Ứng dụng tính toán thông minh trong ngành tài chính - ngân hàng
07/06/2023 7.060 lượt xem
Tóm tắt: Các ứng dụng tính toán thông minh (Computational Intelligence) trong ngành tài chính - ngân hàng được triển khai đã cung cấp các giải pháp kinh doanh hiệu quả và tạo ra các trải nghiệm tích cực cho khách hàng. Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI), công nghệ thông tin và Internet là công cụ quan trọng trong quá trình chuyển đổi số ngành Ngân hàng. Bài viết đề cập đến các ứng dụng tính toán thông minh và tiện ích của nó trong ngành tài chính - ngân hàng, tập trung chủ yếu vào tự động hóa hoạt động ngân hàng và sự tham gia của khách hàng, phân tích về cách tổ chức và định hình môi trường làm việc nhằm cải thiện các hoạt động kinh doanh.
 
Từ khóa: Trí tuệ tính toán, tài chính - ngân hàng, AI, tương tác với khách hàng, tự động hóa hoạt động ngân hàng.
 
INTELLIGENT CALCULATION APPLICATION FOR THE FINANCE AND BANKING INDUSTRY
 
Abstract: The deployment of Computational Intelligence applications in the finance and banking industry has provided effective business solutions and created positive customer experiences. Artificial intelligence, information technology, and the internet are important tools in the digital transformation of the banking industry. The article presents the applications and utilities of Computational Intelligence in finance and banking industry, focusing primarily on automating banking operations and customer engagement, and analyzing how organizations shape their working environment to improve business operations.

Keywords: Computational intelligence, banking and finance, artificial intelligence, customer engagement, banking operations automation.
 
1. AI và tiềm năng của AI trong ngành tài chính - ngân hàng
 
Trong những năm gần đây, việc sử dụng AI và robot thông minh đang nhận được sự quan tâm hàng đầu trong ngành dịch vụ tài chính - ngân hàng. Người ta cho rằng, AI có thể nâng cao khả năng ra quyết định, cải thiện khả năng phân tích và tự động hóa các quy trình kinh doanh như cho vay, bảo hiểm, phát hiện gian lận, tuân thủ các chính sách, trải nghiệm khách hàng, quản lí rủi ro... Ứng dụng robot trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng nhằm giúp các quy trình thủ công được tự động hóa với sự giám sát của con người để tăng hiệu quả hoạt động và tiết kiệm chi phí. Hiện nay, trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, AI đang được sử dụng trong khai thác dữ liệu, nhận dạng giọng nói, nhận dạng mẫu, phân tích thị trường, chiến lược đầu tư và trong phát triển hệ thống công nghệ thông tin để giảm lỗi và thích ứng hiệu quả với các thay đổi về quy định và cơ sở hạ tầng. Trong những năm qua, lượng dữ liệu được thu thập bởi các tổ chức tài chính - ngân hàng đã tăng lên đáng kể, điều này tạo ra nhu cầu hiểu và phân tích kho dữ liệu này để cải thiện dịch vụ. Xã hội và thị trường đang phải đối mặt với những cải tiến mạnh mẽ về công nghệ và AI đã mang đến cơ hội để xem xét các vấn đề phức tạp, đưa ra giải pháp nhanh chóng. Sử dụng dữ liệu lớn (Big Data) và AI để tạo ra những hiểu biết sâu sắc tạo điều kiện đổi mới sản phẩm và quy trình.
 
Trong ngành dịch vụ tài chính - ngân hàng, các giám đốc điều hành cho rằng, AI rất triển vọng, tuy nhiên, họ cũng e ngại về việc áp dụng nó. Mặc dù đã có sự đổi mới liên tục và đầu tư vào tính toán thông minh đang diễn ra trên toàn cầu và AI hứa hẹn sẽ đem lại hiệu quả quản lí rủi ro, trải nghiệm khách hàng, các quyết định kinh doanh được cải thiện nhanh hơn và thông minh hơn, nhưng vẫn tạo ra những lo ngại. Mối lo ngại này có thể được giảm bớt bằng cách tiếp cận có hệ thống để quản lí các mô hình AI từ khi bắt đầu áp dụng cho đến khi gỡ bỏ trong các tổ chức tài chính - ngân hàng. Tổ chức cần xác định rõ mục tiêu và thực hiện các bước thích hợp để thiết kế lộ trình áp dụng AI trong môi trường kinh doanh năng động này. Điều các tổ chức tài chính - ngân hàng quan tâm là làm thế nào để có thể áp dụng AI hiệu quả trong hoạt động và ra quyết định, giúp cho việc áp dụng AI thành công và đạt được lợi ích trong nhiều lĩnh vực như tiết kiệm chi phí, tạo ra các quy trình hiệu quả và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. 
 
