Pelatihan Credit Scoring & Penggunaan Data Alternatif
Dalam ekosistem pembiayaan yang semakin berbasis teknologi dan data, credit scoring telah menjadi alat utama dalam menilai kelayakan debitur secara cepat, objektif, dan efisien. Metode ini memungkinkan lembaga keuangan untuk mengotomatisasi proses penilaian risiko kredit, mengurangi ketergantungan pada intuisi subjektif analis, serta meningkatkan skala dan kecepatan pemberian kredit, terutama dalam layanan pembiayaan mikro, konsumer, dan digital lending. Namun demikian, keakuratan dan keandalan credit scoring sangat bergantung pada kualitas data yang digunakan. Oleh karena itu, semakin banyak institusi keuangan mulai mengintegrasikan data alternatif seperti data transaksi e-commerce, penggunaan telepon seluler, histori pembayaran utilitas, hingga perilaku digital untuk melengkapi atau menggantikan data konvensional dalam proses penilaian kredit, khususnya bagi nasabah unbanked atau underbanked yang minim histori formal.
Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman menyeluruh kepada peserta tentang prinsip dasar credit scoring, kerangka kerja pengembangan model, serta potensi dan tantangan dalam penggunaan data alternatif sebagai sumber informasi kredit. Peserta akan mempelajari bagaimana mengidentifikasi variabel-variabel penentu skor kredit, memahami dasar pengolahan data secara statistik atau algoritmik, serta bagaimana interpretasi hasil scoring dapat digunakan untuk pengambilan keputusan kredit yang lebih presisi dan inklusif.
Selain aspek teknis, pelatihan juga menyoroti pentingnya kepatuhan terhadap regulasi data dan perlindungan konsumen dalam penggunaan data alternatif. Melalui pembahasan studi kasus, latihan pemodelan sederhana, serta diskusi perbandingan pendekatan tradisional vs digital, peserta diharapkan mampu memahami dan mengadaptasi credit scoring sebagai bagian integral dari proses manajemen risiko dan ekspansi pembiayaan yang cerdas dan bertanggung jawab.
Tujuan
- Memberikan pemahaman tentang konsep dan prinsip kerja credit scoring dalam penilaian kredit
- Menjelaskan cara mengidentifikasi dan mengolah data konvensional maupun alternatif untuk analisis risiko kredit
- Membekali peserta dengan pemahaman mengenai struktur dan logika di balik pemodelan scoring
- Meningkatkan kemampuan peserta dalam menginterpretasikan hasil credit scoring untuk pengambilan keputusan kredit
- Mendorong penerapan credit scoring yang etis, inklusif, dan sesuai dengan regulasi perlindungan data
Materi Pokok
- Dasar-Dasar Credit Scoring
- Definisi dan tujuan credit scoring dalam proses kredit
- Komponen utama dalam model scoring: faktor internal dan eksternal
- Keunggulan dan keterbatasan pendekatan scoring konvensional
- Struktur dan Logika Model Credit Scoring
- Variabel-variabel utama dalam credit scoring: demografi, histori kredit, pendapatan, dsb.
- Skala penilaian, bobot faktor, dan skor akhir
- Contoh perhitungan skor kredit dan implikasinya terhadap keputusan
- Penggunaan Data Alternatif dalam Penilaian Kredit
- Jenis-jenis data alternatif: e-commerce, data telko, media sosial, utilitas, dsb.
- Manfaat dan risiko dalam penggunaan data non-tradisional
- Contoh implementasi oleh fintech dan lembaga keuangan global
- Analisis dan Pengambilan Keputusan Berdasarkan Credit Scoring
- Interpretasi skor kredit untuk approval, limit, dan pricing
- Threshold scoring dan klasifikasi risiko
- Menggabungkan analisis kualitatif dan kuantitatif dalam pengambilan keputusan
- Etika, Perlindungan Konsumen & Regulasi Data
- Batasan hukum dan peraturan OJK terkait penggunaan data pribadi
- Prinsip transparansi dan informed consent
- Tantangan perlindungan konsumen dalam credit scoring digital
- Studi Kasus dan Simulasi Penggunaan Scoring
- Studi kasus scoring untuk nasabah UMKM, pekerja informal, dan konsumer
- Simulasi sederhana membandingkan hasil penilaian berbasis data konvensional vs data alternatif
- Diskusi kelompok: kapan dan bagaimana scoring dapat menggantikan analisis manual
<
