Theo phóng viên TTXVN tại Hongkong, nhóm nghiên cứu thuộc Học viện Cảnh sát Quốc gia Trung Quốc đã xây dựng một khung AI kết hợp mạng nơron đồ thị động (Dynamic Graph Neural Network), môđun bộ nhớ và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để phân tích, nhận diện các giao dịch tiền điện tử có dấu hiệu phạm pháp.

Trong bối cảnh Bitcoin và các loại tiền số ngày càng được sử dụng rộng rãi, tính ẩn danh cùng khả năng chuyển tiền xuyên biên giới khiến loại tài sản này trở thành công cụ bị các tổ chức tội phạm lợi dụng để rửa tiền, tài trợ cờ bạc và nhiều hoạt động phi pháp khác.

Tiến sĩ Tôn Cạnh Siêu, chuyên gia điều tra tội phạm và an ninh mạng, đồng thời là tác giả chính của nghiên cứu đăng trên Journal of Intelligence – một tạp chí khoa học uy tín của Trung Quốc – cho biết hệ thống mới không chỉ giúp nâng cao độ chính xác trong phát hiện giao dịch bất hợp pháp mà còn mang lại khả năng giải thích và truy vết rõ ràng cho cơ quan điều tra.

Khác với các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống vốn khó theo kịp các phương thức rửa tiền ngày càng tinh vi, mô hình AI mới xem toàn bộ hệ sinh thái tiền điện tử như một mạng lưới liên tục biến đổi. Hệ thống phân tích cấu trúc giao dịch, dòng tiền và sự thay đổi theo thời gian, đồng thời đối chiếu với kho dữ liệu về các mô hình tội phạm đã được ghi nhận trước đó.

Sau khi tổng hợp các dữ liệu, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ đưa ra đánh giá rủi ro bằng ngôn ngữ tự nhiên, kèm theo chuỗi lập luận và các bằng chứng hỗ trợ, thay vì chỉ đơn thuần kết luận giao dịch hợp pháp hay bất hợp pháp.

Theo nhóm nghiên cứu, hệ thống đã được thử nghiệm trên bộ dữ liệu giao dịch Bitcoin công khai Elliptic gồm hơn 203.700 giao dịch, 234.300 mối liên kết và 166 đặc trưng dữ liệu cho mỗi giao dịch. Kết quả cho thấy AI đạt độ chính xác tổng thể 89,4%. Đối với các giao dịch bị xác định là bất hợp pháp, hệ thống đạt độ chính xác 89,1%, tức gần 9 trong 10 giao dịch bị gắn cờ thực sự là giao dịch phạm pháp.

Tỷ lệ phát hiện đúng đạt 64,5%, đồng nghĩa AI có thể nhận diện khoảng 2/3 số giao dịch bất hợp pháp trong bộ dữ liệu. Tiến sĩ Tôn Cạnh Siêu nhận định hệ thống mới đã cải thiện đáng kể khả năng nhận diện các phương thức rửa tiền mới và liên tục biến đổi, nhờ việc kết hợp trí nhớ về các vụ việc trước đây với khả năng suy luận của mô hình AI.

Nghiên cứu trên được thực hiện trong bối cảnh Trung Quốc tăng cường trấn áp các tội phạm tài chính liên quan đến tiền điện tử. Theo Viện Kiểm sát Nhân dân Tối cao Trung Quốc, trong năm 2025, các công tố viên đã truy tố 3.259 đối tượng liên quan đến các vụ rửa tiền sử dụng tiền ảo và hệ thống ngân hàng ngầm.

Cuối tháng trước, báo The Paper cũng đưa tin một tòa án tại Khu tự trị Nội Mông đã xét xử vụ án liên quan đến gần 3 tỷ Nhân dân tệ (khoảng 444 triệu USD) bị cáo buộc dùng để thanh toán các khoản nợ cờ bạc trực tuyến, trong đó có nghi vấn liên quan đến hoạt động cá cược trong thời gian diễn ra World Cup. Giới nghiên cứu cho rằng những vụ việc bị phát hiện mới chỉ là phần nổi của tảng băng chìm, bởi dù mọi giao dịch Bitcoin đều được ghi lại trên blockchain công khai, danh tính thực sự của chủ sở hữu ví điện tử vẫn rất khó xác định.

Theo nhóm nghiên cứu, việc ứng dụng AI với khả năng phân tích mạng lưới giao dịch và tự động giải thích các dấu hiệu bất thường sẽ giúp cơ quan thực thi pháp luật nâng cao hiệu quả phát hiện, điều tra và ngăn chặn các hoạt động rửa tiền bằng tiền điện tử trong tương lai.