ENTERPRISE RISK ACADEMY • ON-PREMISE AIR-GAPPED SANDBOX

Chuyển Giao Năng Lực Định Lượng Tín Dụng & Basel III Trực Tiếp Cho Đội Ngũ Quants Của Bạn

Chương trình đào tạo may đo 100% theo đặc thù danh mục tín dụng thực tế của ngân hàng. Thực hành trên môi trường máy chủ nội bộ cô lập, không gửi dữ liệu ra bên ngoài, bàn giao toàn bộ mã nguồn thuật toán Python, SQL và phương pháp luận độc quyền.

code_blocks 100% SOURCE CODE

Chuyển giao trọn bộ mã nguồn Python, thư viện WoE & Pipeline tự động.

security AIR-GAPPED SANDBOX

Thực thi tại On-premise hoặc Private Cloud, bảo mật cấp độ ngân hàng.

gavel CHUẨN TT 41 & IFRS 9

Tuân thủ quy định NHNN và thông lệ Basel Committee on Banking Supervision.

description Yêu Cầu Thiết Kế Lộ Trình Đào Tạo

check_circle Ký Thỏa thuận Bảo mật NDA song phương check_circle Cố vấn thẩm định độc lập 6 tháng

VALIDATION BENCHMARKS

AUDIT READY

Mức độ hoàn thiện mã nguồn: 100% Production Ready

Độ phân tách rủi ro (AUC / Gini): Gini ≥ 72.5%

Chỉ số ổn định quần thể (PSI): PSI < 0.10 (Green Zone)

Thời lượng Workshop thực chiến: 48 - 96 Giờ Coding

verified Giảng viên trực tiếp là các Chuyên gia Trưởng đã có 15+ năm phụ trách mô hình hóa rủi ro tại các ngân hàng thương mại Top đầu.

DIAGNOSTIC MATRIX

Giải Quyết Tận Gốc Bài Toán Năng Lực Định Lượng Của Định Chế

So sánh giữa việc gửi nhân viên học các khóa đại trà trên thị trường và chương trình Đào tạo Chuyển giao In-house được thiết kế riêng của RMD.

tune Tiêu chí so sánh	Đào tạo đại trà / Khóa học ngoài	Đào Tạo Chuyển Giao In-house Của RMD ENTERPRISE GRADE
Dữ liệu thực hành Dataset Distribution	close TOY DATASET Dữ liệu mẫu giả lập trên Kaggle, phân phối lý tưởng, không có độ trễ lịch sử nợ và không phản ánh đúng tỷ lệ nợ xấu thực tế của ngân hàng.	check_circle AIR-GAPPED REAL-SIMULATION Sandbox mô phỏng trực tiếp phân phối danh mục thực tế của ngân hàng (tỷ lệ nợ xấu, kỳ hạn, ngành nghề) chạy nội bộ, không rò rỉ bất kỳ byte dữ liệu nào.
Giáo trình & Phương pháp Methodology & Customization	warning GIÁO TRÌNH CỐ ĐỊNH Cố định theo slide chung, nặng về lý thuyết hàn lâm, thiếu quy trình kiểm toán độc lập và kỹ năng bảo vệ biên bản với đoàn Thanh tra NHNN.	tune MAY ĐO 100% THEO PHÂN KHÚC May đo 100% theo danh mục định chế đang tái cấu trúc: Tín dụng Bán lẻ (Retail), Doanh nghiệp vừa & nhỏ (SME), hoặc Khách hàng Doanh nghiệp lớn (Wholesale).
Bảo mật & Cơ sở hạ tầng Security & Infrastructure	security_update_warning PUBLIC CLOUD Thực hành trên nền tảng Cloud công cộng (Google Colab, web bên thứ ba), vi phạm nghiêm trọng quy chế an toàn thông tin ngân hàng và NĐ 13/2023.	verified_user ON-PREMISE AIR-GAPPED Môi trường Air-gapped On-premise hoặc Private Sandbox cô lập, ký kết Thỏa thuận Bảo mật Thông tin (NDA) song phương trước khi khảo sát dữ liệu.
Kết quả & Bàn giao Deliverables & IP Ownership	badge CHỨNG NHẬN CÁ NHÂN Chỉ cấp giấy chứng nhận tham dự cá nhân; mã nguồn rời rạc, nhân sự nghỉ việc là ngân hàng đánh mất hoàn toàn tri thức và năng lực định lượng.	code_blocks BÀN GIAO 100% SOURCE CODE Bàn giao toàn bộ mã nguồn (Python Library, SQL Scripts, WoE pipeline, Template Báo cáo thẩm định chuẩn Fed SR 11-7) thuộc sở hữu vĩnh viễn của định chế.
Cố vấn hậu đào tạo Advisory & Validation	hourglass_disabled KHÔNG BẢO HÀNH Khóa học kết thúc là chấm dứt hỗ trợ; khi gặp vướng mắc kỹ thuật trong dự án thật không có chuyên gia đồng hành giải đáp thắc mắc.	support_agent 06 THÁNG ĐỒNG HÀNH Cố vấn chuyên gia 3 - 6 tháng: Định kỳ review code, thẩm định độc lập mô hình và hỗ trợ trả lời thắc mắc của đoàn Thanh tra NHNN và kiểm toán Big 4.