AI bắt đầu xuất hiện từ những năm đầu của thập niên 1950, khi Allan Touring đề xuất rằng, con người sử dụng thông tin để áp dụng lí luận và đưa ra quyết định chính xác. Tuy nhiên, do máy tính và hệ thống thời điểm đó còn rất cơ bản, nên không có nhiều tiến bộ. Vào những năm 1980, khái niệm về AI đã khá rõ nét khi John Hopfield và David Rumelhart giới thiệu các kĩ thuật học sâu, cho phép máy tính học bằng cách sử dụng kiến thức trong quá khứ. Đến những năm 1990, trọng tâm được chuyển sang nâng cao sức mạnh tính toán và tăng cường nó với lập trình logic, tạo thành nền tảng của AI thương mại. Trong hai thập kỉ qua, sự phát triển của AI đã tăng đáng kể và bắt đầu từ khi Tập đoàn về công nghệ máy tính đa quốc gia (International Business Machines - IBM) phát triển máy tính có tên Deep Blue có khả năng chơi cờ với con người. Deep Blue đã đánh bại nhà vô địch thế giới Gary Kasparov, đây là lần đầu tiên trí thông minh của con người bị đánh bại bởi một cỗ máy do con người tạo ra.
 
AI và robot đã được ứng dụng trong ngành dịch vụ tài chính - ngân hàng. Do sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, điều quan trọng là phải hiểu rõ tính ổn định của nó, kiểm soát quản lí một cách chặt chẽ các rủi ro liên quan. Trong vài năm qua, có sự tăng đáng kể về gian lận báo cáo tài chính và các chi phí liên quan. Sử dụng các kĩ thuật máy tính khác nhau cho các ứng dụng kinh doanh có thể giúp phát hiện và dự đoán các trường hợp gian lận. Sự triển khai các kĩ thuật AI đa dạng có thể tăng năng suất của ngân hàng lên đến 40%. Các giải pháp được cung cấp bởi AI có thể giúp xử lí lượng dữ liệu lớn và hỗ trợ giải quyết các nhiệm vụ mà trước đây chỉ con người mới có thể làm được. AI được áp dụng để tạo các mối quan hệ giữa ngân hàng, khách hàng doanh nghiệp và hoạt động kinh doanh. Ba vấn đề cần quan tâm khi áp dụng AI là: Đào tạo lại lực lượng lao động để thích ứng với AI, ảnh hưởng của AI đến doanh nghiệp và xem xét các rào cản có thể cản trở tác động của AI. Nếu các nhà quản lí chú trọng giải quyết ba vấn đề này, khả năng duy trì của tổ chức sẽ bền vững, không bị ảnh hưởng quá nhiều trong bối cảnh đầy biến động.
 
Thời gian tới, AI sẽ tạo ra những thay đổi mới cho ngành tài chính - ngân hàng, tập trung vào sự sáng tạo, trí tuệ và tự động hóa. Nó sẽ cải thiện khả năng ra quyết định, tăng cường tự động hóa, nâng cao trí thông minh mô phỏng, giảm chi phí và tạo ra nhiều doanh nghiệp mới. Tuy nhiên, một số công việc sẽ bị thay thế bởi AI, những công việc còn lại được cơ cấu lại và sẽ có sự lựa chọn những việc làm mới, tạo ra hiệu quả cho doanh nghiệp, đồng thời giữ chân nhân viên. Theo các chuyên gia, đến năm 2027, hiệu quả hoạt động của ngành Ngân hàng sẽ tăng lên 42%, bảo hiểm tăng 29% và thị trường vốn tăng 56%. AI và trí thông minh mô phỏng có thể hợp tác nhằm tăng hiệu quả hoạt động trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng.
 
