Hệ thống AI cảnh báo sớm hành vi cướp tại ngân hàng, tiệm vàng trên nền tảng camera hiện hữu

I. Thực trạng và sự cần thiết Qua các vụ cướp ngân hàng, tiệm vàng đã từng xảy ra cho thấy, phần lớn các cơ sở đều đã được trang bị hệ thống camera giám sát. Tuy nhiên, các camera hiện nay chủ yếu thực hiện chức năng ghi hình, quan sát và truy xuất dữ liệu sau khi vụ việc xảy ra, phục vụ công tác xác minh, truy tìm đối tượng và điều tra, xử lý. Camera chưa thực sự trở thành công cụ chủ động phát hiện nguy cơ và bảo vệ con người ngay trong thời điểm vụ việc đang diễn ra. Các vụ cướp ngân hàng, tiệm vàng thường xảy ra nhanh, bất ngờ, đối tượng có thể che kín mặt, sử dụng hoặc đe dọa sử dụng hung khí, khống chế nhân viên, khách hàng, yêu cầu những người có mặt không được di chuyển hoặc liên lạc ra bên ngoài. Trong nhiều trường hợp, nhân viên rơi vào trạng thái hoảng loạn, bị đối tượng kiểm soát hoặc không có điều kiện tiếp cận để bấm nút báo động. Khách hàng có mặt tại hiện trường cũng khó sử dụng điện thoại để báo tin vì lo ngại bị phát hiện, có thể khiến đối tượng manh động. Trong khi đó, hệ thống camera vẫn chỉ ghi hình một cách thụ động. Vụ việc thường chỉ được phát hiện sau khi có người báo tin hoặc sau khi đối tượng đã rời khỏi hiện trường. Điều này ảnh hưởng đến khả năng phát hiện sớm, kéo dài thời gian tiếp nhận thông tin, xác minh tình huống và triển khai lực lượng xử lý. Một số dòng camera thông minh hiện nay có thể phát hiện chuyển động, nhận diện người hoặc cảnh báo xâm nhập khu vực. Tuy nhiên, hành vi cướp không phải là một chuyển động đơn lẻ mà thường bao gồm nhiều dấu hiệu và chuỗi hành vi diễn ra liên tiếp trong thời gian ngắn, có thể có nhiều điểm tương đồng với hoạt động giao dịch bình thường. Do đó, cần xây dựng một mô hình trí tuệ nhân tạo được huấn luyện chuyên sâu theo các kịch bản thực tế tại ngân hàng, tiệm vàng, có khả năng phân tích đồng thời con người, vật thể, hành động, vị trí và diễn biến theo thời gian. Qua đó, hệ thống có thể phân biệt tốt hơn giữa hoạt động bình thường, hành vi bất thường và hành vi có nguy cơ liên quan đến cướp tài sản. II. Mục tiêu của sáng kiến Sáng kiến hướng đến các mục tiêu chủ yếu sau: * Xây dựng mô hình AI có khả năng nhận diện sớm các dấu hiệu, hành động và chuỗi hành vi có nguy cơ liên quan đến cướp tại ngân hàng, tiệm vàng. * Chuyển đổi camera từ công cụ ghi hình thụ động thành công cụ chủ động phát hiện và cảnh báo nguy cơ. * Tận dụng hệ thống camera thông thường đang được các ngân hàng, tiệm vàng sử dụng, hạn chế việc phải thay mới toàn bộ hạ tầng. * Hình thành cơ chế cảnh báo nhiều cấp độ, bảo đảm cảnh báo nhanh nhưng không tự động kết luận một cá nhân thực hiện hành vi phạm tội. * Tự động cung cấp hình ảnh, thời gian, địa điểm và đoạn video liên quan đến cơ quan chức