Từ năm 2020, các tổ chức cung ứng dịch vụ thanh toán, các ngân hàng có đủ điều kiện tại Việt Nam đã bắt đầu được phép sử dụng eKYC (electronic Know Your Customer). Cụ thể, với eKYC, các ngân hàng có thể thực hiện quá trình định danh khách hàng hoàn toàn online mà không cần gặp mặt trực tiếp tại phòng giao dịch, đồng thời, đơn giản hoá các thủ tục, giấy tờ xác minh và các xác minh sinh trắc học. Theo dữ liệu của TrueID, eKYC giúp  giảm thiểu đến 90% thời gian và chi phí vận hành trong xác thực khách hàng, đồng thời thúc đẩy tăng trưởng hoạt động kinh doanh. 

Thông thường, quy trình eKYC bao gồm 3 bước chính:

Bước 1: Khách hàng được yêu cầu chụp hình mặt trước và sau của giấy tờ tuỳ thân. Hệ thống eKYC hỗ trợ bóc tách các thông tin trong các giấy tờ tuỳ thân này để kiểm tra độ hợp lệ của giấy tờ, lưu trữ hoặc xác minh / đối chiếu với các thông tin đã có sẵn trong hệ thống

Bước 2: Khách hàng tiếp tục được yêu cầu chụp hình khuôn mặt, qua đó hệ thống có thể xác minh có phải người thực đang tham gia vào quy trình này, đồng thời, so trùng gương mặt trong selfie với gương mặt nhận diện được từ các giấy tờ tuỳ thân đã được bóc tách

Bước 3: Trả kết quả hồ sơ, nếu kết quả không trùng khớp, khách hàng sẽ nhận được thông báo bắt đầu lại quá trình eKYC từ bước 1.

Theo chia sẻ từ TrueID - đơn vị phát triển ứng dụng Định danh người dùng với công nghệ AI thuộc Công ty CP VNG, để tinh gọn quy trình eKYC trong 3 bước kể trên, rất nhiều công nghệ tiên tiến nhất hiện nay đã được phát triển và tích hợp vào từng bước:

# Công nghệ OCR và công nghệ phát hiện gian lận giấy tờ tuỳ thân

Chỉ riêng bước đầu tiên, đã có hơn 50 thuật toán AI được áp dụng ngay khi khách hàng cung cấp hình chụp giấy tờ tuỳ thân để kiểm tra toàn diện nhằm xác minh hình ảnh không đạt chất lượng hoặc có dấu hiệu gian lận, bởi các công nghệ làm giả CMND hoặc CCCD hiện nay rất tinh vi, mắt thường rất khó phát hiện. Để bóc tách thông tin từ các giấy tờ tuỳ thân này, công nghệ nhận dạng ký tự bằng quang học (OCR) được sử dụng để nhận diện ký tự trên định dạng hình ảnh/pdf và trích xuất thông tin trên hình ảnh đó thành văn bản, qua đó hỗ trợ lưu trữ hoặc xác minh/đối chiếu với các thông tin có sẵn trong hệ thống.

# Công nghệ liveness detection nhằm nhận diện người thực qua hình ảnh selfie

Hiện nay, công nghệ nhận diện người thực có thể được chia làm 2 loại: Mô hình động (3D) và mô hình tĩnh (2D). Nhìn chung, đầu vào của quá trình này là người dùng chụp (đối với 2D) và quay cử động (đối với 3D) hình ảnh khuôn mặt của mình để hệ thống có thể xác định có phải một người thực đang tham gia vào quy trình eKYC hay không. Đây là một bước an ninh bắt buộc, bởi hiện nay có rất nhiều thủ thuật qua mắt hệ thống nhận diện khuôn mặt, có thể kể đến như deepfake, các kỹ thuật sử dụng video quay sẵn gương mặt của người khác, các loại mặt nạ người thật, và rất nhiều thủ thuật khác nữa để qua mặt các hệ thống định danh người dùng. 

Với việc phát triển đồng thời cả 2 mô hình xác định người thực động (được chứng nhận đạt tiêu chuẩn ISO/IEC 30107-3 cấp độ 2 bởi iBeta) và tĩnh (được chứng nhận đạt tiêu chuẩn ISO/IEC 30107-3 cấp độ 1, cũng bởi iBeta), TrueID nổi lên là một trong những lựa chọn an toàn và hiệu quả nhất cả về tính chính xác lẫn trải nghiệm người dùng.

Cụ thể, với công nghệ nhận diện người thực qua hình ảnh selfie phát triển bởi TrueID thay vì tốn 60 giây, các công nghệ động (3D) của TrueID chỉ yêu cầu người dùng di chuyển camera 1 lần theo hướng trước sau hoặc chỉ cần chụp một tấm ảnh selfie và hệ thống tự động thu thập các chuyển động nhỏ nhất của gương mặt hoặc các thuộc tính về ánh sáng, kết cấu da, … để xác định xem có phải một người thực đang thực hiện thao tác định danh hay không. 

