[Người thật – Việc thật] Chuyên Gia Khoa Học Dữ Liệu – Data Science Expert

Thư viện “Người thật – Việc thật” là tập hợp các buổi trao đổi thực tế, những câu chuyện nghề được chia sẻ từ những khách mời đang làm về chính công việc đó. Thư viện được thu thập và sắp xếp theo các nhóm ngành nghề trên Bản đồ thế giới nghề nghiệp để các bạn có thể tham khảo được dễ dàng hơn.

Bài viết có tham khảo nội dung từ Hướng nghiệp Sông An.

Thông tin căn bản

• Tuổi: 27
• Số năm kinh nghiệm ở ngành nghề này: 5 năm
• Trình độ học vấn & chuyên ngành: Đại học Kinh Tế
• Các chứng chỉ chuyên môn (nếu có): Không
• Số giờ làm hằng tuần: khoảng 50 giờ/ tuần

Trách nhiệm chính của anh/chị ở công việc hiện tại là gì? Công việc này đem lại giá trị gì cho công ty, cho các bên liên quan?

Làm việc trong một công ty cho vay tín dụng tiêu dùng và làm việc ở mảng quản lý rủi ro, nên trách nhiệm chính của mình là cấp tín dụng cho khách hàng có nhu cầu vay vốn, có khả năng trả nợ và sẽ trả nợ đúng hạn. Từ lúc sản phẩm vay tín dụng còn đang là ý tưởng, nhiệm vụ của mình tạm gọi là đánh giá tiền khả thi của dự án: mức độ rủi ro của sản phẩm này như thế nào – cao hay thấp, trên mỗi 100 khách hàng có nhu cầu vay vốn thì nên cho vay bao nhiêu người, mỗi khách hàng thì cho vay tối đa bao nhiêu tiền, mức độ rủi ro của từng khách hàng là cao hay thấp. Sau khi đã thống nhất về ý tưởng của sản phẩm, mình sẽ trực tiếp thay đổi hệ thống để thiết lập chiến lược nhằm đạt được tỷ lệ phê duyệt, mức độ rủi ro và số tiền cho vay tối đa là bao nhiêu. Sau khi đã có một lượng khách hàng thực tế vay vốn, mình sẽ theo dõi tình hình trả nợ của khách hàng và điều chỉnh chiến lược thẩm định phù hợp.

Đi vào từng mục sẽ có rất nhiều thứ cần giải quyết, như để biết được sản phẩm này sẽ rủi ro hơn như thế nào thì cần phải hiểu về đặc thù của từng sản phẩm cho vay, hiểu về cách bán hàng và cách tiếp cận khách hàng, hiểu về sản phẩm đến mức độ chi tiết để có đánh giá ban đầu về nó. Đôi khi mình cũng cần đánh giá là sản phẩm mới này có thực sự hấp dẫn hay không, có thực sự an toàn không, nếu nó không an toàn hoặc không có tiềm năng thu hút khách hàng thì nên từ chối ngay từ đầu để tránh mất thời gian.

Để đánh giá khách hàng có rủi ro hay không thì cần khá nhiều thông tin của một khách hàng. Phải tập hợp được các thông tin về khách hàng phản ánh tình hình trả nợ của họ trong tương lai. Ví dụ: đơn giản như phụ nữ thì trả nợ tốt hơn nam giới, người lớn tuổi thì trả nợ tốt hơn người trẻ tuổi. Những thông tin như vậy sẽ được tập hợp lại thành một mô hình để đánh giá năng lực trả nợ của khách hàng. Ở thời điểm hiện tại, có khá nhiều bên cung cấp dữ liệu về người dùng để đánh giá năng lực trả nợ của họ. Tất nhiên, các thông tin này phải được khách hàng đồng ý trước khi sử dụng.

Xây dựng mô hình đánh giá mức độ rủi ro của khách hàng cũng là một trong những ứng dụng của các mô hình trí tuệ nhân tạo. Cách đây 2-3 năm trước, ở Việt Nam khá ít người biết về những thứ này, mình buộc phải tự tìm hiểu và tự cập nhật kiến thức về nó.

Ngoài ra, dữ liệu của khách hàng hiện quá lớn và quá phức tạp để một bảng tính excel có thể chứa được, để có thể lấy được dữ liệu cho việc phân tích, xây dựng mô hình thì cũng cần phải biết cách tương tác với cơ sở dữ liệu, phải học cách viết ngôn ngữ để truy vấn dữ liệu, phải biết về cấu trúc của dữ liệu để lấy ra cho đúng.