năng để phục vụ xem xét, xác minh, đánh giá tình huống. * Hỗ trợ cơ quan chức năng quyết định điều động lực lượng Cảnh sát phản ứng nhanh đến hiện trường xử lý kịp thời. * Xây dựng bộ dữ liệu và bộ kịch bản chuẩn, có khả năng tiếp tục cập nhật, hoàn thiện và triển khai mở rộng trên phạm vi toàn quốc. III. Nội dung và mô hình giải pháp 1. Xây dựng bộ kịch bản huấn luyện AI Đội 6 chủ trì xây dựng bộ kịch bản mô phỏng các hoạt động có thể xuất hiện tại ngân hàng, tiệm vàng. Bộ kịch bản được chia thành các nhóm chính sau: **Nhóm hành vi bình thường:** * Khách hàng ra vào cơ sở và thực hiện giao dịch tại quầy; * Khách hàng đeo khẩu trang, đội mũ hoặc mang theo túi xách nhưng không có hành vi nguy hiểm; * Nhân viên vận chuyển tiền, vàng hoặc tài sản theo quy trình; * Nhân viên bảo vệ thực hiện nhiệm vụ; * Khách hàng đứng chờ, sử dụng điện thoại hoặc trao đổi với nhân viên; * Người dân có hành động nhanh, bất ngờ nhưng không liên quan đến hành vi cướp. **Nhóm hành vi bất thường:** * Đối tượng liên tục quan sát camera, vị trí bảo vệ, cửa ra vào hoặc quầy giao dịch; * Đi lại nhiều lần, đứng lâu tại cơ sở nhưng không thực hiện giao dịch; * Tiếp cận khu vực hạn chế hoặc có biểu hiện dò xét; * Che kín mặt trong thời gian dài, có biểu hiện bất thường; * Giấu vật thể trong quần áo, túi xách hoặc thay đổi cách di chuyển khi có người tiếp cận; * Nhiều đối tượng có biểu hiện phối hợp, phân công người đứng ngoài hoặc cảnh giới. **Nhóm hành vi nguy hiểm:** * Rút, cầm hoặc sử dụng vật thể có đặc điểm giống súng, dao hoặc hung khí; * Chĩa vật thể về phía nhân viên, bảo vệ hoặc khách hàng; * Đe dọa, xô đẩy, đánh hoặc khống chế người; * Bất ngờ lao vào khu vực giao dịch, vượt qua quầy hoặc xâm nhập khu vực hạn chế; * Ép nhân viên mở cửa, két, tủ hoặc bàn giao tài sản; * Giằng, lấy hoặc thu gom tiền, vàng và tài sản; * Khống chế nhân viên, khách hàng hoặc sử dụng người làm con tin; * Nhanh chóng rời khỏi hiện trường sau khi chiếm đoạt tài sản. **Nhóm tình huống tổng hợp:** * Nhiều đối tượng phối hợp thực hiện hành vi; * Một đối tượng trực tiếp đe dọa, một đối tượng cảnh giới; * Đối tượng giả làm khách hàng trước khi thực hiện hành vi; * Đối tượng che hoặc làm thay đổi góc quan sát của camera; * Tình huống đông người, thiếu sáng, bị che khuất hoặc có nhiều vật cản; * Tình huống có hành vi tương tự cướp nhưng thực tế không phải hành vi phạm tội để kiểm tra khả năng phân biệt của AI. Việc xây dựng đầy đủ các nhóm kịch bản giúp AI không chỉ học hành vi nguy hiểm mà còn học các tình huống bình thường và bất thường có hình thức tương tự. Đây là cơ sở quan trọng để hạn chế cảnh báo nhầm. 2. Xây dựng phim trường và tổ chức quay dữ liệu Đội 6 phối hợp Công ty Cổ phần NDA MAPS Việt Nam xây dựng phim trường mô phỏng tại trụ sở doanh nghiệp. Phim trường được bố