messenger

Chat Mess

zalo

Chat Zalo

phone

Phone

Gọi ngay: 097.5151.777
messenger

Facebook

messenger

TikTok

Hỗ trợ tư vấn: 097.5151.777
ACB

HO - Chuyên Viên Chính Sách Dữ Liệu

Hội sở (Hồ Chí Minh) Phân tích Dữ liệu
Thương lượng Hạn: 2026-08-31

Mô tả công việc

- Xem xét thị trường bên ngoài và các chính sách hiện tại, đề xuất sửa đổi khi có yêu cầu thay đổi nhằm đảm bảo các chính sách được duy trì phù hợp. - Phối hợp với người quản lý quy trình xây dựng các chính sách Quản trị dữ liệu mới. - Tiến hành tìm hiểu, nghiên cứu và khảo sát thích hợp để hỗ trợ xây dựng chính sách và nêu bật các phát hiện quan trọng để hỗ trợ các sáng kiến cải tiến chính sách. - Duy trì tài liệu chính sách QTDL cho tất cả các Khối kinh doanh trong ACB, phân phối các chính sách và thủ tục mới và sửa đổi, tận dụng thực tiễn tốt nhất để đảm bảo một quy trình chuyên nghiệp,. - Giải thích rõ ràng các chính sách cho Quản trị viên dữ liệu, Giám sát viên dữ liệu, Chủ dữ liệu để họ có thể truyền đạt lại cho quản lý nghiệp vụ và nhân viên. - Cập nhật Sổ tay Nhân viên một cách hiệu quả và kịp thời - Hướng dẫn và hỗ trợ cho các thành viên khác của Phòng Dữ liệu và Phân tích một cách phù hợp. - Hoạt động như chuyên gia chính sách và thủ tục của ACB, đưa ra lời khuyên và hướng dẫn cho cấp quản lý trực tiếp và cấp quản lý cao hơn về việc phát triển và sửa đổi các chính sách và thủ tục.