Việc cho khách hàng vay cũng cần phải đánh giá được khách hàng có đủ khả năng trả nợ hay không. Ở một công ty coi trọng việc cho vay có trách nhiệm thì điều này là cần thiết. Tuy nhiên việc khách hàng báo cáo thu nhập của họ cao hơn thực tế là chuyện khá thường xuyên, việc xác nhận lại thu nhập của họ dựa trên các thông tin về khách hàng cũng là một phần công việc của mình.

Hiện tại công ty mình không có nhân viên để xử lý, thẩm định từng hồ sơ vay vốn một. Tất cả hồ sơ của khách hàng sẽ được xử lý và phê duyệt tự động hoàn toàn, không có người can thiệp vào quyết định phê duyệt/ từ chối một khoản vay. Nên một phần công việc của mình là làm việc với hệ thống để thay đổi, cập nhật hệ thống ra quyết định.

Anh/chị bắt đầu vào nghề như thế nào? Vì sao anh/chị chọn con đường này?

Thực ra là nghề chọn người nhiều hơn là người chọn nghề. Mình không biết là công việc này sẽ thú vị như vậy khi mới ra trường. Mình nộp đơn phỏng vấn khá nhiều nơi, ở khá nhiều vị trí khác nhau, nhưng cuối cùng thì nghề này chọn mình. Sau khi tốt nghiệp, mình có thời gian tầm nửa năm không đi làm, lúc đó mình thích nghiên cứu về kinh tế học, kinh tế vĩ mô nên quyết định sẽ không đi làm để có thời gian nghiên cứu về nó. Lúc đó còn mơ mộng sẽ thành giảng viên nữa, mặc dù biết sẽ cực khổ và nghèo. Cuối cùng sau nửa năm không làm gì ra tiền thì mình quyết định đi làm. Bạn bè người thân không hiểu mình đang làm gì nên cũng không có áp lực gì cả. Ba mẹ mình thì không đặt áp lực gì hết, mình thấy ổn là được. Đến thời điểm hiện tại mình thấy ổn và may mắn, không muốn chọn lại nghề khác đâu.

Một ngày làm việc tiêu biểu của anh/chị như thế nào?

Anh/chị thích nhất những điều gì ở công việc của mình? Vì sao?

Điều khiến mình vẫn tiếp tục làm việc ở vị trí hiện tại và cũng là lý do mình gắn bó với nghề này là công việc ở mảng quản lý rủi ro không bị lặp lại. Các vấn đề cần giải quyết luôn là vấn đề mới, không bị lặp đi lặp lại như các công việc văn phòng khác. Cảm giác làm nghề quản lý rủi ro nhiều lúc giống như chơi game vậy, càng chơi nhiều, càng qua được nhiều màn thì mức độ khó càng cao.

Anh/chị không thích nhất những điều gì? Vì sao?

Mình thấy thích công việc mình đang làm, cũng không tìm được điểm nào mà mình không thích ở nó. Hiện có một việc mình thấy khá phiền lòng là mình phải làm việc với các hệ thống khá nhiều, phải viết code để điều chỉnh hệ thống thẩm định. Một công việc quan trọng nhưng hơi chán. Mình thích dành thời gian để suy nghĩ về việc cải thiện chiến lược thẩm định hơn.

Những điều kiện cần có để hoàn thành tốt công việc này (kiến thức, kỹ năng, thái độ, v.v…)? Nếu em muốn thăng tiến trong công việc thì em nên trau dồi những gì ạ?

Đầu tiên chắc là tiếng Anh, làm việc ở mảng này đa phần là làm việc trong các công ty/tập đoàn lớn và số lượng người nước ngoài phải nói là khá nhiều, phần lớn họ ở những vị trí quan trọng, chủ chốt. Làm việc ở một vị trí quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của công ty và trải nghiệm của khách hàng, việc biết tiếng Anh để trình bày ý tưởng cho các sếp là một điều kiện tiên quyết. Đôi khi phải cãi nhau bằng tiếng Anh nữa.

Khả năng trình bày tốt, dễ hiểu cũng là một kỹ năng quan trọng. Mình có ý tưởng hay thì mình cũng phải có cách diễn đạt để người ta thấy nó tốt.

Kỹ năng lập trình: mình phải học khá nhiều ngôn ngữ lập trình để tương tác tốt với các hệ thống. Đến thời điểm hiện tại mình biết vài ngôn ngữ Python, R, Matlab, SQL/PLSQL, biết một chút về Java Javascript Ruby.

Học toán tốt cũng là một lợi thế. Hiện tại các mô hình dự báo hoặc mô hình trí tuệ nhân tạo được phát triển dựa trên khá nhiều toán. Để sử dụng, ứng dụng nó thì mình cần hiểu về nó, để hiểu về nó thì cần phải biết một chút về toán. Mình thấy khá nhiều bạn bỏ qua phần này và nhảy thẳng vào việc sử dụng nó luôn, cá nhân mình thì không ủng hộ việc này lắm.