trí theo đặc điểm cơ bản của ngân hàng, tiệm vàng, gồm khu vực cửa ra vào, quầy giao dịch, khu vực khách hàng chờ, vị trí bảo vệ, khu vực hạn chế và các vị trí lắp đặt camera. Công ty NDA MAPS chịu trách nhiệm bố trí địa điểm, camera, thiết bị kỹ thuật, ánh sáng và hướng dẫn phương pháp quay. Đội 6 chịu trách nhiệm xây dựng yêu cầu nghiệp vụ, tổ chức thực hiện các tình huống và đánh giá mức độ phù hợp của dữ liệu. Mỗi kịch bản được quay nhiều lần, dưới các điều kiện khác nhau về: * Góc quay và vị trí camera; * Khoảng cách giữa đối tượng và camera; * Điều kiện ánh sáng; * Trang phục, khẩu trang, mũ và vật dụng cá nhân; * Số lượng người có mặt; * Tốc độ, hướng di chuyển và tư thế của đối tượng; * Mức độ che khuất; * Các loại vật thể có hình dáng, kích thước khác nhau. Việc đa dạng hóa điều kiện quay giúp dữ liệu sát hơn với thực tế và nâng cao khả năng hoạt động của mô hình khi triển khai tại nhiều cơ sở khác nhau. 3. Phân loại, gắn nhãn và chuẩn hóa dữ liệu Dữ liệu sau khi quay được phân loại và gắn nhãn theo các yếu tố: * Vị trí và hướng di chuyển của đối tượng; * Tư thế, hành động và chuỗi hành vi; * Vật thể có dấu hiệu giống hung khí; * Khu vực quầy giao dịch, cửa ra vào và khu vực hạn chế; * Thời điểm bắt đầu, diễn biến và kết thúc hành vi; * Mức độ nguy hiểm của từng tình huống; * Các yếu tố gây nhiễu hoặc có khả năng dẫn đến cảnh báo nhầm. Dữ liệu huấn luyện phải bao gồm cả tình huống bình thường, bất thường và nguy hiểm. Không sử dụng riêng các tình huống cướp để huấn luyện vì có thể khiến hệ thống phản ứng quá mức với các hành vi thông thường. Bộ dữ liệu sau khi hoàn thiện được chuẩn hóa, quản lý theo quy trình chặt chẽ, phục vụ huấn luyện, kiểm thử, đánh giá và tiếp tục cập nhật mô hình AI. 4. Huấn luyện AI theo chuỗi hành vi Mô hình AI không chỉ phân tích một hình ảnh đơn lẻ mà theo dõi và đánh giá chuỗi hành vi diễn ra trong một khoảng thời gian nhất định. Ví dụ, việc một người đeo khẩu trang, đội mũ hoặc cầm một vật thể chưa đủ căn cứ để phát cảnh báo nguy hiểm. Tuy nhiên, nếu người đó đồng thời liên tục quan sát xung quanh, tiến sát quầy, rút vật thể có đặc điểm giống hung khí, chĩa về phía nhân viên và vượt qua khu vực giao dịch thì mức độ nguy cơ sẽ tăng lên. AI thực hiện đồng thời các chức năng: * Phát hiện và theo dõi người trong phạm vi camera; * Nhận diện tư thế, hành động và hướng di chuyển; * Nhận diện một số vật thể có dấu hiệu nguy hiểm; * Phát hiện hành vi vượt quầy hoặc xâm nhập khu vực hạn chế; * Phân tích mối quan hệ giữa người, vật thể và không gian; * Đánh giá chuỗi hành vi theo thời gian; * Chấm điểm nguy cơ và xác định cấp độ cảnh báo. Mô hình được tiếp tục hiệu chỉnh thông qua quá trình kiểm thử. Các trường hợp nhận diện đúng, cảnh báo nhầm hoặc bỏ sót được rà soát, phân loại và sử dụng để