Data Scientist Expert

1. Mục tiêu và vai trò
Xây dựng năng lực phân tích nâng cao để hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu nhằm:
Thiết lập phương pháp luận và năng lực AI/ML
Nâng cao chất lượng dự báo
Tối ưu hóa nguồn lực và hiệu quả kinh doanh
Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu
Tự động hóa quy trình phân tích và mở rộng năng lực hỗ trợ ra quyết định trên quy mô lớn, thông qua automation và AI Agent, Rút ngắn thời gian từ dữ liệu đến quyết định
2. Chức năng và Nhiệm vụ
2.1. Nâng cao chất lượng dự báo và hoạch định tài chính
Team chịu trách nhiệm phát triển các mô hình dự báo và mô phỏng để phục vụ công tác lập kế hoạch, quản trị hiệu quả và điều hành kinh doanh, bao gồm:
Dự báo huy động, tín dụng, NII, NFI, chi phí, CoC và các chỉ tiêu tài chính trọng yếu
Xây dựng mô hình driver-based forecasting để liên kết kết quả kinh doanh với các biến số hành vi, thị trường và vĩ mô
Phân tích kịch bản và stress testing nhằm đánh giá tác động của biến động thị trường và thay đổi chính sách lên kết quả tài chính
Cảnh báo sớm các sai lệch so với budget/forecast để hỗ trợ điều chỉnh kế hoạch kịp thời
2.2. Tối ưu hóa lợi nhuận và phân bổ nguồn lực
Team phát triển các công cụ phân tích giúp nâng cao hiệu quả sử dụng vốn, ngân sách và nguồn lực kinh doanh, bao gồm:
Phân tích lợi nhuận theo khách hàng, sản phẩm, phân khúc, RM và kênh
Hỗ trợ tối ưu pricing, ưu đãi, ngân sách marketing và phân bổ nguồn lực theo expected return
Đánh giá trade-off giữa tăng trưởng, lợi nhuận, thanh khoản và rủi ro để hỗ trợ quyết định quản trị
Hỗ trợ các bài toán tối ưu danh mục và cấu trúc bảng cân đối trong khung quản trị rủi ro hiện hành
2.3. Xây dựng sản phẩm phân tích và AI có khả năng tái sử dụng
Team không làm phân tích theo hướng thủ công, rời rạc, mà xây dựng các tài sản phân tích có thể tái sử dụng và triển khai ở quy mô lớn, bao gồm:
Data pipelines và analytical workflows phục vụ các use case trọng điểm
Feature sets, scoring logic, reusable modules và mô hình dùng chung
Dashboard, insight layer và decision-support tools tích hợp vào quy trình làm việc của Finance và business
Tự động hóa các bước tổng hợp dữ liệu, phân tích định kỳ, tạo nhận định và cảnh báo
2.4. Trung tâm chuyên môn AI/ML cho khối Finance
Team đóng vai trò trung tâm chuyên môn trong việc chuẩn hóa phương pháp và nâng cao năng lực tổ chức, bao gồm:
Thiết lập chuẩn phương pháp luận cho forecasting, causal inference, optimization, explainability và model governance
Cố vấn kỹ thuật cho các sáng kiến phân tích có liên quan đến Finance
Đào tạo và mentoring nhằm nâng cao năng lực AI/ML cho đội ngũ nội bộ
Phối hợp với các đơn vị dữ liệu, công nghệ, kinh doanh và kiểm soát để đưa mô hình vào vận hành an toàn, hiệu quả
3. Một số Use Case phân tích dữ liệu
3.1. Forecasting, Planning và ALM a. Forecasting vĩ mô và lập kế hoạch theo drivers
Mô hình hóa tác động của các biến số kinh tế vĩ mô, lãi suất, seasonality và hành vi khách hàng lên huy động, tín dụng và doanh thu
Hỗ trợ lập kế hoạch theo nhiều kịch bản tăng trưởng, biên lãi, chi phí và hiệu quả sử dụng vốn
