Pelatihan ini dirancang untuk meningkatkan kompetensi profesional perbankan dalam memanfaatkan data analytics, scoring model, dan dashboarding untuk mengoptimalkan pengelolaan aset bank, termasuk aset kredit, investasi, likuiditas, dan aset lainnya. Peserta akan mempelajari bagaimana data dapat diterjemahkan menjadi insight yang actionable untuk mendukung pengambilan keputusan strategis dalam pengelolaan portofolio aset. Pelatihan ini juga mengajarkan prinsip dasar analitik, KPI aset bank, teknik segmentasi portofolio, early warning indicators, dan visualisasi data dengan dashboard profesional. Pelatihan sangat relevan bagi bank yang ingin memperkuat data-driven decision making, meningkatkan efisiensi monitoring aset, mengurangi risiko NPL, dan mengoptimalkan yield melalui pemanfaatan data secara sistematis.
Tujuan
- Memahami konsep dasar asset management berbasis data analytics di perbankan.
- Mengidentifikasi KPI utama untuk aset bank (kredit, investasi, dan likuiditas).
- Membangun segmentasi portofolio aset berdasarkan risiko, nilai, dan performa.
- Merancang model scoring sederhana untuk evaluasi kualitas aset.
- Mengembangkan early warning indicators (EWI) untuk mendeteksi potensi penurunan kualitas aset.
- Menyusun dashboard monitoring aset menggunakan struktur dan indikator profesional.
- Memanfaatkan data analytics dalam penyusunan strategi optimasi aset dan peningkatan profitabilitas.
Materi Pokok
- Pengantar Asset Management Berbasis Analytics
- Konsep pengelolaan aset di bank: kredit, investasi, likuiditas
- Peran data analytics dalam pengelolaan aset
- Asset quality, asset yield, dan risk-return tradeoff
- Kerangka kerja analitik untuk optimasi aset bank
- Identifikasi KPI Utama Aset Perbankan
- KPI aset kredit: LAR, PAR, NPL, ROA kredit, yield, coverage ratio
- KPI investasi: duration, yield to maturity, mark-to-market gain/loss
- KPI likuiditas: LCR, NSFR, HQLA
- Dasar penyusunan indikator performa aset sesuai kebutuhan ALCO
- Teknik Data Analytics untuk Pengelolaan Aset
- Data cleansing, normalization, dan data integration
- Segmentasi portofolio berdasarkan:
- Risiko
- Sektor ekonomi
- Tenor & maturity
- Customer rating
- Profitabilitas
- Pemanfaatan descriptive, diagnostic, predictive analytics
- Model Scoring untuk Asset Quality Assessment
- Dasar-dasar credit scoring & portfolio scoring
- Menentukan variabel utama scoring (behavioral, financial, collateral, dsb.)
- Metode scoring sederhana untuk penilaian kualitas aset
- Interpretasi hasil scoring untuk pengambilan keputusan portofolio
- Early Warning Indicator (EWI) untuk Aset Perbankan
- Tujuan dan manfaat EWI dalam menjaga kualitas aset
- Jenis indikator:
- Payment behavior
- Financial deterioration
- Sectoral risk signal
- Macro risk exposure
- Pengembangan indeks risiko portofolio
- Studi kasus EWI untuk kredit retail & korporasi
- Dashboard Asset Management
- Struktur dashboard: Executive View, Risk View, Asset Performance View
- Komponen wajib dashboard aset:
- KPI
- Tren kualitas
- Heatmap risiko
- Segmentasi portofolio
- Pipeline & recovery progress
- Best practices visualisasi data untuk perbankan
- Review contoh dashboard bank (dengan template)
- Data-Driven Asset Optimization Strategy
- Teknik optimasi portofolio aset
- Menggunakan data untuk:
- menentukan sektor prioritas
- meningkatkan yield
- mengurangi NPL
- menyeimbangkan duration & maturity mismatch
- Integrasi data analytics dengan rapat ALCO
- Analisa skenario dan stress testing berbasis data
