Risk Management in the Age of Artificial Intelligence

Risk Management in the Age of Artificial Intelligence

Risk Management in the Age of Artificial Intelligence

28 - 29 September 2026 Malang Hotel Ibis Styles

Deskripsi

Artificial Intelligence (AI) telah menjadi salah satu pendorong utama transformasi industri perbankan melalui penerapan machine learning, Generative AI, robotic process automation, analitik prediktif, intelligent customer service, deteksi fraud, penilaian kredit, hingga pengambilan keputusan berbasis data. Implementasi AI memberikan peluang besar untuk meningkatkan efisiensi operasional, kualitas layanan, kecepatan analisis, serta akurasi pengambilan keputusan. Namun, di balik manfaat tersebut muncul berbagai risiko baru yang perlu dikelola secara sistematis, seperti bias algoritma, kesalahan model (model risk), risiko keamanan siber, kebocoran data, pelanggaran privasi, kurangnya transparansi (black box model), risiko hukum dan kepatuhan, serta potensi dampak reputasi akibat penggunaan AI yang tidak terkendali. Oleh karena itu, fungsi Manajemen Risiko perlu mengembangkan pendekatan yang lebih adaptif agar pemanfaatan AI tetap memberikan nilai tambah sekaligus menjaga keamanan, kepatuhan, dan kepercayaan para pemangku kepentingan.

Pelatihan Risk Management in the Age of Artificial Intelligence dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif mengenai bagaimana membangun tata kelola dan kerangka manajemen risiko yang efektif dalam lingkungan kerja yang semakin dipengaruhi oleh AI. Peserta akan mempelajari prinsip-prinsip AI Governance, identifikasi dan penilaian risiko AI, pengelolaan model risk, perlindungan data, pengendalian risiko operasional, hingga penerapan risk analytics dan continuous monitoring terhadap sistem berbasis AI. Selain itu, pelatihan akan membahas integrasi AI ke dalam Enterprise Risk Management (ERM), penyusunan indikator risiko utama (Key Risk Indicators/KRI), pengembangan risk dashboard, serta strategi pengawasan penggunaan AI secara bertanggung jawab (Responsible AI). Melalui studi kasus, simulasi, diskusi interaktif, dan workshop, peserta diharapkan mampu merancang kerangka pengelolaan risiko AI yang mendukung inovasi, kepatuhan, dan keberlanjutan bisnis perbankan. 

Tujuan

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan dapat:

  1. Memahami peluang, tantangan, dan karakteristik risiko penggunaan Artificial Intelligence dalam industri perbankan.
  2. Mengidentifikasi, menilai, dan memitigasi berbagai risiko yang timbul dari implementasi AI.
  3. Membangun tata kelola AI (AI Governance) dan kerangka Responsible AI yang selaras dengan kebijakan organisasi.
  4. Mengintegrasikan risiko AI ke dalam Enterprise Risk Management (ERM) dan proses pengambilan keputusan.
  5. Memanfaatkan risk analytics, Key Risk Indicators (KRI), dan risk dashboard untuk memantau implementasi AI secara berkelanjutan.
  6. Menyusun AI Risk Management Framework dan rencana implementasi pengelolaan risiko AI di lingkungan perbankan.

Materi

Materi 1. Artificial Intelligence in Banking: Opportunities & Emerging Risks

Sub Materi

  • Perkembangan AI, machine learning, dan Generative AI di industri perbankan.
  • Peluang pemanfaatan AI pada layanan, operasional, manajemen risiko, dan kepatuhan.
  • Kategori risiko AI: model risk, bias, privasi, keamanan, etika, dan risiko reputasi.
  • Tantangan implementasi AI dalam pengambilan keputusan.
  • Tren regulasi dan praktik terbaik tata kelola AI.

Materi 2. AI Governance & Responsible AI Framework

Sub Materi

  • Prinsip-prinsip AI Governance.
  • Konsep Responsible AI: transparansi, keadilan, akuntabilitas, dan pengawasan manusia.
  • Peran Direksi, Komite Risiko, TI, Kepatuhan, dan Manajemen Risiko.
  • Penyusunan kebijakan penggunaan AI.
  • Integrasi AI Governance dengan Good Corporate Governance (GCG).

Materi 3. AI Risk Assessment & Model Risk Management

Sub Materi

  • Identifikasi dan klasifikasi risiko AI.
  • Teknik AI Risk Assessment dan pemetaan risiko.
  • Model Risk Management: validasi, pengujian, dan pemantauan model AI.
  • Pengendalian bias algoritma dan kualitas data.
  • Pengelolaan risiko pihak ketiga pada solusi AI.

Materi 4. Cybersecurity, Data Protection & Operational Risk in AI

Sub Materi

  • Risiko keamanan siber pada sistem AI.
  • Perlindungan data pribadi dan keamanan informasi.
  • Risiko operasional dalam penggunaan AI.
  • Pengendalian akses, audit trail, dan pengawasan penggunaan AI.
  • Strategi mitigasi insiden dan pemulihan operasional.

Materi 5. AI Risk Analytics, Monitoring & Regulatory Compliance

Sub Materi

  • Pengembangan Key Risk Indicators (KRI) untuk AI.
  • Pemanfaatan risk dashboard dan analitik berbasis AI.
  • Continuous monitoring terhadap model dan sistem AI.
  • Kepatuhan terhadap regulasi terkait AI, perlindungan data, dan tata kelola teknologi.
  • Penyusunan laporan risiko AI kepada manajemen dan regulator.

Materi 6. Workshop Penyusunan AI Risk Management Framework

Sub Materi

  • Analisis studi kasus implementasi AI pada industri perbankan.
  • Identifikasi risiko AI berdasarkan proses bisnis.
  • Penyusunan AI Risk Register dan Risk Assessment Matrix.
  • Penyusunan AI Risk Management Framework dan strategi mitigasi.
  • Presentasi hasil workshop serta penyusunan AI Risk Action Plan.

Peserta

  • Divisi Risk Management
  • Divisi Enterprise Risk Management (ERM)
  • Divisi Information Technology (IT)
  • Divisi Information Security
  • Divisi Compliance
  • Divisi Digital Transformation
  • Divisi Internal Audit

Metode

• Pre Test 
• Presentasi Materi 
• Diskusi 
• Studi Kasus 
• Post Test 

Fasilitas

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

Kembali ke Layanan