shield_locked

CAM KẾT 3 KHÔNG & 3 ĐƯỢC DÀNH CHO KHỐI ĐỊNH CHẾ

Không rò rỉ dữ liệu • Không Vendor Lock-in • Không gián đoạn Core | Được mã nguồn gốc • Được cố vấn 6 tháng • Được bảo vệ trước thanh tra.

Xem Sandbox Demo terminal

AIR-GAPPED QUANTITATIVE TERMINAL

Mô Phỏng Trực Quan Bộ Công Cụ Định Lượng Chuyển Giao

Toàn bộ mã nguồn thư viện Python xử lý đặc trưng WoE, thuật toán hiệu chuẩn PD và mô hình trích lập dự phòng IFRS 9 ECL được chạy trực tiếp trên máy chủ nội bộ cô lập.

rmd-quant-sandbox: ~ /opt/rmd-core-engine/v2.4

// FEATURE: debt_to_income_ratio (DTI) • OPTBINNING MONOTONIC FIT IV = 0.428 (Very Strong Predictor)

Bin Interval	Loan Count	Bad Count	Bad Rate (%)	WoE Value	IV Contribution	Trend Check
(-inf, 0.20]	14,820	118	0.80%	+1.242	0.142	✓ Monotonic
(0.20, 0.35]	22,410	381	1.70%	+0.584	0.108	✓ Monotonic
(0.35, 0.48]	16,150	516	3.20%	-0.052	0.001	✓ Monotonic
(0.48, 0.60]	8,920	579	6.49%	-0.781	0.076	✓ Monotonic
(0.60, +inf)	4,120	568	13.79%	-1.590	0.101	✓ Monotonic

Optimization Criterion: Strict Convexity Binning Total Population: 66,420 loans ✓ P-value trend < 0.0001 (Valid)

Local Host Isolated (No Internet Required) | Target: Fed SR 11-7 / NHNN Circular 41

Yêu cầu cài đặt Sandbox thử nghiệm trên máy chủ của ngân hàng →

MODULAR SYLLABUS TRACKS

4 Học Phần Chuyên Sâu Có Thể Ghép Nối Linh Hoạt

Các định chế có thể chọn một hoặc toàn bộ 4 học phần định lượng tùy theo mức độ sẵn sàng của hạ tầng dữ liệu và lộ trình tuân thủ Basel.

Yêu cầu tùy biến giáo trình arrow_forward

TRACK 01 Thời lượng: 24 - 36 Giờ

Kỹ Nghệ Chấm Điểm Tín Dụng Toàn Diện (Credit Scoring Mastery)

Làm chủ toàn diện chu trình xây dựng Application Scorecard (A-Score) và Behavioral Scorecard (B-Score) theo chuẩn công nghiệp tài chính.

check_circle Feature Engineering & WoE/IV: Tự động phân đoạn biến liên tục (Monotonic Binning), tính Information Value.

check_circle Xử lý Mất cân bằng Dữ liệu (Imbalance): Ứng dụng SMOTE, Weight Balancing trong điều kiện nợ xấu < 3%.

check_circle Scorecard Scaling Factor: Thiết lập công thức PDO (Points to Double the Odds), Base Score và Risk Bucketing.

check_circle Cut-off Optimization: Xác định điểm cắt tối ưu cân bằng giữa tỷ lệ duyệt (Accept Rate) và rủi ro tổn thất.

Stack: Python • OptBinning • Statsmodels Package Python

TRACK 02 Thời lượng: 30 - 40 Giờ

Mô Hình Hóa Rủi Ro Basel II/III IRB (PD, LGD, EAD)

Xây dựng các cấu phần tham số vốn nội bộ đáp ứng Thông tư 41/2016/TT-NHNN và phương pháp Tiếp cận Đánh giá Nội bộ (IRB Approach).

check_circle Mô hình Xác suất vỡ nợ (PD): Kỹ thuật chuyển đổi giữa PIT và TTC, Central Tendency calibration.

check_circle Mô hình Tổn thất khi vỡ nợ (LGD Workout): Tính dòng tiền thu hồi thực tế, chiết khấu tài sản đảm bảo.

check_circle Hệ số Chuyển đổi Tín dụng (EAD / CCF): Ước lượng dư nợ tại thời điểm vỡ nợ đối với hạn mức dự phòng.

check_circle Backtesting & Benchmarking: Kiểm tra độ ổn định PSI/CSI, kiểm định giả thuyết Binomial Test.

