Chủ động và phối hợp triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cho các đơn vị trong ngân hàng
Đề xuất, thiết kế, chịu trách nhiệm chính triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu cùng chuyên gia và phối hợp chặt chẽ với các đơn vị kinh doanh/vận hành để giải quyết các bài toán thực tế có tính ứng dụng cao
Tham gia xây dựng và phát triển sản phẩm AI/ML/GenAI theo hướng sản phẩm tái sử dụng, hỗ trợ tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình nghiệp vụ của ngân hàng, bao gồm nhưng không giới hạn ở: xử lý hồ sơ tín dụng, phân loại và phân tích văn bản/giọng nói, thẩm định tự động, gợi ý hành động cho RM, hỗ trợ chăm sóc khách hàng, và cải tiến vận hành nội bộ.
Phân tích chuyên sâu và khám phá dữ liệu lớn, sử dụng các kỹ thuật xác suất thống kê, học máy, học sâu và GenAI để phát hiện các xu hướng, hành vi ẩn và các yếu tố thúc đẩy hành động của khách hàng; từ đó xây dựng insight giá trị và hỗ trợ đề xuất chiến lược kinh doanh, thiết kế sản phẩm hoặc chiến dịch phù hợp.
Thực hiện hoặc dẫn dắt phát triển các mô hình học máy, học sâu và ứng dụng GenAI nhằm phục vụ các mục tiêu như: dự báo khách hàng rời đi (churn prediction), bán chéo/sản phẩm (cross/up- sell), phân khúc khách hàng (segmentation), dự đoán giá trị vòng đời khách hàng (CLTV), dự đoán hành vi tiếp theo và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng đa kênh
Nghiên cứu & cập nhật kỹ thuật, công nghệ mới
Chủ động tìm hiểu và thử nghiệm các công nghệ, framework và mô hình mới để nâng cao hiệu quả triển khai giải pháp dữ liệu và AI tại ngân hàng.
Thường xuyên nghiên cứu, cập nhật các xu hướng, kỹ thuật tiên tiến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, học máy, học sâu và/hoặc GenAI theo định hướng từ cấp quản lý hoặc chuyên gia nội bộ.
Tích cực tham gia và chia sẻ tại các diễn đàn chuyên môn, hội thảo nội bộ/ngoại bộ, seminar nhằm mở rộng kiến thức và chia sẻ kinh nghiệm thực tiễn với đội nhóm.
Tham gia hỗ trợ đào tạo, hướng dẫn cho các thành viên cấp thấp hơn trong nhóm khi được phân công.
