Chuyên gia/Chuyên viên cao cấp Phân tích rủi ro Sản phẩm bán lẻ

1. Phân tích dữ liệu để đánh giá rủi ro & Giám sát các dữ liệu đầu vào được sử dụng từ hệ thống của ngân hàng:

• Phân tích dữ liệu phức tạp từ hành vi của khách hàng vay và mở thẻ để hiểu rõ các rủi ro tiềm ẩn, nhận định được hình ảnh khách hàng của danh mục sản phẩm.
• Giám sát dữ liệu nội bộ và bên ngoài để tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ rủi ro của tập khách hàng mở thẻ hoặc giải ngân, chủ động xác định các rủi ro sớm hoặc tiềm ẩn.
• Tổng hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau để cung cấp đánh giá toàn diện về các yếu tố rủi ro, hỗ trợ ra quyết định.
• Phát triển và triển khai các hệ thống và quy trình hiệu quả để thu thập và lưu trữ dữ liệu, đảm bảo khả năng truy cập cho các dự án phân tích trong tương lai.

2. Thiết kế và duy trì hệ thống báo cáo rủi ro:

• Tạo lập và duy trì một hệ thống báo cáo quản lý rủi ro danh mục, đảm bảo cung cấp thông tin liên quan đến các chỉ số cảnh bảo rủi ro liên tục và kịp thời.
• Thực hiện các đánh giá chất lượng danh mục cho vay kỹ lưỡng và nhất quán hàng ngày, hàng tuần, hàng tháng và hàng quý để đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn quản lý rủi ro.

3. Chuẩn bị dữ liệu cho các bài toán phân tích nâng cao

• Chuẩn bị và làm sạch dữ liệu cho các phân tích nâng cao như A-score, B-score, hoặc phân khúc clustering.
• Chuẩn bị dữ liệu để thực hiện thẩm định hoặc deploy mô hình vào hệ thống .

4. Thực hiện đánh giá hoặc tham gia vào quá trình phát triển mô hình máy học: 

• Có kiến thức về các chỉ số đo độ KS, GINI, PSI, AUC, Confusion matrix, và một số chỉ số thống kê khác trong mô hình chấm điểm tín nhiệm.
• Có kiến thức hoặc kinh nghiệm về máy học hoặc các mô hình chấm điểm tín nhiệm trong lĩnh vực tài chính ngân hàng. 

• Thành thạo trong SQL Server, Excel và các báo cáo phân tích rủi ro.
• Quen thuộc với các ngôn ngữ lập trình như R hoặc Python.
• Có kinh nghiệm hoặc kiến thức liên quan đến mô hình định lượng hoặc máy học
• Có kinh nghiệm trong việc thiết kế các báo cáo chất lượng danh mục cho vay.
• Có kinh nghiệm xây dựng mô hình xác định chỉ số PD, LGD hoặc EAD theo IFRS9.
• Kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề. 
• Khả năng giao tiếp và trình bày xuất sắc.
• Tỉ mỉ với sự tập trung vào độ chính xác và độ tin cậy trong phân tích dữ liệu.