bài tập nhóm ứng dụng năng lực số công nghệ nhận diện khuôn mặt trong hoạt động ngân hàng

BẢNG ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN NHÓM STT Nội dung công việc góp Lap dan y nội dung 1% Ly Check lai toan bai sau khi tong hop word, powerpoint 5% Ca nhom 1%/ thanh vién dong gop Tông hợ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

HOC VIEN NGAN HANG

BAI TAP NHOM

HOC PHAN: UNG DUNG NANG LUC SO

ĐÈ TÀI : CỀNG NGHỆ NHAN DIỆN KHUÔN MẶT

TRONG HOẠT ĐỘNG NGÂN HÀNG

Giảng viên hướng dẫn: Lê Cảm Tú

Thành viên nhóm 01

BẢNG ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN NHÓM

STT Nội dung công việc

góp

Lap dan y nội dung 1% Ly

Check lai toan bai sau khi tong hop

word, powerpoint 5% Ca nhom

1%/ thanh vién dong

gop Tông hợp nội dung, chỉnh sửa và hoàn

thiện bản word

Làm powerpoint

3.4 Hành lang pháp lý tạo điều kiện đây

mạnh triển khai công nghệ nhân diện

khuôn mặt trong hoạt động ngân hàng

quá trình triển khai công nghệ nhận

điện khuôn mặt trong hoạt động ngân

hàng tại Việt Nam

18% Ly, Hà, Tài 6%/ thành viên đóng

(Principal Component Analysis)

2.3.2 Phan tich biét tuyén tinh (Linear

Discriminate Analysis- LDA)

2.3.3 Nhận dạng 3D

2.3.4 Phân tích kết cầu da

3.5 Thực trạng triển khai công nghệ

nhận diện khuôn mặt trong hoạt động

ngân hàng tại Việt Nam hiện nay

3.1 Sự cân thiết của công nghệ nhận

điện khuôn mặt trong ngân hàng

3.2 Các ứng dụng của công nghệ nhận

diện khuôn mặt trong ngân hàng kết

hợp với trí tuệ nhân tạo

3.2.1 Định danh khách hàng trực tuyến

eKYC

3.2.2 Gửi/ rút tiền tại các cây ATM

3.2.3 Chấm công, theo dõi an ninh nội

bộ

3.2.4 Bảo mật tại quầy giao dịch

3.3 Nhược điểm của công nghệ nhận

diện khuôn mặt

18% Huyền

4.1 Đánh giá quá trình triên khai công

nghệ nhận diện khuôn mặt trong ngân

TONG KET MUC DO DONG GOP

Mục lục

EU 8 0 ằằằằ ằ ằằ .ằằằằ Sa 8

LOT MG 08 ã 9 931919) /€800)i969/.(ltaỪỪŨỖŨỖŨỖẰẶỤẶẶA 10

1.3 Phương pháp nghiên CỨU LccSSSSSSS TS Khen gà 11

CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU VỀ CÔNG NGHỆ NHẬN DI ỆN KHUÔN MẶT 11

2.1 Khái niệm -L- ng TT TT TT TT TK cà 11

2.3 Các kỹ thuật và thuật toán được sử dụng (SmartTech, 2020) .- 12 2.3.1 Phép phân tích thành phản chính (Principal Component Analysis) 12 2.3.2 Phân tích biệt tuyên tính (Linear Discriminate Analysis- LDA) 13

2.3.4 Phân tích kết cầu da - 2: tt v21 12121211121111111111 1111111111111 13

CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT TRONG

NGÀNH NGÂN HÀNG TẠI VIỆT NAM - LG 2.11221221112112 11 81 2 111 HH Hy 14 3.1 Sự cần thiết của công nghệ nhận diện khuôn mặt trong ngân hàng 14