tiếp tục huấn luyện, nâng cao độ chính xác. 5. Tích hợp AI với hệ thống camera hiện hữu Giải pháp ưu tiên tận dụng hệ thống camera thông thường đang được các ngân hàng, tiệm vàng sử dụng. Trường hợp hệ thống hiện có không bảo đảm chất lượng hình ảnh hoặc góc quan sát, cơ sở có thể điều chỉnh vị trí hoặc lắp bổ sung camera riêng theo nhu cầu. Mô hình AI được cài đặt trên thiết bị xử lý AI tại biên, còn gọi là **Edge AI Box** hoặc **máy chủ AI mini**. Đây là thiết bị máy tính chuyên dụng có kích thước nhỏ, được đặt trực tiếp tại ngân hàng, tiệm vàng và kết nối với camera hoặc đầu ghi của cơ sở. Thiết bị có nhiệm vụ: * Tiếp nhận luồng hình ảnh từ camera; * Phân tích hình ảnh ngay tại cơ sở; * Theo dõi chuỗi hành vi và chấm điểm nguy cơ; * Phát cảnh báo khi đạt ngưỡng xác định; * Trích xuất hình ảnh và đoạn video liên quan; * Kết nối với hệ thống cảnh báo và cơ quan chức năng. Phương án xử lý tại chỗ giúp giảm độ trễ, hạn chế truyền toàn bộ dữ liệu camera ra bên ngoài và bảo đảm quyền quản lý dữ liệu của ngân hàng, tiệm vàng. 6. Quản lý và truyền dữ liệu cảnh báo Toàn bộ dữ liệu camera thông thường do ngân hàng hoặc cơ sở sở hữu, quản lý. Hình ảnh được xử lý trực tiếp tại cơ sở và không truyền liên tục đến hệ thống bên ngoài. Chỉ khi AI phát hiện dấu hiệu nguy hiểm đạt ngưỡng cảnh báo, hệ thống mới mở cổng kết nối và gửi gói thông tin liên quan đến sự kiện. Gói cảnh báo có thể bao gồm: * Tên và địa chỉ cơ sở; * Thời gian phát hiện; * Camera ghi nhận sự việc; * Mức độ nguy hiểm; * Hình ảnh đại diện; * Đoạn video trước, trong và sau thời điểm phát hiện; * Nội dung hành vi được AI nhận diện. Việc gửi dữ liệu phải được thực hiện qua đường truyền bảo mật, đến đúng đầu mối đã được phân quyền. 7. Cơ chế cảnh báo nhiều cấp độ Hệ thống được thiết kế theo ba cấp độ cảnh báo cơ bản: **Cấp độ 1 – Dấu hiệu cần chú ý:** AI phát hiện hành vi bất thường nhưng chưa đủ căn cứ xác định nguy cơ rõ ràng. Hệ thống hiển thị cảnh báo kín để nhân viên bảo vệ, người quản lý hoặc trung tâm giám sát của cơ sở theo dõi. **Cấp độ 2 – Nguy cơ cao:** Hệ thống phát hiện đồng thời nhiều dấu hiệu như che kín mặt, mang vật thể nghi là hung khí, xâm nhập khu vực hạn chế, vượt quầy hoặc đe dọa người khác. Hệ thống phát cảnh báo ưu tiên, tự động hiển thị camera liên quan và lưu lại đoạn video của sự việc. **Cấp độ 3 – Tình huống đặc biệt nguy hiểm:** Khi phát hiện chuỗi hành vi có dấu hiệu rõ ràng như sử dụng hung khí, đe dọa, khống chế người hoặc chiếm đoạt tài sản, hệ thống sẽ tự động phát cảnh báo khẩn cho nhân viên bảo vệ, người quản lý hoặc trung tâm giám sát của cơ sở; đồng thời gửi gói cảnh báo gồm địa chỉ, thời gian, hình ảnh, mức độ nguy hiểm và đoạn video ghi nhận diễn biến vụ việc đến cơ quan chức năng để xem xét, xác minh, đánh giá tình huống và điều động lực lượng Cảnh sát phản ứng nhanh đến hiện trường xử lý. Mọi cảnh báo của AI chỉ có tính chất phát hiện nguy cơ và hỗ trợ cung cấp thông tin ban đầu. Hệ thống không tự động kết luận một cá nhân thực hiện hành vi phạm tội và không tự động quyết định việc điều động lực lượng. 