Galaxy S20 có thể thiếu phụ kiện vì đại dịch corona

Tinh dầu hạnh nhân làm mịn và đẹp da

5. Mặt nạ bột đậu xanh và bột nghệ

Mặt nạ bột đậu xanh và bột nghệ là công thức làm đẹp đã được kiểm chứng. Bạn trộn 1 thìa canh bột đậu xanh và 1 thìa cà phê bột nghệ cùng với sữa tươi hoặc nước. Đắp hỗn hợp này lên mặt và để trong 15 phút. Bạn sẽ cảm nhận được làn da trắng sáng ngay sau khi rửa mặt.

6. Mặt nạ đu đủ và mật ong

Đu đủ có chứa một loại enzym hỗ trợ quá trình tái tạo da mới. Thêm vào đó, đu đủ có tác dụng như một loại kem chống nắng tự nhiên, hiệu quả nên giúp bảo vệ cho da không bị cháy nắng.

Nghiền một nửa ly đu đủ chín và cho 1 thìa cà phê mật ong vào trộn đều. Đắp hỗn hợp nhão này lên mặt và để trong 20 phút. Sau khi rửa mặt sạch, bạn sẽ thấy rõ sự khác biệt trên da mặt.

7. Mặt nạ cà chua và sữa chua

Hỗn hợp bột cà chua tươi nghiền và sữa chua sẽ mang lại kết quả làm trắng da tuyệt vời cho bạn. Cả cà chua và sữa chua đều có các chất làm trắng giúp làm sáng da hiệu quả. Không những thế, cả hai nguyên liệu này còn có tác dụng dưỡng ẩm hoàn hảo, làm cho luôn mịn màng. Bạn nên sử dụng mặt nạ từ hỗn hợp cà chua và sữa chua 2 lần/tuần để cho kết quả tốt nhất.

Làm trắng da từ tự nhiên đơn giản tại nhà

Hãy tham khảo những cách làm đơn giản tại nhà đưới đây để áp dụng thử và chờ hiệu quả nhé.

Thu nhập bình quân của cán bộ, giảng viên, công nhân viên của trường cao hơn 2 lần mức thu nhập bình quân đầu người của nhân dân TP.HCM.

Sinh viên Trường ĐH Tôn Đức Thắng

Cụ thể, cuối năm 2013, thu nhập bình quân của khối viên chức hành chính trong trường đạt 10,5 triệu đồng/tháng, thu nhập của khối giảng viên và nghiên cứu viên đạt 14 triệu đồng/tháng, cao hơn so với mức thu nhập bình quân đầu người (10,1 triệu đồng/tháng) của nhân dân TP.HCM.

Đến tháng 12/2018, thu nhập của giảng viên, viên chức đã được nâng lên hơn 50% so với con số cuối 2013 với mức trung bình là 17 triệu đồng/người/tháng.

Ông Danh khẳng định hiện nay, người lao động Trường ĐH Tôn Đức Thắng có thể sống và làm việc tốt bằng thu nhập chính thức từ trường. Còn nếu làm vượt giờ hoặc làm thêm thì người lao động của trường sẽ có đời sống dư dả.

Hiệu trưởng Trường ĐH Tôn Đức Thắng cũng cho hay, mỗi năm nhà trường đều thực hiện chính sách tăng lương cho những người lao động hoàn thành nhiệm vụ trở lên thông qua kết quả đánh giá thi đua, khen thưởng cuối năm một cách thực chất, công bằng, coi hiệu quả trên hết.

Hàng năm vào dịp hè, nhà trường luôn tổ chức trại hè cho giảng viên, viên chức, người lao động và thân nhân tham gia, vừa là kỳ nghỉ mát, nghỉ dưỡng để củng cố sức khỏe, đời sống tinh thần; đồng thời tăng cường sự đoàn kết và chia sẻ trong viên chức trong trường.

Lê Huyền

Không thể trả lương trăm triệu, đại học công lập bị cạnh tranh khốc liệt

Cạnh tranh trong giáo dục, đặc biệt là cạnh tranh giữa khu vực và quốc tế bắt đầu trở nên khốc liệt.

Tầm quan trọng của dữ liệu dẫn đến vai trò ngày càng lớn của khối data trong hỗ trợ khối kinh doanh làm ra tiền và đạt được các mục tiêu kinh doanh.

Ông Nguyễn Quang Huy, Giám đốc Trung tâm dữ liệu và phân tích, Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) cho rằng, trong một tổ chức, trung tâm dữ liệu phải là một đơn vị cung cấp dịch vụ, xem các khối khác như bán buôn, bán lẻ, vận hành… là khách hàng.

Dù vậy, trong quá trình thu thập, xử lý và sử dụng dữ liệu, ngân hàng đối diện với nhiều khó khăn. Ông Khương chia sẻ, việc hoạch định chiến lược cho khối data là bài toán lớn hơn mà VPBank đặt ra. Trong khi đó, từ kinh nghiệm của mình, ông Huy nhận thấy thách thức hiện nay là ngân hàng thích đầu tư hệ thống mới, song nó đồng nghĩa với sự phức tạp tăng lên, ảnh hưởng đến chất lượng, an ninh thông tin.

Một rào cản khác, theo ông Trần Công Quỳnh Lân, Phó Tổng Giám đốc phụ trách Khối CNTT và Khối Bán lẻ, Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam (VietinBank), chính là tâm lý “đứng núi này trông núi nọ”, không ai nghĩ dữ liệu của mình đủ và luôn muốn dữ liệu của ngành khác.

