Neural Network, Deep Learning và các ứng dụng trong cuộc sống
20/09/2023 08:58 14.186 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
Ứng dụng điện toán đám mây trong hoạt động ngân hàng  - Thách thức và một số giải pháp nâng cao hiệu quả
Ứng dụng điện toán đám mây trong hoạt động ngân hàng - Thách thức và một số giải pháp nâng cao hiệu quả
04/10/2024 16:27 345 lượt xem
Điện toán đám mây đang trở thành yếu tố then chốt trong quá trình chuyển đổi số của ngành Ngân hàng, mang lại nhiều lợi ích vượt trội về hiệu suất, bảo mật và đặc biệt là tăng lợi thế cạnh tranh.
Một số khuyến nghị trong việc tăng cường các quy định pháp luật về tội phạm công nghệ cao
Một số khuyến nghị trong việc tăng cường các quy định pháp luật về tội phạm công nghệ cao
20/09/2024 13:52 1.866 lượt xem
Việc bùng nổ của công nghệ số và sự phát triển nhanh chóng của không gian mạng đã tạo ra những cơ hội mới nhưng cũng đồng thời đặt ra những thách thức to lớn về an ninh mạng.
Ứng dụng công nghệ Blockchain trong hoạt động ngân hàng - Thực trạng và một số giải pháp nâng cao hiệu quả
Ứng dụng công nghệ Blockchain trong hoạt động ngân hàng - Thực trạng và một số giải pháp nâng cao hiệu quả
17/09/2024 11:29 3.264 lượt xem
Blockchain là hệ thống cơ sở dữ liệu cho phép lưu trữ và truyền tải các khối thông tin được liên kết với nhau nhờ mã hóa.
Phòng, chống hành vi gian lận liên quan đến việc mở và sử dụng tài khoản thanh toán
Phòng, chống hành vi gian lận liên quan đến việc mở và sử dụng tài khoản thanh toán
13/09/2024 16:12 2.393 lượt xem
Thực tế trong thời gian vừa qua, nhiều vụ lừa đảo chuyển tiền qua tài khoản ngân hàng có liên quan đến tài khoản “rác”. Các tài khoản này thường bị lợi dụng vào các mục đích vi phạm pháp luật như rửa tiền, trốn thuế, lừa đảo chiếm đoạt tài sản, tài trợ khủng bố...
Trí tuệ nhân tạo, điện toán lượng tử trong lĩnh vực tài chính ngân hàng
Trí tuệ nhân tạo, điện toán lượng tử trong lĩnh vực tài chính ngân hàng
13/09/2024 08:22 2.439 lượt xem
Khi công nghệ liên tục phát triển, sự tích hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và điện toán lượng tử đã nổi lên như một giải pháp đem đến khả năng vượt trội để phân tích và điều hướng sự phức tạp của hệ thống tài chính, ngân hàng.
Ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo đến đánh giá rủi ro tín dụng trong lĩnh vực ngân hàng
Ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo đến đánh giá rủi ro tín dụng trong lĩnh vực ngân hàng
11/09/2024 16:17 2.461 lượt xem
Lĩnh vực tài chính đang trải qua giai đoạn chuyển đổi đáng kể do sự phát triển của AI, cung cấp một bộ công cụ và kỹ thuật mạnh mẽ giúp các tổ chức tài chính quản lý rủi ro, đưa ra quyết định đầu tư và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.
Nhận diện thủ đoạn lừa đảo, chiếm đoạt tài sản trên mạng xã hội và một số giải pháp phòng, chống
Nhận diện thủ đoạn lừa đảo, chiếm đoạt tài sản trên mạng xã hội và một số giải pháp phòng, chống
09/09/2024 08:03 2.281 lượt xem
Bài viết khái quát một số vấn đề chung về tội phạm lừa đảo, chiếm đoạt tài sản trên mạng xã hội. Đồng thời, chỉ ra những biểu hiện giúp nhận diện chính xác các thủ đoạn phạm tội; từ đó kiến nghị các giải pháp phòng ngừa, đấu tranh với đối tượng tội phạm này.
Ứng dụng dữ liệu dân cư quốc gia, định danh và xác thực điện tử thúc đẩy số hóa ngân hàng
Ứng dụng dữ liệu dân cư quốc gia, định danh và xác thực điện tử thúc đẩy số hóa ngân hàng
05/09/2024 11:43 2.115 lượt xem
Thời gian qua, ngành Ngân hàng đã chủ động, nỗ lực thực hiện chuyển đổi số toàn diện trên nhiều mặt, lấy người dân làm trung tâm và tiện ích, lấy thuận tiện cho người sử dụng dịch vụ là thước đo hiệu quả.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong báo cáo tài chính - Xu hướng tất yếu cho kinh tế số
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong báo cáo tài chính - Xu hướng tất yếu cho kinh tế số
04/09/2024 08:13 2.274 lượt xem
Trong thời đại nền kinh tế số, sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mở ra những cơ hội quan trọng và đột phá trong thực hiện báo cáo tài chính lĩnh vực tài chính, ngân hàng. AI không chỉ nâng cao khả năng dự báo, phân tích mà còn tăng tính minh bạch và chính xác của thông tin tài chính.
Đảm bảo an toàn thông tin và phòng, chống lừa đảo qua mạng trong lĩnh vực ngân hàng
Đảm bảo an toàn thông tin và phòng, chống lừa đảo qua mạng trong lĩnh vực ngân hàng
22/08/2024 14:18 3.257 lượt xem
Thời gian gần đây, tội phạm sử dụng không gian mạng lừa đảo chiếm đoạt tài sản và tình trạng mua bán trái phép thông tin về tài khoản ngân hàng và rửa tiền có tổ chức, xuyên quốc gia tiếp tục diễn biến phức tạp.
Ứng dụng dữ liệu dân cư trong đánh giá khách hàng vay góp phần bảo đảm cho vay tiêu dùng an toàn, hiệu quả
Ứng dụng dữ liệu dân cư trong đánh giá khách hàng vay góp phần bảo đảm cho vay tiêu dùng an toàn, hiệu quả
09/08/2024 13:51 3.897 lượt xem
Hoạt động của Cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư, căn cước công dân định danh điện tử sẽ định danh được cá nhân tham gia quá trình vay vốn, giúp ngân hàng tổng hợp, đánh giá, nhận định chính xác về khách hàng, từ đó đẩy nhanh quá trình giải ngân, giúp người dân dễ dàng tiếp cận được nguồn vốn chính thống.
An ninh, bảo mật khi áp dụng AI và Blockchain trong hoạt động ngân hàng số
An ninh, bảo mật khi áp dụng AI và Blockchain trong hoạt động ngân hàng số
29/07/2024 08:04 4.813 lượt xem
An ninh, bảo mật trong hoạt động ngân hàng đang trở nên cực kỳ quan trọng trong thời đại công nghệ số. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ tài chính (Fintech), đặc biệt là việc ứng dụng các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI) và chuỗi khối (Blockchain)...
Nhận diện thủ đoạn lừa đảo qua công nghệ Deepfake - Một số giải pháp phòng, tránh
Nhận diện thủ đoạn lừa đảo qua công nghệ Deepfake - Một số giải pháp phòng, tránh
25/07/2024 17:02 5.007 lượt xem
Những năm gần đây, cùng với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), công nghệ Deepfake phát triển mạnh mẽ.
Tác động của công nghệ thông tin và truyền thông đối với kinh tế tri thức tại Việt Nam
Tác động của công nghệ thông tin và truyền thông đối với kinh tế tri thức tại Việt Nam
23/07/2024 08:18 5.748 lượt xem
Trong nền kinh tế tri thức, tri thức đóng vai trò quyết định hàng đầu đối với phát triển kinh tế - xã hội. Công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) và kinh tế số đánh dấu bước phát triển tất yếu đối với kinh tế tri thức.
Ngân hàng nâng cấp công nghệ bảo mật, kịp thời ngăn chặn tội phạm công nghệ và lừa đảo
Ngân hàng nâng cấp công nghệ bảo mật, kịp thời ngăn chặn tội phạm công nghệ và lừa đảo
19/07/2024 14:47 4.640 lượt xem
Để tăng cường an ninh, bảo mật thông tin cho chính ngân hàng và khách hàng, các ngân hàng thương mại cần liên tục cập nhật, triển khai những giải pháp bảo mật tiên tiến để ứng phó kịp thời các chiêu lừa đảo mới của tội phạm.
Giá vàngXem chi tiết

