MÔ TẢ CÔNG VIỆC
1. Quản lý cơ sở dữ liệu, thông tin nợ:
-
Quản lý dữ liệu, thông tin nợ duy trì tính toàn vẹn của cơ sở dữ liệu nợ nhằm đảm bảo nguồn dữ liệu đầy đủ, chính xác, kịp thời.
- Đảm bảo dữ liệu
phục vụ cho công tác xử lý, báo cáo, đánh giá hiệu quả thu hồi nợ, là cơ sở vững chắc giúp ra quyết định xử lý nợ.
2. Cung cấp dữ liệu và thực hiện báo cáo cho Cơ Quan Nhà Nước và nội bộ ACB:
- Báo cáo và cung cấp dữ liệu phục vụ lập các báo cáo định kỳ và đột xuất liên quan đến nợ quá hạn, nợ nhóm 2-5, xử lý rủi ro và các danh mục nợ theo yêu cầu quản trị nội bộ ACB và quy định của Cơ quan Nhà nước.
- Cung cấp danh mục khách hàng phục vụ công tác rà soát, cảnh báo theo diễn biến và tình hình xử lý nợ.
3. Xây dựng, tính kết quả BSC:
- Thiết lập nguyên tắc xây dựng BSC cho nhân sự Phòng Quản lý nợ đảm bảo tính minh bạch, khả thi và đồng bộ với mục tiêu Phòng.
- Xây dựng cơ chế giao chỉ tiêu, phương pháp tính và đánh giá kết quả thực hiện công tác thu hồi nợ cho KPP, Cụm, Vùng và các đơn vị liên quan theo định hướng quản trị hiệu quả và thúc đẩy năng suất xử lý nợ.
- Thực hiện tính toán, đánh giá định kỳ tháng/quý/năm kết quả BSC nhằm đo lường hiệu quả thực thi, hỗ trợ công tác quản trị hiệu suất và thúc đẩy hoàn thành chỉ tiêu thu hồi nợ.
4. Quản lý, phát triển hệ thống:
- Hệ thống quản lý nợ DIS:
- Vận hành hệ thống phục vụ công tác quản lý và xử lý nợ nhằm nâng cao hiệu quả vận hành nghiệp vụ.
- Cải tiến và phát triển tính năng mới nhằm nâng cao tự động hóa dữ liệu, tự động hóa quy trình vận hành nhằm giảm thiểu thực hiện thủ công.
- Quản lý chức năng đăng bán tài sản đảm bảo trên Website ACB:
- Đăng tải và cập nhật (bao gồm gỡ) thông tin tài sản bảo đảm trên Website ACB đảm bảo tuân thủ quy định bảo mật và hỗ trợ công tác xử lý tài sản.
- Dashboard: Xây dựng và phát triển hệ thống Dashboard quản trị nhằm cung cấp thông tin trực quan, hỗ trợ giám sát tiến độ và hiệu quả xử lý nợ dành cho Phòng QLN và KPP.
- Công cụ soạn thảo tự động: phát triển công cụ tự động hóa soạn thảo văn bản nhằm rút ngắn thời gian xử lý nợ, nâng cao năng suất, giảm sai sót và chuẩn hóa hồ sơ xử lý nợ.
5. Vận hành, giám sát hiệu quả mô hình cảnh báo sớm EWS:
- Phối hợp xây dựng, vận hành và tối ưu mô hình cảnh báo sớm EWS nhằm nâng cao khả năng nhận diện sớm rủi ro phát sinh nợ xấu.
- Thực hiện giám sát, đo lường và đánh giá định kỳ hiệu quả mô hình để liên tục hiệu chỉnh, nâng cao độ chính xác và hiệu quả cảnh báo.
YÊU CẦU CÔNG VIỆC
1. Trình độ Học vấn
- Trình độ Đại học chuyên ngành: Quản lý hệ thống thông tin; Công nghệ thông tin chuyên ngành dữ liệu; Toán thống kê; Tài chính ngân hàng hoặc các ngành tương đương.
2. Kiến thức/Chuyên môn Có Liên Quan
- Bắt buộc sử dụng thành thạo các phần mềm: Word, Excel, PowerPoint, SQL Server, Python.
- Sử dụng thành thạo các chương trình phần mềm tác nghiệp;
- Kiến thức về quản lý và vận hành hệ thống thông tin (MIS);
- Kiến thức về tài chính - ngân hàng;
- Kiến thức về kinh tế vi mô, vĩ mô;
- Kiến thức về lập trình;
- Kiến thức về các phần mềm phân tích dữ liệu, biết sử dụng thành thạo AI, Power BI, Tableau hoặc chương trình tương.
3. Các Kỹ Năng
- Kỹ năng giao tiếp và lắng nghe;
- Kỹ năng thuyết trình;
- Kỹ năng phỏng vấn và đặt câu hỏi;
- Kỹ năng đàm phán và thuyết phục;
- Kỹ năng quản lý thời gian;
- Kỹ năng xử lý tình huống linh hoạt;
- Kỹ năng sắp xếp công việc;
- Kỹ năng soạn thảo văn bản;
- Kỹ năng thu thập, chọn lọc, phân tích và đánh giá thông tin;
- Kỹ năng nhìn nhận và giải quyết vấn đề;
- Kỹ năng lập kế hoạch và tổ chức thực hiện;
- Kỹ năng kèm cặp nhân sự và hỗ trợ đồng nghiệp.
4. Các Kinh nghiệm Liên quan
- Tối thiểu 1 năm kinh nghiệm liên quan đến lĩnh vực quản lý hệ thống, lập trình, quản lý dữ liệu, phân tích và báo cáo.
5. Các Phẩm chất Cá nhân Cần có
- Trung thực, cẩn thận, tỉ mỉ, chính xác trong công việc;
- Khả năng làm việc dưới áp lực cao và khả năng làm việc độc lập;
- Tinh thần hỗ trợ đồng nghiệp và tinh thần trách nhiệm;
- Có khả năng bảo mật thông tin;
- Có tính chủ động, tinh thần trách nhiệm;
- Tính khách quan, tinh thần đồng đội;
- Tác phong chuyên nghiệp, kiên nhẫn, tập trung.