Nhận diện Deepfake - Công nghệ trí tuệ nhân tạo giả mạo và cách phòng ngừa

Công nghệ & ngân hàng số
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.
aa

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)


https://tapchinganhang.gov.vn

Tin bài khác

Bảo vệ dữ liệu cá nhân tại các ngân hàng Việt Nam trong kỷ nguyên số

Bảo vệ dữ liệu cá nhân tại các ngân hàng Việt Nam trong kỷ nguyên số

Bài viết này phân tích thực trạng bảo vệ dữ liệu cá nhân trong hệ thống ngân hàng Việt Nam, đồng thời chỉ ra những rủi ro ngày càng gia tăng trong bối cảnh số hóa, từ đó đề xuất các giải pháp đồng bộ về pháp lý, công nghệ, nhân lực và quản lý nhằm xây dựng một hệ sinh thái ngân hàng số an toàn và bền vững.
Nâng cao hiệu quả an ninh mạng thông qua “human firewall” tại các ngân hàng Việt Nam

Nâng cao hiệu quả an ninh mạng thông qua “human firewall” tại các ngân hàng Việt Nam

Trong bối cảnh các mối đe dọa an ninh mạng ngày càng khai thác yếu tố con người, việc xây dựng “human firewall” trở thành trụ cột chiến lược giúp ngành Ngân hàng Việt Nam nâng cao năng lực phòng vệ và thích ứng với môi trường số hóa.
Đánh giá "tính tiền tệ" của Stablecoin và khuyến nghị đối với ổn định tiền tệ, tài chính

Đánh giá "tính tiền tệ" của Stablecoin và khuyến nghị đối với ổn định tiền tệ, tài chính

Bài viết phân tích “tính tiền tệ” của Stablecoin (tiền mã hóa ổn định), qua đó chỉ ra những giới hạn và hàm ý chính sách nhằm bảo đảm ổn định tiền tệ và tài chính trong kỷ nguyên số.
Phát triển cho vay số toàn diện - Kinh nghiệm quốc tế và bài học cho Việt Nam

Phát triển cho vay số toàn diện - Kinh nghiệm quốc tế và bài học cho Việt Nam

Trong bối cảnh chuyển đổi số lan tỏa mạnh mẽ, mô hình cho vay số toàn diện (end-to-end digital lending) đang nổi lên như trụ cột tái cấu trúc hoạt động tín dụng. Từ những kinh nghiệm quốc tế, bài viết gợi mở hướng phát triển mô hình cho vay số toàn diện phù hợp với Việt Nam.
Bảo vệ dữ liệu cá nhân trong dịch vụ ngân hàng số và thanh toán điện tử tại Việt Nam

Bảo vệ dữ liệu cá nhân trong dịch vụ ngân hàng số và thanh toán điện tử tại Việt Nam

Bài viết phân tích những thách thức nổi bật trong bảo vệ dữ liệu cá nhân trong ngân hàng số và thanh toán điện tử tại Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp nhằm tăng cường an toàn thông tin và củng cố niềm tin của khách hàng trong môi trường tài chính số.
Tăng cường quản trị và bảo vệ dữ liệu cá nhân trong hệ thống ngân hàng nhằm kiến tạo niềm tin số

Tăng cường quản trị và bảo vệ dữ liệu cá nhân trong hệ thống ngân hàng nhằm kiến tạo niềm tin số

Trong bối cảnh chuyển đổi số, dữ liệu cá nhân ngày càng đóng vai trò quan trọng trong hoạt động ngân hàng, đồng thời đặt ra yêu cầu cao về quản trị và bảo vệ thông tin. Bài viết phân tích vai trò của dữ liệu cá nhân, các rủi ro phát sinh trong ngân hàng số và khung pháp lý hiện hành tại Việt Nam, qua đó đề xuất một số định hướng nhằm tăng cường quản trị dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng và củng cố niềm tin số trong hệ thống ngân hàng.
Phát triển sản phẩm, dịch vụ ngân hàng số đi đôi với bảo vệ dữ liệu cá nhân

Phát triển sản phẩm, dịch vụ ngân hàng số đi đôi với bảo vệ dữ liệu cá nhân

An ninh mạng, an ninh dữ liệu và an toàn thông tin là yêu cầu xuyên suốt, không thể tách rời khỏi quá trình chuyển đổi số ngân hàng. Việc phát triển sản phẩm, dịch vụ số phải đi đôi với bảo vệ dữ liệu cá nhân, bảo đảm hoạt động liên tục của các hệ thống thông tin quan trọng và quyền, lợi ích hợp pháp của khách hàng. Vì thế, thời gian qua, công tác đảm bảo an ninh, an toàn trong hoạt động thanh toán và các hệ thống thông tin ứng dụng nghiệp vụ ngân hàng luôn được quan tâm chú trọng. Bên cạnh đó, ngành Ngân hàng thường xuyên phối hợp với các cơ quan chức năng nhằm tăng cường công tác phòng, chống tội phạm công nghệ cao.
Ứng dụng các thuật toán học sâu nâng cao năng lực phòng, chống tội phạm tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam

Ứng dụng các thuật toán học sâu nâng cao năng lực phòng, chống tội phạm tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam

Bài viết phân tích toàn diện cơ sở lý luận và thực tiễn của việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), học sâu và các công nghệ an ninh tiên tiến, qua đó đánh giá hạ tầng bảo mật và đề xuất các giải pháp chiến lược giai đoạn 2026 - 2030 nhằm chuyển đổi sang hệ sinh thái an ninh chủ động, bảo vệ hiệu quả tài sản, con người và uy tín của hệ thống Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam (Agribank).
Xem thêm
Kinh tế vĩ mô những tháng đầu năm 2026: Nhận diện rủi ro, thách thức và kiến nghị giải pháp cho những tháng cuối năm

Kinh tế vĩ mô những tháng đầu năm 2026: Nhận diện rủi ro, thách thức và kiến nghị giải pháp cho những tháng cuối năm

Bài viết phân tích bối cảnh kinh tế vĩ mô trong nước và quốc tế những tháng đầu năm 2026, nhận diện các rủi ro, thách thức đối với mục tiêu tăng trưởng hai con số của Việt Nam, đồng thời đề xuất một số khuyến nghị điều hành nhằm vừa thúc đẩy tăng trưởng, vừa giữ vững ổn định kinh tế vĩ mô trong bối cảnh bất định toàn cầu gia tăng.
Chia sẻ thông tin và giám sát an toàn tài chính tại Việt Nam: Tiếp cận từ Thông tư số 01/2026/TT-NHNN

Chia sẻ thông tin và giám sát an toàn tài chính tại Việt Nam: Tiếp cận từ Thông tư số 01/2026/TT-NHNN

Bài viết định hình cơ chế chia sẻ thông tin liên thông và linh hoạt, góp phần nâng cao hiệu quả giám sát, tăng cường khả năng cảnh báo sớm rủi ro và thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong hệ thống tài chính - ngân hàng Việt Nam.
Định hướng khung chính sách đầu tư cho phát triển du lịch nông nghiệp tại Việt Nam giai đoạn 2026 - 2030

Định hướng khung chính sách đầu tư cho phát triển du lịch nông nghiệp tại Việt Nam giai đoạn 2026 - 2030

Bài viết phân tích sự cần thiết và định hướng hoàn thiện khung chính sách đầu tư cho phát triển du lịch nông nghiệp ở Việt Nam giai đoạn 2026 - 2030, trước yêu cầu chuyển đổi xanh, tái cơ cấu nông nghiệp và nâng cao hiệu quả huy động nguồn lực cho phát triển bền vững khu vực nông thôn ngày càng trở nên cấp thiết.
Chính sách tiền tệ Việt Nam qua 75 năm: Từ ổn định kinh tế vĩ mô đến kiến tạo tăng trưởng bền vững

Chính sách tiền tệ Việt Nam qua 75 năm: Từ ổn định kinh tế vĩ mô đến kiến tạo tăng trưởng bền vững

Bài viết phân tích chặng đường 75 năm hình thành và phát triển của chính sách tiền tệ Việt Nam, làm rõ quá trình chuyển đổi từ mô hình ngân hàng một cấp sang hai cấp, vai trò điều hành của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam trong ổn định kinh tế vĩ mô, xử lý khủng hoảng và tái cơ cấu hệ thống, đồng thời nhấn mạnh định hướng phát triển trong kỷ nguyên số - xanh nhằm thúc đẩy tăng trưởng nhanh và bền vững.
Khơi thông nguồn vốn đáp ứng nhu cầu phát triển kinh tế xanh tại Việt Nam

Khơi thông nguồn vốn đáp ứng nhu cầu phát triển kinh tế xanh tại Việt Nam

Trước yêu cầu cấp thiết về chuyển dịch sang mô hình tăng trưởng bền vững, bài viết phân tích thực trạng huy động vốn cho kinh tế xanh tại Việt Nam, chỉ ra những rào cản chủ yếu và đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng vốn, góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế gắn với bảo vệ môi trường.
Thúc đẩy tài chính toàn diện thông qua giáo dục tài chính cá nhân trong kỷ nguyên số: Kinh nghiệm quốc tế và hàm ý cho Việt Nam

Thúc đẩy tài chính toàn diện thông qua giáo dục tài chính cá nhân trong kỷ nguyên số: Kinh nghiệm quốc tế và hàm ý cho Việt Nam

Trong kỷ nguyên số, giáo dục tài chính là đòn bẩy chiến lược để thu hẹp khoảng cách năng lực hành vi, thúc đẩy tài chính toàn diện. Bài viết tìm hiểu kinh nghiệm quốc tế về thúc đẩy tài chính toàn diện thông qua giáo dục tài chính cá nhân và đề xuất một số hàm ý cho Việt Nam trong xây dựng lộ trình chính sách đồng bộ, bền vững.
Điều hành khuôn khổ chính sách tích hợp trong bối cảnh toàn cầu hóa: Kinh nghiệm Hàn Quốc và khuyến nghị cho Việt Nam