3.2 Các ứng dụng của công nghệ nhận diện khuôn mặt trong ngân hàng kết hợp với tri tué nhan tao (FPT.AI, 2021) ooo aa 15

3.2.1 Định danh khách hàng truc tuyén CKYC ooo eeceeceecetterteteseneeeees 15 3.2.2 Gửi/ rút tiền tai Cac CAy ATM ooo cccccccecccecccccececcecesescesesestereetetessnntretenerenes 15 3.2.3 Chám công, theo d6i an ninh Gi D6 wo eee cece cece ter tertetnrenseeeeeey 16 3.2.4 Báo mật tại quầy giao dịch - - c2: c1 1212311121 22111 8211181158111 rreg 16 3.3 Nhược điểm của công nghệ nhận diện khuôn mặt - S2 2 eee 17 3.4 Hành lang pháp lý tạo điều kiện đây mạnh triển khai công nghệ nhân diện khuôn

mặt trong hoạt động ngân hàng .- 0000000222011 1 n1 HH1 T TH ng khen gưy 18 3.5 Thực trạng triển khai công nghệ nhận diện khuôn mặt trong hoạt động ngân hàng tai Viet Nam Ai6N NAY 0 .Ã 19

3.6 Những khó khăn, thách thức trong quá trình triên khai công nghệ nhận diện khuôn mặt trong hoạt động ngân hàng tại Việt Nam - 22222222 sằ 22

CHƯƠNG 4: ĐÁNH GIÁ VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP KHI ÁP DỤNG CÔNG NGHỆ NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT TRONG NGÂN HÀNG CS SE xe 23

4.1 Đánh giá quá trình triển khai công nghệ nhận diện khuôn mặt trong ngân hang 23

4.1.1 Ưu điểm 2.2 211221 21111 H1 HH HT H111 H1 Hước 23 4.1.2 Nhược điểm - 1c 1 121 T T111 111 1511111101 11111 H121 eha 24 4.2 Đề xuất giải pháp, cách khắc phục 2 + 2225113 E5E5125 111112212355 E11 111 ty 25

4.2.1 Đối với các ngân hàng thương mại (Nguyễn Duy Việt, 2021) - 25

4.2.2 Đối với cơ quan quán lý (VA, 2021) c1 1211221212111 11 re 28 Kết luận - S2 E23 512525153 52515511111 211315 111111111 11011111115 111111 1110115101 1H01 xo 28

Tài liệu tham khảo - - - c 2222111121111 111 1111 HT nh kg vn 29

Lời cam đoan

Nhóm em xin cam đoan bài tập lớn về đề tài: “ Công nghệ nhận diện khuôn mặt trong hoạt động ngân hàng” là công trình nghiên cứu của cả nhóm Các nội dung

nghiên cứu trong đề tài của nhóm là trung thực và được các thành viên trong nhóm tìm hiểu Những tài liệu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá được cá nhân thành

viên trong nhóm thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi rõ nguồn gốc Nhóm em xin chịu trách nhiệm về lời cam đoan này Chúng em xin chân thành cảm ơn giảng viên Lê

Cam Tu đ hướng dẫn chúng em hoàn thành bài viết này Tuy bài nghiên cứu khó tránh

kh ¡ những thiếu sót nhưng chúng em rất mong nhận được sự thông cảm và đóng góp ý

kiến của cô đề bài viết hoàn thiện hơn

“Tập thể nhóm chúng em xin chân thành cảm ơn cô và tập thể lớp đ quan tâm tới

đề tài của nhóm em.”

Lời mở đầu

Dưới sự tác động mạnh mẽ của cuộc công nghiệp 4.0, tat cả các lĩnh vực bắt buộc

phải thay đổi đề bắt kịp xu hướng Trong đó, tài chính ngân hàng là ngành đi đầu trong

việc ứng dụng các giải pháp công nghệ nhằm nâng cao chát lượng phục vụ và mang đến những trải nghiệm mới mẻ cho người dùng Đặc biệt phải kế đến công nghệ nhận diện

khuôn mặt đ và đang thâm nhập vào lĩnh vực này một cách vô cùng mạnh mẽ

Hâu hết các ngân hàng hiện tại buộc phải chuyền đổi hoạt động kinh doanh đề bắt

kịp với sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI) và những kỳ vọng của khách hàng vào chat

lượng dịch vụ Thế hệ khách hàng mới là những người trẻ, yêu thích công nghệ, yêu thích trải nghiệm các dịch vụ nhanh chóng, tức thì Công nghệ nhận diện khuôn mặt đang dần

