Bank Salad cung cấp dịch vụ dữ liệu để cải thiện cuộc sống của người dùng.
Sứ mệnh của Bank Salad là tạo ra một môi trường mà người dùng có thể sử dụng thông tin của mình bất cứ lúc nào, bất cứ nơi đâu, thiết kế trải nghiệm kỹ thuật số tối đa hóa lợi ích cho người dùng. Chúng tôi đặc biệt tập trung vào hai giá trị quan trọng nhất đối với con người là 'tiền' và 'sức khỏe'.
Tôi nghĩ một công ty nếu liên tục cho ra sản phẩm sáng tạo chính là một startup.
Chúng tôi đã chứng minh tính đổi mới của mình khi lần lượt ra mắt nhiều sản phẩm đầu tiên tại Việt Nam như là sổ tay chi tiêu tự động (2017), truy vấn tài chính tích hợp (2018), gợi ý thẻ tín dụng dựa trên chi tiêu (2018), dịch vụ so sánh khoản vay (2019), nâng cao điểm tín dụng (2019), trợ lý tài chính (2020), dữ liệu của tôi (2022), xét nghiệm ADN miễn phí (2023), phân tích bảo hiểm theo yêu cầu sức khỏe (2024), trò chơi salad (2025), thông báo tỷ lệ lãi suất thấp nhất (2025).
Trong hai năm qua, doanh thu hàng tháng đã tăng trưởng 800%, và đã phá vỡ lợi nhuận thường xuyên hàng tháng (BEP), đảm bảo sự bền vững và ổn định.
Dựa trên sự cộng hưởng dữ liệu giữa lĩnh vực tài chính và sức khỏe, chúng tôi có kế hoạch mở rộng thành công ty cổ phần tài chính kỹ thuật số trong vòng 5 năm và trở thành công ty cổ đông dữ liệu mở rộng các loại hình kinh doanh trong vòng 10 năm.
Chúng tôi muốn làm việc với những đồng nghiệp đầy thách thức, cùng tạo dựng một nền văn hóa giải quyết vấn đề không chừng mực, xây dựng quy trình tận dụng dữ liệu một cách an toàn, và tạo ra thành quả thực sự trong sản phẩm và kinh doanh.
Sức khỏe PA thực hiện các công việc cụ thể dưới đây.
Sứ mệnh của sức khỏe PA là thu thập các dữ liệu sức khoẻ phân tán và kết nối với việc quản lý sức khỏe cá nhân cùng với bảo hiểm để tạo ra một giải pháp duy nhất. Thị trường chăm sóc sức khỏe kỹ thuật số đang gặp một số thách thức như quy định và sự thiếu hụt ý chí chi trả, nhưng sự gia tăng nhu cầu về dữ liệu y tế và sức khỏe là cơ hội rõ ràng.
Chúng tôi cung cấp dịch vụ quản lý sức khỏe khiến người dùng hành động.
Chỉ việc hiển thị thông tin kiểm tra sức khỏe, dữ liệu công cộng, API bệnh viện không thể coi như một dịch vụ quản lý sức khỏe được. Chúng tôi không chỉ đơn thuần cung cấp dữ liệu mà còn tập trung vào việc 'khiến người dùng hành động thực sự'. Chúng tôi quan tâm đến các hệ thống động viên lớn hơn (đặt mục tiêu, thông báo nhắc nhở, thử thách) vượt ra ngoài chỉ cung cấp thông tin sức khỏe, và chúng tôi đang phát triển các sản phẩm để duy trì hành động liên tục của họ.
Cung cấp dịch vụ kiểm tra dễ dàng cho mọi người và tập trung vào trải nghiệm của khách hàng.