Giá vàng - Xem theo ngày

Khu vực

Mua vào

Bán ra

HÀ NỘI

Vàng SJC 1L

82.000

84.000

TP.HỒ CHÍ MINH

Vàng SJC 1L

82.000

84.000

Vàng SJC 5c

82.000

84.020

Vàng nhẫn 9999

82.000

83.300

Vàng nữ trang 9999

81.950

83.000


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 24,550 24,920 26,604 28,064 31,668 33,015 163.07 172.56
BIDV 24,580 24,920 26,828 28,045 32,079 33,022 165.6 172.99
VietinBank 24,578 24,918 26,859 28,059 32,139 33,149 165.46 173.21
Agribank 24,570 24,930 26,777 28,005 31,882 33,001 164.72 173.02
Eximbank 24,520 24,980 26,795 27,806 31,943 33,105 166.07 172.35
ACB 24,560 24,920 26,840 27,772 32,108 33,091 165.78 172.4
Sacombank 24,580 24,920 26,852 27,824 32,039 33,191 166.17 173.18
Techcombank 24,560 24,951 26,679 28,031 31,738 33,083 162.54 175.04
LPBank 24,365 25,090 26,732 28,383 32,170 33,181 164.34 176.25
DongA Bank 24,600 24,910 26,830 27,720 32,030 33,010 164.10 171.70
(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
2,30
2,50
2,70
3,50
3,70
4,40
4,50
Sacombank
-
0,50
0,50
0,50
2,80
2,90
3,20
4,20
4,30
4,90
5,00
Techcombank
0,05
-
-
-
3,10
3,10
3,30
4,40
4,40
4,80
4,80
LPBank
0.20
0,20
0,20
0,20
3,00
3,00
3,20
4,20
4,20
5,30
5,60
DongA Bank
0,50
0,50
0,50
0,50
3,90
3,90
4,10
5,55
5,70
5,80
6,10
Agribank
0,20
-
-
-
1,70
1,70
2,00
3,00
3,00
4,70
4,80
Eximbank
0,10
0,50
0,50
0,50
3,10
3,30
3,40
4,70
4,30
5,00
5,80

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