Stack: Python • R • SQL Engine IRB Model Pack

TRACK 03 Thời lượng: 24 - 32 Giờ

Đo Lường Tổn Thất Tín Dụng Kỳ Vọng IFRS 9 ECL

Thiết lập mô hình trích lập dự phòng theo chuẩn mực kế toán tài chính quốc tế IFRS 9 và Thông tư hướng dẫn trích lập của NHNN.

check_circle Tiêu chí chuyển nhóm nợ SICR: Nhận diện gia tăng rủi ro tín dụng đáng kể (Stage 1 → Stage 2 → Stage 3).

check_circle Kịch bản Vĩ mô (Forward-Looking): Mô hình kinh tế lượng liên kết biến số GDP, lạm phát, lãi suất với NPL.

check_circle Tính toán Lifetime ECL: Chiết khấu theo lãi suất hiệu lực (EIR) từng hợp đồng tín dụng.

check_circle Kiểm tra Sức chịu đựng (Stress Testing): Chạy mô phỏng kịch bản suy thoái bất lợi (Base, Adverse, Severe).

Stack: Python • Statsmodels • VAR ECL Engine Template

TRACK 04 Thời lượng: 28 - 36 Giờ

Explainable AI & MLOps Trong Ngân Hàng Số

Ứng dụng thuật toán Machine Learning hiện đại trong phê duyệt tín dụng tức thì (Digital Lending) kèm khả năng giải trình minh bạch.

check_circle Gradient Boosting Models: Triển khai LightGBM, CatBoost và XGBoost tối ưu tốc độ phê duyệt < 500ms.

check_circle Giải thích mô hình hộp đen (XAI): Trích xuất SHAP values, TreeSHAP phục vụ biên bản giải trình thanh tra.

check_circle Giám sát Trôi Dữ Liệu (Data Drift): Cảnh báo tự động khi hành vi người đi vay thay đổi hậu biến động vĩ mô.

check_circle MLOps Pipeline: Đóng gói mô hình thành REST API Microservice sẵn sàng tích hợp LOS/Core Banking.

Stack: LightGBM • SHAP • FastAPI • Docker Scoring API Container

ENTERPRISE ROI & DURATION ESTIMATOR

Công Cụ Dự Toán Thời Lượng & Lộ Trình Triển Khai

Điều chỉnh quy mô nhân sự và danh mục tín dụng để ước tính ngay khung thời gian triển khai và mức độ tiết kiệm so với thuê hãng tư vấn quốc tế.

1. Quy mô đội ngũ tham gia đào tạo: 12 Chuyên viên

5 Quants (Tối thiểu) 20 Quants 35+ Quants (Toàn khối)

2. Phân khúc danh mục tín dụng trọng tâm:

Bán Lẻ (Retail)

Thẻ, Vay tiêu dùng, Xe

Doanh Nghiệp SME

Báo cáo tài chính, Dòng tiền

Toàn Diện (Full)

Retail + SME + Corporate

3. Gói hỗ trợ đi kèm:

Đào Tạo & Chuyển Giao Source Code

Chuyển giao mã nguồn, giáo trình và tài liệu phương pháp luận.

Đào Tạo Kèm Cố Vấn 6 Tháng (Khuyên dùng)

Bao gồm thẩm định mô hình độc lập (Fed SR 11-7) và đồng hành nghiệm thu.

DỰ TOÁN LỘ TRÌNH ĐỀ XUẤT ✓ ESTIMATED

Thời lượng triển khai: 8 Tuần Khảo sát & nghiệm thu

Số giờ thực chiến: 64 Giờ Hands-on trên Sandbox

Mã nguồn bàn giao: 12 Modules Python/SQL

Thời gian cố vấn bảo hành: 06 Tháng Đồng Hành

Tiết kiệm chi phí so với ngoại: ≈ 65% - 75% Ngân sách

Khóa Ước Tính Này & Nhận Lộ Trình Chi Tiết arrow_forward

DELIVERY FRAMEWORK

Quy Trình Triển Khai Chuyển Giao 4 Giai Đoạn

Đảm bảo tính chặt chẽ, kiểm soát rủi ro bảo mật thông tin và đo lường sự tiến bộ của đội ngũ định lượng qua từng tuần.

Tuần 1 - 2

Khảo Sát & Gap Analysis

Đánh giá thực trạng dữ liệu lịch sử nợ, cơ sở hạ tầng phân tích hiện có và kiểm tra khoảng trống năng lực (Skill Gap) của đội ngũ.