Với dịch vụ kiểm tra ADN và vi sinh không tiếp xúc đầu tiên tại Việt Nam, Bank Salad đã số hóa toàn bộ quy trình mà mọi người đều có thể dễ dàng kiểm tra sức khỏe của mình. Hơn một triệu người đã tiếp xúc với dịch vụ kiểm tra không tiếp xúc và hơn 300.000 người đã sử dụng kết quả xét nghiệm để quản lý sức khỏe. Đây là con số đã vượt qua tổng số xét nghiệm của toàn ngành trước khi ra mắt dịch vụ xét nghiệm ADN của Bank Salad. Chúng tôi muốn mở rộng quy mô và phạm vi của việc kiểm tra để tạo ra một thế giới mà ai cũng có thể dễ dàng kiểm tra và quản lý dữ liệu sức khỏe của họ mọi lúc mọi nơi.
Hơn thế nữa, chúng tôi cung cấp giải pháp tổng hợp giữa quản lý sức khỏe và rủi ro tài chính.
Vấn đề sức khỏe có thể ngay lập tức dẫn đến gánh nặng tài chính. Chúng tôi muốn cung cấp giải pháp giúp người dùng dễ dàng tìm ra bảo hiểm cần thiết, tối ưu hóa phí bảo hiểm, và thuận tiện trong việc đăng ký và yêu cầu bồi thường. Đặc biệt, chúng tôi đang phát triển các dịch vụ dự đoán khả năng bệnh tật cho từng cá nhân dựa vào việc phân tích tổng hợp dữ liệu từ kiểm tra sức khỏe, xét nghiệm ADN và thói quen sinh hoạt, từ đó đề xuất sản phẩm bảo hiểm tối ưu.
Hơn nữa, chúng tôi đã xây dựng hệ thống tư vấn không tiếp xúc để giảm thiểu trải nghiệm tiêu cực trong tư vấn bảo hiểm, giúp người dùng dễ dàng hiểu và tham gia bảo hiểm. Dù gặp nhiều trở ngại do quy định, nhưng qua nhiều bản cập nhật, đào tạo và cải tiến chức năng, chúng tôi cuối cùng đã đạt được mức tăng trưởng hơn 600% trong hoạt động bảo hiểm.
Chuyên viên phân tích dữ liệu (sức khỏe) thực hiện các công việc cụ thể dưới đây:
Phân tích dữ liệu từ tư vấn viên GA (cố vấn bảo hiểm) để tìm ra các yếu tố chính làm tăng tỷ lệ chuyển đổi, từ đó đưa ra các gợi ý cải tiến giúp người dùng nhận được tư vấn bảo hiểm tối ưu.
• Dựa trên dữ liệu lịch sử tư vấn để xác định các mô hình tư vấn hiệu suất cao và thấp, định lượng các yếu tố chính ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi.
• Sử dụng phân tích ngôn ngữ tự nhiên để trích xuất các mẫu có ý nghĩa từ văn bản tư vấn, từ đó suy diễn các kịch bản và cách tư vấn hiệu quả.
• Thực hiện phân tích nguyên nhân và kiểm định giả thuyết cho doanh nghiệp/sản phẩm để đưa ra những hiểu biết có thể hành động và đề xuất chiến lược.
• Phân tích và mô hình hóa dựa trên dữ liệu hành vi liên quan đến sức khỏe/bảo hiểm của người dùng Bank Salad để nâng cao hiểu biết về sản phẩm.
Thiết kế hệ thống đo lường nhằm giúp quyết định về chất lượng tư vấn một cách nhanh chóng và chính xác, xác định các chỉ số chính và dẫn dắt các thử nghiệm.
• Thiết kế và triển khai các chỉ số chính liên quan đến sự tăng trưởng sản phẩm.
• Thiết kế nhật ký sự kiện để theo dõi hiệu suất chuyển đổi theo từng tư vấn viên và kịch bản, đồng thời đo lường trải nghiệm.
• Xử lý và trực quan hóa dữ liệu để các thành viên dễ dàng hiểu và tận dụng các chỉ số.
• Hợp tác chặt chẽ với PM/PA nhóm sức khỏe và quản lý GA để đưa kết quả phân tích vào hoạt động tư vấn.