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân Tích Kỹ Năng Cần Có ### 🔧 Hard Skills (Kỹ năng chuyên môn) **Bắt buộc:** - **Kiến thức Data Governance/Data Management** — đây là core của vị trí. Bạn cần hiểu rõ các khung chính sách như DAMA-DMBOK, data quality framework, data lineage, metadata management - **Kỹ năng viết chính sách/quy trình** — khả năng soạn thảo văn bản chính thức, trình bày logic, dễ hiểu cho nhiều đối tượng - **Phân tích nghiệp vụ ngân hàng** — hiểu workflow các khối: Khối Bán lẻ, Khối Doanh nghiệp, Khối Tài chính, Treasury - **Excel/Google Sheets nâng cao** — phục vụ xây dựng ma trận chính sách, bảng theo dõi phiên bản tài liệu - **PowerPoint** — trình bày đề xuất chính sách, báo cáo **Nên có:** - Kiến thức về các tiêu chuẩn: ISO 8000 (Data Quality), Basel III/IV implications on data - Hiểu biết về Big Data, Data Lake, Data Warehouse (để đặt chính sách trong bối cảnh công nghệ) - Công cụ quản lý tài liệu: Confluence, SharePoint, Notion - SQL cơ bản — để hiểu cấu trúc dữ liệu khi viết chính sách --- ### 🧠 Soft Skills (Kỹ năng mềm) ** quan trọng nhất:** - **Kỹ năng giao tiếp và truyền đạt** — vai trò này đòi hỏi giải thích chính sách cho nhiều cấp bậc khác nhau, từ nhân viên đến quản lý cao cấp - **Tư duy phân tích và tổng hợp** — nghiên cứu thị trường, so sánh chính sách, nêu bật phát hiện quan trọng - **Quan sát chi tiết & tỉ mỉ** — duy trì tài liệu, cập nhật sổ tay nhân viên, kiểm tra tính nhất quán - **Kỹ năng thuyết trình** — hoạt động như chuyên gia chính sách, đưa ra lời khuyên cho cấp quản lý - **Quản lý dự án nhỏ** — phối hợp xây dựng chính sách mới từ đầu đến cuối --- ### 📜 Chứng chỉ gợi ý | Chứng chỉ | Mức độ ưu tiên | Ghi chú | |---|---|---| | **CDMP** (Certified Data Management Professional) | ⭐⭐⭐ Rất khuyến khích | Chuẩn quốc tế về Quản trị Dữ liệu | | **CDMP Practitioner** | ⭐⭐⭐ | Cấp độ nâng cao, phù hợp với vị trí này | | **DAMA CDMP Data Governance** | ⭐⭐ | Module riêng về Data Governance | | **TOGAF** | ⭐⭐ | Kiến trúc doanh nghiệp, hỗ trợ bối cảnh chính sách | | **Vietdata Certificate** | ⭐ | Chứng chỉ Việt Nam về dữ liệu | | **ACCA/FMCA** | ⭐ | Nếu muốn mở rộng sang Data Governance trong tài chính | --- ### 📊 So sánh: Chuyên Viên Chính Sách Dữ Liệu vs. Data Analyst thông thường | Tiêu chí | Data Policy Specialist | Data Analyst | |---|---|---| | **Trọng tâm** | Xây dựng & duy trì khung chính sách | Phân tích & báo cáo số liệu | | **Đầu ra** | Văn bản chính sách, quy trình, sổ tay | Dashboard, báo cáo phân tích | | **Đối tượng phục vụ** | Nội bộ ngân hàng (đa cấp) | Ban lãnh đạo, khách hàng nội bộ | | **Công cụ chính** | Word, SharePoint, Confluence | SQL, Python, Power BI, Tableau | | **Kỹ năng cốt lõi** | Viết văn bản, nghiên cứu, thuyết trình | Phân tích thống kê, lập trình | | **Tương lai nghề nghiệp** | Data Governance Manager, Chief Data Officer | Senior Analyst, Data Scientist | **Điểm mấu chốt:** Vị trí này thiên về "chính sách" và "quản lý tài liệu" hơn là phân tích dữ liệu. Đừng nhầm lẫn với vị trí Data Analyst thông thường.

