Neural Network, Deep Learning và các ứng dụng trong cuộc sống
20/09/2023 12.505 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. Đây là một loại quy trình học sâu (Deep Learning), sử dụng các nút hoặc nơ-ron liên kết với nhau trong một cấu trúc phân lớp tương tự như bộ não con người. Phương thức này tạo ra một hệ thống thích ứng được máy tính sử dụng để học hỏi từ sai lầm của chúng và liên tục được cải thiện. Vì vậy, Neural Network nhân tạo hướng tới giải quyết các vấn đề phức tạp, chẳng hạn như tóm tắt tài liệu hoặc nhận diện khuôn mặt với độ chính xác cao hơn. Mặc dù một số người sử dụng Neural Network và Deep Learning thay thế cho nhau, nhưng những tiến bộ, tính năng và ứng dụng của chúng thực tế lại khác nhau. Bài viết phân tích về sự khác nhau giữa Neural Network và Deep Learning, từ đó đề cập đến những ứng dụng của chúng trong cuộc sống con người.
 
1. Khái niệm về Neural Network
 
Neural Network nhân tạo được mô phỏng theo bộ não con người. Nó phân tích dữ liệu phức tạp, hoàn thành các phép toán, tìm kiếm các mẫu và sử dụng thông tin thu thập được để đưa ra dự đoán và phân loại. Cũng giống như bộ não con người, Neural Network nhân tạo có một đơn vị chức năng cơ bản được gọi là nơ-ron. Những nơ-ron này còn được gọi là các nút, truyền thông tin trong mạng. (Hình 1)
 
Hình 1: Mô hình về Neural Network


Một Neural Network cơ bản có các nút được kết nối với nhau trong các lớp (layer) đầu vào (input layer), layer ẩn (hidden layer) và layer đầu ra (output layer). 
 
Layer đầu vào xử lí và phân tích thông tin trước khi gửi nó đến layer tiếp theo.
 
Layer ẩn nhận dữ liệu từ layer đầu vào hoặc các layer ẩn khác. Sau đó, layer ẩn tiếp tục xử lí và phân tích dữ liệu bằng cách áp dụng một tập hợp các phép toán để chuyển đổi và trích xuất những tính năng có liên quan từ dữ liệu đầu vào.
 
Layer đầu ra cung cấp thông tin cuối cùng bằng cách sử dụng các tính năng được trích xuất. Layer này có thể có một hoặc nhiều nút, tùy thuộc vào kiểu thu thập dữ liệu. Đối với phân loại nhị phân, đầu ra sẽ có một nút hiển thị kết quả 1 hoặc 0.
 
Hoạt động của Neural Network
 
Bộ não con người chính là nguồn cảm hứng cho kiến trúc Neural Network. Các tế bào não của con người được gọi là nơ-ron, tạo thành một mạng lưới phức tạp, có tính liên kết cao và gửi các tín hiệu đến nhau để giúp con người xử lí thông tin. Tương tự, một Neural Network nhân tạo được tạo ra từ các tế bào nơ-ron, cùng nhau phối hợp để giải quyết một vấn đề. Neural Network nhân tạo là các module phần mềm, được gọi là nút và Neural Network nhân tạo là các chương trình phần mềm hoặc thuật toán mà về cơ bản, sử dụng hệ thống máy tính để giải quyết các phép toán.
 
Một số loại mạng Neural Network nhân tạo
 
FeedForward Neural Network: Chủ yếu được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt, truyền thông tin theo một hướng. Điều này có nghĩa là mọi nút trong một layer được liên kết với mọi nút trong layer tiếp theo, với thông tin truyền đi một chiều cho đến khi nó đến được nút đầu ra. Đây là một trong những loại Neural Network nhân tạo đơn giản nhất.
 
Recurrent Neural Network: Dạng Neural Network này hỗ trợ việc học lí thuyết. Recurrent Neural Network được sử dụng cho dữ liệu như ngôn ngữ tự nhiên và âm thanh. Chúng cũng được sử dụng cho các ứng dụng chuyển văn bản thành giọng nói cho Android và IOS. Không giống như các Feedforward Neural Network xử lí thông tin theo một hướng, Recurrent Neural Network sử dụng dữ liệu từ nơ-ron xử lí và gửi lại vào mạng.
 