Nâng cao độ chính xác forecast và giảm phụ thuộc vào điều chỉnh thủ công
b. Dự báo dòng tiền và hành vi bảng cân đối
Dự báo cashflow cho tiền gửi, cho vay, utilization, rollover và prepayment behavior
Hỗ trợ quản trị thanh khoản, funding plan và behavioral assumptions trong ALM
Cải thiện khả năng dự báo biến động nguồn vốn và nhu cầu sử dụng vốn
c. Tối ưu hóa danh mục và hiệu quả vốn
Ứng dụng các phương pháp tối ưu hóa để đánh giá các phương án phân bổ tài sản và danh mục kinh doanh
Hỗ trợ lựa chọn cấu trúc tăng trưởng phù hợp giữa lợi nhuận, thanh khoản và rủi ro
Cung cấp cơ sở định lượng cho các quyết định phân bổ hạn mức và nguồn lực
3.2. Profitability, Marketing và Pricing a. Marketing effectiveness và budget allocation
Đo lường tác động thực của chiến dịch lên tăng trưởng số dư, doanh thu, chuyển đổi và lợi nhuận
Ứng dụng causal inference, experimentation và uplift modeling để tối ưu hiệu quả ngân sách
Hỗ trợ phân bổ đầu tư marketing theo expected value thay vì dựa chủ yếu vào historical averages
b. Pricing analytics và offer optimization
Xây dựng mô hình gợi ý mức giá, ưu đãi hoặc lãi suất theo phân khúc và ngữ cảnh khách hàng
Tối ưu hóa giữa acquisition, retention, margin và mức độ đáp ứng của khách hàng
Bảo đảm khả năng giải thích, tính nhất quán và tuân thủ trong khuyến nghị pricing
c. Customer profitability analytics
Đo lường lợi nhuận theo khách hàng, phân khúc, sản phẩm, RM và kênh
Xác định nhóm khách hàng tạo giá trị cao, nhóm có tiềm năng mở rộng và nhóm đang làm suy giảm hiệu quả
Hỗ trợ chiến lược tăng CASA, fee income, wallet share và hiệu quả khai thác khách hàng
3.3. Customer-level Decisioning a. Churn prediction và retention strategy
Dự báo xác suất rời bỏ và nhận diện tín hiệu suy giảm quan hệ
Xác định nhóm khách hàng cần can thiệp ưu tiên dựa trên expected value và profitability
Đề xuất hành động giữ chân phù hợp theo hành vi và giá trị khách hàng
b. Cross-sell, up-sell và CLTV
Xây dựng mô hình next-best-product, next-best-action và customer lifetime value
Hỗ trợ cá nhân hóa hành trình khách hàng đa kênh
Tăng hiệu quả bán chéo, giảm lãng phí tiếp cận và nâng cao giá trị vòng đời
c. Hỗ trợ RM ra quyết định
Cung cấp insight hành động cho RM về tiềm năng tăng số dư, sử dụng thêm sản phẩm, nguy cơ giảm quan hệ và cơ hội tối ưu danh mục khách hàng
Rút ngắn thời gian chuẩn bị phân tích trước gặp khách hàng
Tăng chất lượng và tính nhất quán trong đề xuất thương mại
3.4. Control, Assurance và Fraud Analytics a. Phát hiện bất thường trong dữ liệu tài chính và giao dịch
Ứng dụng anomaly detection để phát hiện sai lệch, bất thường hoặc tín hiệu thao túng trong dữ liệu quản trị và giao dịch
Hỗ trợ nhận diện sớm các vấn đề về data integrity, mapping và operational anomalies
Tăng cường lớp kiểm soát tự động bên cạnh kiểm tra thủ công
b. Financial integrity monitoring
Theo dõi sự nhất quán và biến động bất thường của các chỉ tiêu tài chính và dữ liệu nguồn
Hỗ trợ kiểm soát chất lượng dữ liệu đầu vào cho planning, reporting và performance management