Điều hành khuôn khổ chính sách tích hợp trong bối cảnh toàn cầu hóa: Kinh nghiệm Hàn Quốc và khuyến nghị cho Việt Nam

Bài viết phân tích xu hướng chuyển dịch sang khuôn khổ chính sách tích hợp (Integrated Policy Framework - IPF) trong bối cảnh toàn cầu biến động, qua đó làm rõ kinh nghiệm của Hàn Quốc và đề xuất hàm ý chính sách cho Việt Nam.
Cú sốc giá dầu và phản ứng của ngân hàng trung ương: Tổng quan lý thuyết, bằng chứng lịch sử và hàm ý chính sách

Cú sốc giá dầu và phản ứng của ngân hàng trung ương: Tổng quan lý thuyết, bằng chứng lịch sử và hàm ý chính sách

Bài viết phân tích một cách hệ thống mối quan hệ giữa cú sốc giá dầu và phản ứng chính sách của ngân hàng trung ương (NHTW), qua đó nhấn mạnh vai trò của việc nhận diện đúng nguồn gốc cú sốc và tăng cường phối hợp chính sách nhằm nâng cao hiệu quả điều hành chính sách tiền tệ trong bối cảnh biến động năng lượng toàn cầu.
Từ hệ thống thanh toán truyền thống đến tài sản kỹ thuật số: Cách tiếp cận từ Đạo luật về Hiện đại hóa hệ thống thanh toán năm 2025 của Úc

Từ hệ thống thanh toán truyền thống đến tài sản kỹ thuật số: Cách tiếp cận từ Đạo luật về Hiện đại hóa hệ thống thanh toán năm 2025 của Úc

Bài viết phân tích sự chuyển dịch tư duy lập pháp của Úc trong điều chỉnh hệ thống thanh toán số và tài sản kỹ thuật số thông qua Luật sửa đổi Luật Ngân khố về Payments System Modernisation Act 2025 (Đạo luật về Hiện đại hóa hệ thống thanh toán năm 2025) của Úc, làm rõ cách tiếp cận quản lý dựa trên chức năng và rủi ro, cơ chế phối hợp giám sát liên cơ quan và những hàm ý chính sách cho quá trình hoàn thiện pháp luật tại Việt Nam.
Vai trò của các yếu tố phi ngôn ngữ trong hoạt động truyền thông của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ và hàm ý đối với thị trường tài chính toàn cầu

Vai trò của các yếu tố phi ngôn ngữ trong hoạt động truyền thông của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ và hàm ý đối với thị trường tài chính toàn cầu

Bài viết phân tích bằng chứng thực nghiệm mới về vai trò của các yếu tố phi ngôn ngữ trong truyền thông chính sách tiền tệ của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed), qua đó thảo luận các hàm ý sâu sắc đối với công tác hoạch định và truyền tải chính sách tiền tệ trong bối cảnh toàn cầu hóa và sự bùng nổ của công nghệ thông tin.

Thông tư số 08/2026/TT-NHNN ngày 15 tháng 5 năm 2026 Sửa đổi, bổ sung điểm a khoản 4 Điều 20 Thông tư số 22/2019/TT-NHNN quy định các giới hạn, tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động của ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài

Nghị quyết số 24/2026/NQ-CP của Chính phủ về cắt giảm, phân cấp, đơn giản hóa thủ tục hành chính, điều kiện kinh doanh lĩnh vực quốc phòng, nội vụ, tài chính, xây dựng, ngoại giao, tư pháp, ngân hàng

Thông tư số 01/2026/TT-NHNN ngày 16/3/2026 Quy định việc cung cấp thông tin giữa Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và Bảo hiểm tiền gửi Việt Nam

Thông tư số 61/2025/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam quy định về mạng lưới hoạt động của ngân hàng thương mại

Thông tư số 85/2025/TT-NHNN ngày 31/12/2025 sửa đổi, bổ sung một số thông tư của Thống đốc NHNN quy định về nghiệp vụ thư tín dụng và hướng dẫn triển khai một số chương trình tín dụng thay đổi cơ cấu, tổ chức bộ máy

Thông tư số 84/2025/TT-NHNN ngày 31/12/2025 quy định chế độ báo cáo tài chính đối với Ngân hàng Nhà nước Việt Nam

Thông tư số 81/2025/TT-NHNN ngày 31/12/2025 quy định về hoạt động chiết khấu của TCTD, chi nhánh NHNNg đối với khách hàng

Thông tư số 80/2025/TT-NHNN ngày 31/12/2025 sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư số 12/2022/TT-NHNN hướng dẫn về quản lý ngoại hối đối với việc vay, trả nợ nước ngoài của doanh nghiệp

Thông tư số 79/2025/TT-NHNN ngày 31/12/2025 hướng dẫn về quản lý ngoại hối đối với việc cho vay ra nước ngoài và thu hồi nợ nước ngoài của TCTD, Chi nhánh Ngân hàng nước ngoài

Thông tư số 77/2025/TT-NHNN ngày 31/12/2025 sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư số 50/2024/TT-NHNN quy định về an toàn, bảo mật cho việc cung cấp dịch vụ trực tuyến ngành Ngân hàng