Tùy chọn này rất quan trọng, nó có khả năng phản hồi lại khi hệ thống đưa ra các dự đoán sai. Recurrent Neural Network có thể cố gắng tìm ra lí do dẫn đến kết quả không chính xác và điều chỉnh cho phù hợp.
 
Convolutional Neural Network (CNN): Các Neural Network truyền thống đã được thiết kế để xử lí những đầu vào có kích thước cố định, nhưng các CNN có thể xử lí dữ liệu có kích thước khác nhau. CNN lí tưởng để phân loại dữ liệu trực quan như hình ảnh và video có độ phân giải và tỉ lệ khung hình khác nhau, rất hữu ích cho các ứng dụng nhận dạng hình ảnh.
 
Deconvolutional Neural Network: Neural Network này còn được gọi là Transposed Convolutional Neural Network và ngược lại với CNN.
 
Trong một CNN, hình ảnh đầu vào được xử lí thông qua các layer tích chập để trích xuất những tính năng quan trọng. Đầu ra này sau đó được xử lí thông qua một loạt các layer được kết nối, những layer này thực hiện phân loại - gắn tên hoặc nhãn cho hình ảnh đầu vào dựa trên những tính năng của nó. Điều này rất hữu ích cho việc nhận dạng đối tượng và phân đoạn hình ảnh.
 
Tuy nhiên, trong một Deconvolutional Neural Network, bản đồ đặc trưng trước đây là đầu ra sẽ trở thành đầu vào. Bản đồ đặc trưng này là một mảng giá trị ba chiều và không được gộp để tạo thành hình ảnh gốc với độ phân giải không gian tăng lên.
 
Modular Neural Network: Neural Network này kết hợp các module được kết nối với nhau, mỗi module thực hiện một nhiệm vụ phụ cụ thể. Mỗi module trong mạng module bao gồm một Neural Network được thiết kế sẵn để giải quyết một nhiệm vụ phụ như nhận dạng giọng nói hoặc dịch ngôn ngữ.
 
Modular Neural Network có thể thích ứng và hữu ích để xử lí đầu vào với nhiều dữ liệu rất khác nhau.
 
2. Deep Learning là gì?
 
Deep Learning là một thể loại nhỏ của học máy (Machine Learning), liên quan đến việc đào tạo các Neural Network nhân tạo để tự động học hỏi và phát triển một cách độc lập mà không cần được lập trình để làm như vậy.
 
Deep Learning có phải là AI không? Câu trả lời là có. Nó là động lực thúc đẩy nhiều ứng dụng AI và dịch vụ tự động hóa, giúp người dùng thực hiện các tác vụ mà ít cần sự can thiệp của con người. 
 
Có nhiều layer ẩn giữa layer đầu vào và đầu ra của Deep Learning. Điều này cho phép mạng thực hiện các hoạt động rất phức tạp và liên tục học hỏi khi dữ liệu đi qua các layer.
 
Deep Learning đã được áp dụng để nhận dạng hình ảnh, giọng nói, tổng hợp video và khám phá; ngoài ra, còn được áp dụng cho những sáng tạo phức tạp như ô tô tự lái, sử dụng thuật toán Deep Learning để xác định các chướng ngại vật và điều hướng xung quanh một cách hoàn hảo.
 
Người dùng phải cung cấp một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn vào mạng để huấn luyện mô hình Deep Learning. Trọng số và độ lệch của các nơ-ron trong mạng được điều chỉnh cho đến khi có thể dự đoán chính xác đầu ra cho dữ liệu đầu vào mới.

3. Sự khác biệt giữa Neural Network và Deep Learning

Neural Network và Deep Learning cùng là những tập hợp con của Machine Learning. Tuy nhiên, chúng khác nhau theo nhiều phương diện.
 
Layer: Neural Network nhân tạo thường được tạo thành từ layer đầu vào, layer ẩn và layer đầu ra. Trong khi đó, các mô hình Deep Learning bao gồm một số layer của Neural Network nhân tạo.
 
Phạm vi: Mặc dù các mô hình Deep Learning kết hợp Neural Network nhân tạo, nhưng chúng vẫn là những khái niệm riêng biệt. Các ứng dụng của Neural Network nhân tạo bao gồm nhận dạng mẫu, khuôn mặt, dịch máy và trình tự.
Trong khi đó, người dùng có thể sử dụng các mạng Deep Learning để quản lí quan hệ khách hàng, xử lí lời nói và ngôn ngữ, khôi phục hình ảnh... 
 