2. Ứng dụng của tính toán thông minh trong ngành tài chính - ngân hàng
 
Mô hình cho vay và tín dụng
 
Để giảm thiểu rủi ro tài chính, một mô hình dựa trên AI được sử dụng để ra quyết định tín dụng và cho vay. Mô hình này cho phép các tổ chức tín dụng kiểm soát quy trình tín dụng và cho vay một cách chặt chẽ hơn. Nhờ vào mô hình thông minh này, các đơn vị đáng tin cậy với mức rủi ro tín dụng thấp sẽ được chấp nhận, trong khi những đơn vị có mức rủi ro cao sẽ bị từ chối. Thông thường, các tổ chức tín dụng sử dụng quy trình đánh giá tín dụng thủ công dựa trên các phương pháp thống kê truyền thống. Để tính điểm tín dụng và đưa ra quyết định cho vay, các mô hình truyền thống này dựa vào dữ liệu giao dịch tài chính và lịch sử thanh toán với các tổ chức tài chính - ngân hàng. Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ, có nhiều bộ dữ liệu mới được thu thập bao gồm các nguồn dữ liệu không cấu trúc và bán cấu trúc như tìm kiếm trực tuyến, hoạt động mạng xã hội và tiêu thụ nội dung trực tuyến. Các thuật toán máy học cùng với các bộ dữ liệu này giúp các tổ chức cho vay xếp hạng tín dụng và đưa ra quyết định cho vay một cách chính xác hơn. Điều cần lưu ý là việc truy cập vào các bộ dữ liệu này có thể bị ảnh hưởng bởi quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu, vì vậy, các tổ chức cho vay cần phải thận trọng khi tiếp cận để tránh các vấn đề liên quan đến chính sách. Việc áp dụng các công cụ và thuật toán máy học mang lại nhiều tiềm năng cho đánh giá tín dụng với các yếu tố định tính như khả năng chi trả.
 
Trợ lí ảo được hỗ trợ bởi AI mang đến trải nghiệm cho khách hàng
 
Khái niệm về tác nhân thông minh nhân tạo cho thị trường tài chính đã được đưa ra vào năm 2001 bởi Nicholas. Giải pháp phần mềm tác nhân AI đề xuất sử dụng thuật toán Heuristic và tự học để bắt chước trí thông minh của con người trong môi trường kiểm soát. Từ đó, các đại lí dựa trên AI đã được chuyển đổi thành Chatbot và được áp dụng rộng rãi trong các ngân hàng thương mại lớn trên toàn cầu, bao gồm: Bank of America (BoA), JPMorgan Chase, Wells Fargo, Capital One, USAA, American Express, HSBC, SEB và Commonwealth Bank. Chatbot được sử dụng để tương tác với khách hàng và cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa. Phiên bản hiện đại của Chatbot là các chương trình tự động dựa trên khái niệm xử lí ngôn ngữ tự nhiên với khả năng tương tác bằng ngôn ngữ của khách hàng gồm cả giọng nói và văn bản. Các chương trình này có thuật toán học máy được tích hợp để đảm bảo cải tiến liên tục và cung cấp dịch vụ tức thì, hỗ trợ công việc liên quan đến giao dịch cho khách hàng. Sử dụng Chatbot trong ngành dịch vụ tài chính - ngân hàng mang lại rất nhiều lợi ích kinh tế. Theo nghiên cứu của Gartner, Chatbot đã xử lí được hơn 85% đối với tất cả tương tác dịch vụ khách hàng vào cuối năm 2020. Báo cáo của Juniper cũng cho thấy, việc áp dụng Chatbot tiết kiệm được 8 tỉ USD trong năm 2022.
 
Ứng dụng AI cho bảo hiểm
 
Ứng dụng AI cho lĩnh vực bảo hiểm đang được sử dụng phổ biến ở các nền kinh tế phát triển. Nhờ các chức năng như bảo lãnh phát hành, xử lí yêu cầu, tính toán và đánh giá rủi ro, các thuật toán học máy đang được áp dụng để đánh giá giá cả và tiếp thị các sản phẩm bảo hiểm được cá nhân hóa dựa trên dữ liệu thời gian thực thu thập thông qua các thiết bị kết nối, cảm biến, giám sát vị trí và dấu vết kĩ thuật số. Các hệ thống sử dụng AI này dựa trên học máy và xử lí ngôn ngữ tự nhiên, được học tập liên tục từ các tập dữ liệu lịch sử và cung cấp ước tính cho việc xác nhận quyền sở hữu, giúp giảm chi phí hoạt động và thời gian xử lí yêu cầu bảo hiểm.
 
