Nhận diện Deepfake - Công nghệ trí tuệ nhân tạo giả mạo và cách phòng ngừa
17/05/2023 4.830 lượt xem
Thời gian gần đây, các hình thức giả danh để lừa tiền có xu hướng gia tăng, có thể xảy ra với bất cứ ai và bất cứ thời điểm nào, đặc biệt là hành vi bị lừa đảo bằng Facebook, xâm nhập vào tài khoản cá nhân Facebook của người dùng ngày càng nhiều. Các đối tượng lừa đảo dùng thủ đoạn rất tinh vi. Chúng thực hiện các cuộc gọi video call để giả làm người thân vay tiền, giả làm con cái đang du học nước ngoài gọi điện cho bố, mẹ nhờ chuyển tiền đóng học phí hay có thể giả làm nhân vật nào đó khi kết bạn hẹn hò qua mạng để phục vụ cho các kịch bản chuẩn bị sẵn. Thủ đoạn của các đối tượng lừa đảo là lấy những video cũ của người dùng, cắt ghép hoặc dùng công nghệ Deepfake để khi thực hiện hành vi lừa đảo, phát lại video dưới hình thức mờ ảo, chập chờn như đang ở nơi sóng yếu. Theo các chuyên gia về công nghệ, phương thức của các đối tượng này thường là tìm kiếm thu thập thông tin cá nhân được đăng tải công khai trên các tài khoản mạng xã hội... để tạo ra một kịch bản lừa đảo. Khi nạn nhân cẩn thận sẽ gọi điện thoại hoặc video để kiểm tra thì chúng sử dụng phần mềm cắt ghép hình ảnh để đánh lừa.

  


1. Deepfake là gì

Deepfake - công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) giả mạo hình ảnh, giọng nói nhằm mục đích xấu, chiếm đoạt tài sản. Thủ đoạn tinh vi này đang là mối lo ngại với rất nhiều người dùng Internet trong thời gian vừa qua và khái niệm này đang được đề cập rất nhiều trên các phương tiện truyền thông.

Deepfake là từ được ghép lại từ hai chữ "Deep" trong Deep-learning (học sâu) và "fake" (giả mạo). Deepfake có thể hiểu là một AI tiên tiến sử dụng nhiều lớp thuật toán máy học để trích xuất dần dần các tính năng cấp cao hơn từ một đầu vào có lượng dữ liệu thô, nó có khả năng học hỏi từ dữ liệu phi cấu trúc - chẳng hạn như khuôn mặt người. Nó thậm chí có thể thu thập dữ liệu về các chuyển động vật lí của con người.

Dữ liệu hình ảnh sẽ được xử lí tiếp để tạo video Deepfake thông qua mạng lưới đối thủ sáng tạo (GAN - Generative Adversarial Networks). Đây là một loại hệ thống các máy học chuyên dụng, hai mạng thần kinh có thể được sử dụng để cạnh tranh với nhau trong việc học các đặc điểm đã có trong kho dữ liệu thông tin nhằm mục đích huấn luyện AI (chụp ảnh khuôn mặt) và sau đó tạo dữ liệu mới có cùng đặc điểm (ảnh mới).

Khả năng học hỏi của các AI luôn được kiểm tra liên tục và so sánh với dữ liệu gốc nhằm mục đích huấn luyện, chính vì vậy mà hình ảnh được AI "làm giả" ngày càng trở nên thuyết phục. Điều này khiến cho Deepfake đang là mối đe dọa lớn hơn bao giờ hết. Không chỉ hình ảnh, AI còn có thể giả mạo các dữ liệu khác, một số công nghệ Deepfake đã có thể được sử dụng để giả giọng nói.

2. Sử dụng Deepfake để tung tin giả

Cụm từ "Deepfake" xuất hiện công khai trên Internet từ khoảng cuối năm 2017. Công nghệ này được biết đến rộng rãi khi một người dùng trên mạng xã hội Reddit đã sử dụng nó để hoán đổi gương mặt của người nổi tiếng vào trong các bộ phim người lớn với độ chính xác khá cao mà không mất nhiều công sức. Dù hứng chịu sự chỉ trích mạnh mẽ từ dư luận, nhưng Deepfake vẫn được giới chuyên gia theo dõi và thậm chí tham gia phát triển.