Trích xuất các tính năng: Neural Network nhân tạo yêu cầu sự can thiệp của con người, vì các kĩ sư phải xác định thứ bậc của những tính năng theo cách thủ công. Tuy nhiên, các mô hình Deep Learning có thể tự động xác định thứ bậc của các tính năng bằng cách sử dụng bộ dữ liệu được gắn nhãn và dữ liệu thô phi cấu trúc.
 
Hiệu suất: Neural Network nhân tạo mất ít thời gian hơn để đào tạo, nhưng có độ chính xác thấp hơn khi so sánh với Deep Learning (Deep Learning phức tạp hơn). Ngoài ra, các Neural Network cũng được biết là diễn giải các nhiệm vụ kém hơn mặc dù hoàn thành rất nhanh.
 
Tài nguyên tính toán: Deep Learning là một mạng lưới nơ-ron phức tạp có thể phân loại và giải thích dữ liệu thô với ít sự can thiệp của con người nhưng đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn. Neural Network nhân tạo là một tập hợp con đơn giản hơn của Machine Learning, có thể được đào tạo bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu nhỏ với ít tài nguyên tính toán hơn nhưng khả năng xử lí dữ liệu phức tạp bị hạn chế.
 
Mặc dù được sử dụng thay thế cho nhau nhưng Neural Network và Deep Learning vẫn là những khái niệm khác nhau. Chúng có các phương pháp đào tạo và mức độ chính xác khác nhau. Tuy nhiên, các mô hình Deep Learning tiên tiến hơn và tạo ra kết quả với độ chính xác cao hơn, có thể học tập độc lập mà ít có sự can thiệp của con người.
 
4. Một số ứng dụng của Neural Network và Deep Learning
 

ChatGPT và GPT-3  là một trong những ứng dụng của Neural Network và Deep Learning.
 
ChatGPT và GPT-3 đang là những chủ đề được tranh luận sôi nổi. Các phần mềm trò chuyện hỗ trợ của AI này đã được công bố là có thể đạt được cuộc trò chuyện chân thật giống con người và còn nhiều hơn thế.
 
Trong trường hợp người dùng chưa biết những Chatbot này vượt xa những Chatbot thông thường trong các tình huống hỗ trợ khách hàng, người sử dụng có thể yêu cầu GPT viết mã (Code), vẽ tranh hoặc suy đoán về một chủ đề nhất định, sau vài giây, Chatbot này đã sử dụng một lượng lớn thông tin để đưa ra câu trả lời phù hợp nhất.
 
ChatGPT: Đúng như tên gọi của nó, phần quan trọng trong tên của ChatGPT là “Chat”. Mô hình Machine Learning này được xây dựng với mục đích cụ thể là có thể trò chuyện tự nhiên, tương tự như con người. ChatGPT đã được phát triển với một bộ dữ liệu khổng lồ về dữ liệu hội thoại. Điều này có nghĩa là, mô hình đã được đào tạo với các phản ứng giống con người ngay từ đầu. Đó là một công cụ mạnh mẽ, nhưng phạm vi của nó bị hạn chế hơn.
 
Mục tiêu chính của ChatGPT là hỗ trợ bất cứ khi nào cần thực hiện các tác vụ ngôn ngữ. Chúng có thể bao gồm những cuộc trò chuyện với con người, dịch thuật, tạo văn bản và các nhiệm vụ văn học khác. 
 
GPT-3: GPT-3 là mô hình Machine Learning dựa trên Neural Network nhân tạo, có thể sử dụng dữ liệu Internet để tạo văn bản. Cả ChatGPT và GPT-3 đều được phát triển bằng cách sử dụng cùng một sơ đồ đào tạo. Nó là Neural Network nhân tạo lớn nhất từng được sản xuất tính đến thời điểm hiện tại.
 
GPT-3 không được thiết kế đặc biệt để trò chuyện với con người, mặc dù câu trả lời mà nó cung cấp nghe giống lời của con người. Nói một cách dễ hiểu, ChatGPT là một người hòa đồng nhưng không hiểu biết nhiều, trong khi GPT-3 là một cá nhân rất hiểu biết, đủ lịch sự nhưng không thích nói chuyện phiếm.
 