phô biến và tạo ra những trải nghiệm thú vị cho khách hàng

CHUONG 1: MO DAU

1.1 Ly do chon de tai

Trong thời gian gần đây, trí tuệ nhân tạo đ tiến bộ rất nhanh và đang thay đổi

cách thức chúng ta sóng và làm việc Ngành ngân hàng không phái là một ngoại lệ Cùng với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo nói chung, công nghê nhận diện khuôn mặt nói riêng, ngành ngân hàng đang trở thành một trong những lĩnh vực chịu ảnh hưởng mạnh

mẽ nhất

Có nhiều lý do để chọn đề tài "công nghệ nhận diện khuôn mặt trong hoạt động ngân hàng" đê nghiên cứu Chúng ta thây, công nghệ nhận diện khuôn mặt có thể cung

cấp một phương pháp báo mật mạnh mẽ cho các hoạt động ngân hàng Với khả năng

nhận diện chính xác và khó khăn đề giá mạo, công nghệ này có thẻ giúp ngăn chặn các

hành vi gian lận và truy cập trái phép vào tài khoản ngân hàng Công nghệ này cũng

mang đến sự tiện lợi và nhanh chóng: Nhận diện khuôn mặt có thẻ thực hiện nhanh chóng

và không đòi h ¡ sự can thiệp của khách hàng Điều này giúp tăng cường trải nghiệm

khách hàng và giảm thời gian xử lý giao dịch Công nghệ nhận diện khuôn mặt đang trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực công nghệ Nghiên cứu về công nghệ này trong hoạt động ngân hàng có thẻ giúp cái thiện quy trình và đặt ngân hàng vào vị trí tiên

phong trong việc áp dụng công nghệ mới Về tiềm năng phát triển: Công nghệ nhận diện khuôn mặt đang ngày càng phát triển và cái tiên Nghiên cứu về công nghệ này trong hoạt động ngân hàng có thê đóng góp vào việc nâng cao hiệu suất và độ chính xác của nó, từ

đó tạo ra những ứng dụng mới và tiềm năng cho ngành ngân hàng

Với những lợi ích và tiềm năng của công nghệ nhận diện khuôn mặt trong hoạt

động ngân hàng, nghiên cứu vè đề tài này có thẻ mang lại nhiều giá trị và ứng dụng thực

tế trong tình hình hoạt động ngân hàng hiện nay

1.2 Mục đích nghiên cứu

Đây là một đề tài rất được quan tâm trong những năm gần đây, nhóm em muốn

qua đề tài làm sáng t công nghệ nhận diện khuôn mặt đang được ứng dụng trong hoạt động ngân hàng, phân tích thực trạng triển khai công nghệ này tại Việt Nam, thấy được khó khăn thách thức của công nghệ nhận diện tới hoạt dộng của các ngân hàng, đồng thời

10

đánh giá ưu điểm nhược điềm của việc triển khai công nghệ Từ đó, nghiên cứu đưa ra

những quan điểm các nhân về định hướng và những giải pháp khắc phục việc ứng dụng

công nghệ nhận diện khuôn mặt trong ngân hàng

1.3 Phương pháp nghiên cứu

Đề làm rõ các vấn đề nêu trên, đề tài này đ sử dụng rất nhiều các phương pháp nghiên cứu khoa học khác nhau như phương pháp luận, thu thập só liệu, phương pháp

nghiên cứu định lượng, phân tích và tông hợp

CHUONG 2: GIỚI THIỆU VÉ CÔNG NGHỆ

NHAN DIEN KHUON MAT

2.2 Cách thức hoạt động

Cách nhận diện khuôn mặt sẽ diễn ra như thế nào? Công nghệ này hoạt động theo một quá trình chưa đầy 2 giây như sau:

C1 Giai doan 1: Tach khuôn mặt của người cần quét ra kh ¡ khung nèn đề phân tích

L1 Giai đoạn 2: Công nghệ sẽ tiến hành phân tích các điểm trên gương mặt

1 Giai đoạn 3: Hệ thông tiền hành so sánh các phân trên khuôn mặt từ phản lồi, lõm

và các điêm riêng biệt ở gương mặt

0 Giai đoạn 4: Hệ thông sẽ tự động đưa ra kết quá là khuôn mặt có trùng khớp và

hợp lệ không

11

2.3 Các kỹ thuật và thuật toán được sử dụng (SmartTech, 2020)

2.3.1 Phép phân tích t hành phan chính (Principal Component Analysis) Phân tích thành phản chính là một phương pháp được sử dụng thường xuyên khi

các nha phân tích thống kê phải đối mặt với những bộ số liệu với số chiều lớn (big data)

