Sự tích hợp của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mang lại
những cơ hội chưa từng có nhưng nó cũng đặt ra những lo ngại nghiêm trọng rằng nhu cầu
sự chú ý tỉ mỉ. Là những người kỳ cựu trong ngành thương mại dịch vụ tài chính,
bắt buộc phải hiểu và giải quyết những thách thức này một cách chủ động. Trong này
bài viết, chúng tôi đi sâu vào các mối quan tâm chính về AI ảnh hưởng đến các ngân hàng và chiến lược
biện pháp giảm thiểu có thể củng cố ngành trước những rủi ro tiềm ẩn.
Sự tăng trưởng theo cấp số nhân của deepfakes: Ý nghĩa đối với việc xác minh danh tính
Sự gia tăng của công nghệ deepfake giới thiệu một chiều hướng mới của
rủi ro cho các tổ chức tài chính, đặc biệt là trong lĩnh vực nhận dạng
xác minh. Deepfakes, được hỗ trợ bởi AI tiên tiến, có thể tạo ra
video và bản ghi âm siêu thực bắt chước một cách thuyết phục
cá nhân.
Trong bối cảnh ngân hàng, điều này gây ra mối đe dọa nghiêm trọng đối với danh tính
quá trình xác minh, có khả năng tạo điều kiện cho các hoạt động gian lận như
chuyển tiền trái phép hoặc truy cập tài khoản. Việc giảm thiểu rủi ro này đòi hỏi
tích hợp các phương pháp xác thực sinh trắc học tiên tiến, giám sát liên tục
về những điều bất thường và sự phát triển của hệ thống AI có khả năng phân biệt
giữa nội dung thật và nội dung bị bóp méo.
Các rủi ro bảo mật, quyền riêng tư và kiểm soát khác: Bảo vệ tính toàn vẹn dữ liệu
Sự tập trung lượng lớn dữ liệu vào một vài công ty tư nhân lớn,
được gọi là nhà cung cấp bên thứ ba quan trọng, đặt ra sự bảo mật và quyền riêng tư đáng kể
rủi ro.
Các ngân hàng có thể vô tình vi phạm quyền riêng tư của khách hàng bằng cách thu thập
dữ liệu có sẵn công khai mà không có sự đồng ý rõ ràng, dẫn đến việc lập hồ sơ và
mối quan tâm phân tích dự đoán. Rủi ro hạn chế dữ liệu cũng phát sinh do việc sử dụng
thông tin riêng tư và bí mật để đào tạo các mô hình AI tổng hợp,
có khả năng làm lộ dữ liệu nhạy cảm ra bên ngoài.
Các biện pháp đối phó bao gồm
kết hợp quyền riêng tư và bảo vệ theo thiết kế, chỉ lấy dữ liệu khách hàng
với sự đồng ý rõ ràng và thực thi các quy trình bảo mật nghiêm ngặt cho các mô hình AI
để ngăn chặn truy cập trái phép hoặc vi phạm dữ liệu.
Quy định AI mới ra đời
Bối cảnh pháp lý đang phát triển đối với AI tạo ra sự phức tạp có thể
khác nhau tùy theo khu vực pháp lý, ảnh hưởng đến bối cảnh cạnh tranh của các ngân hàng hoạt động
trên toàn cầu. Với các quy tắc khác nhau điều chỉnh hoạt động AI, sự khác biệt trong khu vực và
sự không chắc chắn trong các mục tiêu quản lý trở nên rõ ràng. Ví dụ, trong
Châu Âu, Đạo luật AI của EU áp dụng các hình phạt có thể lên tới 7% chi phí của ngân hàng
doanh thu do vi phạm quy định, trong khi ở Trung Quốc, các biện pháp tạm thời điều chỉnh
AI tổng quát đã được giới thiệu để quản lý các dịch vụ có thể truy cập được cho công chúng
công cộng. Để thích ứng, các ngân hàng phải tăng cường tính minh bạch của các mô hình AI của họ,
đặc biệt là các mô hình nền tảng hỗ trợ AI sáng tạo và ưu tiên Thiết kế
về khả năng giải thích trong các quy trình và đầu ra AI.
