Keamanan Data & Privasi di Era Big Data dan AI: Tantangan dan Praktik Terbaik untuk Divisi CorSec

Perkembangan teknologi Big Data dan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah membawa perubahan besar dalam cara bank mengelola, menganalisis, dan memanfaatkan data untuk mendukung pengambilan keputusan strategis. Namun, di balik potensi besar tersebut, muncul pula risiko yang signifikan terhadap keamanan dan privasi data. Kebocoran informasi sensitif, penyalahgunaan algoritma AI, serta lemahnya tata kelola data dapat mengakibatkan kerugian reputasi, finansial, dan hukum bagi lembaga perbankan. Pelatihan ini dirancang khusus untuk Divisi Corporate Security (CorSec) agar mampu memahami lanskap risiko baru yang muncul akibat integrasi teknologi AI dan Big Data, serta memperkuat peran CorSec sebagai penjaga utama integritas, kerahasiaan, dan ketersediaan data.

Selain fokus pada aspek teknis dan kebijakan, pelatihan ini juga menekankan bagaimana Divisi CorSec dapat mengembangkan kerangka kerja keamanan data yang adaptif terhadap perkembangan teknologi dan regulasi. Peserta akan diperkenalkan pada konsep tata kelola data yang bertanggung jawab (Responsible Data Governance), prinsip-prinsip Privacy by Design, serta pengelolaan risiko AI seperti bias algoritmik dan serangan terhadap model pembelajaran mesin. Melalui studi kasus aktual di sektor keuangan, diskusi interaktif, dan analisis kebijakan keamanan siber terkini, pelatihan ini diharapkan mampu membantu peserta membangun sistem keamanan dan privasi yang tangguh di era digital yang semakin kompleks dan terotomasi.

Tujuan

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami konsep dasar keamanan data dan privasi dalam konteks Big Data dan AI di sektor perbankan.
• Mengidentifikasi risiko baru yang timbul akibat pemanfaatan teknologi AI dan otomasi data.
• Meningkatkan kemampuan Divisi CorSec dalam merancang kebijakan, prosedur, dan kontrol keamanan data yang sesuai dengan standar dan regulasi.
• Mengimplementasikan prinsip Privacy by Design dan Data Protection Impact Assessment (DPIA) dalam operasi perbankan digital.
• Mendorong pembentukan budaya keamanan data dan privasi di seluruh unit organisasi.

Materi Pokok

• Hari 1 – Fondasi Keamanan Data dan Privasi
  • Pengenalan Keamanan Data dan Privasi di Era Digital
    • Konsep dasar data sensitif dan data pribadi dalam konteks perbankan.
    • Tren ancaman terhadap data di era Big Data dan AI.
    • Peran strategis Divisi CorSec dalam melindungi data dan reputasi bank.
  • Kerangka Regulasi dan Standar Keamanan Data di Perbankan
    • Pengenalan regulasi nasional (POJK, UU PDP, ISO/IEC 27001, GDPR).
    • Kewajiban hukum dan implikasi pelanggaran privasi data.
    • Hubungan antara tata kelola data, risiko kepatuhan, dan keamanan siber.
  • Tata Kelola Data (Data Governance) dan Manajemen Akses
    • Struktur pengelolaan data yang aman dan terkontrol.
    • Klasifikasi data dan penerapan least privilege principle.
    • Strategi audit dan monitoring aktivitas pengguna data sensitif.
  • Studi Kasus: Insiden Kebocoran Data di Industri Perbankan
    • Analisis penyebab utama pelanggaran keamanan data.
    • Pelajaran yang dapat diambil untuk memperkuat sistem pertahanan internal.
    • Pembahasan respons insiden dan peran koordinatif CorSec.
• Hari 2 – Tantangan AI dan Praktik Terbaik
  • Keamanan AI dan Risiko Algoritmik
    • Ancaman terhadap sistem AI: data poisoning, model inversion, dan adversarial attack.
    • Risiko bias algoritma dan implikasi etika bagi lembaga keuangan.
    • Strategi mitigasi risiko AI dan penerapan AI governance framework.
  • Privacy by Design & Data Protection Impact Assessment (DPIA)
    • Prinsip Privacy by Design dalam pengembangan sistem digital perbankan.
    • Langkah-langkah pelaksanaan DPIA dan integrasinya dalam siklus pengembangan proyek.
    • Penguatan pengawasan internal untuk kepatuhan privasi dan keamanan.
  • Manajemen Risiko Data dan Praktik Terbaik di Era Big Data
    • Identifikasi dan pengendalian risiko dalam pengumpulan, penyimpanan, dan pemrosesan data besar.
    • Penerapan enkripsi, anonymization, dan data minimization.
    • Integrasi keamanan data dengan strategi keberlanjutan bisnis (Business Continuity).
  • Membangun Budaya Keamanan Data di Organisasi
    • Meningkatkan kesadaran dan tanggung jawab individu terhadap perlindungan data.
    • Strategi komunikasi dan pelatihan berkelanjutan dalam menjaga privasi.
    • Evaluasi efektivitas kebijakan keamanan data dan rencana peningkatan berkelanjutan.