GPT-3 phù hợp hơn cho các nhiệm vụ đàm thoại và có thể đưa ra phản hồi theo ngữ cảnh cụ thể; điều mà ChatGPT không được đào tạo để thực hiện. Nó cũng nhanh chóng và hiệu quả hơn trong các nhiệm vụ đàm thoại.
 
GPT-3 là lựa chọn phù hợp khi cần làm một bài tiểu luận, cung cấp về lí thuyết hoặc bất kì thứ gì đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu để phân tích, ngoại suy và đưa ra giải pháp bằng văn bản mạch lạc. Cả hai ứng dụng này đều có những ưu điểm riêng. Người dùng nên thử để biết chúng có thể làm những gì và khi nào nên sử dụng từng loại theo nhu cầu của mình.
 
5. Kết luận
 
Với sự phát triển của Neural Network nhân tạo và Deep Learning, khối lượng dữ liệu được thu thập của các Chatbot như ChatGPT, GPT-3 không ngừng tăng lên và các vấn đề về quyền riêng tư, việc sử dụng thông tin cá nhân rất đáng lo ngại. Vì điều khoản dịch vụ của công ty tạo ra ChatGPT, GPT-3 có quyền sử dụng tất cả dữ liệu đầu vào và đầu ra do người dùng và ChatGPT, GPT-3 cung cấp. Dù công ty này có hệ thống xóa tất cả các thông tin nhận dạng cá nhân khỏi dữ liệu mà mình sử dụng nhưng gần như không thể xác định và xóa “triệt để” thông tin cá nhân khỏi dữ liệu do chu kì cập nhật dữ liệu nhanh chóng của ChatGPT, GPT-3. Để bảo vệ dữ liệu cá nhân, người dùng cần nâng cao nhận thức trong cách sử dụng trên Internet.
 
Mặc dù ChatGPT, GPT-3 được xem như là bước tiến ngoạn mục khi có thể tổng hợp dữ liệu với tốc độ tính bằng phần trăm giây trong quá trình “con người hóa” giao tiếp với máy móc nhưng vẫn còn nhiều việc phải làm. Nó có thể thay thế con người trong việc tìm kiếm thông tin, viết báo cáo tổng hợp hay viết các văn bản dựa vào năng lực tổng hợp thông tin nhưng không đồng nghĩa với việc ChatGPT, GPT-3 có thể sẽ đưa ra các văn bản hay thông tin tốt nếu thông tin được yêu cầu nằm ngoài cơ sở dữ liệu được cung cấp. Vì thế, những yêu cầu mang tính đánh đố, thử sức của cộng đồng mạng trong thời gian gần đây sẽ dẫn đến những câu trả lời thiếu chính xác hoặc ngây ngô.
 
Câu trả lời của AI phụ thuộc dữ liệu đầu vào và nguồn thông tin có sẵn trong hệ thống máy tính nên ChatGPT, GPT-3 cũng không hoàn toàn chắc chắn về các thông tin trả lời của nó có đúng hay không khi gặp những câu hỏi khó hay mang tính riêng tư. Chính vì thế, với những thông tin được ChatGPT, GPT-3 cung cấp, người dùng Internet cần kiểm tra và xác định lại thông tin bằng các nguồn đáng tin cậy. AI có thể tự học, để sau đó nó trở nên tốt hơn, năm sau sẽ tốt hơn năm trước. Điều đó cũng cần người sử dụng luôn thận trọng với các cỗ máy, nhất là khi nó đang ngày càng thông minh hơn. Lúc đầu sử dụng người dùng sẽ thấy nó rất tuyệt vời, nhưng sau 10 lần, rồi 100 lần sử dụng, sẽ có lúc nó đưa ra kết quả sai. Nếu dữ liệu nạp vào không đúng, kết quả sẽ đưa ra sai - cũng giống như những thông tin giả mạo vẫn xuất hiện trên không gian mạng.
 
Công nghệ luôn có tính hai mặt và Neural Network và Deep Learning cũng vậy, nếu biết lựa chọn những ưu thế thì khả năng tổng hợp dữ liệu của những ứng dụng trí tuệ, ví dụ như ChatGPT, GPT-3 sẽ giúp công việc thống kê của con người dễ dàng hơn. Còn nếu không, công cụ này sẽ là thảm họa với con người. Cách sử dụng những công cụ như ChatGPT, GPT-3, sử dụng những tiện ích và mặt tích cực của Chatbot này phục vụ cho cuộc sống của con người, phù hợp với xu thế chuyển đổi số hiện nay. Cũng như bất kì công cụ sử dụng AI, trong tương lai ChatGPT, GPT-3 có thể sẽ được cải thiện tốt hơn nhưng điều quan trọng là cách sử dụng và tiếp nhận thông tin của người dùng Internet.
 