Giảm thiểu tắc nghẽn
Việc không đầu tư thỏa đáng vào AI và nâng cấp cơ sở hạ tầng CNTT đặt ra thách thức
rủi ro đáng kể cho ngân hàng. Sự tắc nghẽn có thể phát sinh do những hạn chế trong
bộ xử lý đồ họa, khả năng kết nối mạng, bộ nhớ và lưu trữ
dung tích. Để vượt qua những thách thức này, các ngân hàng nên tận dụng mã hóa AI để
tăng tốc chuyển đổi mã kế thừa và đầu tư vào mạng hiệu suất cao hơn.
Khoản đầu tư chiến lược này là cần thiết để đảm bảo việc di chuyển liền mạch và
tích hợp cơ sở hạ tầng CNTT kế thừa.
Chi phí môi trường: Cân bằng tiến độ và tính bền vững
Ngoài những lo ngại về hoạt động trước mắt, tác động môi trường của việc đào tạo
Không thể bỏ qua các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Bản chất tiêu tốn nhiều năng lượng của quá trình này góp phần trực tiếp vào hoạt động của công ty.
khí thải carbon. Để giải quyết vấn đề này, các ngân hàng nên đo lường tác động môi trường
tác động của các mô hình AI và thực hiện các bước chủ động để bù đắp.
Ngoài ra, tối ưu hóa các mô hình AI để chạy trên các thông số thấp hơn và giảm
yêu cầu dữ liệu của họ có thể góp phần vào nỗ lực bền vững.
Giả mạo mô hình AI và các mối quan tâm đạo đức khác
Khi AI trở thành một phần không thể thiếu trong quá trình ra quyết định trong lĩnh vực tài chính
các tổ chức, khả năng các tác nhân độc hại giả mạo các mô hình AI đặt ra
một mối đe dọa nghiêm trọng. Truy cập trái phép vào các tham số mô hình, thay đổi
dữ liệu đào tạo hoặc thao tác thuật toán có thể dẫn đến các quyết định sai lệch,
gian lận tài chính hoặc các lỗ hổng hệ thống.
Mối đe dọa này nhấn mạnh
tầm quan trọng của việc thực hiện các biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ, đảm bảo
tính toàn vẹn của quy trình đào tạo mô hình và thiết lập các biện pháp kiểm soát truy cập nghiêm ngặt
cho cơ sở hạ tầng AI. Như vậy, kiểm toán thường xuyên và minh bạch trong phát triển mô hình
các quy trình là cần thiết để phát hiện và ngăn chặn các nỗ lực giả mạo.
Hơn nữa, sự tinh vi ngày càng tăng của các cuộc tấn công đối địch đặt ra một ảnh hưởng đáng kể
mối đe dọa đối với sự mạnh mẽ của các mô hình AI trong lĩnh vực ngân hàng. Tác nhân độc hại
có thể thao túng dữ liệu đầu vào để đánh lừa các thuật toán AI, dẫn đến sai sót
kết quả và tiềm năng khai thác. Các cuộc tấn công thù địch có thể được sắp xếp
để thao túng hệ thống tính điểm tín dụng, xâm phạm cơ chế phát hiện gian lận hoặc
khai thác các lỗ hổng trong quá trình ra quyết định do AI điều khiển. Giải quyết vấn đề này
mối đe dọa đòi hỏi phải theo dõi liên tục, sự phát triển của sự xâm nhập mạnh mẽ
hệ thống phát hiện và triển khai các mô hình AI thích ứng có khả năng
nhận biết và giảm thiểu những nỗ lực của đối thủ.
Về đạo đức
Những lo ngại cơ bản xung quanh AI trong ngân hàng cũng xoay quanh
cân nhắc đạo đức, đặc biệt là những thành kiến có thể dẫn đến sự phân biệt đối xử
quyết định tín dụng và cản trở sự toàn diện tài chính. Xu hướng tương tác, tiềm ẩn
sai lệch và sai lệch lựa chọn được xác định là các loại phổ biến, được kết hợp bởi
vấn đề về khả năng giải thích và nguy cơ vi phạm bản quyền. Để chống lại những điều này
thách thức, ngân hàng phải ưu tiên tuân thủ tác động của thuật toán
đánh giá, xây dựng các phương pháp để xác định các thành kiến và thực hiện thường xuyên
cập nhật mô hình với dữ liệu nâng cao. Ngoài ra, việc tích hợp toán học
các mô hình khử thiên vị trở nên quan trọng để điều chỉnh các tính năng theo cách thủ công và loại bỏ
thiên vị trong quá trình ra quyết định.