Trong ví dụ mới nhất về công nghệ Deepfake mới được công bố, các nhà nghiên cứu đã cho thấy, phần mềm mới sử dụng các thuật toán máy học có thể cho phép người dùng chỉnh sửa nội dung đã được văn bản hóa của video để thêm, xóa hoặc thay đổi các từ phát ra từ miệng của người nói trong video.

Để tạo ra những đoạn giả được thêm vào video gốc, các nhà nghiên cứu đã kết hợp một số kĩ thuật. Đầu tiên, họ quét video gốc để cô lập các âm vị (những âm thanh cấu thành nên các từ) được nói bởi người tham gia. Các nhà nghiên cứu sau đó kết nối các âm vị này với các biểu cảm khuôn mặt tương ứng khi thể hiện mỗi âm vị đó. Cuối cùng, họ tạo ra một mô hình 3D của nửa dưới khuôn mặt người nói bằng cách sử dụng video gốc.

Khi ai đó chỉnh sửa nội dung được văn bản hóa của video, phần mềm sẽ kết hợp tất cả dữ liệu được thu thập này gồm âm vị, hình ảnh và mô hình khuôn mặt 3D để tạo cảnh quay mới phù hợp với nội dung được thêm bớt vào văn bản. Sau đó, phần mềm sẽ dán thành phẩm vào video gốc để tạo nên video cuối cùng.

Công nghệ này vẫn chưa thực sự hoàn hảo. Các thuật toán chỉ hoạt động trên các video dạng quay chính mặt người nói và cần lượng dữ liệu đầu vào khoảng 40 phút. Bài phát biểu được chỉnh sửa cũng không thể khác quá nhiều so với video gốc vì chất lượng âm thanh dù đã có cải thiện vẫn khá thấp so với chất lượng nguyên bản. Các nhà nghiên cứu cũng lưu ý rằng, họ chưa thể thay đổi tâm trạng hoặc giọng điệu của người nói vì làm như vậy sẽ dẫn đến kết quả "khá kì lạ và hơi đáng sợ". Ngoài ra, nếu khuôn mặt người nói bị che khuất bất cứ khi nào, như ai đó vẫy tay trong khi nói thì thuật toán sẽ thất bại hoàn toàn.

Song, những hạn chế luôn xuất hiện trong giai đoạn ban đầu và chúng gần như luôn được khắc phục. Điều đó đồng nghĩa là công chúng sẽ sớm phải đối mặt với sự xuất hiện của phần mềm cho phép bất cứ ai chỉnh sửa những gì người khác nói trong video mà không cần trải qua đào tạo công nghệ cao. Rất nhiều người nổi tiếng đã phải chịu ảnh hưởng bởi các đoạn video giả mạo họ do Deepfake làm ra xuất hiện tràn lan.
 

3. Deepfake - Giả mạo và tống tiền

Vẫn chưa dừng lại ở việc sử dụng Deepfake để tung các loạt tin tức giả về chính trị, hay trả thù cá nhân. Các đối tượng lừa đảo còn áp dụng công nghệ này để tống tiền, chiếm đoạt tài sản.

Tổng Giám đốc điều hành của một công ty năng lượng bị lừa hơn 200.000 USD chỉ bằng giọng nói Deepfake của người đứng đầu công ty đó với yêu cầu chuyển tiền khẩn cấp. Sự giả mạo quá thuyết phục khiến CEO không kịp nghi ngờ và không nghĩ đến việc kiểm tra chéo, tiền không được chuyển đến trụ sở chính mà đến một tài khoản ngân hàng bên thứ ba. CEO chỉ trở nên nghi ngờ khi "sếp" của anh ta yêu cầu thêm một đợt chuyển tiền khác. Kẻ giả mạo đã bị phát hiện, nhưng đã quá muộn để lấy lại số tiền vừa chuyển trước đó.