8. Kết nối với cơ quan chức năng Hệ thống có thể được thiết kế để kết nối với: * Phần mềm quản lý camera của cơ sở; * Điện thoại của nhân viên bảo vệ, người quản lý; * Trung tâm giám sát của ngân hàng hoặc doanh nghiệp; * Nút bấm khẩn cấp; * Còi, đèn hoặc màn hình cảnh báo; * Trung tâm tiếp nhận và điều hành của cơ quan chức năng. Khi phát sinh cảnh báo, hệ thống tự động gửi gói thông tin gồm tên cơ sở, địa chỉ, thời gian, camera phát hiện, mức độ nguy hiểm, hình ảnh và đoạn video ngắn đến cơ quan chức năng. Trên cơ sở thông tin tiếp nhận, cơ quan chức năng tiến hành xem xét, xác minh, đánh giá tình huống và quyết định điều động lực lượng Cảnh sát phản ứng nhanh đến hiện trường xử lý theo quy định. Việc cung cấp nhanh hình ảnh và diễn biến ban đầu giúp cơ quan chức năng có thêm căn cứ đánh giá tình huống, hạn chế việc phải xác minh lại nhiều lần, rút ngắn thời gian tiếp nhận và triển khai lực lượng. IV. Lộ trình triển khai Hiện nay, Đội 6 và Công ty NDA MAPS đã hoàn thành việc xây dựng bộ kịch bản và đang phối hợp xây dựng phim trường tại trụ sở Công ty NDA MAPS để quay dữ liệu phục vụ huấn luyện AI. Lộ trình dự kiến như sau: **Giai đoạn 1 – Hoàn thiện phim trường và quay dữ liệu, trong tháng 7/2026:** * Hoàn thiện phim trường mô phỏng ngân hàng, tiệm vàng; * Bố trí camera, ánh sáng, quầy giao dịch, cửa ra vào và khu vực hạn chế; * Tổ chức quay các kịch bản đã xây dựng; * Kiểm tra và xử lý dữ liệu ban đầu. **Giai đoạn 2 – Phân loại dữ liệu và huấn luyện AI, đầu đến giữa tháng 8/2026:** * Phân loại, gắn nhãn và chuẩn hóa dữ liệu; * Huấn luyện mô hình AI; * Thiết lập các nhóm hành vi và cấp độ cảnh báo; * Tích hợp AI vào thiết bị xử lý tại chỗ. **Giai đoạn 3 – Kiểm thử và thí điểm, cuối tháng 8/2026:** * Kiểm thử tại phim trường của Công ty NDA MAPS; * Tổ chức các tình huống giả định để đánh giá khả năng nhận diện; * Điều chỉnh ngưỡng cảnh báo; * Sau khi đáp ứng yêu cầu cơ bản, dự kiến lựa chọn một số ngân hàng, tiệm vàng trên địa bàn phường Hai Bà Trưng để thử nghiệm thực tế. **Giai đoạn 4 – Theo dõi và hoàn thiện, trong tháng 9/2026:** * Theo dõi hoạt động của hệ thống; * Tổng hợp các trường hợp nhận diện đúng, cảnh báo nhầm và bỏ sót; * Tiếp tục huấn luyện, điều chỉnh mô hình; * Hoàn thiện quy trình cảnh báo và truyền tin. **Giai đoạn 5 – Đánh giá và đề xuất nhân rộng, trong tháng 10/2026:** * Đánh giá toàn diện kết quả thử nghiệm; * Hoàn thiện mô hình AI, thiết bị xử lý và cơ chế cảnh báo; * Chuẩn hóa bộ dữ liệu và bộ kịch bản; * Đề xuất phương án