• Thiết kế và xây dựng kho dữ liệu (Data Mart) nhằm nâng cao hiệu quả phân tích.
Để xác minh tác động nhân quả của các phương pháp tư vấn, thiết kế các thử nghiệm gần đúng và khám phá các kịch bản tư vấn tạo ra tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.
• Thiết lập phương pháp tư vấn của các tư vấn viên làm biến số kiểm soát và thực hiện thí nghiệm (Quasi-experiment).
• Xác nhận tính hợp lệ thống kê của kết quả thử nghiệm, diễn giải tác động nhân quả để phục vụ quyết định.
• Thiết kế và thực hiện A/B thử nghiệm và xác thực tính hợp lệ thống kê của kết quả thử nghiệm.
Sử dụng chủ yếu các công nghệ (công cụ) sau đây:
• Công cụ xử lý và phân tích dữ liệu: Snowflake, Metabase, Amplitude
• Phân tích ngôn ngữ tự nhiên: Python (pandas, scikit-learn, KoNLPy, v.v.), phân tích dựa trên LLM
• Ngôn ngữ: Python, SQL
Tôi muốn chung hành trình với những người có kinh nghiệm như vậy.
• Có hơn 7 năm kinh nghiệm phân tích dữ liệu hoặc tương đương, phải có kinh nghiệm lãnh đạo những dự án phân tích có ảnh hưởng đến quyết định sản phẩm/tăng trưởng.
• Phải có kinh nghiệm xử lý dữ liệu lớn sử dụng SQL và thực hiện toàn bộ quy trình từ thiết kế chỉ số chính, xác định nguyên nhân, đề xuất chiến lược.
• Cần phải hiểu cấu trúc dữ liệu tài chính và có khả năng kết hợp nó với dữ liệu hành vi để giải thích giá trị người dùng và đóng góp vào doanh thu.
• Phải có kinh nghiệm trong việc áp dụng phương pháp phân tích nâng cao như mô hình thống kê và kỹ thuật học máy.
• Cần có sự hiểu biết và kinh nghiệm thực tế về A/B testing và kiểm định giả thuyết (khái niệm chỉ số, thiết kế thử nghiệm, diễn giải kết quả).
• Phải có khả năng giao tiếp/hướng dẫn để nâng cao mức độ quyết định của tổ chức bằng cách tổ chức vấn đề dựa trên dữ liệu và hợp tác với nhiều phòng ban/đội ngũ lãnh đạo khác nhau.
Ưu tiên cho những người có những kinh nghiệm sau đây.
• Ưu tiên cho những ai có kinh nghiệm tự động hóa/phân tích báo cáo sử dụng Python và các mô hình thống kê, khuyến nghị, phân loại, dự đoán.
• Có bằng Thạc sĩ/tiến sĩ trong các lĩnh vực Khoa học máy tính, Toán, Thống kê, Khai thác dữ liệu là điểm cộng.
• Ưu tiên cho những người đã tạo ra tác động rõ rệt đối với doanh nghiệp/người dùng (doanh thu, giữ chân khách hàng, tỷ lệ chuyển đổi, tiết kiệm chi phí, v.v.) qua phân tích dữ liệu hoặc mô hình hóa.
• Ưu tiên cho những ai đã xây dựng hoặc nâng cao hệ thống chỉ số/thực nghiệm/định nghĩa chất lượng dữ liệu trong một tổ chức dựa trên việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.
• Những ai hiểu biết về kho dữ liệu (DW) và có kinh nghiệm xây dựng Data Mart và thiết kế đường ống dữ liệu sẽ được ưu tiên.
• Ai có kỹ năng thiết kế thử nghiệm có hệ thống, kỹ năng phân tích thống kê giả thuyết, và khả năng diễn giải vấn đề nguyên nhân/bias sẽ được ưu tiên.
• Nếu có kinh nghiệm dẫn dắt các nhà phân tích sơ cấp hoặc xây dựng/lan rộng hướng dẫn trong nhóm sẽ là một điểm cộng lớn.