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng Dẫn Phỏng Vấn ### 📋 Quy Trình Các Vòng Phỏng Vấn **Thông thường tại ACB cho vị trí HO (Hội sở):** | Vòng | Nội dung | Thời gian ước tính | |---|---|---| | **Vòng 1: Sàng lọc HR** | Gọi điện xác nhận thông tin, đánh giá phỏng vấn sơ bộ | 15-20 phút | | **Vòng 2: Phỏng vấn chuyên môn** | Gặp Trưởng phòng Data Analysis, hỏi về kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn | 45-60 phút | | **Vòng 3: Phỏng vấn Ban lãnh đạo** | Gặp Giám đốc/Phó giám đốc liên quan, đánh giá tư duy chiến lược | 30-45 phút | > ⚠️ **Lưu ý:** Vì tin tuyển dụng không nêu rõ yêu cầu kinh nghiệm, có thể có thêm vòng test (Excel, viết chính sách) hoặc case study. --- ### 🎯 Câu Hỏi Thường Gặp Theo Từng Vòng **Vòng 1 — HR Sàng lọc:** - "Giới thiệu ngắn gọn về bản thân và kinh nghiệm liên quan đến quản trị dữ liệu" - "Bạn hiểu vị trí Chuyên viên Chính sách Dữ liệu là làm gì?" - "Tại sao bạn muốn ứng tuyển vào ACB?" - "Mức lương mong muốn của bạn là bao nhiêu?" - "Bạn có đang ứng tuyển ở đâu khác không?" **Vòng 2 — Chuyên môn (Trưởng phòng):** - "Data Governance bao gồm những thành phần nào? Bạn hiểu như thế nào?" - "Hãy mô tả quy trình xây dựng một chính sách mới từ đầu đến cuối" - "Bạn đã từng viết chính sách/quy trình nào chưa? Cho ví dụ cụ thể" - "Sự khác biệt giữa Data Owner, Data Steward, Data Custodian là gì?" - "Làm thế nào để đảm bảo chính sách được tuân thủ trong thực tế?" - "Bạn có kinh nghiệm với khung chính sách nào? DAMA-DMBOK?" - "Khi phát hiện chính sách hiện tại không còn phù hợp, bạn sẽ làm gì?" - "Mô tả cách bạn đã giải thích một chính sách phức tạp cho người không có nền tảng IT" **Vòng 3 — Lãnh đạo:** - "Bạn nghĩ thế nào về xu hướng Data Governance trong ngân hàng Việt Nam 2024-2025?" - "Nếu được giao xây dựng chính sách Data Quality từ đầu cho ACB, bạn sẽ bắt đầu từ đâu?" - "Làm sao để cân bằng giữa việc tuân thủ chính sách và sự linh hoạt trong kinh doanh?" - "Bạn có câu hỏi gì cho chúng tôi không?" (LUÔN hỏi!) --- ### 📝 Case Study / Bài Test Có Thể Gặp **Tình huống thực tế:** > "ACB hiện có 3 khối kinh doanh sử dụng 3 hệ thống CRM khác nhau, dẫn đến dữ liệu khách hàng không nhất quán. Bạn sẽ đề xuất chính sách nào để giải quyết vấn đề này?" **Bài viết thử:** > "Hãy viết một đoạn tóm tắt chính sách (khoảng 200 từ) về Data Classification cho ngân hàng, phù hợp để phổ biến cho nhân viên các khối." --- ### 👔 Dress Code & Tips Chuẩn Bị **Trang phục:** - Nam: vest hoặc sơ mi cộc tay + quần tây, không cần cravat bắt buộc - Nữ: vest nữ hoặc sơ mi + chân váy/quần âu - Màu sắc trung tính: xanh navy, xám, trắng, đen **Tips chuẩn bị cụ thể:** - ✅ Nghiên cứu kỹ **Chiến lược chuyển đổi số của ACB** (tìm trên website, báo cáo thường niên) - ✅ Tìm hiểu các quy định của **NHNN về quản trị dữ liệu** (Thông tư 16/2020/TT-NHNN về an ninh bảo mật) - ✅ Nắm các khái niệm: Data Governance Framework, Data Quality Dimensions (accuracy, completeness, consistency, timeliness) - ✅ Chuẩn bị 2-3 ví dụ cụ thể về việc bạn đã xây dựng/sửa đổi chính sách hoặc quy trình - ✅ Hỏi về cơ cấu team, số lượng policy hiện tại cần quản lý, các dự án đang triển khai - ❌ Không nên nói "em chưa có kinh nghiệm nhưng sẽ học" — thay vào đó hãy nói về khả năng học nhanh kèm ví dụ **Câu hỏi NÊN hỏi nhà tuyển dụng:** - "Team Data Policy hiện tại có bao nhiêu người?" - "Các chính sách QTDL hiện tại đang ở giai đoạn nào?" - "KPI của vị trí này được đo lường như thế nào?" - "Cơ hội học tập và phát triển trong vai trò này?"