Về phần kiến thức chuyên môn thì hiện mình thấy nó không có dạy ở trường lớp nào hết, phần lớn kiến thức về nghề này mình học từ công việc thực tế. Mình học Kinh tế, vài người sếp trước đây của mình học khoa học máy tính, có người là tiến sĩ toán, có người là tiến sĩ vật lý. Người học nước ngoài, người học trong nước, người học đại học công lập, người học ngoài công lập, đủ chuyên ngành hết. Nếu phải chọn thì tụi em nên chọn học khoa học máy tính.

Những điều mà mọi người hay hiểu lầm về công việc này là gì? Tại sao họ lại hiểu sai như vậy?

Phần lớn mọi người không biết mình làm nghề gì, bố mẹ mình thì nghĩ mình làm việc như mấy bạn tư vấn tín dụng, thẩm định tài sản. Lâu lâu về thăm nhà thì cũng có hỏi kiểu như là làm việc có phải ký tá nhiều không, sợ mình ký tá nhầm rồi tù tội. Bạn bè mình làm ở ngân hàng khá nhiều và nghĩ mình làm về kiểm soát nhiều hơn, khá ít người biết mình làm chiến lược. Không có bạn bè nào của mình hiểu hoàn toàn đúng công việc mình đang làm.

Mình nghĩ công việc của mình khá đặc thù và số lượng người thực sự làm công việc này không nhiều. Mọi người thường so sánh với những việc mà họ đã biết đã thấy với công việc của mình, nên mình nghĩ chuyện này cũng dễ hiểu.

Cũng có đồng nghiệp trong công ty nghĩ mình suốt ngày ở công ty, không biết nhiều về thị trường, về khách hàng. Đúng là mình ở công ty toàn thời gian nhưng hiểu biết về thị trường, khách hàng thì mình hiểu khá tốt.

Công việc này có giúp em tự nuôi mình khi mới ra trường không?

Có chứ. Nhưng thường mới tốt nghiệp thì thu nhập của em sẽ có thể thấp hơn các bạn làm các nghề khác như bán nhà cửa, tư vấn tín dụng, bán bảo hiểm. Lương khỏi điểm chỉ bằng với các công việc văn phòng khác thôi. Nhưng làm việc lâu năm và có năng lực thì lương sẽ cao hơn mặt bằng chung khá nhiều. Công việc này cơ bản là ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động của công ty nên mức lương nào cũng có hết. Cơ hội nghề nghiệp ở thời điểm hiện tại khá là nhiều.

Nhìn lại con đường phát triển sự nghiệp cũng như quá trình tìm việc của mình, anh/chị có lời khuyên nào cho em nếu em muốn theo nghề này?

Một điểm chung mà mình thấy ở các bạn trong nhóm là mọi người đều rất chăm chỉ, khiêm tốn và chịu khó học hỏi. Nghề nghiệp nào cũng vậy, điều quan trọng nhất vẫn là bản thân mình kiên trì và chịu khó học hỏi. Các bạn cũng đừng coi thường các môn học ở trường lớp, một số môn học ở Đại học mình không nghĩ là nó đã giúp mình nhiều như thế nào khi mình đi làm, như môn kinh tế lượng, các môn toán nói chung, và môn kinh tế học môi trường. Các tên môn học đều không liên quan gì đến việc mình đang làm nhưng thực tế là mình vận dụng khá nhiều. Mình cũng tự bỏ tiền túi để đi học viết web hồi còn sinh viên năm 2, mình cũng không nghĩ là kiến thức làm web cũng đã giúp mình rất nhiều về việc lập trình hay tương tác với cơ sở dữ liệu sau này. Mọi thứ đến với mình khá tự nhiên, nhưng có vẻ mình đã không bỏ qua hay coi nhẹ bất kỳ thứ gì cả.

Mình để ở đây tên của vài quyển sách, nếu bạn nào hứng thú thì xem qua cho biết:

• AI trong cuộc cách mạng công nghệ 4.0: quyển này của NXB Harvard business review, được dịch giả VN dịch lại. Quyển này giải thích về tác động của AI lên đời sống đứng ở quan điểm kinh tế khá thú vị và dễ đọc. (https://tiki.vn/ai-trong-cuoc-cach-mang-cong-nghe-4-0-p7348463.html)

• Cẩm nang đánh giá tác động. Quyển này của World Bank, có vẻ còn hơi sớm để đọc, nhưng quyển này mình áp dụng trong công việc khá là nhiều. (https://www.slideshare.net/thuyetnn/cam-nang-danh-gia-tac-dong)

Bài viết nằm trong chuyên mục Định hướng – Nơi giúp các bạn trẻ Tự tin định hướng nghề nghiệp, vững vàng xây dựng sự nghiệp.