Ở Pháp, một người có tên Gilbert Chikli đã thực hiện hành vi mạo danh, cùng với việc sao chép tỉ mỉ văn phòng của Bộ trưởng Ngoại giao Jean-Yves Le Drian và đồ đạc trong đó, để lừa đảo các giám đốc điều hành cấp cao hàng triệu Euro. Kẻ lừa đảo Gilbert Chikli sau đó đã bị cáo buộc cải trang thành Bộ trưởng để yêu cầu các cá nhân giàu có và giám đốc điều hành công ty đưa tiền chuộc nhằm giải thoát các con tin người Pháp ở Syria, hắn ta đã phải hầu tòa cho hành vi của mình.

Tống tiền bằng các video khiêu dâm là một viễn cảnh mà dường như ai cũng có thể nghĩ đến khi Deepfake được ra đời. Cụ thể, công cụ này đã được sử dụng để tống tiền các nữ phóng viên và nhà báo, trường hợp của Rana Ayyub ở Ấn Độ, nữ phóng viên này đã bị ghép mặt vào các video khiêu dâm, sau đó kẻ gian đã sử dụng các video giả này để tống tiền cô.

Công nghệ ngày càng phát triển và việc tiếp cận Deepfake trở nên đơn giản và chi phí thực hiện ngày càng rẻ hơn, khiến mức độ nguy hiểm tăng lên mỗi ngày. Nếu chúng ta không được trang bị đủ kiến thức và thông tin thì sẽ rất khó để nhận ra Deepfake.

4. Deepfake - Hình thức lừa đảo nguy hiểm tiềm ẩn trong tương lai

Những tác hại tiềm ẩn của công nghệ Deepfake là vô cùng đáng lo ngại và các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này thường bị chỉ trích vì đã không xem xét thành quả nghiên cứu của họ sẽ bị lạm dụng. Để trấn an dư luận, các nhà nghiên cứu lĩnh vực Deepfake đã nỗ lực đưa ra các công cụ phát hiện Deepfake có độ chính xác cao, một công cụ mới đây có tỉ lệ phát hiện đúng lên tới hơn 90%.

Công cụ này bao gồm một thuật toán có khả năng phát hiện các yếu tố chỉnh sửa bằng AI trong video của các chính trị gia nổi tiếng như Donald Trump và Elizabeth Warren, bằng cách theo dõi các cử động khuôn mặt nhỏ nhất mang tính đặc trưng của mỗi cá nhân mà phần mềm chỉnh sửa không nắm bắt được.

Theo các chuyên gia, những phần mềm và công cụ có thể phát hiện ra các video bị chỉnh sửa sẽ chỉ khắc phục được một phần rất nhỏ vấn đề này. Chính những tác giả của công cụ chống Deepfake cũng cho rằng thành quả của họ sẽ trở nên vô ích.

Trong báo cáo của mình, nhóm tác giả này nhận định công nghệ Deepfake và chống Deepfake đang phát triển theo hướng không khác gì mối quan hệ giữa virus và các phần mềm chống virus. Bất cứ lỗi hay điểm yếu nào được phát hiện có thể giúp việc chống virus hiệu quả hơn, những phiên bản virus sau sẽ "vá" được những lỗi này và còn trở nên tinh vi hơn trước. Như trong trường hợp Deepfake, những phiên bản đầu tiên có thể khiến gương mặt bị chỉnh sửa của nhân vật luôn trong trạng thái mở mắt, hoặc khuôn miệng lúc phát âm không hề tự nhiên. Những phiên bản sau đã nâng cấp và cải thiện những yếu tố này rõ rệt, đến mức khó có thể nhận ra sự khác biệt bằng mắt thường giữa bản gốc và bản chỉnh sửa.

