Mục tiêu
Chuyển hóa các bài toán và rủi ro trong hoạt động kinh doanh thành Risk Scenario, Fraud Scenario và Detection Use Case, làm cơ sở xây dựng hệ thống Fraud Detection và Retail Risk Operating System (ROS).
Phối hợp giữa Business và Data để đưa các rủi ro nghiệp vụ thành các tiêu chí, quy tắc và cơ chế phát hiện có khả năng triển khai trên dữ liệu thực tế.
Trách nhiệm
Phân tích các quy trình vận hành trong lĩnh vực Retail, bao gồm Store, Commercial, Supply Chain và các hoạt động liên quan, nhằm nhận diện các điểm có nguy cơ phát sinh rủi ro/gian lận.
Xây dựng và chuẩn hóa Risk Scenario/Fraud Scenario, xác định rõ hành vi, dấu hiệu và điều kiện có khả năng phát sinh rủi ro hoặc gian lận.
Xây dựng Detection Use Case, chuyển hóa các Risk/Fraud Scenario thành các bài toán có thể phát hiện và giám sát trên dữ liệu.
Phối hợp với Business và Data Team để thiết kế, triển khai và hoàn thiện Detection Rule dựa trên các yêu cầu nghiệp vụ và dữ liệu thực tế.
Xây dựng, cập nhật và quản lý Fraud Library/Risk Library, đảm bảo hệ thống kịch bản rủi ro và gian lận được duy trì, chuẩn hóa và liên tục bổ sung.
Theo dõi, đánh giá và tối ưu hiệu quả của các Detection Rule, dựa trên kết quả phát hiện, mức độ chính xác và phản hồi từ Business.
Phối hợp với các bên liên quan để xác định và hoàn thiện Data Requirement
phục vụ việc xây dựng và vận hành các bài toán Fraud/Risk Analytics.
Tốt nghiệp Đại học trở lên, ưu tiên các chuyên ngành Kinh tế, Tài chính, Quản trị Kinh doanh, Công nghệ thông tin, Data Analytics hoặc các chuyên ngành liên quan.
Tối thiểu 01 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Retail/FMCG/E-commerce, ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm hiểu và phân tích quy trình vận hành doanh nghiệp.
Thành thạo SQL, Excel và Power BI, có khả năng khai thác, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để hỗ trợ nhận diện rủi ro.
Có kiến thức hoặc kinh nghiệm sử dụng Python là một lợi thế.
Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm trong Fraud Analytics, Risk Management, Internal Control, Business Control hoặc các lĩnh vực liên quan đến kiểm soát rủi ro.