Treasury Analytics dan Quantitative Decision Making

Treasury Analytics dan Quantitative Decision Making

Treasury Analytics dan Quantitative Decision Making

30 June - 1 July 2026 Bandung Hotel Zest Sukajadi

Deskripsi

Fungsi treasury di industri perbankan saat ini menghadapi lingkungan bisnis yang semakin kompleks akibat volatilitas suku bunga, fluktuasi nilai tukar, ketidakpastian ekonomi global, perubahan kebijakan moneter, serta meningkatnya tuntutan regulator terhadap pengelolaan risiko dan likuiditas. Dalam kondisi tersebut, pengambilan keputusan yang hanya mengandalkan pengalaman dan intuisi tidak lagi memadai untuk menghasilkan keputusan yang cepat, akurat, dan terukur. Treasury modern dituntut untuk memanfaatkan data, analitik, dan metode kuantitatif guna mendukung pengelolaan likuiditas, investasi, pendanaan, manajemen risiko pasar, serta optimalisasi neraca secara lebih efektif. Pendekatan berbasis data (data-driven treasury) menjadi salah satu faktor kunci dalam meningkatkan kualitas pengambilan keputusan dan menciptakan nilai tambah bagi organisasi.

Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif mengenai konsep, metodologi, dan penerapan Treasury Analytics serta Quantitative Decision Making dalam pengelolaan treasury perbankan. Peserta akan mempelajari teknik analisis data treasury, pemanfaatan indikator keuangan, pengukuran risiko, forecasting, scenario analysis, stress testing, hingga penggunaan model kuantitatif untuk mendukung pengambilan keputusan strategis. Selain itu, pelatihan juga membahas pemanfaatan teknologi analitik, dashboard manajemen, visualisasi data, serta tren pemanfaatan Artificial Intelligence dan predictive analytics dalam fungsi treasury. Melalui kombinasi teori, studi kasus, dan workshop analisis, peserta diharapkan mampu meningkatkan kemampuan dalam menerjemahkan data menjadi wawasan strategis yang mendukung pengelolaan likuiditas, profitabilitas, dan ketahanan keuangan bank.

Tujuan

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

  • Memahami konsep dan manfaat Treasury Analytics dalam mendukung pengelolaan treasury modern. 
  • Mengidentifikasi data dan indikator utama yang digunakan dalam analisis treasury. 
  • Menggunakan metode kuantitatif untuk mendukung pengambilan keputusan terkait likuiditas, pendanaan, investasi, dan risiko pasar. 
  • Melakukan forecasting, scenario analysis, dan stress testing untuk mendukung perencanaan treasury. 
  • Mengembangkan dashboard dan laporan analitik untuk kebutuhan manajemen dan pengambilan keputusan. 
  • Memanfaatkan teknologi analitik dan pendekatan data-driven dalam meningkatkan efektivitas fungsi treasury.

Materi

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

Sub Materi:

  • Evolusi fungsi treasury modern 
  • Konsep Treasury Analytics 
  • Peran analytics dalam pengambilan keputusan treasury 
  • Data-driven treasury management 
  • Key performance indicators (KPI) treasury 
  • Tantangan dan peluang analitik dalam treasury 

 

Materi 2. Data Management dan Treasury Information Framework

Sub Materi:

  • Sumber data treasury 
  • Data governance untuk treasury 
  • Data quality management 
  • Integrasi data treasury dan ALM 
  • Treasury data architecture 
  • Dashboard dan reporting framework 

Materi 3. Quantitative Analysis untuk Treasury Decision Making

Sub Materi:

  • Statistik dasar untuk treasury 
  • Analisis tren dan pola data keuangan 
  • Time series analysis 
  • Forecasting likuiditas dan cash flow 
  • Risk-return analysis 
  • Penggunaan indikator kuantitatif dalam pengambilan keputusan 

Materi 4. Treasury Risk Analytics dan Scenario Analysis

Sub Materi:

  • Pengukuran risiko pasar dan likuiditas 
  • Value at Risk (VaR) fundamentals 
  • Sensitivity analysis 
  • Scenario analysis untuk treasury 
  • Stress testing dan reverse stress testing 
  • Early Warning Indicators (EWI) treasury 

Materi 5. Predictive Analytics dan Emerging Technology dalam Treasury

Sub Materi:

  • Konsep predictive analytics 
  • Artificial Intelligence untuk treasury analytics 
  • Machine learning dalam forecasting treasury 
  • Treasury automation dan decision support system 
  • Real-time analytics dan monitoring 
  • Future trends dalam treasury technology 

Materi 6. Workshop Treasury Analytics dan Quantitative Decision Making

Sub Materi:

  • Studi kasus pengelolaan treasury berbasis data 
  • Analisis tren likuiditas dan pendanaan 
  • Simulasi forecasting treasury 
  • Penyusunan dashboard treasury analytics 
  • Analisis skenario dan rekomendasi keputusan 
  • Penyusunan roadmap implementasi treasury analytics

Peserta

  • Treasury
  • Data Analytics & Business Intelligence
  • Manajemen Risiko
  • Asset Liability Management (ALM)
  • Keuangan
  • Capital Management
  • 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