Bên cạnh đó, việc phát triển công nghệ có thể phát hiện ra Deepfake tuy rất quan trọng, nhưng thách thức lớn hơn là làm cho các công nghệ này thực sự được áp dụng rộng rãi và trở nên hữu ích. Các nền tảng mạng xã hội như Facebook, Twitter hay Youtube vẫn chưa xác định rõ ràng chính sách của họ đối với Deepfake. Những nhà quản lí các nền tảng này từ chối xóa hoặc thậm chí "ngó lơ" những video có yếu tố bị chỉnh sửa ngay cả khi có phản hồi chính thức về nội dung bị giả mạo.

Một đặc điểm của thời đại truyền thông trực tuyến là hình ảnh chất lượng có thể rất thấp và không cần ngữ cảnh cụ thể nhưng vẫn tiếp cận được với người xem. Giống như tin tức giả, rất nhiều nội dung thông tin giả mạo có thể dễ dàng bị lật tẩy chỉ với một vài phút tra cứu trên Google, nhưng điều đó không ngăn chặn sự lan truyền của chúng. Deepfake cũng vậy, các thành phẩm của công nghệ này không cần hoàn hảo từng chi tiết và vẫn có rất nhiều người đón nhận.

Không thể phủ nhận công nghệ Deepfake cũng có nhiều tác dụng, đặc biệt là trong ngành công nghiệp phim ảnh và truyền hình. Deepfake cho phép các nhà làm phim sửa các lỗi sai mà không cần tốn tiền và thời gian quay lại. Hay nó cũng giúp tạo ra các bản lồng tiếng thống nhất, trơn tru trong các ngôn ngữ khác nhau. Song, những lợi ích này có vẻ nhỏ bé hơn rất nhiều so với những thiệt hại tiềm ẩn mà Deepfake có thể dẫn tới.

Có đến hơn 90% các video Deepfake được tạo ra phục vụ các mục đích không hợp pháp, con số này đang báo động cho chúng ta về một viễn cảnh chẳng mấy tốt đẹp. Công nghệ ngày càng phát triển và việc tiếp cận Deepfake ngày càng trở nên đơn giản và tốn ít chi phí hơn, vì vậy trong tương lai, các luồng thông tin giả, những chiêu trò lừa đảo... áp dụng Deepfake rất có thể sẽ tràn lan trên môi trường Internet ngày càng nhiều.

5. Cách bảo vệ trước Deepfake

Trước những chiêu trò lừa đảo ngày một trở nên tinh vi hơn và không phải người dùng nào cũng có đủ kiến thức về công nghệ thông tin để có thể tự mình nhận ra những video, âm thanh giả tạo bởi AI. Chính vì vậy, phần lớn các chuyên gia về bảo mật đều đưa ra những lời khuyên nhằm phòng tránh trước các tính huống xấu có thể xảy ra, đặc biệt là việc nâng cao bảo mật các tài khoản trực tuyến.

Tin tưởng nhưng vẫn phải xác minh: Nếu nhận được một đoạn tin nhắn thoại đặc biệt là các tin nhắn hướng đến mục đích vay tiền hoặc mượn tài sản cá nhân của bạn, dù cho giọng nói nghe rất quen thuộc và cực kì giống thật, tốt nhất bạn vẫn nên gọi lại bằng số điện thoại mà bạn biết là chính xác để xác minh rằng đồng nghiệp, người thân đó của bạn đã thực sự gửi yêu cầu bằng tin nhắn thoại.

Đừng vội truy cập bất kì đường link nào: Khi được người thân gửi cho một đường link với những cấu trúc lạ, đừng vội vàng nhấp vào đường link/nút đó. Rất có thể đó là một cái bẫy được đưa ra để kẻ lừa đảo có thể chiếm đoạt tài khoản trực tuyến của bạn. Hãy tìm cách xác minh lại với người đã gửi tin nhắn cho bạn.