đề giảm thiểu chiều dữ liệu mà vẫn không mắt đi thông tin và giữ lại được những thông tin cần thiết cho việc xây dựng các mô hình băng một thuật toán thống kê sử dụng phép biến đôi trực giao đề biến đôi một tập hợp dữ liệu từ một không gian nhiều chiều sang một không gian mới ít chiều hơn (2 hoặc 3 chiều) nhằm tối ưu hóa việc thê hiện sự biến

thiên của dữ liệu

Principal Component Analysis (PCA)

les aa

as sì es

2.3.2 Phân tich bi ét tuyén tinh (Linear Discriminate Analysis- LDA)

LDA là phương pháp dùng để nhận diện khuôn mặt dựa trên một phép chiếu tuyến tính từ không gian hình ánh vào một chiều không gian thấp hơn bằng cách tối đa giữa các lớp tán xạ và giảm thiêu phân tán trong lớp Phân tích phân biệt tuyến tính đ được sử dụng thành công như một kỹ thuật giảm chiều cho nhiều lĩnh vực, chăng hạn như nhận

dạng giọng nói, nhận diện khuôn mặt, và đa phương tiện trong phục hồi hình

LDA cho phép đánh giá khách quan về tìm quan trọng của thông tin hình ảnh

trong các đặc điểm khác nhau của khuôn mặt đề xác định khuôn mặt người

hốc mắt, mũi và cằm -đề nhận ra đối tượng Các đặc điểm này là độc nhật đôi với mỗi

khuôn mặt và không thay đôi theo thời gian

Nhờ có việc xác định khuôn mặt dựa trên hình ánh 3 chiều, nên nhận dạng 3D có

khá năng xác định 1 khuôn mặt từ nhiều góc nhìn hơn Số lượng các điểm dữ liệu 3 chiều

khiến cho độ chính xác tăng lên đáng kê bởi sự phát triên của các bộ cám biến tỉnh vi

giúp năm bắt hình ánh chụp khuôn mặt 3D được tốt hơn Các cảm biến hoạt động bang cách chiếu ánh sáng có cấu trúc lên gương mặt

2.3.4 Phân tích kết cấu da

Một xu hướng khác mới nôi lên đó là kỹ thuật phân tích kết cầu da Quá trình này được gọi là Phân tích cầu trúc bè mặt, cũng hoạt động giống như hệ thông nhận diện khuôn mặt Đầu tiên, đưa các đường đặc trưng, hình dạng, và các điềm nót trên làn da của

một người vào một không gian toán học Một máng da, gọi là dầu da (SkinPrint), sẽ được

chụp thành hình ánh Sau đó, máng da này được chia nh ra thành nhiều khói Bằng cách

sử dụng thuật toán để chuyên mảng da thành một không gian toán học có thẻ đo đạc

được, công nghệ này sau đó sẽ phân biệt từng đường nét, từng lỗ chân lông, và cấu trúc

13

thực của bề mặt da Điều này giúp phân biệt được cả một cặp song sinh giống hệt nhau

mà một mình phản mềm nhận dạng khuôn mặt không thẻ thực hiện được

Các thử nghiệm đ chỉ ra rằng, bằng cách két hợp công nghệ nhận dạng khuôn mặt với công nghệ phân tích cấu trúc da, độ chính xác có thê tăng thêm từ 20 đến 25%

CHUONG 3: ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ NHẬN

DIỆN KHUÔN MẶT TRONG NGÀNH NGÂN

HÀNG TẠI VIỆT NAM

3.1 Sự cần thiết của công nghệ nhận diện khuôn mặt trong ngân hàng Nhận diện khuôn mặt hiện là một công nghệ đang được sử dụng khá phô biến tại các quốc gia phát triển Được ứng dụng đa dạng các ngành nghè khách nhau: An ninh,

sân bay, ngân hàng, giao thông, bán lẻ, văn phòng, showroom và áp dụng rất nhiều cho

văn phòng, thay thế cho việc chấm công thủ công, quẹt thẻ ra vào, khách VIP tới thăm

công ty

Tài chính ngân hàng luôn là ngành đi đầu trong việc ứng dụng các giái pháp công

nghệ nhằm mang đến những trải nghiệm mới mẻ cho người dùng 4.0 Trong đó phải kế

đến công nghệ Nhận diện khuôn mặt đ và đang thâm nhập vào lĩnh vực này một cách vô cùng mạnh mẽ Sự tiện ích, cá nhân hoá của công nghệ này đ nhanh chóng được ngành ngân hàng khai thác rộng rãi và ứng dụng vào nhiều dịch vụ khách hàng