Sử dụng AI để phát hiện gian lận 
 
Gian lận là một trong những vấn đề quan trọng được sử dụng để áp dụng AI trong ngành dịch vụ tài chính - ngân hàng. Gian lận tài chính là việc sử dụng trái phép các giao dịch trên thiết bị di động và nền tảng bằng cách đánh cắp danh tính, dẫn đến các hoạt động gian lận. Ngoài ra, gian lận tài chính còn có thể được định nghĩa là sử dụng gian lận thẻ tín dụng hoặc tiền mặt, gian lận các yêu cầu bồi thường hợp đồng bảo hiểm, các giao dịch trái phép và chuyển tiền được thực hiện dưới danh tính bị đánh cắp. Sự phát triển của AI đã đạt đến mức độ robot có thể xác định các giao dịch gian lận một cách hiệu quả. Thuật toán cơ bản sử dụng dữ liệu lịch sử được sử dụng để tạo ra một mô hình phức tạp hỗ trợ công tác dự đoán. Nếu dữ liệu lịch sử không đủ để phân tích, dữ liệu đó có thể được thêm vào với dữ liệu giao dịch mà nhà điều tra và hệ thống phát hiện gian lận truyền thống phát hiện ra. Sau đó, dữ liệu kết hợp có thể được sử dụng làm đầu vào cho mạng nơ-ron nhiều lớp để xây dựng các mô hình dự đoán có khả năng tạo ra các mẫu và tập hợp ở mức độ tỉ mỉ, có thể thực hiện được với sự trợ giúp của các thiết kế và thuật toán học sâu. Các thỏa thuận như vậy sẽ là một trợ giúp đắc lực cho các nhà điều tra gian lận trong ngành tài chính - ngân hàng, cung cấp một cơ chế đáng tin cậy dưới dạng một công cụ dự đoán và ước tính.
 
Áp dụng AI để giải quyết các vấn đề liên quan đến quy định, chính sách
 
Năm 2008, cuộc khủng hoảng và suy thoái toàn cầu đã khiến các tổ chức ngân hàng trên toàn thế giới tập trung vào việc tuân thủ quy định. Các ngân hàng dùng nhiều biện pháp để đảm bảo các hạn chế khủng hoảng trong tương lai. Tuy nhiên, việc giám sát thủ công quy trình tuân thủ trong một tổ chức lớn đã không thể chứng minh được tính khả thi, đặc biệt là khi xét đến số lượng giao dịch lớn diễn ra trên toàn cầu. Với bối cảnh khủng hoảng tài chính, quy định mới đã bắt buộc các tổ chức phải báo cáo dữ liệu toàn diện, thường liên quan đến các mô hình kinh doanh và bảng cân đối kế toán. Các tổ chức tài chính bắt buộc phải báo cáo mức độ rủi ro, các biện pháp thanh khoản, tài sản thế chấp và mức vốn. 
 
Để vượt qua thách thức này, các ngân hàng giới thiệu những hệ thống AI quản lí nhiều chức năng bao gồm các chương trình chống rửa tiền, yêu cầu nhận diện khách hàng (Know Your Customer - KYC), giám sát danh sách trừng phạt, gian lận liên quan đến thẻ, lập hóa đơn thanh toán và các chức năng tuân thủ chung khác. Ngoài ra, các công ty tài chính đang hỗ trợ chính phủ theo dõi hoạt động rửa tiền và tài trợ khủng bố cũng như các giao dịch đáng ngờ khác có tính chất toàn cầu với sự trợ giúp của phần mềm AI. Các ngân hàng lớn đã và đang sử dụng hệ thống AI cho mục đích này, nhiều ngân hàng có kế hoạch triển khai hệ thống này trong thời gian tới.
 
3. Kết luận
 
Việc sử dụng các công nghệ mới đã mở ra những cơ hội mới liên quan đến quản lí rủi ro, quản lí dữ liệu, phân tích tín dụng, tổng hợp bảo hiểm và giao dịch dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ thu thập từ các cảm biến bên ngoài. AI kết hợp Internet vạn vật và học máy sẽ cho phép các tổ chức tài chính - ngân hàng đưa ra quyết định chính xác như con người. 
 