Tuần 3 - 4

Thiết Lập Sandbox & Giáo Trình

Triển khai môi trường Air-gapped Sandbox nội bộ. Xây dựng bộ bài toán và phân phối dữ liệu giả lập bám sát danh mục tín dụng của ngân hàng.

Tuần 5 - 8

Đào Tạo & Hands-on Labs

Huấn luyện trực tiếp (On-site hoặc Remote bảo mật). Trực tiếp code thuật toán, kiểm định mô hình và viết báo cáo thẩm định kỹ thuật.

Tuần 9 - 12+

Bàn Giao & Cố Vấn 6 Tháng

Bàn giao trọn bộ mã nguồn, tài liệu phương pháp luận. Kích hoạt giai đoạn cố vấn định kỳ trong quá trình triển khai thực tế vào Core/LOS.

verified_user

Cam Kết Tuân Thủ Pháp Lý & Thỏa Thuận Bảo Mật (Enterprise NDA)

RMD cam kết ký Thỏa thuận Bảo mật Thông tin (Non-Disclosure Agreement) song phương trước khi tiếp cận bất kỳ tài liệu nào của tổ chức. Tuân thủ tuyệt đối Luật các TCTD và Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân.

Xem Mẫu Thỏa Thuận NDA open_in_new

REQUEST FOR PROPOSAL (RFP)

Yêu Cầu Thiết Kế Lộ Trình Đào Tạo Chuyển Giao May Đo

Điền thông tin định chế của quý khách. Đội ngũ Chuyên gia Cố vấn Trưởng của RMD sẽ liên hệ trực tiếp trong vòng 24 giờ làm việc để lên lịch trao đổi bảo mật.

✉ inhouse@rmd.edu.vn • 📞 Hotline B2B: 1900 8899

Tổ chức / Ngân hàng đang công tác *

Họ tên Người đại diện / Đầu mối *

Chức vụ / Khối phòng ban *

Email công vụ *

Số điện thoại liên hệ *

Quy mô đội ngũ dự kiến đào tạo

Học phần ưu tiên chuyển giao

Kế hoạch khởi động dự kiến

Mức độ sẵn sàng hạ tầng dữ liệu

Mục tiêu cụ thể hoặc bài toán dữ liệu danh mục cần tháo gỡ

lock Mọi thông tin gửi qua biểu mẫu này đều được mã hóa và bảo mật nghiêm ngặt theo chuẩn Enterprise.

Câu Hỏi Thường Gặp Của Khối Định Chế

Giải đáp các băn khoăn về bảo mật, cơ sở dữ liệu và chuyển giao công nghệ.

1. Dữ liệu tín dụng nội bộ của ngân hàng có bị đưa ra ngoài mạng nội bộ không? expand_more

Hoàn toàn không. RMD triển khai theo cơ chế On-premise Air-gapped Sandbox được cài đặt trực tiếp trên máy chủ nội bộ hoặc Private Cloud do ngân hàng quản trị. Toàn bộ quá trình huấn luyện mô hình và xử lý dữ liệu diễn ra khép kín, không phát sinh kết nối ra Internet.

2. Sau khóa học, ngân hàng có được sở hữu toàn bộ mã nguồn thuật toán không? expand_more

Có, 100% mã nguồn được chuyển giao vĩnh viễn. Ngân hàng được cấp quyền sở hữu toàn bộ thư viện mã nguồn Python, script trích xuất đặc trưng WoE, thuật toán hiệu chuẩn điểm số và các template báo cáo thẩm định kỹ thuật mà không phải chịu bất kỳ khoản phí cấp phép (licensing fee) định kỳ nào.

3. RMD có hỗ trợ bảo vệ mô hình trước các đợt Thanh tra Giám sát của NHNN không? expand_more

Có. Với gói cố vấn độc lập 6 tháng, các Chuyên gia Trưởng của RMD sẽ đồng hành rà soát các giả định mô hình, đối chiếu phương pháp luận theo Thông tư 41 & TT 11 của NHNN, chuẩn bị hồ sơ kỹ thuật (Model Validation Documentation) và hỗ trợ đội ngũ giải trình trước thanh tra hoặc kiểm toán Big 4.

4. Quy mô lớp học bao nhiêu nhân sự là tối ưu cho hiệu quả chuyển giao? expand_more

Quy mô lý tưởng nhất là từ 8 đến 18 chuyên viên bao gồm chuyên viên mô hình hóa (Quants), chuyên viên quản trị rủi ro danh mục, kỹ sư dữ liệu rủi ro (Risk Data Engineers) và cán bộ thẩm định độc lập. Với quy mô lớn hơn 20 người, RMD sẽ bố trí thêm Trợ giảng Chuyên gia để đảm bảo code review 1:1.