Theo TrueID, công nghệ này đạt được tỷ lệ chính xác lên đến 99.9% trong việc phát hiện các gian lận phổ biến, đồng thời đảm bảo tỷ lệ bỏ dở giữa chừng của người dùng ở mức dưới 3% (so với 45% của các công nghệ khác hiện có trên thị trường). Ngoài ra, công nghệ này còn giảm thiểu khả năng bị tấn công do các bước thực hiện đơn giản nên không có các chỉ dấu cho kẻ tấn công có thể đoán biết được các thuật toán xử lý bên trong. Đồng thời, các doanh nghiệp còn có thể chọn lựa 50 mục kiểm tra gương mặt khác nhau, tuỳ thuộc theo khẩu vị rủi ro của mình. Bên cạnh đó, doanh nghiệp còn có thể dễ dàng chuyển đổi giữa mô hình 2D và 3D tuỳ theo mục đích sử dụng.

# Công nghệ So khớp khuôn mặt và Phát hiện khuôn mặt trùng lặp

Bên cạnh các công nghệ ID OCR và liveness detection kể trên, một vài công nghệ AI khác trong quá trình eKYC này có thể kể đến như:

So khớp khuôn mặt (face match): xác minh gương mặt được bóc tách từ giấy tờ tuỳ thân có trùng khớp với gương mặt do người dùng cung cấp qua hình ảnh chụp selfie; Phát hiện khuôn mặt trùng lặp (face deduplication):xác minh gương mặt được bóc tách từ giấy tờ tuỳ thân và gương mặt từ hình ảnh selfie của người dùng có từng được dùng để tạo các tài khoản trước đó hay không. 

Theo TrueID, quy trình eKYC tuy yêu cầu các thao tác đơn giản và chỉ diễn ra trong vài giây nhưng chứa hàm lượng công nghệ rất cao nhằm vừa đảm bảo được chất lượng xác minh chính xác, vừa không hy sinh trải nghiệm của cả người dùng cuối lẫn người vận hành hệ thống. Nói riêng về phía doanh nghiệp, TrueID xử lý và lưu trữ toàn bộ dữ liệu tại máy chủ các các ngân hàng trong nước, và hỗ trợ đấu nối với các hệ thống, tích hợp của Việt Nam, giúp cho trải nghiệm của người vận hành công nghệ (các ngân hàng, tổ chức tài chính, bảo hiểm) được đồng bộ, nhất quán, và mượt mà, qua đó giúp tăng tốc tối đa quá trình chuyển đổi số của các doanh nghiệp Việt Nam.

Bên cạnh việc hỗ trợ eKYC, các công nghệ kể trên của TrueID còn có nhiều ứng dụng quan trọng trong quy trình định danh khách hàng, hoặc những giải pháp an ninh số khác như VideoKYC (hỗ trợ định danh khách hàng trong các cuộc gọi trực tiếp giữa nhân viên ngân hàng và người dùng), Receipt OCR (tự động bóc tách các thông tin giao dịch trong hoá đơn cho các hoạt động thanh toán tự động hoặc các chương trình trả thưởng), eKYB - Know Your Business (hỗ trợ bóc tách và xác minh thông tin doanh nghiệp), và TrueAML (nền tảng phòng chống rửa tiền dựa trên Trí tuệ nhân tạo AI đầu tiên của Việt Nam)...

TS Nguyễn Việt Cường đưa ra phân tích của mình về mức chi tiêu cho giải trí của người giàu và nghèo: “Theo dữ liệu từ Khảo sát Mức sống hộ gia đình năm 2016, có câu hỏi về chi tiêu của hộ cho xem phim, ca nhạc và thể thao (số liệu chỉ có tổng mức chi cho các hoạt động này chứ không tách rời được cho xem phim hay ca nhạc, hay thể thao).

Dân số được chia làm 10 nhóm có quy mô bằng nhau theo mức sống từ thấp đến cao (trong đó mức sống được đo bằng chi tiêu bình quân của hộ). Sau đó chúng ta ước lượng mức chi bình quân đầu người cho giải trí của các nhóm hộ này từ 10% dân số nghèo nhất cho tới tới 10% dân số giàu nhất.

Kết quả cho thấy bình quân một hộ nghèo chi có 200 đồng/năm/người cho hoạt động giải trí, còn hộ giàu thì chi bình quân 52,1 nghìn đồng /năm/người. Như vậy số tiền chi cho hoạt động giải trí của nhóm 10% dân số giảu nhất nhiều gấp 255 lần số tiền chi của nhóm 10% dân số nghèo nhất. Tỷ trọng chi cho giải trí trong tổng chi tiêu của hộ giàu cũng gấp 44 lần tỷ trọng này của hộ nghèo.