Tuy nhiên, rất nhiều tổ chức tài chính chưa được chuẩn bị và trang bị đầy đủ để đón nhận những thay đổi này. Cho đến nay, các công ty Fintech đã hợp tác với các tổ chức tài chính - ngân hàng để áp dụng AI. Trong tương lai, Fintech sẽ phát triển tối đa theo mức độ tiên tiến nhất của Internet vạn vật và được hỗ trợ bằng tốc độ tăng trưởng gấp nhiều lần trong vài thập kỉ tới bằng điện toán lượng tử. Thay đổi này sẽ cho phép tạo ra những loại tài sản hoàn toàn mới và tiềm năng công nghệ, từ đó tạo ra các phương thức kinh doanh mới, thậm chí là các mô hình kinh doanh trong ngành công nghiệp dịch vụ tài chính - ngân hàng. Các công ty Fintech có thể sẽ kết hợp dữ liệu từ điện thoại, nền tảng truyền thông xã hội, hoạt động trực tuyến và hàng tỉ cảm biến mới để tạo ra các đồng minh kinh doanh mới.
 
Tài liệu tham khảo:
 
1. Bart van Liebergen, Machine Learning: A Revolution in Risk Management and Compliance?, The CAPCO institute Journal of Financial Transfromation.
2. Jerry W. Lin, Mark I. Hwang and Jack D. Becker, A fuzzy neural network for assessing the risk of fraudulent financial reporting.
3. Peter Koning, Artificial Intelligence (AI) for Financial Services Deploying Deep Learning Techniques to Banking, Insurance and Financial Transactions, Simularity White Paper for Stakeholder Engagement.
4. Alison Lui & George William Lamb (2018) Artificial intelligence and augmented intelligence collaboration: Regaining trust and confidence in the financial sector, Information & Communications Technology Law, 27:3, pages 267 - 283.
5. Clyde W. Holsapple, Kar Yan Tam and Andrew B. Whinston, Adapting Expert System Technology to Financial Management, Financial Management Vol. 17, No. 3
6. Dahee Choi and Kyungho Lee , An artificial Intelligence Approach to Financial Fraud Detection under Iot Environment: A survey and implementation, security and communication Networks, 2018.
7. Bart van Liebergen, Machine Learning: A Revolution in Risk Management and Compliance, the Capco Institute Journal of Financial Transformation.
8. P. Agarwal, “Redefining Banking and Financial Industry through the application of Computational Intelligence,” 2019 Advances in Science and Engineering Technology International Conferences (ASET), Dubai, United Arab Emirates, 2019, pages 1 - 5.

ThS. Lê Thị Hằng (Trường Đại học Bách khoa Hà Nội)
ThS. hoàng thị dung (Học viện Báo chí và Tuyên truyền)
 