Kết luận
Bằng cách giải quyết
mối quan tâm về đạo đức, bảo vệ tính toàn vẹn dữ liệu, điều hướng các quy định
cảnh quan, cân bằng động lực của lực lượng lao động, đầu tư chiến lược và
ưu tiên sự bền vững của môi trường, các ngân hàng có thể khai thác khả năng biến đổi
sức mạnh của AI đồng thời đảm bảo khả năng phục hồi và tính toàn vẹn về mặt đạo đức của
ngành dịch vụ tài chính.
Sự tích hợp của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mang lại
những cơ hội chưa từng có nhưng nó cũng đặt ra những lo ngại nghiêm trọng rằng nhu cầu
sự chú ý tỉ mỉ. Là những người kỳ cựu trong ngành thương mại dịch vụ tài chính,
bắt buộc phải hiểu và giải quyết những thách thức này một cách chủ động. Trong này
bài viết, chúng tôi đi sâu vào các mối quan tâm chính về AI ảnh hưởng đến các ngân hàng và chiến lược
biện pháp giảm thiểu có thể củng cố ngành trước những rủi ro tiềm ẩn.
Sự tăng trưởng theo cấp số nhân của deepfakes: Ý nghĩa đối với việc xác minh danh tính
Sự gia tăng của công nghệ deepfake giới thiệu một chiều hướng mới của
rủi ro cho các tổ chức tài chính, đặc biệt là trong lĩnh vực nhận dạng
xác minh. Deepfakes, được hỗ trợ bởi AI tiên tiến, có thể tạo ra
video và bản ghi âm siêu thực bắt chước một cách thuyết phục
cá nhân.
Trong bối cảnh ngân hàng, điều này gây ra mối đe dọa nghiêm trọng đối với danh tính
quá trình xác minh, có khả năng tạo điều kiện cho các hoạt động gian lận như
chuyển tiền trái phép hoặc truy cập tài khoản. Việc giảm thiểu rủi ro này đòi hỏi
tích hợp các phương pháp xác thực sinh trắc học tiên tiến, giám sát liên tục
về những điều bất thường và sự phát triển của hệ thống AI có khả năng phân biệt
giữa nội dung thật và nội dung bị bóp méo.
Các rủi ro bảo mật, quyền riêng tư và kiểm soát khác: Bảo vệ tính toàn vẹn dữ liệu
Sự tập trung lượng lớn dữ liệu vào một vài công ty tư nhân lớn,
được gọi là nhà cung cấp bên thứ ba quan trọng, đặt ra sự bảo mật và quyền riêng tư đáng kể
rủi ro.
Các ngân hàng có thể vô tình vi phạm quyền riêng tư của khách hàng bằng cách thu thập
dữ liệu có sẵn công khai mà không có sự đồng ý rõ ràng, dẫn đến việc lập hồ sơ và
mối quan tâm phân tích dự đoán. Rủi ro hạn chế dữ liệu cũng phát sinh do việc sử dụng
thông tin riêng tư và bí mật để đào tạo các mô hình AI tổng hợp,
có khả năng làm lộ dữ liệu nhạy cảm ra bên ngoài.
Các biện pháp đối phó bao gồm
kết hợp quyền riêng tư và bảo vệ theo thiết kế, chỉ lấy dữ liệu khách hàng
với sự đồng ý rõ ràng và thực thi các quy trình bảo mật nghiêm ngặt cho các mô hình AI
để ngăn chặn truy cập trái phép hoặc vi phạm dữ liệu.