Nguyễn Công Minh
Trung tâm Viễn thông 4 - Viễn thông Hà Nội

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
Chính phủ điện tử đồng hành cùng người dân
Chính phủ điện tử đồng hành cùng người dân
16/05/2024 1.312 lượt xem
Theo Báo cáo Chính phủ điện tử của Liên hợp quốc năm 2022 (E-Government Survey 2022), Việt Nam đã duy trì được việc tăng hạng Chính phủ điện tử liên tục trong giai đoạn 2014 - 2020, từ vị trí 99 lên vị trí 86 trong 193 quốc gia thành viên Liên hợp quốc, ở vị trí thứ 6 Đông Nam Á sau Singapore, Malaysia, Thái Lan, Brunei và Indonesia.
Ứng dụng cơ sở dữ liệu cá nhân trong hoạt động quản lí khách hàng vay của các ngân hàng thương mại hiện nay
Ứng dụng cơ sở dữ liệu cá nhân trong hoạt động quản lí khách hàng vay của các ngân hàng thương mại hiện nay
15/05/2024 1.450 lượt xem
Nghiên cứu của nhóm tác giả tập trung tìm hiểu về các ứng dụng của cơ sở dữ liệu cá nhân trong hoạt động theo dõi và quản lí khách hàng vay vốn tại NHTM, từ đó đề xuất giải pháp tháo gỡ khó khăn cho quá trình quản lí của ngân hàng.
Ảnh hưởng của số hóa đến biên lãi ròng của ngân hàng thương mại Việt Nam
Ảnh hưởng của số hóa đến biên lãi ròng của ngân hàng thương mại Việt Nam
10/05/2024 1.689 lượt xem
Trong những năm gần đây, Việt Nam đã vươn lên trở thành một trong những quốc gia dẫn đầu về ứng dụng ngân hàng số với tốc độ tăng trưởng thanh toán số. Mặc dù số hóa là xu hướng tất yếu, nhiều tổ chức, doanh nghiệp nói chung và ngành Ngân hàng nói riêng vẫn gặp nhiều khó khăn trong việc triển khai hiệu quả và bền vững.
Ngân hàng mở: Cơ hội mới nhưng đầy thách thức với ngành Ngân hàng
Ngân hàng mở: Cơ hội mới nhưng đầy thách thức với ngành Ngân hàng
26/04/2024 2.557 lượt xem
Bài viết trình bày về những lợi ích, cơ hội khi áp dụng hệ sinh thái ngân hàng mở; đồng thời, chỉ ra các rào cản trong quá trình triển khai; từ đó, đề xuất một số khuyến nghị nhằm thực hiện tốt mô hình ngân hàng mở trong những năm tiếp theo.
Đảm bảo an ninh mạng tại Neobank với sự kết hợp của trí tuệ  nhân tạo, Blockchain và học máy
Đảm bảo an ninh mạng tại Neobank với sự kết hợp của trí tuệ nhân tạo, Blockchain và học máy
25/04/2024 2.556 lượt xem
Neobank (ngân hàng thế hệ mới) là mô hình ngân hàng hiện đang được rất nhiều người ưa chuộng, mang đến cho khách hàng những trải nghiệm ngân hàng số hóa đầu tiên. Tuy nhiên, cùng với sự đổi mới nhanh chóng về công nghệ, rủi ro an ninh mạng cũng ngày càng tăng cao. Việc quản lí rủi ro kém hiệu quả có thể gây tổn hại không chỉ cho ngân hàng mà còn cho khách hàng.
Đảm bảo an ninh, an toàn trong cung ứng và sử dụng dịch vụ ví điện tử
Đảm bảo an ninh, an toàn trong cung ứng và sử dụng dịch vụ ví điện tử
19/04/2024 2.793 lượt xem
Nhằm đảm bảo an toàn cho hoạt động thanh toán, trong đó có dịch vụ ví điện tử, thời gian tới, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) tiếp tục nghiên cứu sửa đổi, bổ sung các quy định pháp luật liên quan mở và sử dụng tài khoản thanh toán (TKTT), thẻ ngân hàng, ví điện tử...
Phát triển ngân hàng xanh nhằm tạo động lực cho phát triển bền vững ở Việt Nam
Phát triển ngân hàng xanh nhằm tạo động lực cho phát triển bền vững ở Việt Nam
15/04/2024 3.622 lượt xem
Ngân hàng xanh đóng vai trò quan trọng trong phát triển bền vững. Mục tiêu của bài viết này nhằm nhận diện những khó khăn và thách thức mà ngân hàng xanh ở Việt Nam đang gặp phải thông qua phỏng vấn sâu với 30 lãnh đạo và nhân viên giàu kinh nghiệm tại các ngân hàng thương mại (NHTM).
Xác thực sinh trắc học giúp tăng khả năng bảo mật  và an toàn cao hơn trong giao dịch ngân hàng
Xác thực sinh trắc học giúp tăng khả năng bảo mật và an toàn cao hơn trong giao dịch ngân hàng
03/04/2024 7.941 lượt xem