Bên cạnh đó, không bao giờ có bức tranh toàn cảnh dữ liệu của khách hàng. Chẳng hạn, một người mở tài khoản khi còn độc thân nhưng data không thể cập nhật tình trạng kết hôn, có con của người đó. Vì vậy, một giám đốc công nghệ thông tin (CTO) hay khối data phải hiểu được đối tượng khách hàng, dữ liệu có và không có gì, từ những gì có suy luận cái không có.

Đồng tình với quan điểm này, ông Khương bổ sung, mỗi mảng hoạt động chỉ thấy được một mảnh ghép của con người. Đối với ngân hàng, thông qua giao dịch tài chính, chúng ta mới thấy được 15-20% khách hàng, CTO hoặc khối data phải dự đoán được 85% còn lại.

Đây chính là thách thức của data, chỉ làm được thông qua xử lý Big Data, phát hiện chân dung của khách hàng. Từ đó, xác định được sản phẩm, khẩu vị rủi ro, hành trình của khách hàng để ngân hàng phục vụ tốt hơn.

Chất lượng của dữ liệu cũng là một thách thức không nhỏ. Dữ liệu là vàng, nhưng nếu đầu vào toàn là sắt, thép sẽ không thể sử dụng được. Ông Nguyễn Bá Diệp, đồng sáng lập MoMo, cho biết điều kiện tiên quyết là phải tổ chức được hệ thống dữ liệu để có thể phân tích được. Sau khi có dữ liệu chính xác, cần bổ nhiệm một nhà khoa học vừa hiểu data, vừa hiểu kinh doanh để nhìn nhận dữ liệu có ý nghĩa.

Để chuyển hóa data thành “dầu”, một yếu tố khác là bên cạnh dạy máy, còn phải đào tạo nhân viên mọi bộ phận về cách sử dụng AI, thu thập, xử lý dữ liệu. Cần xây dựng văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu để mọi người hiểu đây là trách nhiệm chung để có data chất lượng nhất, tránh đổ lỗi cho nhau do đã có KPI chung. Sự thành công của chiến dịch sẽ phụ thuộc vào cả đội data và kinh doanh.

Ông Lê Hồng Việt, Tổng Giám đốc FPT Smart Cloud, ví người làm dữ liệu giống như người đi lọc dầu. “Sau khi lọc dầu thô ra xăng, dầu, ra giá trị vượt trội, câu hỏi lớn hơn là làm sao đem giá trị đó đến từng khách hàng đúng thời điểm, đúng thứ họ mong muốn”, ông chia sẻ.

Từ giá trị đã tìm ra được cho khách hàng, lại cần tìm cách trao đổi, giải thích cho họ về giá trị đó, truyền tải một cách rõ ràng, hiệu quả, làm cho họ thấu hiểu hơn giá trị tìm ra được từ “nhà máy lọc dầu”.

Trước thực tế khi đẩy dữ liệu xuống chi nhánh, chi nhánh cho rằng bị cho thêm việc và hiệu suất không tốt, tỷ lệ chuyển đổi chưa cao, ông Việt nêu một cách tiếp cận của FPT Smart Cloud, đó là lọc mối quan tâm của khách hàng. Khi gửi tập khách hàng xuống chi nhánh, chỉ có khoảng 5-7% thực sự quan tâm.

Công ty sử dụng trợ lý ảo để gọi tập trung từ hội sở để đánh giá mong muốn của khách hàng có lớn không. Nếu lớn, chuyển về hội sở để xử lý. Thay vì phải xử lý 1 triệu khách hàng, chỉ phải xử lý 70.000 - 80.000 khách hàng. Năng suất lao động tại hội sở sẽ tăng lên nhiều lần. Nó giải quyết được bài toán cho đơn vị làm bán lẻ: Con người tập trung vào danh sách tốt nhất, AI tập trung loại bỏ bớt danh sách không tốt.

AI cũng hỗ trợ VPBank biết được lúc nào nên đề xuất dịch vụ nào, nhưng tỷ lệ chuyển đổi còn tùy thời điểm. AI, AI tạo sinh có thể thu thập thông tin, hiểu khách hàng, chọn được thông điệp phù hợp với khách hàng. Khi đó, trải nghiệm sẽ khác hoàn toàn so với hiện tại, với cả người bán lẫn khách hàng. Ngân hàng sẽ không phải chạy chiến dịch, chương trình nữa mà lồng ghép vào hoạt động của mình.

Nhìn chung, data và AI là công cụ tốt nhưng con người phải biết mình muốn gì để phối hợp, điều phối hiệu quả. Quá tải dữ liệu sẽ gây mất lòng tin. “Chúng ta nên sử dụng dữ liệu với vai trò hỗ trợ, cung cấp thông tin, song dữ liệu không phải là tất cả, còn phải tính đến môi trường, con người, năng lực”, bà Winnie Wong, Giám đốc quốc gia của Mastercard tại Việt Nam, Campuchia và Lào cảnh báo.

Một trong những thất bại trong sử dụng dữ liệu chính là đánh giá quá cao mức độ quan trọng của data mà quên đi việc thay đổi quy trình. Tổ chức phải thay đổi để thích ứng với giá trị mà data mang lại. Cuối cùng, con người vẫn là trọng tâm, những gì chúng ta đang làm xoay quanh dữ liệu và công nghệ chính là bảo vệ khách hàng và chính chúng ta.