Risk Analytics dan Predictive Risk Modeling

Risk Analytics dan Predictive Risk Modeling

Risk Analytics dan Predictive Risk Modeling

30 June - 1 July 2026 Malang Hotel Ibis Styles

Deskripsi

Seiring dengan meningkatnya kompleksitas bisnis perbankan, volume data yang sangat besar, serta dinamika risiko yang berkembang semakin cepat, pendekatan manajemen risiko berbasis pengalaman dan analisis historis saja tidak lagi memadai untuk mendukung pengambilan keputusan yang efektif. Industri perbankan membutuhkan kemampuan untuk memanfaatkan data secara optimal guna mengidentifikasi pola risiko, memprediksi potensi kerugian, mendeteksi perubahan perilaku nasabah, serta mengantisipasi risiko yang mungkin terjadi di masa depan. Melalui penerapan Risk Analytics dan Predictive Risk Modeling, organisasi dapat mengubah data menjadi informasi yang bernilai strategis sehingga mampu meningkatkan akurasi penilaian risiko, mempercepat respons terhadap perubahan kondisi pasar, serta memperkuat kualitas pengelolaan risiko secara keseluruhan.

Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif mengenai konsep, metodologi, teknik analisis, dan penerapan Predictive Risk Modeling dalam lingkungan perbankan modern. Peserta akan mempelajari berbagai pendekatan analitik yang digunakan untuk mengukur, memantau, dan memprediksi risiko kredit, risiko operasional, risiko pasar, risiko likuiditas, serta risiko fraud dengan memanfaatkan data historis maupun data real-time. Selain itu, pelatihan ini juga membahas penggunaan statistik, machine learning, visualisasi data, pengembangan model prediktif, validasi model, serta tata kelola model risiko yang sesuai dengan prinsip manajemen risiko dan ekspektasi regulator. Melalui studi kasus dan praktik analisis berbasis data, peserta diharapkan mampu mengembangkan kerangka kerja analitik yang mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat, objektif, dan berbasis bukti (evidence-based decision making). 

Tujuan

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan dapat:

  • Memahami konsep dan peran Risk Analytics dalam pengelolaan risiko perbankan modern. 
  • Mengidentifikasi sumber data dan indikator yang relevan untuk analisis risiko. 
  • Menerapkan teknik statistik dan analitik untuk mengukur serta memprediksi berbagai jenis risiko. 
  • Mengembangkan model prediktif untuk mendukung identifikasi dan mitigasi risiko secara proaktif. 
  • Melakukan evaluasi, validasi, dan monitoring terhadap model risiko yang digunakan. 
  • Mengintegrasikan hasil analisis dan model prediktif ke dalam proses pengambilan keputusan manajemen risiko.

Materi

Materi 1. Fundamental Risk Analytics dan Data-Driven Risk Management

Sub Materi:

  • Evolusi manajemen risiko berbasis data 
  • Konsep dan manfaat Risk Analytics 
  • Peran analytics dalam industri perbankan 
  • Jenis-jenis risiko yang dapat dianalisis secara kuantitatif 
  • Data-driven decision making dalam fungsi risiko 
  • Tantangan implementasi risk analytics 

Materi 2. Data Management untuk Risk Analytics

Sub Materi:

  • Identifikasi sumber data risiko 
  • Data quality management 
  • Data cleansing dan data preparation 
  • Risk data aggregation dan integration 
  • Data governance untuk fungsi risiko 
  • Pengelolaan data internal dan eksternal 

Materi 3. Statistical Analysis dan Risk Measurement Techniques

Sub Materi:

  • Statistik dasar untuk analisis risiko 
  • Probability distribution dan risk measurement 
  • Correlation dan dependency analysis 
  • Trend analysis dan forecasting 
  • Risk scoring methodology 
  • Key Risk Indicator (KRI) analytics 

Materi 4. Predictive Risk Modeling dan Machine Learning

Sub Materi:

  • Konsep predictive analytics dan predictive modeling 
  • Model regresi untuk prediksi risiko 
  • Classification models untuk credit dan fraud risk 
  • Machine learning dalam manajemen risiko 
  • Feature selection dan model development 
  • Interpretasi hasil model prediktif 

Materi 5. Model Validation, Monitoring, dan Governance

Sub Materi:

  • Prinsip model risk management 
  • Model validation framework 
  • Performance monitoring dan recalibration 
  • Bias, overfitting, dan model limitations 
  • Dokumentasi model dan auditability 
  • Governance dan regulatory expectations terkait model risiko 

Materi 6. Workshop Pengembangan Predictive Risk Model untuk Perbankan

Sub Materi:

  • Studi kasus predictive risk analytics 
  • Identifikasi variabel risiko utama 
  • Penyusunan kerangka predictive risk model 
  • Analisis hasil dan interpretasi model 
  • Penyusunan dashboard risiko berbasis analytics 
  • Penyusunan roadmap implementasi risk analytics di organisasi

Peserta

  • Manajemen Risiko
  • Data Analytics & Business Intelligence
  • Enterprise Risk Management (ERM)
  • Manajemen Risiko Kredit
  • Teknologi Informasi (TI)
  • Audit Internal
  • Data Science & Artificial Intelligence

Metode

  • Pre-test
  • Presentasi Materi
  • Diskusi
  • Studi Kasus
  • Post-test

Fasilitas

  • Training Amenities
  • Peralatan Pelatihan (Tas, Hand Out, Flashdisk, Block Note, Pulpen, Watermark)
  • Sertifikat 
  • Souvenir
  • 2x Coffee Break, 1x Lunch
Kembali ke Layanan