Quy định AI mới ra đời
Bối cảnh pháp lý đang phát triển đối với AI tạo ra sự phức tạp có thể
khác nhau tùy theo khu vực pháp lý, ảnh hưởng đến bối cảnh cạnh tranh của các ngân hàng hoạt động
trên toàn cầu. Với các quy tắc khác nhau điều chỉnh hoạt động AI, sự khác biệt trong khu vực và
sự không chắc chắn trong các mục tiêu quản lý trở nên rõ ràng. Ví dụ, trong
Châu Âu, Đạo luật AI của EU áp dụng các hình phạt có thể lên tới 7% chi phí của ngân hàng
doanh thu do vi phạm quy định, trong khi ở Trung Quốc, các biện pháp tạm thời điều chỉnh
AI tổng quát đã được giới thiệu để quản lý các dịch vụ có thể truy cập được cho công chúng
công cộng. Để thích ứng, các ngân hàng phải tăng cường tính minh bạch của các mô hình AI của họ,
đặc biệt là các mô hình nền tảng hỗ trợ AI sáng tạo và ưu tiên Thiết kế
về khả năng giải thích trong các quy trình và đầu ra AI.
Giảm thiểu tắc nghẽn
Việc không đầu tư thỏa đáng vào AI và nâng cấp cơ sở hạ tầng CNTT đặt ra thách thức
rủi ro đáng kể cho ngân hàng. Sự tắc nghẽn có thể phát sinh do những hạn chế trong
bộ xử lý đồ họa, khả năng kết nối mạng, bộ nhớ và lưu trữ
dung tích. Để vượt qua những thách thức này, các ngân hàng nên tận dụng mã hóa AI để
tăng tốc chuyển đổi mã kế thừa và đầu tư vào mạng hiệu suất cao hơn.
Khoản đầu tư chiến lược này là cần thiết để đảm bảo việc di chuyển liền mạch và
tích hợp cơ sở hạ tầng CNTT kế thừa.
Chi phí môi trường: Cân bằng tiến độ và tính bền vững
Ngoài những lo ngại về hoạt động trước mắt, tác động môi trường của việc đào tạo
Không thể bỏ qua các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Bản chất tiêu tốn nhiều năng lượng của quá trình này góp phần trực tiếp vào hoạt động của công ty.
khí thải carbon. Để giải quyết vấn đề này, các ngân hàng nên đo lường tác động môi trường
tác động của các mô hình AI và thực hiện các bước chủ động để bù đắp.
Ngoài ra, tối ưu hóa các mô hình AI để chạy trên các thông số thấp hơn và giảm
yêu cầu dữ liệu của họ có thể góp phần vào nỗ lực bền vững.
Giả mạo mô hình AI và các mối quan tâm đạo đức khác
Khi AI trở thành một phần không thể thiếu trong quá trình ra quyết định trong lĩnh vực tài chính
các tổ chức, khả năng các tác nhân độc hại giả mạo các mô hình AI đặt ra
một mối đe dọa nghiêm trọng. Truy cập trái phép vào các tham số mô hình, thay đổi
dữ liệu đào tạo hoặc thao tác thuật toán có thể dẫn đến các quyết định sai lệch,
gian lận tài chính hoặc các lỗ hổng hệ thống.
Mối đe dọa này nhấn mạnh
tầm quan trọng của việc thực hiện các biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ, đảm bảo
tính toàn vẹn của quy trình đào tạo mô hình và thiết lập các biện pháp kiểm soát truy cập nghiêm ngặt
cho cơ sở hạ tầng AI. Như vậy, kiểm toán thường xuyên và minh bạch trong phát triển mô hình
các quy trình là cần thiết để phát hiện và ngăn chặn các nỗ lực giả mạo.
Hơn nữa, sự tinh vi ngày càng tăng của các cuộc tấn công đối địch đặt ra một ảnh hưởng đáng kể
mối đe dọa đối với sự mạnh mẽ của các mô hình AI trong lĩnh vực ngân hàng. Tác nhân độc hại
có thể thao túng dữ liệu đầu vào để đánh lừa các thuật toán AI, dẫn đến sai sót
kết quả và tiềm năng khai thác. Các cuộc tấn công thù địch có thể được sắp xếp
để thao túng hệ thống tính điểm tín dụng, xâm phạm cơ chế phát hiện gian lận hoặc
khai thác các lỗ hổng trong quá trình ra quyết định do AI điều khiển. Giải quyết vấn đề này
mối đe dọa đòi hỏi phải theo dõi liên tục, sự phát triển của sự xâm nhập mạnh mẽ
hệ thống phát hiện và triển khai các mô hình AI thích ứng có khả năng
nhận biết và giảm thiểu những nỗ lực của đối thủ.