Hãy chú ý vào những điều nhỏ nhất: Nếu nhận được một cuộc gọi chuyển tiền hoặc video call với nội dung chuyển tiền, dù là người thân thiết, bạn vẫn hãy xem kĩ số điện thoại, email hoặc tài khoản có trùng hợp với người đang thực hiện yêu cầu hay không. Thông thường, các đối tượng sẽ yêu cầu chuyển tiền sang một tài khoản bên thứ ba hoặc sang một tài khoản có tên gần tương tự.

Hạn chế quyền truy cập vào giọng nói và hình ảnh của bạn: Như chúng ta đã biết, để có thể tạo ra hình ảnh và âm thanh giả những kẻ lừa đảo sẽ cần các bản ghi âm, hình ảnh hoặc cảnh quay của bạn để tạo ra những sản phẩm giả. Để ngăn chặn việc dữ liệu hình ảnh, âm thanh của bạn bị sao chép, hãy hạn chế sự hiện diện của bạn trên mạng xã hội hoặc đặt tài khoản của bạn ở chế độ riêng tư, chỉ chấp nhận yêu cầu từ những người bạn tin tưởng.

Không những vậy, một số các chuyên trang về bảo mật còn đưa ra lời khuyên để có thể phát hiện Deepfake ngay tức thì như sau:

- Chuyển động giật cục, như một đoạn video lỗi.

- Ánh sáng bị thay đổi liên tục từ khung hình này sang khung hình tiếp theo.

- Thay đổi tông màu liên tục.

- Video có những sự nhấp nháy lạ thường.

- Khẩu hình miệng không đồng bộ với lời nói.

- Hiện lên các đồ vật kĩ thuật số trong hình ảnh.

- Âm thanh hoặc video chất lượng thấp.

- Nhân vật nói liên tục, không chớp mắt.

Hãy thật cẩn trọng khi sử dụng Internet, đặc biệt là với các nền tảng mạng xã hội, nơi mà chúng ta luôn thoải mái chia sẻ rất nhiều thông tin cá nhân khiến cho các đối tượng xấu dễ dàng lợi dụng để thực hiện hành vi lừa đảo.

Tài liệu tham khảo:

1. https://cand.com.vn/
2. https://vtv.vn/
3. Nguồn: Internet.

Minh Dũng (NHNN) 
 
 