Lộ trình ôn thi

## Ôn Thi & Chuẩn Bị Kiến Thức ### 📚 Kiến Thức Nền Tảng Bắt Buộc **1. Data Governance — Lý thuyết cốt lõi (ƯU TIÊN CAO NHẤT)** - **DAMA-DMBOK** (Data Management Body of Knowledge): Đọc chương về Data Governance, Data Quality, Metadata Management, Reference & Master Data - **Data Governance Framework**: cấu trúc chính sách → quy trình → tiêu chuẩn → vai trò → công cụ - **Các khái niệm cần nắm chắc:** - Data Owner (Chủ sở hữu dữ liệu) — thường là quản lý cấp cao - Data Steward (Giám sát viên dữ liệu) — chịu trách nhiệm quality - Data Custodian (Quản trị viên dữ liệu) — quản lý kỹ thuật - Data Classification (Phân loại dữ liệu): Public, Internal, Confidential, Restricted - Data Lineage (Dòng dữ liệu) - Data Quality Dimensions: Accuracy, Completeness, Consistency, Timeliness, Uniqueness, Validity **2. Quy định ngành ngân hàng liên quan đến dữ liệu** - **Thông tư 16/2020/TT-NHNN** — An ninh bảo mật trong thanh toán điện tử - **Thông tư 35/2021/TT-NHNN** — Trung tâm dữ liệu ngân hàng - **Luật An ninh mạng 2018** — Liên quan đến dữ liệu cá nhân, dữ liệu quan trọng - **Nghị định 13/2023/NĐ-CP** — Bảo vệ dữ liệu cá nhân (PDP Decree) - **GDPR** — tham khảo best practice (dù Việt Nam chưa có luật tương đương) **3. Kiến thức nghiệp vụ ngân hàng** - Cấu trúc tổ chức ngân hàng: Khối Bán lẻ, Khối Doanh nghiệp, Khối Tài chính/Treasury, Khối IT, Khối Tuân thủ - Quy trình cơ bản: cho vay, thanh toán, thu hồi nợ, mở tài khoản - Rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường, rủi ro hoạt động — vì chính sách dữ liệu phải hỗ trợ kiểm soát rủi ro **4. Kỹ năng viết chính sách** - Cấu trúc một văn bản chính sách: Mục đích → Phạm vi → Định nghĩa → Chính sách → Quy trình → Vai trò trách nhiệm → Theo dõi & Đánh giá → Điều khoản sửa đổi - Format chuẩn: Tiêu đề, số hiệu, ngày ban hành, người phê duyệt, phiên bản - Nguyên tắc viết: ngắn gọn, rõ ràng, không mơ hồ, có đầu ra cụ thể (SMART) --- ### 📖 Tài Liệu Tham Khảo **Sách:** | Tên sách | Tác giả | Ghi chú | |---|---|---| | DAMA-DMBOK 2nd Edition | DAMA International | Sách gốc về Data Management | | Data Governance — The Definitive Guide | EMC²/Pramod Sadalage | Thực hành Data Governance | | Writing Effective Business Rules | Gordon Poldman | Kỹ năng viết quy tắc/chính sách | **Website & Nguồn online:** - DAMA International: www.dama.org - Data Governance Maturity Model (CMMI) - IIA (Institute of Internal Auditors) — Data Governance Audit **Báo cáo Việt Nam:** - Báo cáo thường niên ACB: tìm trên website ACB - Báo cáo ngành ngân hàng của VNDIRECT, SSI Research - Các bài viết về "Data Governance ngân hàng Việt Nam" trên cafef.vn, cafebiz.vn --- ### 🗺️ Lộ Trình Chuẩn Bị 1-2 Tuần **Tuần 1 — Xây dựng nền tảng:** | Ngày | Nội dung | Thời lượng | |---|---|---| | Ngày 1-2 | Đọc DAMA-DMBOK chương Data Governance & Data Quality | 4-5 giờ/ngày | | Ngày 3 | Nghiên cứu các quy định NHNN về dữ liệu ngân hàng | 3-4 giờ | | Ngày 4 | Học kỹ năng viết chính sách + xem mẫu policy ngân hàng | 3-4 giờ | | Ngày 5 | Tìm hiểu về ACB: chiến lược, sản phẩm, cơ cấu tổ chức | 2-3 giờ | | Ngày 6 | Ôn lại toàn bộ, ghi chú điểm yếu | 3 giờ | | Ngày 7 | Nghỉ ngơi hoặc đọc tài liệu nhẹ nhàng | — | **Tuần 2 — Luyện tập & Hoàn thiện:** | Ngày | Nội dung | Thời lượng | |---|---|---| | Ngày 8-9 | Thực hành trả lời câu hỏi phỏng vấn (tự đặt câu hỏi + trả lời) | 3-4 giờ/ngày | | Ngày 10 | Luyện case study: đề xuất chính sách Data Quality cho scenario cụ thể | 3 giờ | | Ngày 11 | Chuẩn bị portfolio (ví dụ về chính sách/quy trình đã viết nếu có) | 2-3 giờ | | Ngày 12 | Mock interview với bạn bè hoặc tự quay video | 2 giờ | | Ngày 13 | Ôn lại câu hỏi behavior (STAR method), chuẩn bị câu hỏi cho nhà tuyển dụng | 2-3 giờ | | Ngày 14 | Nghỉ ngơi, chuẩn bị trang phục, giấy tờ | 1-2 giờ | **Mẹo ôn tập hiệu quả:** - Viết tay 1 trang A4 tóm tắt "Data Governance Framework" bằng tiếng Việt — sẽ giúp nhớ lâu - Tập giải thích khái niệm phức tạp (như Data Lineage) bằng ngôn ngữ đơn giản như đang nói chuyện với nhân viên ngân hàng - Đọc 1-2 bài viết chuyên sâu về Data Governance tại ngân hàng Việt Nam trên Google Scholar hoặc các diễn đàn fintech