Giảm rủi ro ra quyết định dựa trên dữ liệu sai lệch
4. AI/GenAI và Agentic Workflow
4.1. Finance Copilot và RM Copilot
Tích hợp dữ liệu nội bộ, knowledge base, policy và ngữ cảnh khách hàng để hỗ trợ tra cứu, tổng hợp và đề xuất hành động
Hỗ trợ tạo commentary, phân tích nguyên nhân biến động, chuẩn bị memo và tóm tắt insight
Nâng cao năng suất của Finance, RM và các nhóm phân tích liên quan
4.2. RAG cho tri thức và quyết định tài chính
Kết nối LLM với dữ liệu chuẩn hóa từ data lakehouse, semantic layer và tài liệu nghiệp vụ
Hỗ trợ hỏi đáp, tìm kiếm chuyên sâu, giải thích logic và tạo draft phân tích có căn cứ
Bảo đảm khả năng truy xuất nguồn, kiểm soát truy cập và giới hạn sử dụng theo đúng governance
4.3. Agentic workflow cho tự động hóa phân tích
Tự động hóa các tác vụ lặp lại như tổng hợp dữ liệu, chạy logic phân tích chuẩn, sinh nhận định ban đầu và chuyển kết quả vào quy trình phê duyệt
Triển khai theo nguyên tắc human-in-the-loop, traceability và approval control
Tập trung vào tăng năng suất và rút ngắn SLA, không theo hướng full autonomy
4.4. Giám sát mô hình và vòng đời vận hành
Theo dõi drift, hiệu năng, data quality và các ngưỡng cảnh báo của mô hình
Tự động kích hoạt review hoặc đề xuất re-training theo workflow có kiểm soát
Bảo đảm mô hình vận hành ổn định, minh bạch và phù hợp môi trường ngân hàng
5. Yêu cầu năng lực tuyển dụng
5.1. Kiến thức và kỹ năng cốt lõi
Ứng viên cần có nền tảng mạnh về dữ liệu, định lượng và tư duy giải quyết bài toán kinh doanh, bao gồm:
Tốt nghiệp Đại học hoặc Thạc sĩ các ngành Khoa học máy tính, Thống kê, Toán ứng dụng, Kinh tế lượng hoặc Tài chính định lượng
Thành thạo Python, SQL; ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm với Spark và xử lý dữ liệu lớn
Hiểu sâu về machine learning fundamentals, time series forecasting, feature engineering, model validation và performance measurement
Có kinh nghiệm với causal inference, experimentation và explainable AI
Có khả năng chuyển hóa bài toán kinh doanh thành bài toán phân tích có thể triển khai
5.2. Kinh nghiệm triển khai và năng lực hệ thống
Kinh nghiệm xây dựng data pipelines, ML pipelines và analytical workflows
Hiểu biết về triển khai mô hình, monitoring, version control và vòng đời mô hình
Có kinh nghiệm làm việc với cloud/data platforms như Databricks, Azure hoặc AWS là lợi thế lớn
Thành thạo các công cụ triển khai như Docker, CI/CD; kinh nghiệm production là điểm cộng rõ rệt
5.3. GenAI và AI ứng dụng
Có kinh nghiệm xây dựng ứng dụng sử dụng LLM, RAG hoặc workflow automation là lợi thế
Hiểu các nguyên tắc evaluation, guardrails, observability và governance cho ứng dụng AI trong môi trường doanh nghiệp
Có tư duy thực dụng, biết dùng GenAI để giải quyết bài toán năng suất và hỗ trợ quyết định thay vì chỉ dừng ở demo kỹ thuật
5.4. Năng lực làm việc
Tư duy cấu trúc, định hướng kết quả và bám sát business value
Giao tiếp tốt với stakeholder từ Finance, Business, Risk, Product, Data và Technology
Có khả năng trình bày insight rõ ràng, súc tích và thuyết phục
Có năng lực mentoring, dẫn dắt chuyên môn và xây dựng đội ngũ bền vững