Từ ngày 01/7/2024, khách hàng phải xác thực sinh trắc học khi giao dịch ngân hàng lần đầu bằng Mobile Banking; mọi giao dịch chuyển tiền có giá trị từ 10 triệu đồng trở lên đều phải thông qua bước xác thực bằng sinh trắc học đối với người chuyển tiền; tổng số tiền các giao dịch trên 20 triệu đồng/ngày phải xác thực bằng sinh trắc học.
Agri-Fintech: Giải pháp cho việc nâng cao hiệu quả tài trợ tài chính trong lĩnh vực nông nghiệp của kỉ nguyên số
Agri-Fintech: Giải pháp cho việc nâng cao hiệu quả tài trợ tài chính trong lĩnh vực nông nghiệp của kỉ nguyên số
27/03/2024 4.257 lượt xem
Việc tài trợ tài chính cho lĩnh vực nông nghiệp tại Việt Nam trong thời gian qua luôn gặp nhiều khó khăn cho dù đã có sự nỗ lực của Chính phủ, các bộ, ngành và các bên liên quan.
Giải pháp phát triển nguồn nhân lực ngân hàng Việt Nam trong bối cảnh chuyển đổi số
Giải pháp phát triển nguồn nhân lực ngân hàng Việt Nam trong bối cảnh chuyển đổi số
25/03/2024 5.229 lượt xem
Quá trình số hóa ở Việt Nam đang ngày càng phát triển nhanh chóng, đặc biệt trong lĩnh vực ngân hàng. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, ngành Ngân hàng đang có những cải cách trong nền tảng kĩ thuật số nhằm cung ứng dịch vụ và giải quyết yêu cầu của khách hàng tốt hơn.
Nâng cao kĩ năng cho người tiêu dùng trong sử dụng thẻ tín dụng
Nâng cao kĩ năng cho người tiêu dùng trong sử dụng thẻ tín dụng
22/03/2024 5.720 lượt xem
Ngày nay, với nhiều tiện ích, thẻ tín dụng đã trở nên phổ biến trong chi tiêu, mua sắm của người dân. Tuy nhiên, thực tế không ít người do chưa hiểu rõ về tính năng của thẻ, số ngày miễn lãi, nguyên tắc trả nợ và cách tính lãi suất nếu thanh toán không đủ hoặc không đúng hạn mà có thể trở thành những “con nợ” lớn của ngân hàng.
Tăng cường các giải pháp ngăn chặn lừa đảo chiếm đoạt tiền trong tài khoản
Tăng cường các giải pháp ngăn chặn lừa đảo chiếm đoạt tiền trong tài khoản
20/03/2024 5.900 lượt xem
Thời gian gần đây, ngày càng xuất hiện nhiều hơn tình trạng tội phạm sử dụng các loại mã độc đánh cắp thông tin, mã hóa dữ liệu của người dùng để chiếm đoạt tài sản. Các chuyên gia bảo mật cảnh báo, sau khi xâm nhập, các mã độc này có thể "nằm vùng" như một gián điệp, thu thập thông tin, điều khiển các ứng dụng ngân hàng, đánh cắp tài khoản, mật khẩu và mã OTP của nạn nhân để thực hiện các hành vi vi phạm pháp luật.
Giải pháp thúc đẩy thanh toán không dùng tiền mặt và số hóa ngân hàng
Giải pháp thúc đẩy thanh toán không dùng tiền mặt và số hóa ngân hàng
15/03/2024 6.283 lượt xem
Thời gian qua, với mục tiêu lấy khách hàng là trung tâm, ngành Ngân hàng đã không ngừng hoàn thiện pháp lý và hạ tầng công nghệ nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho phát triển thanh toán không dùng tiền mặt (TTKDTM), thúc đẩy hoạt động ngân hàng số và đảm bảo an ninh, an toàn trong hoạt động thanh toán.
Nghĩa vụ bảo mật thông tin người sử dụng Internet Banking của nhà cung cấp dịch vụ trung gian thanh toán
Nghĩa vụ bảo mật thông tin người sử dụng Internet Banking của nhà cung cấp dịch vụ trung gian thanh toán
13/03/2024 5.677 lượt xem
Trong bối cảnh chuyển đổi số, Việt Nam luôn nỗ lực thay đổi, cải tiến và cập nhật những công nghệ hiện đại để áp dụng phát triển trong hầu hết các lĩnh vực, đặc biệt là kinh tế. Internet Banking hay dịch vụ thanh toán trên các thiết bị điện tử trở thành một bước tiến trong giao dịch thương mại.
Hoạt động tài chính vi mô trong xu hướng phát triển của công nghệ tài chính
Hoạt động tài chính vi mô trong xu hướng phát triển của công nghệ tài chính
04/03/2024 6.587 lượt xem
Tổ chức tài chính vi mô (TCVM) là loại hình tổ chức tín dụng thực hiện một số hoạt động nghiệp vụ như ngân hàng nhằm đáp ứng nhu cầu của các cá nhân, hộ gia đình có thu nhập thấp và doanh nghiệp nhỏ.
Giá vàngXem chi tiết

