Mục đích của công việc

Chịu trách nhiệm cầu nối giữa các bộ phận nghiệp vụ, kinh doanh và kỹ thuật để xác định, phân tích và thiết kế các giải pháp tự động hóa thông minh. Trọng tâm không chỉ dừng lại ở RPA truyền thống mà còn mở rộng sang việc ứng dụng Generative AI và Agentic AI để tạo ra các hệ thống có khả năng tự ra quyết định và xử lý các tác vụ phức tạp, phi cấu trúc...

Các trách nhiệm chính

1. Chịu trách nhiệm thực hiện công việc chuyên môn thuộc chức năng nhiệm vụ của Phòng theo đúng mức dịch vụ đã được cam kết:
A. Khảo sát & Nhận diện Cơ hội:
- Phối hợp với các đơn vị nghiệp vụ, đơn vị kinh doanh để rà soát quy trình. Đánh giá tính khả thi khi áp dụng:
 • RPA: Cho các tác vụ lặp lại, có quy tắc rõ ràng.
 • GenAI (LLMs): Cho các tác vụ cần tóm tắt văn bản, trích xuất thông tin hoặc sáng tạo nội dung.
 • Agentic AI: Cho các luồng công việc phức tạp cần sự phối hợp giữa nhiều "Agent" để giải quyết mục tiêu cuối cùng.
- Xây dựng Business Case, tính toán ROI (mức độ tiết kiệm FTE, cải thiện trải nghiệm khách hàng).
B. Phân tích & Thiết kế giải pháp (Analysis & Design):
- Soạn thảo tài liệu PPD (Process Definition Document) và BRD (Business Requirement Document).
- Thiết kế luồng tương tác giữa người và máy (Human-in-the-loop) khi áp dụng AI.
- Tham gia thiết kế Prompt Engineering cơ bản và định nghĩa tập dữ liệu đầu vào cho các mô hình AI/Agent.
C. Quản trị dự án & Triển khai (Project Management):
- Quản lý vòng đời triển khai (từ PoC đến Production).
- Phối hợp với đội ngũ Data Scientist và RPA Developer để đảm bảo giải pháp AI hoạt động chính xác, không bị "ảo giác" (hallucination).
- Xây dựng kịch bản kiểm thử (UAT) đặc thù cho AI (kiểm tra độ chính xác, tính an toàn và đạo đức của AI).

Yêu cầu Trình độ học vấn - Kinh nghiệm

Yêu cầu Kiến thức/ Chuyên môn có liên quan

- Hiểu biết sâu sắc về quy trình trong hoạt động ngân hàng để xác định cơ hội tự động hóa, cũng như những thách thức và rủi ro tiềm ẩn.
- Phân tích và mô hình hóa quy trình: Kỹ năng phân tích quy trình để xác định, mô tả và tối ưu hóa các quy trình làm việc.
- Hiểu biết về các công cụ RPA: Kiến thức về các nền tảng RPA phổ biến như UiPath, Blue Prism, và Automation Anywhere.
- Hiểu về cơ chế hoạt động của LLMs như GPT-4, Gemini, Claude.
- Có kiến thức về RAG và cách AI truy xuất dữ liệu doanh nghiệp là điểm cộng.
- Agentic AI: Hiểu khái niệm về AI Agents (các hệ thống AI có khả năng lập kế hoạch và sử dụng công cụ để thực hiện nhiệm vụ).
- Giải quyết vấn đề: Kỹ năng xác định, đánh giá và giải quyết các vấn đề trong quy trình kinh doanh thông qua tự động hóa.
- Giao tiếp và làm việc nhóm: Kỹ năng giao tiếp tốt cả với đội ngũ kỹ thuật và các bên liên quan, để đảm bảo mọi người đều hiểu và hỗ trợ việc triển khai giải pháp.
- Sẵn sàng học hỏi và thích ứng với các công nghệ mới và xu hướng trong tự động hóa quy trình.
- Có khả năng đánh giá thông tin từ nhiều nguồn, nhiều góc độ khác nhau để đưa ra quyết định chính xác.

Các yêu cầu khác