Bình luận Ý kiến của bạn sẽ được kiểm duyệt trước khi đăng. Vui lòng gõ tiếng Việt có dấu
Đóng lại ok
Bình luận của bạn chờ kiểm duyệt từ Ban biên tập
Neural Network, Deep Learning và các ứng dụng trong cuộc sống
Neural Network, Deep Learning và các ứng dụng trong cuộc sống
20/09/2023 893 lượt xem
Trong thế giới công nghệ hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hằng ngày. Mạng thần kinh (Neural Network) là một phương thức trong lĩnh vực AI, được sử dụng để hỗ trợ máy tính xử lí dữ liệu theo cách lấy cảm hứng từ bộ não con người.
Sử dụng công nghệ phân tích dữ liệu bảo vệ quyền riêng tư hỗ trợ các nền tảng chia sẻ thông tin khách hàng
Sử dụng công nghệ phân tích dữ liệu bảo vệ quyền riêng tư hỗ trợ các nền tảng chia sẻ thông tin khách hàng
16/09/2023 1.647 lượt xem
Từ trước đến nay, các ngân hàng thường rất vất vả trong việc phát hiện các giao dịch bất hợp pháp trong vô số giao dịch mà họ xử lí hằng ngày.
Ngăn chặn các ứng dụng chứa mã độc và phần mềm độc hại tấn công tài khoản ngân hàng
Ngăn chặn các ứng dụng chứa mã độc và phần mềm độc hại tấn công tài khoản ngân hàng
13/09/2023 1.533 lượt xem
Ngoài các chiêu trò lừa đảo mạo danh tin nhắn, website ngân hàng, mạo danh cán bộ ngân hàng, thuế, công an... nhằm chiếm đoạt tài khoản ngân hàng của khách hàng, tội phạm công nghệ còn có nhiều chiêu trò tinh vi, phức tạp như tấn công ứng dụng ngân hàng trên di động bằng mã độc, phần mềm độc hại.
Chuyển đổi số trong lĩnh vực ngân hàng và một số giải pháp
Chuyển đổi số trong lĩnh vực ngân hàng và một số giải pháp
08/09/2023 2.222 lượt xem
Chuyển đổi số trong lĩnh vực ngân hàng ngày càng giữ vai trò quan trọng, quyết định đến sự “sống còn”, phát triển của các ngân hàng. Trong thời gian qua, công cuộc chuyển đổi số ngân hàng ở Việt Nam đã đạt được những thành tựu nhất định, đóng góp vào sự phát triển chung của nền kinh tế.
Hội nhập quốc tế trong lĩnh vực ngân hàng: Thách thức và một số giải pháp khắc phục
Hội nhập quốc tế trong lĩnh vực ngân hàng: Thách thức và một số giải pháp khắc phục
03/09/2023 2.480 lượt xem
Hội nhập quốc tế đang dần trở thành một xu hướng tất yếu của các ngân hàng, mang đến cho ngành Ngân hàng nhiều cơ hội chuyển mình nhưng cũng đặt ra không ít các thách thức.
Nguồn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư giúp ngân hàng tiết kiệm thời gian, chi phí trong giải quyết thủ tục cho vay
Nguồn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư giúp ngân hàng tiết kiệm thời gian, chi phí trong giải quyết thủ tục cho vay
31/08/2023 2.497 lượt xem
Nguồn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư (CSDLQGvDC) sẽ là “mỏ vàng” để các tổ chức tín dụng (TCTD) xác minh nhân thân khách hàng và tra cứu các thông tin để đánh giá khả năng trả nợ (như thông tin về đóng thuế thu nhập, bảo hiểm xã hội...), từ đó có thể đẩy nhanh quá trình giải quyết thủ tục, tiết kiệm chi phí, có thêm điều kiện để ngân hàng giảm lãi vay tiêu dùng, kích thích người dân vay phục vụ nhu cầu đời sống, góp phần giảm tín dụng đen.
Thực trạng và giải pháp phát triển công nghệ tài chính tại Việt Nam
Thực trạng và giải pháp phát triển công nghệ tài chính tại Việt Nam
23/08/2023 0 lượt xem
Từ khởi điểm là lĩnh vực có quy mô nhỏ, lẻ mang nhiều tiềm năng ứng dụng, đến nay thị trường công nghệ tài chính (Fintech) đã và đang phát triển mạnh mẽ, toàn diện, góp phần phát triển lĩnh vực tài chính trên phạm vi toàn cầu.
Ngăn chặn lừa đảo trực tuyến trong lĩnh vực ngân hàng: Nâng cao kĩ năng cho người sử dụng dịch vụ ngân hàng trên nền tảng số
Ngăn chặn lừa đảo trực tuyến trong lĩnh vực ngân hàng: Nâng cao kĩ năng cho người sử dụng dịch vụ ngân hàng trên nền tảng số
15/08/2023 3.459 lượt xem
Trong bối cảnh công nghệ phát triển mạnh mẽ, các thủ đoạn lừa đảo tài chính ngày càng tinh vi trong khi người tiêu dùng còn chưa kịp cập nhật hết các thủ đoạn. Kẻ gian chủ yếu đánh vào lòng tham hoặc sự lo lắng, sợ hãi của người dùng. Để hạn chế rủi ro, bảo vệ người tiêu dùng dịch vụ tài chính, bên cạnh tăng cường các biện pháp về an toàn thông tin, đầu tư công nghệ bảo mật của ngành Ngân hàng, quan trọng nhất vẫn là nhận thức và sự cảnh giác của người dùng.