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời Khuyên Sự Nghiệp ### 🚀 Lộ Trình Thăng Tiến **Từ vị trí Chuyên Viên Chính Sách Dữ liệu, bạn có thể đi theo 2 hướng chính:** ``` Chuyên Viên Chính Sách Dữ Liệu (1-3 năm) │ ├── Hướng 1: Chuyên gia Data Governance │ └── Senior Data Policy Specialist (2-3 năm) │ └── Data Governance Manager (3-5 năm) │ └── Chief Data Officer / Head of Data Governance (5-8 năm) │ └── Hướng 2: Quản lý Tổng thể └── Team Lead / Phó phòng (3-4 năm) └── Trưởng phòng Data & Analytics (5-7 năm) └── Giám đốc Khối Chuyên môn (7-10 năm) ``` **Các bước phát triển cụ thể:** | Giai đoạn | Thời gian | Mục tiêu | Kỹ năng cần phát triển | |---|---|---|---| | **Entry (0-1 năm)** | Hiểu và duy trì chính sách hiện có | Làm quen với hệ thống, quy trình nội bộ ACB | | **Mid-level (1-3 năm)** | Chủ động đề xuất sửa đổi, xây dựng chính sách mới | Kiến thức nghiệp vụ sâu, kỹ năng thuyết trình, stakeholder management | | **Senior (3-5 năm)** | Quản lý toàn bộ portfolio chính sách, đào tạo others | Chiến lược, lãnh đạo, đàm phán với lãnh đạo cấp cao | | **Manager (5+ năm)** | Xây dựng chiến lược Data Governance cho toàn ngân hàng | Tư duy kinh doanh, quản lý nhân sự, ngân sách | --- ### 💰 Mức Lương Kỳ Vọng Theo Cấp Bậc **Tại ACB và các ngân hàng Việt Nam (ước tính tháng 2024-2025):** | Cấp bậc | Kinh nghiệm | Mức lương tháng (VND) | Ghi chú | |---|---|---|---| | **Fresher/Junior** (mới ra trường) | 0-1 năm | 10-15 triệu | Thường không tuyển fresher cho vị trí này | | **Chuyên Viên** | 1-3 năm | 15-25 triệu | Mức thương lượng cao nếu có chứng chỉ CDMP | | **Senior Chuyên Viên** | 3-5 năm | 25-40 triệu | Có kinh nghiệm xây dựng framework từ đầu | | **Quản lý** (Manager) | 5-7 năm | 40-70 triệu | Quản lý team 3-8 người | | **Giám đốc** (Director) | 7-10+ năm | 70-120 triệu+ | Chiến lược toàn ngân hàng | **Yếu tố ảnh hưởng đến lương:** - Có chứng chỉ CDMP: +10-20% so với mức cơ bản - Kinh nghiệm từ Big4 (Deloitte, PwC, EY, KPMG) hoặc Big4 ngân hàng: +15-25% - Ngữ pháp tiếng Anh tốt: +5-10% - Đã từng xây dựng Data Governance từ đầu: +20% > ⚠️ **Thực tế:** Vì mức lương "Thương lượng", hãy điều tra kỹ qua Glassdoor, VietnamWorks, hoặc hỏi trong cộng đồng IT Vietnam trước khi đề xuất con số. Thường ACB không cao bằng VPBank hay Techcombank cho vị trí tương đương, nhưng bù lại bằng phúc lợi và ổn định. --- ### 📈 Kỹ Năng Cần Phát Triển Thêm **Ngắn hạn (6-12 tháng đầu nếu nhận vào):** - ✅ Nắm chắc DAMA-DMBOK framework - ✅ Hiểu toàn bộ hệ thống chính sách QTDL hiện tại của ACB - ✅ Học cách sử dụng SharePoint, Confluence (công cụ quản lý tài liệu) - ✅ Tìm hiểu các sản phẩm/tiêu chuẩn dữ liệu của NHNN **Trung hạn (1-3 năm):** - ✅ Lấy chứng chỉ CDMP (cấp Practitioner hoặc Master) - ✅ Học thêm về Data Quality Management, Data Architecture - ✅ Phát triển kỹ năng trình bày với cấp lãnh đạo (executive presentation) - ✅ Mở rộng network trong ngành: tham gia DAMA Vietnam chapter, các hội thảo Data **Dài hạn (3-5 năm):** - ✅ Tư duy chiến lược: làm sao Data Governance tạo giá trị kinh doanh - ✅ Kinh nghiệm quản lý dự án, quản lý thay đổi (Change Management) - ✅ Hiểu AI/ML implications on data governance (AI Act, regulations) - ✅ Cân nhắc học MBA hoặc chứng chỉ CISM nếu muốn đi hướng CDO --- ### ⚠️ Cân Nhắc Trước Khi Ứng Tuyển **Thuận lợi:** - Vị trí hiếm hoi tại Việt Nam — ít người có kinh nghiệm Data Policy chuyên sâu - Làm việc tại Hội sở ACB, tiếp xúc nhiều khối nghiệp vụ khác nhau - Cơ hội xây dựng portfolio về Data Governance từ đầu - Ngành ngân hàng ổn định, ít bị ảnh hưởng bởi suy thoái kinh tế **Thách thức:** - Vì là vị trí "chính sách", bạn không trực tiếp làm việc với dữ liệu (ít code, ít phân tích số liệu) - Phải thuyết phục nhiều bên tham gia (stakeholders) — công việc đòi hỏi kỹ năng mềm rất cao - Thường xuyên phải cập nhật tài liệu — công việc có phần "bàn giấy" nhiều - Thăng tiến phụ thuộc vào tốc độ số hóa của ACB **Đối tượng phù hợp nhất:** - Người đã làm về Quản lý Chất lượng (Quality Management), Quản lý Tuân thủ (Compliance) muốn chuyển hướng - Data Analyst muốn "đứng phía trước" — xây framework thay vì phân tích data - Luật sư/pháp chế muốn chuyển sang fintech/data regulation - Người thích viết lách, có tư duy hệ thống, giỏi giao tiếp