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
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 704 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 1.994 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 2.118 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 2.816 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 3.638 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 3.673 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 3.881 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 3.649 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 4.415 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.
Xây dựng nguồn lực con người nhằm phát triển văn hóa doanh nghiệp trong chuyển đổi số hoạt động ngân hàng
Xây dựng nguồn lực con người nhằm phát triển văn hóa doanh nghiệp trong chuyển đổi số hoạt động ngân hàng
01/03/2024 4.501 lượt xem
Kết quả nghiên cứu về phát triển văn hóa doanh nghiệp trong chuyển đổi số của các tổ chức nói chung và lĩnh vực ngân hàng nói riêng đều khẳng định, văn hóa doanh nghiệp có vai trò đặc biệt quan trọng, như là “quyền lực mềm” của tổ chức, giúp tổ chức phát triển bền vững.
Pháp luật về định danh khách hàng điện tử trong hoạt động ngân hàng tại Việt Nam
Pháp luật về định danh khách hàng điện tử trong hoạt động ngân hàng tại Việt Nam
14/02/2024 6.328 lượt xem
Trong quá trình hoạt động chuyển đổi số ngành Ngân hàng tại Việt Nam, định danh khách hàng điện tử hay còn gọi là eKYC (Electronic Know Your Customer) đang trở thành một xu hướng phát triển tất yếu. Công nghệ này cho phép các ngân hàng tại Việt Nam cung ứng dịch vụ số hóa, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và tối ưu hóa hoạt động, đặc biệt trong hoạt động liên quan đến tài khoản thanh toán.
Chuyển đổi số ngành Ngân hàng - Tăng tốc và phát triển bền vững
Chuyển đổi số ngành Ngân hàng - Tăng tốc và phát triển bền vững
08/02/2024 6.342 lượt xem
Chuyển đổi số trong ngành Ngân hàng không chỉ là một xu hướng mà còn là một bước tiến quan trọng hướng tới tương lai tài chính hiện đại và linh hoạt.
Triển khai ứng dụng dữ liệu dân cư quốc gia góp phần đảm bảo an ninh, an toàn và thúc đẩy chuyển đổi số ngân hàng
Triển khai ứng dụng dữ liệu dân cư quốc gia góp phần đảm bảo an ninh, an toàn và thúc đẩy chuyển đổi số ngân hàng
01/02/2024 6.257 lượt xem
Trong bối cảnh phát triển sâu rộng của cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0) trong mọi mặt đời sống kinh tế, xã hội, xu hướng chuyển dịch các giao dịch theo phương thức truyền thống sang môi trường điện tử gia tăng. Khách hàng được trải nghiệm đa dạng các dịch vụ tiện ích, hiện đại và tiết kiệm thời gian, chi phí.
Tăng cường đào tạo văn hóa số lĩnh vực ngân hàng theo mô hình ASK trong bối cảnh chuyển đổi số tại Việt Nam
Tăng cường đào tạo văn hóa số lĩnh vực ngân hàng theo mô hình ASK trong bối cảnh chuyển đổi số tại Việt Nam
29/01/2024 6.315 lượt xem
Trong quá trình chuyển đổi số, xây dựng văn hóa số giúp ngân hàng tạo ra nguồn nhân lực với tư duy đột phá sáng tạo, tạo ra các sáng kiến số đổi mới với khả năng thích ứng linh hoạt với thay đổi, từ đó đưa ngân hàng bước lên vị thế cao hơn trên thị trường.
Những điểm nhấn khoa học và công nghệ Việt Nam 2023
Những điểm nhấn khoa học và công nghệ Việt Nam 2023
25/01/2024 6.535 lượt xem
Năm qua, Việt Nam có sự bùng nổ và vươn lên mạnh mẽ trong lĩnh vực khoa học, công nghệ, nhiều nhà khoa học được vinh danh ở các giải thưởng, bảng xếp hạng lớn trên thế giới; Chỉ số Đổi mới sáng tạo toàn cầu tăng bậc; liên tục bùng nổ các ứng dụng phần mềm liên quan đến AI... Dưới đây là 10 sự kiện khoa học và công nghệ nổi bật trong năm 2023.
Giá vàngXem chi tiết

GIÁ VÀNG - XEM THEO NGÀY

Khu vực

Mua vào

Bán ra

HÀ NỘI

Vàng SJC 1L

81.800

83.800

TP.HỒ CHÍ MINH

Vàng SJC 1L

81.800

83.800

Vàng SJC 5c

81.800

83.820

Vàng nhẫn 9999

74.800

76.700

Vàng nữ trang 9999

74.700

76.000


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 25,100 25,440 26,252 27,714 30,724 32,055 157.77 167.11
BIDV 25,130 25,440 26,393 27,618 30,763 32,067 158.12 166.59
VietinBank 25,090 25,443 26,504 27,799 31,154 32,164 160.64 168.59
Agribank 25,100 25,440 26,325 27,607 30,757 31,897 159.58 167.50
Eximbank 25,040 25,440 26,425 27,239 30,914 31,866 160.82 165.77
ACB 25,110 25,442 26,596 27,279 31,230 31,905 161.07 166.37
Sacombank 25,170 25,420 26,701 27,261 31,332 31,835 162.03 167.05
Techcombank 25,192 25,442 26,362 27,707 30,760 32,094 157.36 169.78
LPBank 24,960 25,440 26,088 27,611 30,970 31,913 158.36 169.76
DongA Bank 25,170 25,440 26,570 27,260 31,080 31,940 159.20 166.40
(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
2,40
2,60
3,50
3,70
4,50
4,50
Sacombank
-
0,50
0,50
0,50
2,10
2,30
2,50
3,50
3,60
4,50
4,80
Techcombank
0,10
-
-
-
2,20
2,20
2,30
3,40
3,45
4,40
4,40
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
3,00
3,20
3,30
3,80
3,80
4,80
5,10

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