Fintech A Real-World Case Study. Quá trình thiết kế, triển khai và thử nghiệm tính năng đánh giá tín dụng trong luồng onboarding của sản phẩm Buy Now Pay Later (BNPL).
Để tránh ai cũng đọc được dữ liệu, chip CCCD yêu cầu 1 key để kết nối bảo mật. Key được tạo ra từ 3 trường thông tin cơ bản của người dùng (VD: Số CCCD, Tên, Ngày phát hành thẻ... )
--> Đây là lý do bước OCR/QR phải chạy trước để mình lấy các thông tin cơ bản đấy để đọc được thông tin trong chip. Xong mình gửi thông tin đó lên Bộ Công An để xác thực đây là có phải valid CCCD hay không.
>> Tương tự như luồng VNeID (nhưng input bên này sẽ khác tí..)
"Discovery hay là một chuyện, nhưng Delivery cũng là nơi "chết người" nếu bạn không đủ sâu sát. Delivery tốt → Discovery dễ hơn. Biết hệ thống giới hạn đến đâu, đánh giá tính khả thi của chiến lược ngay từ đầu."
Em thấy câu này vô cùng chí lý luôn. Việc mình deliver và nắm rõ hệ thống, những gì làm được, những gì không, cách vận hành, cách các phòng ban phải phối hợp để triển khai một tính năng - những thứ đó đều giúp mình discover và chọn ra được những ý tưởng sản phẩm phù hợp với thực tại của công ty chứ không phải xa rời thực tế!
Hôm bữa trong guest lecture nghe đã thấy hay rùi mà hôm nay ngồi đọc kỹ hơn hơn thấy còn nhiều chi tiết thú vị nữa. Cám ơn anh Thiện vì một sharing rất thực chiến!
Bài viết đọc dễ hiểu cụ thể hơn, lúc tham gia buổi của team BPM chắc vì mình chưa quá tập trung hay còn nhiều kiến thức mới nên chưa load được thành ra đánh giá 7-8, còn giờ đọc thì hiểu cho 9-10 mà sao bấm lộn thành 7-8 =)) Anw vẫn hay và cuốn nha
Good question: Ở bài này thì mình đang lấy ví dụ là (50% -> 70%). Nhưng thực tế thì team sẽ dựa vào một số nguồn để xác định xem mức tăng này có khả thi hay không
1. Xem lại performance các tháng/quý trước khi chưa có tích hợp thêm thông tin tín dụng: ví dụ tỉ lệ duyệt là 50%, rejection chủ yếu đến từ nhóm thiếu thông tin (high risk, medium risk).
2. Từ đó, ước tính nếu mình “bổ sung thông tin” thì có thể cứu được bao nhiêu phần trăm. Ví dụ: Nếu 60% user bị từ chối là vì thiếu thông tin → nếu xử lý được 1/2 số đó, tức là thêm ~15–20% approve. Và vì lấy thông tin từ 3rd party có chi phí nên mình phải cân nhắc xem có ngân sách bao nhiêu cho việc uplift này rồi cân đối lại mục tiêu.
Tool vẽ wireframe là gì mà đẹp thế ạ? Lúc đầu em tưởng vẽ tay
--> Mình dùng chatGPT á. Ngoài ra các tool sử dụng trong bài này thì Excalidraw, Visily, Mermaid...
Cho em hỏi là tại sao mình đã có NFC rồi mà vẫn cần thêm 1 bước trước đó để OCR hoặc quét QR vậy ạ
Hello Mạnh, cơ chế nó thế này:
>> Luồng NFC:
Để tránh ai cũng đọc được dữ liệu, chip CCCD yêu cầu 1 key để kết nối bảo mật. Key được tạo ra từ 3 trường thông tin cơ bản của người dùng (VD: Số CCCD, Tên, Ngày phát hành thẻ... )
--> Đây là lý do bước OCR/QR phải chạy trước để mình lấy các thông tin cơ bản đấy để đọc được thông tin trong chip. Xong mình gửi thông tin đó lên Bộ Công An để xác thực đây là có phải valid CCCD hay không.