Về đạo đức
Những lo ngại cơ bản xung quanh AI trong ngân hàng cũng xoay quanh
cân nhắc đạo đức, đặc biệt là những thành kiến có thể dẫn đến sự phân biệt đối xử
quyết định tín dụng và cản trở sự toàn diện tài chính. Xu hướng tương tác, tiềm ẩn
sai lệch và sai lệch lựa chọn được xác định là các loại phổ biến, được kết hợp bởi
vấn đề về khả năng giải thích và nguy cơ vi phạm bản quyền. Để chống lại những điều này
thách thức, ngân hàng phải ưu tiên tuân thủ tác động của thuật toán
đánh giá, xây dựng các phương pháp để xác định các thành kiến và thực hiện thường xuyên
cập nhật mô hình với dữ liệu nâng cao. Ngoài ra, việc tích hợp toán học
các mô hình khử thiên vị trở nên quan trọng để điều chỉnh các tính năng theo cách thủ công và loại bỏ
thiên vị trong quá trình ra quyết định.
Kết luận
Bằng cách giải quyết
mối quan tâm về đạo đức, bảo vệ tính toàn vẹn dữ liệu, điều hướng các quy định
cảnh quan, cân bằng động lực của lực lượng lao động, đầu tư chiến lược và
ưu tiên sự bền vững của môi trường, các ngân hàng có thể khai thác khả năng biến đổi
sức mạnh của AI đồng thời đảm bảo khả năng phục hồi và tính toàn vẹn về mặt đạo đức của
ngành dịch vụ tài chính.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.financemagnates.com//fintech/ai-risks-in-banking-a-comprehensive-overview/
- : có
- :là
- :không phải
- $ LÊN
- a
- đẩy nhanh tiến độ
- truy cập
- có thể truy cập
- Tài khoản
- Hành động
- hoạt động
- diễn viên
- thích ứng
- thích nghi
- Ngoài ra
- địa chỉ
- giải quyết
- đầy đủ
- điều chỉnh
- tiên tiến
- đối thủ
- ảnh hưởng đến
- chống lại
- AI
- Đạo luật AI
- ai trong ngân hàng
- Mô hình AI
- rủi ro AI
- Hệ thống AI
- thuật toán
- thuật toán
- Ngoài ra
- số lượng
- phân tích
- và
- rõ ràng
- LÀ
- nảy sinh
- xung quanh
- bài viết
- nhân tạo
- trí tuệ nhân tạo
- Trí tuệ nhân tạo (AI)
- AS
- đánh giá
- Các cuộc tấn công
- Nỗ lực
- sự chú ý
- âm thanh
- kiểm toán
- Xác thực
- có sẵn
- cân bằng
- Ngân hàng
- Ngân hàng
- khu vực ngân hàng
- Ngân hàng
- cờ
- BE
- trở nên
- trở thành
- giữa
- thiên vị
- có thành kiến
- thành kiến
- biometric
- tắc nghẽn
- vi phạm
- Mang lại
- Xây dựng
- nhưng
- by
- CAN
- khả năng
- có khả năng
- Sức chứa
- carbon
- dấu chân carbon
- thách thức
- Trung Quốc
- mã
- Lập trình
- Thu
- Các công ty
- công ty
- cạnh tranh
- phức tạp
- tuân thủ
- gộp
- toàn diện
- thỏa hiệp
- tập trung
- Mối quan tâm
- đồng ý
- không thay đổi
- nội dung
- bối cảnh
- liên tục
- Góp phần
- đóng góp
- điều khiển
- điều khiển
- Chuyển đổi
- quyền tác giả
- Phí Tổn
- có thể
- Counter
- tạo
- tín dụng
- quan trọng
- quan trọng
- khách hàng
- dữ liệu khách hàng
- An ninh mạng
- dữ liệu
- Vi phạm dữ liệu
- Ra quyết định
- quyết định
- deepfakes
- đào sâu
- Nhu cầu
- Thiết kế
- phát hiện
- Phát hiện
- Phát triển
- sự khác biệt
- khác nhau
- kích thước
- trực tiếp
- hai
- động lực
- những nỗ lực