Điều này cho thấy khách hàng chủ yếu của nhà hát hay rạp chiếu phim không phải người nghèo. Xây thêm các nơi giải trí là làm tăng cung và giảm giá bán, và sẽ có lợi trực tiếp đến người giàu”.

Theo TS Nguyễn Việt Cường, cũng có thể trong dài hạn thì lợi nhuận từ hoạt động giải trí sẽ làm tăng trưởng cao hơn và giúp giảm nghèo. Tuy nhiên, theo ông thì việc hỗ trợ người nghèo và xây dựng các công trình giải trí là hai chuyện riêng rẽ và có mục đích khác nhau. “Nếu cần nơi biểu diễn miễn phí hỗ trợ cho người nghèo thì có rất nhiều quảng trường hay địa điểm khác có thể sử dụng”, TS Cường chia sẻ.

Những phân tích của TS Nguyễn Việt Cường nhanh chóng nhận được sự quan tâm, chia sẻ và nhiều bình luận từ cộng đồng. Nhiều người đồng thuận nhưng cũng có một số ý kiến góp ý để phân tích này được bao quát hơn.

Một thành viên góp ý: “Có thể xem xét thêm nhiều yếu tố như người bán rong có thêm địa điểm kinh doanh, người quét rác có thêm việc làm, người trông xe có nhiều cơ hội,...”

Facebooker Giang Thanh Long chia sẻ: “Tuy nhiên cũng có thể phải khai thác thêm nhu cầu. Người nghèo liệu thực sự họ có đến nhà hát ngay cả khi miễn phí? Việc đến hay không đến đôi khi còn phụ thuộc vào nhu cầu thưởng thức chứ không đơn thuần là giá cả”

Thanh Hùng

Chi tiêu cho đồ cúng gấp gần 8 lần đồ chơi và sách truyện trẻ em

Đó là chia sẻ của TS Nguyễn Việt Cường (hiện làm việc tại Trường ĐH Kinh tế quốc dân và Viện Nghiên cứu Phát triển Mekong) cùng khảo sát mới đây của mình hiện đang nhận được nhiều sự chú ý trên mạng xã hội Facebook.

Cáo phó diễn viên Đức Long.

Người mẫu - diễn viên Phạm Đức Long qua đời vào lúc 21h00 ngày 6/7 sau thời gian điều trị bệnh, hưởng dương 33 tuổi. Gia đình và bạn bè nam người mẫu được vào nhìn mặt anh lần cuối ở chùa Vĩnh Nghiêm, tuy nhiên do dịch Covid-19 nên không thể mở nắp kính. Thông tin Đức Long qua đời khiến bạn bè và người hâm mộ xót xa. Một số nghệ sĩ và bạn bè đã đến chia buồn cùng gia đình từ tối qua.

Về thông tin kêu gọi quyên góp cho gia đình diễn viên Đức Long, Cao Thái Hà chia sẻ: "Tôi xin đính chính, tôi và gia đình Long không kêu gọi quyên góp gì cho Long. Gia đình Long cũng không quá khó khăn, cuộc sống ổn định. Mọi thông tin khác đều là sai lệch".

Theo đại diện gia đình, lễ động quan sẽ diễn ra lúc 7h00 ngày 9/7. Linh cữu được hỏa táng tại trung tâm Bình Hưng Hòa.

Bố mẹ cố diễn viên tiều tụy, đau xót túc trực bên linh cữu con trai sáng 7/7.

Vào giữa cuối tháng 6, diễn viên Phạm Đức Long nhập viện do bệnh viêm phổi. Gia đình và bạn bè đã lựa chọn phương pháp điều trị tốt nhất nhưng bệnh vẫn chuyển biến nhanh theo chiều hướng xấu khiến việc điều trị khó khăn. Chỉ trong thời gian ngắn, diễn viên Phạm Đức Long đã không thể qua khỏi do biến chứng suy hô hấp.

Đức Long sinh năm 1988, là người mẫu và diễn viên truyền hình. Nam người mẫu từng góp mặt một số phim: Tiếng đàn kìm, Ánh sáng thiên đường, Mẹ hổ dạy con dâu... Những năm gần đây Đức Long còn hoạt động trên sân khấu kịch 5B của NSƯT Đặng Thuỵ Mỹ Uyên.

Đức Long là người mẫu, diễn viên truyền hình.

Quang cảnh nhà tang lễ khá vắng vẻ do tình dịch đang căng thẳng ở TP.HCM.

Thanh Nhàn - Đ.N

Ảnh:T.T

Mỹ Uyên, Trà Ngọc Hằng bàng hoàng hay tin diễn viên Đức Long qua đời

Trà Ngọc Hằng khóc nức nở ở chùa Vĩnh Nghiêm (TP.HCM) khi đứng chờ làm thủ tục nhận thi thể và khâm liệm cho người mẫu, diễn viên vắn số Đức Long.