>> Tương tự như luồng VNeID (nhưng input bên này sẽ khác tí..)
Cám ơn Thiện viết series API bổ não nhé ^^ Đọc thêm về các khái niệm này, nghe team discuss bớt u u mê mê hơn nhiều <3
"Discovery hay là một chuyện, nhưng Delivery cũng là nơi "chết người" nếu bạn không đủ sâu sát. Delivery tốt → Discovery dễ hơn. Biết hệ thống giới hạn đến đâu, đánh giá tính khả thi của chiến lược ngay từ đầu."
Em thấy câu này vô cùng chí lý luôn. Việc mình deliver và nắm rõ hệ thống, những gì làm được, những gì không, cách vận hành, cách các phòng ban phải phối hợp để triển khai một tính năng - những thứ đó đều giúp mình discover và chọn ra được những ý tưởng sản phẩm phù hợp với thực tại của công ty chứ không phải xa rời thực tế!
Hôm bữa trong guest lecture nghe đã thấy hay rùi mà hôm nay ngồi đọc kỹ hơn hơn thấy còn nhiều chi tiết thú vị nữa. Cám ơn anh Thiện vì một sharing rất thực chiến!
Thanks Thomas. Viết ra kỹ hơn cho mấy chỗ nói hơi lơ tơ mơ cho người đọc.
Bài viết đọc dễ hiểu cụ thể hơn, lúc tham gia buổi của team BPM chắc vì mình chưa quá tập trung hay còn nhiều kiến thức mới nên chưa load được thành ra đánh giá 7-8, còn giờ đọc thì hiểu cho 9-10 mà sao bấm lộn thành 7-8 =)) Anw vẫn hay và cuốn nha
Cám ơn Trang. Vui vì Trang thấy nó cuốn.
Yeah, bữa guest lecture nói chưa đủ ý nên chắc chưa "chạm" tới mọi người.
Đọc cuốn quá ạ. Em theo dõi anh từ bài Technical PM 101. Em cũng từ background non tech và đang làm PM practioner
Em có 1 câu hỏi về việc đặt goal, mong được chỉ giáo thêm ạ:
- Ví dụ mình đặt mục tiêu là tăng rate từ 50%->70٪ thì theo kn của a, mình có thể dựa vào đâu để chọn mốc 70% và biết nó có thể achievable được ạ?
P/s: Tool vẽ wireframe là gì mà đẹp thế ạ? Lúc đầu em tưởng vẽ tay 😆
Cảm ơn anh nhiều ạ
Good question: Ở bài này thì mình đang lấy ví dụ là (50% -> 70%). Nhưng thực tế thì team sẽ dựa vào một số nguồn để xác định xem mức tăng này có khả thi hay không
1. Xem lại performance các tháng/quý trước khi chưa có tích hợp thêm thông tin tín dụng: ví dụ tỉ lệ duyệt là 50%, rejection chủ yếu đến từ nhóm thiếu thông tin (high risk, medium risk).
2. Từ đó, ước tính nếu mình “bổ sung thông tin” thì có thể cứu được bao nhiêu phần trăm. Ví dụ: Nếu 60% user bị từ chối là vì thiếu thông tin → nếu xử lý được 1/2 số đó, tức là thêm ~15–20% approve. Và vì lấy thông tin từ 3rd party có chi phí nên mình phải cân nhắc xem có ngân sách bao nhiêu cho việc uplift này rồi cân đối lại mục tiêu.
Tool vẽ wireframe là gì mà đẹp thế ạ? Lúc đầu em tưởng vẽ tay
--> Mình dùng chatGPT á. Ngoài ra các tool sử dụng trong bài này thì Excalidraw, Visily, Mermaid...
Em cảm ơn anh nhiều ạ 🙌