Thực trạng và giải pháp phát triển công nghệ tài chính tại Việt Nam
Thực trạng và giải pháp phát triển công nghệ tài chính tại Việt Nam
11/08/2023 4.443 lượt xem
Từ khởi điểm là lĩnh vực có quy mô nhỏ, lẻ mang nhiều tiềm năng ứng dụng, đến nay thị trường công nghệ tài chính (Fintech) đã và đang phát triển mạnh mẽ, toàn diện, góp phần phát triển lĩnh vực tài chính trên phạm vi toàn cầu. Theo báo cáo Fintech Asean 2022, sự bùng nổ và kéo dài của đại dịch Covid-19 từ năm 2020 - 2021 cùng với cuộc khủng hoảng năng lượng toàn cầu do xung đột Nga - Ukraine cũng như việc nâng mức lãi suất cơ sở liên tục trong những năm qua để chống lạm phát đã tác động lớn đến các nền kinh tế thông qua việc đẩy mạnh tốc độ số hóa. Không nằm ngoài xu hướng chung, ngành Fintech của Việt Nam cũng đang trên đà phát triển.
Nghiên cứu các yếu tố tác động đến sự chấp nhận Chatbot AI của khách hàng tại một số ngân hàng thương mại
Nghiên cứu các yếu tố tác động đến sự chấp nhận Chatbot AI của khách hàng tại một số ngân hàng thương mại
07/08/2023 4.443 lượt xem
Nghiên cứu này xem xét vai trò của các yếu tố chất lượng trí tuệ nhân tạo (AI) - Chatbot (Chatbot AI) và nhận thức của người dùng Chatbot AI tại bốn ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.
Machine Learning trong quản trị rủi ro tín dụng của ngân hàng
Machine Learning trong quản trị rủi ro tín dụng của ngân hàng
26/07/2023 5.092 lượt xem
Học máy (Machine Learning - ML) cho phép máy tính hành xử và học hỏi giống như con người và cải thiện hơn nữa khả năng học tập của chúng thông qua dữ liệu, đầu vào dưới dạng tương tác và quan sát trong thế giới thực. Nghiên cứu ML là một phần của nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI), cung cấp kiến thức cho máy tính thông qua các tương tác trong thế giới thực, cuối cùng cho phép máy tính thích ứng với các cài đặt mới.
Đẩy mạnh tăng trưởng và tiến bộ công nghệ của Việt Nam lên tầm cao mới: Bài học kinh nghiệm từ Singapore
Đẩy mạnh tăng trưởng và tiến bộ công nghệ của Việt Nam lên tầm cao mới: Bài học kinh nghiệm từ Singapore
26/07/2023 5.395 lượt xem
Nhân dịp Việt Nam và Singapore kỉ niệm 50 năm thiết lập quan hệ ngoại giao, đây là thời điểm thích hợp để nhìn lại về mối quan hệ đối tác đáng chú ý giữa hai quốc gia và tìm kiếm những con đường để tăng cường hợp tác.
Xây dựng, phát triển dữ liệu số - Thúc đẩy chuyển đổi số ngành Ngân hàng
Xây dựng, phát triển dữ liệu số - Thúc đẩy chuyển đổi số ngành Ngân hàng
19/07/2023 6.113 lượt xem
Năm 2023 được xác định là năm dữ liệu số và vấn đề xây dựng, phát triển, kết nối, chia sẻ, khai thác dữ liệu là yếu tố quan trọng trong chuyển đổi số, phục vụ phát triển kinh tế - xã hội, tạo ra giá trị mới. Thời gian tới, việc nâng cấp, hiện đại hóa các hạ tầng thông tin dùng chung, hạ tầng thanh toán, hạ tầng thông tin tín dụng là rất quan trọng.
Tăng cường các biện pháp đảm bảo an toàn trong mở và sử dụng tài khoản thanh toán
Tăng cường các biện pháp đảm bảo an toàn trong mở và sử dụng tài khoản thanh toán
12/07/2023 5.255 lượt xem
Đảm bảo an toàn cho các hệ thống công nghệ thông tin cung cấp dịch vụ ngân hàng là nhiệm vụ thường xuyên và liên tục của ngành Ngân hàng. Đặc biệt, an toàn tài khoản thanh toán, bảo mật thông tin cá nhân và dữ liệu khách hàng luôn được các ngân hàng quan tâm.
Cổng giao diện lập trình ứng dụng cho ngành công nghệ tài chính
Cổng giao diện lập trình ứng dụng cho ngành công nghệ tài chính
03/07/2023 6.531 lượt xem
Cùng với sự tăng trưởng của các công ty khởi nghiệp về công nghệ tài chính (Fintech), ngành Ngân hàng đang chứng kiến những thay đổi đáng kể thông qua việc áp dụng mô hình kinh doanh ngân hàng mở. Để áp dụng những thay đổi này, các ngân hàng đã phối hợp với Fintech để tạo ra các sản phẩm, dịch vụ sáng tạo dành cho khách hàng.
Giá vàngXem chi tiết