mở rộng tại Hà Nội và tiến tới triển khai trên phạm vi toàn quốc. V. Phân công trách nhiệm **Đội 6:** * Xây dựng yêu cầu nghiệp vụ; * Xây dựng và hoàn thiện các kịch bản huấn luyện; * Tổ chức thực hiện các tình huống mô phỏng; * Đánh giá tính phù hợp của các hành vi AI cần nhận diện; * Phối hợp kiểm thử, đánh giá kết quả; * Xây dựng phương án cảnh báo, tiếp nhận và xử lý thông tin. **Công ty NDA MAPS:** * Bố trí địa điểm xây dựng phim trường; * Chuẩn bị hệ thống camera, thiết bị kỹ thuật và ánh sáng; * Hướng dẫn phương pháp quay, thu thập dữ liệu; * Thực hiện xử lý, phân loại và gắn nhãn dữ liệu; * Huấn luyện mô hình AI; * Tích hợp mô hình vào thiết bị xử lý tại chỗ; * Xây dựng phần mềm cảnh báo và kết nối truyền dữ liệu; * Phối hợp kiểm thử, hiệu chỉnh và hoàn thiện giải pháp. VI. Tiêu chí đánh giá Hệ thống được đánh giá trên các nhóm tiêu chí sau: * Khả năng nhận diện đúng các hành vi nguy hiểm; * Khả năng phân biệt giữa hành vi bình thường, bất thường và nguy hiểm; * Tỷ lệ cảnh báo nhầm; * Tỷ lệ bỏ sót tình huống; * Thời gian từ khi xuất hiện hành vi nguy hiểm đến khi phát cảnh báo; * Khả năng hoạt động trong điều kiện thiếu sáng, đông người, bị che khuất hoặc có nhiều vật cản; * Khả năng nhận diện khi đối tượng thay đổi trang phục, tư thế và hướng di chuyển; * Khả năng tương thích với camera và đầu ghi hiện có; * Khả năng trích xuất, gửi hình ảnh và đoạn video cảnh báo; * Mức độ ổn định của thiết bị xử lý AI tại chỗ; * Khả năng bảo đảm an toàn, bảo mật và quyền quản lý dữ liệu; * Mức độ thuận tiện đối với nhân viên bảo vệ, người quản lý và cơ quan tiếp nhận cảnh báo. Các ngưỡng kỹ thuật cụ thể sẽ được xác định, điều chỉnh trên cơ sở kết quả kiểm thử, không đặt mục tiêu cứng khi chưa có dữ liệu đánh giá thực tế. VII. Bảo đảm an toàn, bảo mật và quyền riêng tư Việc triển khai phải tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân, an ninh mạng, quản lý hình ảnh camera và bảo vệ quyền, lợi ích hợp pháp của tổ chức, cá nhân. Hệ thống cần bảo đảm các nguyên tắc: * Dữ liệu camera do ngân hàng, tiệm vàng quản lý; * Hình ảnh được xử lý tại cơ sở; * Không truyền liên tục toàn bộ dữ liệu ra bên ngoài; * Chỉ gửi dữ liệu khi phát sinh sự kiện đạt ngưỡng cảnh báo; * Dữ liệu truyền đi phải được mã hóa; * Chỉ người, đơn vị được phân quyền mới được tiếp nhận, xem và khai thác dữ liệu; * Mọi thao tác truy cập, khai thác phải được ghi nhật ký; * Quy định rõ thời gian lưu trữ và cơ chế xóa dữ liệu; * Không công khai hình ảnh, video lên các nền tảng không được phép; * Không tự động xác định một cá nhân là tội phạm; * Kết quả AI phải được con người xem xét, đánh giá trước khi quyết định biện pháp xử lý; * Không sử dụng nhận diện khuôn mặt nếu chưa thực sự cần thiết và chưa có căn cứ, thẩm quyền phù hợp. VIII. Tính mới và tính sáng tạo