Câu hỏi thường gặp

Vị trí Chuyên Viên Chính Sách Dữ Liệu có phải làm việc với dữ liệu thật sự (code, phân tích) hay chỉ viết văn bản?

Công việc này THIÊN VỀ viết văn bản, xây dựng và duy trì chính sách/quy trình hơn là phân tích dữ liệu. Bạn sẽ ít khi dùng SQL, Python hay Power BI. Thay vào đó, bạn dùng Word, SharePoint, Excel nhiều hơn. Nếu bạn muốn làm data analyst thực sự, đây không phải vị trí phù hợp.

Mức lương cho vị trí này tại ACB là bao nhiêu? Tôi nên deal ở mức nào?

ACB thường không công khai salary range. Dựa trên thị trường 2024, với 1-3 năm kinh nghiệm, bạn có thể kỳ vọng 15-25 triệu VND/tháng. Nếu có chứng chỉ CDMP hoặc kinh nghiệm Data Governance từ Big4, có thể đòi 25-30 triệu. Tip: đừng đưa ra con số đầu tiên, để HR đề xuất trước, rồi thương lượng dựa trên đó. Ngoài lương, hỏi rõ về thưởng KPI, bảo hiểm cao cấp, và cơ hội đào tạo.

Tôi đang làm Data Analyst 2 năm, muốn chuyển sang vị trí này. Cần bổ sung những gì?

Bạn có lợi thế là hiểu dữ liệu thực tế. Tuy nhiên, cần bổ sung: (1) Kiến thức Data Governance lý thuyết — học DAMA-DMBOK; (2) Kỹ năng viết văn bản chính sách — practice viết SOP, policy documents; (3) Tầm nhìn tổng thể nghiệp vụ ngân hàng — hiểu không chỉ phần dữ liệu mà cả quy trình nghiệp vụ; (4) Kỹ năng giao tiếp/trình bày — vì phải thuyết phục nhiều cấp bậc. Gợi ý: lấy chứng chỉ CDMP trước khi ứng tuyển.

Vị trí này có bị automation/AI thay thế không?

Khả năng bị thay thế THẤP trong 5-10 năm tới. AI có thể hỗ trợ viết nháp chính sách, nhưng việc thiết kế framework, thương lượng với các bên liên quan, và quyết định chính sách nào phù hợp với chiến lược kinh doanh vẫn cần con người. Ngược lại, đây là vị trí sẽ được AI HỖ TRỢ NHIỀU HƠN — bạn sẽ dùng AI để nghiên cứu best practice, draft văn bản nhanh hơn. Xu hướng Data Governance đang tăng vì các ngân hàng phải tuân thủ quy định ngày càng nghiêm ngặt về dữ liệu.

Nhìn xa hơn 5 năm, nghề Data Policy trong ngân hàng Việt Nam phát triển ra sao?

Triển vọng RẤT TÍCH CỰC. Có 3 xu hướng đang đẩy mạnh: (1) NHNN sẽ ban hành thêm nhiều quy định về dữ liệu (tương tự GDPR, Basel IV); (2) Các ngân hàng đang đầu tư mạnh vào Data Lake, AI, ML — tất cả đều cần governance; (3) Nhu cầu về CDO (Chief Data Officer) đang tăng ở các ngân hàng lớn. Bạn có thể trở thành Data Governance Manager hoặc thậm chí CDO nếu đi đúng hướng. Ngoài ngân hàng, bảo hiểm, fintech, và các công ty công nghệ cũng cần vị trí tương tự.

KPI của vị trí này là gì? Làm sao để đo lường hiệu quả công việc?

Vì không có thông tin cụ thể từ tin tuyển dụng, dựa trên đặc thù vị trí, KPI thường bao gồm: (1) Số lượng chính sách được xây dựng mới hoặc cập nhật; (2) Tỷ lệ tuân thủ chính sách trong các khối kinh doanh (đo qua audit); (3) Số lượng đào tạo/briefing được thực hiện; (4) Thời gian xử lý yêu cầu hướng dẫn chính sách; (5) Số lượng phát hiện rủi ro dữ liệu được báo cáo. Khi phỏng vấn, BẮT BUỘC hỏi về KPI vì đây là thông tin quan trọng để đánh giá công việc.