Trước đây, nếu muốn đi đến ngân hàng, khách hàng cần mang theo rất nhiều các loại giấy tờ như: chứng minh thư, số tiết kiệm, hoặc ít nhất là một chiếc thẻ ATM Tuy nhiên giờ đây, với giải pháp nhận diện khuôn mặt thông minh, không cần mang theo bat

cứ thứ gì, khách hàng vẫn có thẻ thực hiện giao dịch với ngân hàng Chi cần đứng trước

máy, nhìn vào camera, máy sẽ nhận diện sau I giây và khách hàng đ có thê thực hiện mọi giao dịch

Trên thế giới, hàu hết công ty phát triển giải pháp Nhận diện khuôn mặt cho ngân hàng đều cung cấp theo bộ sản phẩm với nhiều ứng dụng khác nhau như: Định danh khách hàng trực tuyến eKYC, nhận diện khách hàng tại quây giao dịch, cho phép khách hàng rút tiền bằng khuôn mặt tại các cây ATM

14

Các ngân hàng buộc phái chuyên đôi hoạt động kinh doanh đề bắt kịp với sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI) và những kì vọng của khách hàng vào chát lượng dịch vụ

Thế hệ khách hàng mới là những người trẻ, yêu thích công nghệ, yêu thích trải nghiệm các dịch vụ nhanh chóng, tức thì Bởi vậy, dịch vụ khách hàng được cá nhân hoá và liên

tục có những đột phá mới trong trải nghiệm công nghệ sẽ là một yếu tố quan trọng, quyết định sự thông lĩnh thị trường trong thập ki tới

3.2 Các ứng dụng của công nghệ nhận diện khuôn mặt trong ngân hàng

kết hợp với trí tuệ nhân tạo (FPT.AI, 2021)

3.2.1 Định danh khách hàng trực tuyến eKYC

Hiện nay, các ngân hàng tiên tiền đang chạy đua triển khai quy trình định danh

khách hàng điện tử bằng eKYC bởi những tiện ích mà nó mang lại e-KYC cho phép

khách hàng mở tài khoán online bằng cách đối chiếu ảnh trên các giáy tờ tùy thân với ánh selfie và một video ngắn đề xác minh danh tính khách hàng

Tương lai không xa, eKYC có thê xử lí hơn 90% khối lượng công việc xác minh

khách hàng thủ công giúp các ngân hàng Đặc biệt, với giải pháp này, khách hàng có thẻ

nhanh chóng mở tài khoản tại bất cứ nơi đâu chỉ với thiết bị di động được kết nói mạng internet, cắt giảm hoàn toàn quy trình xác minh giấy tờ truyền thống tại các văn phòng

giao dịch, mang lại những trải nghiệm tích cực cho khách hàng

Đồng thời, khối lượng công việc của các giao dịch viên ngân hàng cũng được giảm tái, giúp tiết kiệm thời gian, tối ưu nguôn nhân lực đề thực hiện các nghiệp vụ quan

trọng hơn

Dữ liệu hình ảnh của khách hàng được các ngân hàng lưu trữ và sử dụng nhằm

mục đích xác định danh tính khách hàng trong nhiều dịch vụ tiện ích tương lai, nhằm gia

tăng tính bảo mật cho tài khoản khách hàng khi thực hiện giao dịch

3.2.2 Gửi/ rút tiền tại các cây ATM

Khách hàng hay bị mát thẻ ATM, quên không mang thẻ ATM khi có nhu cầu rút Các ngân hàng lớn trên thế giới đ giải quyết bài toán này bằng cách, cho phép khách

hàng sử dụng chính khuôn mặt của mình thông qua camera ATM đề thực hiện các tác vụ

như gửi/rút tiền tại các máy ATM mà không can bát kì giấy tờ, thẻ ATM gì khác

15