GIÁ VÀNG - XEM THEO NGÀY

Khu vực

Mua vào

Bán ra

HÀ NỘI

Vàng SJC 1L

84.500

88.000

TP.HỒ CHÍ MINH

Vàng SJC 1L

84.500

88.000

Vàng SJC 5c

84.500

88.020

Vàng nhẫn 9999

74.650

76.250

Vàng nữ trang 9999

74.750

75.650


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 25,251 25,481 26,917 28,392 31,612 32,956 157.54 166.74
BIDV 25,281 25,481 27,121 28,371 31,877 32,943 158.34 166.78
VietinBank 25,254 25,481 27,162 28,457 32,051 33,061 159.08 167.03
Agribank 25,300 25,481 27,086 28,384 31,759 32,919 158.56 166.34
Eximbank 25,230 25,481 27,167 28,089 31,959 32,944 159.71 165.13
ACB 25,250 25,481 27,142 28,073 31,994 32,958 159.03 165.3
Sacombank 25,250 25,481 27,300 28,124 32,176 32,894 160.4 165.41
Techcombank 25,245 25,481 27,003 28,366 31,649 32,987 155.77 168.19
LPBank 25,061 25,481 26,945 28,577 32,090 32,952 158.01 168.52
DongA Bank 25,290 25,481 27,160 28,070 31,890 33,010 157.30 165.50
(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
-
1,60
1,60
1,90
2,90
2,90
4,60
4,70
BIDV
0,10
-
-
-
1,70
1,70
2,00
3,00
3,00
4,70
4,70
VietinBank
0,10
0,20
0,20
0,20
1,70
1,70
2,00
3,00
3,00
4,70
4,80
ACB
0,01
0,50
0,50
0,50
2,10
2,30
2,50
3,30
3,60
4,30
4,40
Sacombank
-
0,50
0,50
0,50
2,10
2,30
2,50
3,50
3,60
4,50
4,80
Techcombank
0,10
-
-
-
2,10
2,10
2,30
3,40
3,45
4,30
4,30
LPBank
0.20
0,20
0,20
0,20
1,80
1,80
2,10
3,20
3,20
5,00
5,30
DongA Bank
0,50
0,50
0,50
0,50
3,30
3,30
3,30
4,30
4,50
4,80
5,00
Agribank
0,20
-
-
-
1,60
1,60
1,90
3,00
3,00
4,70
4,70
Eximbank
0,50
0,50
0,50
0,50
2,90
3,10
3,20
4,00
4,00
4,80
5,10

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