Perubahan kondisi pasar keuangan yang semakin dinamis, fluktuasi suku bunga, volatilitas nilai tukar, ketidakpastian ekonomi global, serta meningkatnya kompleksitas instrumen keuangan menuntut fungsi Treasury untuk memiliki kemampuan analisis risiko yang lebih cepat, akurat, dan berbasis data. Pengambilan keputusan Treasury saat ini tidak lagi hanya mengandalkan pengalaman dan intuisi, tetapi harus didukung oleh Treasury Risk Analytics yang mampu mengolah berbagai sumber data menjadi informasi strategis. Pemanfaatan data analytics, dashboard interaktif, predictive analytics, Artificial Intelligence (AI), serta berbagai teknik pemodelan risiko memungkinkan Treasury melakukan identifikasi risiko secara dini, mengukur dampak perubahan kondisi pasar, mengoptimalkan pengelolaan likuiditas, serta meningkatkan kualitas keputusan investasi, pendanaan, dan pengelolaan aset-liabilitas. Kemampuan ini menjadi faktor penting dalam menjaga stabilitas keuangan bank sekaligus meningkatkan profitabilitas di tengah perubahan lingkungan bisnis yang semakin kompleks.

Pelatihan Treasury Risk Analytics & Decision Support dirancang untuk memberikan pemahaman menyeluruh mengenai penerapan analitik risiko dalam aktivitas Treasury serta pemanfaatannya sebagai dasar pengambilan keputusan strategis. Peserta akan mempelajari teknik analisis risiko pasar, risiko likuiditas, risiko suku bunga, dan risiko nilai tukar, termasuk penggunaan indikator risiko utama (Key Risk Indicators/KRI), stress testing, scenario analysis, serta pemanfaatan AI dan Business Intelligence dalam menghasilkan insight yang mendukung pengambilan keputusan. Selain itu, pelatihan membahas pengembangan dashboard Treasury, visualisasi data, tata kelola data (data governance), hingga penyusunan Treasury Risk Analytics Framework yang terintegrasi dengan strategi bisnis, manajemen risiko, dan regulasi perbankan. Melalui studi kasus, simulasi analisis risiko, workshop, dan diskusi interaktif, peserta diharapkan mampu membangun budaya pengambilan keputusan berbasis data (data-driven decision making) yang mendukung ketahanan dan daya saing bank.