với bộ dữ liệu Paysim. Kết quả cho thấy mô hình mạng nơ ron nhân tạo phát hiện với độ chính xác cao hơn ( 99%)., Tóm tắt tiếng anh, With the development of information technology modern customers can make payments for any purchase with no barriers. However, it also brings about some potential financial harms. In fact, the seller cannot check whether the buyer is the cardholder due to the fact that both of them are not necessarily present at the place of purchase. Accordingly, frauds involving credit card use are becoming increasingly. In this study, we focus on how to detect this kind of fraud with machine learning, namely Artificial Neural Network and Support Vector Machine modes. Then, some com-parisons between the effectiveness of the two methods with the Paysim dataset. The results showed that the artificial neural network model was better with an accuracy of 99%).