Tính mới của sáng kiến không chỉ nằm ở việc sử dụng AI để nhận diện người hoặc vật thể mà ở khả năng phân tích chuỗi hành vi trong bối cảnh cụ thể của ngân hàng, tiệm vàng. Hệ thống đánh giá đồng thời nhiều yếu tố gồm: * Con người; * Vật thể; * Hành động; * Tư thế; * Vị trí; * Hướng di chuyển; * Thời gian; * Mối quan hệ giữa các đối tượng trong khung hình. Sáng kiến tận dụng camera hiện hữu, tích hợp AI thông qua thiết bị xử lý tại chỗ thay vì yêu cầu thay mới toàn bộ hệ thống. Cách tiếp cận này giúp giảm chi phí, rút ngắn thời gian triển khai và phù hợp với nhiều loại hình ngân hàng, tiệm vàng. Điểm mới quan trọng khác là cơ chế xử lý dữ liệu tại chỗ. Dữ liệu thông thường không truyền ra bên ngoài; chỉ khi AI phát hiện sự kiện nguy hiểm, hệ thống mới gửi gói cảnh báo cần thiết đến cơ quan chức năng. Giải pháp cũng hình thành quy trình liên thông từ phát hiện nguy cơ, cảnh báo tại cơ sở, gửi hình ảnh và video đến cơ quan chức năng, hỗ trợ xem xét, xác minh và điều động lực lượng Cảnh sát phản ứng nhanh đến hiện trường xử lý. IX. Hiệu quả dự kiến Sáng kiến dự kiến mang lại các hiệu quả sau: * Chuyển camera từ công cụ ghi hình thụ động thành công cụ chủ động phát hiện và cảnh báo nguy cơ; * Hỗ trợ phát hiện sớm các dấu hiệu và hành vi nguy hiểm tại ngân hàng, tiệm vàng; * Phát cảnh báo trong trường hợp nhân viên không thể tiếp cận hoặc bấm nút báo động; * Tự động gửi hình ảnh, thời gian, địa điểm và đoạn video liên quan đến cơ quan chức năng; * Hỗ trợ cơ quan chức năng nhanh chóng xem xét, xác minh và đánh giá tình huống; * Hỗ trợ điều động lực lượng Cảnh sát phản ứng nhanh đến hiện trường kịp thời; * Rút ngắn thời gian từ khi phát hiện nguy cơ đến khi triển khai lực lượng xử lý; * Nâng cao khả năng bảo vệ tính mạng, sức khỏe và tài sản của nhân viên, khách hàng và người dân; * Tận dụng hệ thống camera đã được đầu tư; * Giảm chi phí so với việc thay mới toàn bộ camera; * Hạn chế việc truyền và lưu trữ toàn bộ dữ liệu camera tại hệ thống bên ngoài; * Tạo lập bộ dữ liệu và bộ kịch bản chuẩn phục vụ tiếp tục huấn luyện, hoàn thiện hệ thống; * Có khả năng mở rộng đến các cơ sở kinh doanh có nguy cơ cao và triển khai trên phạm vi toàn quốc. X. Kết quả đầu ra dự kiến Kết quả của sáng kiến gồm: * Bộ kịch bản chuẩn về hành vi bình thường, bất thường và nguy hiểm tại ngân hàng, tiệm vàng; * Bộ dữ liệu hình ảnh, video được phân loại và gắn nhãn; * Mô hình AI nhận diện và cảnh báo hành vi có nguy cơ liên quan đến cướp; * Thiết bị xử lý AI tại chỗ kết nối với camera hiện hữu; * Phần mềm quản lý và hiển thị cảnh báo; * Cơ chế trích xuất, đóng gói và gửi dữ liệu cảnh báo; * Quy trình tiếp nhận, xem xét, xác minh và xử lý thông tin; * Báo cáo đánh giá kết quả thử nghiệm; * Phương án hoàn thiện và triển khai mở rộng trên phạm vi toàn quốc.