- loại bỏ
- cho phép
- thực thi
- nâng cao
- nâng cao
- đảm bảo
- đảm bảo
- môi trường
- Tính bền vững về môi trường
- đặc biệt
- thiết yếu
- thành lập
- đạo đức
- EU
- Châu Âu
- phát triển
- Giải thích
- Khai thác
- khai thác
- bên ngoài
- Không
- Tính năng
- vài
- tài chính
- gian lận tài chính
- dịch vụ tài chính
- Dấu chân
- Trong
- Ra
- củng cố
- Nền tảng
- gian lận
- phát hiện gian lận
- lừa đảo
- quỹ
- Tổng Quát
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- chính hãng
- Toàn cầu
- quản lý
- cai quản
- đồ họa
- Tăng trưởng
- khai thác
- cản trở
- HTTPS
- siêu thực tế
- xác định
- xác định
- Bản sắc
- lập tức
- Va chạm
- tác động
- bắt buộc
- thực hiện
- thực hiện
- hàm ý
- tầm quan trọng
- in
- vô tình
- Bao gồm
- kết hợp
- tăng
- các cá nhân
- ngành công nghiệp
- thông tin
- Cơ sở hạ tầng
- đầu vào
- ví dụ
- tổ chức
- thiếu
- hội nhập
- tính toàn vẹn
- Sự thông minh
- tương tác
- tạm thời
- trong
- giới thiệu
- Giới thiệu
- Đầu tư
- đầu tư
- Đầu Tư
- liên quan
- các vấn đề
- IT
- jpg
- quyền hạn
- Key
- cảnh quan
- Ngôn ngữ
- lớn
- dẫn
- hàng đầu
- Legacy
- Tỉ lệ đòn bẩy
- hạn chế
- thấp hơn
- Làm
- độc hại
- thao tác
- Thao tác
- thủ công
- Có thể..
- đo
- các biện pháp
- cơ chế
- Bộ nhớ
- phương pháp
- tỉ mỉ
- di cư
- giảm nhẹ
- kiểu mẫu
- mô hình
- giám sát
- phải
- Thiên nhiên
- điều hướng
- mạng lưới
- Mới
- mục tiêu
- có được
- of
- on
- có thể
- hoạt động
- hoạt động
- Cơ hội
- tối ưu hóa
- or
- dàn xếp
- Nền tảng khác
- kết quả
- Vượt qua
- tổng quan
- thông số
- đặc biệt
- hình phạt
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- đặt ra
- tiềm năng
- có khả năng
- quyền lực
- -
- Chạy
- thực hành
- dự đoán
- Phân tích tiên đoán
- thịnh hành
- ngăn chặn
- Ưu tiên
- ưu tiên
- riêng tư
- riêng
- Các công ty tư nhân
- Chủ động
- thủ tục
- quá trình
- Quy trình
- xử lý
- profiling
- Tiến độ
- bảo vệ
- nhà cung cấp
- công khai
- công khai
- tăng giá
- vương quốc
- công nhận
- giảm
- khu vực
- đều đặn
- điều tiết
- nhà quản lý
- bối cảnh quy định
- Yêu cầu
- đòi hỏi
- khả năng phục hồi
- doanh thu
- quyền
- Nguy cơ
- rủi ro
- mạnh mẽ
- sự mạnh mẽ
- quy tắc
- chạy
- s
- bảo vệ
- ghi bàn
- liền mạch
- ngành
- an ninh
- lựa chọn
- nhạy cảm
- DỊCH VỤ
- nghiêm trọng
- nên
- có ý nghĩa
- sự tinh tế
- Các bước
- là gắn
- Chiến lược
- ĐẦU TƯ CHIẾN LƯỢC
- khắt khe
- như vậy
- Xung quanh
- Tính bền vững
- hệ thống
- hệ thống
- Hãy
- Công nghệ
- việc này
- Sản phẩm
- cung cấp their dịch
- Kia là
- của bên thứ ba
- điều này
- mối đe dọa
- đến
- thương mại
- Train
- Hội thảo
- chuyển
- biến đổi
- Minh bạch
- loại
- không được phép
- sự không chắc chắn
- gạch
- hiểu
- các đơn vị
- chưa từng có
- Cập nhật
- nâng cấp
- sử dụng
- khác nhau
- Lớn
- Xác minh
- Cựu chiến binh
- Video
- Vi phạm
- Lỗ hổng
- we
- là
- trong khi
- với
- ở trong
- không có
- Lực lượng lao động
- zephyrnet