GIÁ VÀNG - XEM THEO NGÀY

Khu vực

Mua vào

Bán ra

HÀ NỘI

Vàng SJC 1L

68.050

68.750

TP.HỒ CHÍ MINH

Vàng SJC 1L

68.050

68.750

Vàng SJC 5c

68.050

68.770

Vàng nhẫn 9999

56.650

57.600

Vàng nữ trang 9999

56.500

57.300


Ngoại tệXem chi tiết
TỶ GIÁ - XEM THEO NGÀY 
Ngân Hàng USD EUR GBP JPY
Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra
Vietcombank 24,200 24,570 25,105 26,483 28,868 30,098 159.15 168.46
BIDV 24,240 24,540 25,281 26,469 29,007 30,070 160.4 168.73
VietinBank 24,137 24,557 25,354 26,489 29,226 30,236 160.3 168.25
Agribank 24,200 24,550 25,358 26,066 29,122 29,955 161.42 165.41
Eximbank 24,150 24,540 25,385 26,091 29,179 29,991 161.18 165.66
ACB 24,190 24,540 25,423 26,061 29,339 29,955 160.81 166.01
Sacombank 24,180 24,535 25,495 26,160 29,402 29,911 161.08 167.62
Techcombank 24,211 24,548 25,142 26,464 28,831 30,120 156.91 169.16
LPBank 24,190 24,750 25,283 26,610 29,286 30,211 159.12 170.63
DongA Bank 24,250 24,550 25,470 26,070 29,280 30,020 159.4 166.1
(Cập nhật trong ngày)
Lãi SuấtXem chi tiết
(Cập nhật trong ngày)
Ngân hàng
KKH
1 tuần
2 tuần
3 tuần
1 tháng
2 tháng
3 tháng
6 tháng
9 tháng
12 tháng
24 tháng
Vietcombank
0,10
0,20
0,20
-
3,00
3,00
3,50
4,50
4,50
5,50
5,50
BIDV
0,10
-
-
-
3,00
3,00
3,50
4,50
4,50
5,50
5,50
VietinBank
0,10
0,20
0,20
0,20
3,00
3,00
3,50
4,50
4,50
5,50
5,50
Cake by VPBank
0,40
-
-
-
4,75
4,75
4,75
7,0
7,10
7,3
6,00
ACB
0,05
0,50
0,50
0,50
3,40
3,50
3,60
5,10
5,30
5,30
5,40
Sacombank
-
-
-
-
3,50
3,60
3,70
5,30
5,60
6,00
6,30
Techcombank
0,10
-
-
-
3,50
3,50
3,70
4,90
4,95
5,50
5,50
LPBank
0.20
0,20
0,20
0,20
4,35
4,35
4,35
5,50
5,50
6,30
6,60
DongA Bank
0,50
0,50
0,50
0,50
4,50
4,50
4,50
6,20
6,30
6,55
6,75
Agribank
0,20
-
-
-
3,00
3,00
3,50
4,50
4,50
5,50
5,50
Eximbank
0,50
0,50
0,50
0,50
4,00
4,00
4,00
5,00
5,30
5,50
5,80

Liên kết website
Bình chọn trực tuyến
Nội dung website có hữu ích với bạn không?