Using AI & Machine Learning in Risk Management

Using AI & Machine Learning in Risk Management

Using AI & Machine Learning in Risk Management

06 - 07 July 2026 Surabaya Hotel Santika Pandegiling

Deskripsi

Pelatihan Using AI & Machine Learning in Risk Management dirancang untuk membekali peserta dengan pemahaman komprehensif mengenai bagaimana teknologi Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) dapat dimanfaatkan secara efektif dan bertanggung jawab dalam pengelolaan risiko perbankan. Seiring meningkatnya kompleksitas risiko, volume data yang sangat besar, serta kebutuhan akan analisis risiko yang lebih cepat dan akurat, pendekatan manajemen risiko tradisional semakin menghadapi keterbatasan. Pelatihan ini membahas bagaimana AI dan ML dapat digunakan untuk meningkatkan kemampuan identifikasi, pengukuran, pemantauan, dan mitigasi berbagai jenis risiko, seperti credit risk, fraud risk, operational risk, market risk, dan emerging risks, dengan pendekatan yang lebih forward-looking dan data-driven.

Selain itu, pelatihan ini menekankan pentingnya tata kelola, transparansi, dan kepatuhan dalam penerapan AI dan ML di fungsi Manajemen Risiko, khususnya di industri perbankan yang sangat teregulasi. Peserta akan mempelajari bagaimana mengelola model risiko berbasis AI, memastikan kualitas data, mengurangi bias, serta memenuhi ekspektasi regulator terkait model risk management, explainability, dan auditability. Melalui pembahasan studi kasus, praktik terbaik industri, serta tantangan implementasi di dunia nyata, pelatihan ini membantu peserta memahami bagaimana memanfaatkan AI dan ML sebagai alat strategis untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan risiko, tanpa mengabaikan prinsip kehati-hatian, etika, dan akuntabilitas.

Tujuan

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan dapat:

  • Memahami konsep dasar AI dan Machine Learning dalam konteks manajemen risiko.
  • Mengidentifikasi use case AI & ML yang relevan untuk berbagai jenis risiko perbankan.
  • Menilai manfaat dan keterbatasan model risiko berbasis AI.
  • Mengelola risiko, bias, dan keterjelasan (explainability) model AI.
  • Memastikan kepatuhan terhadap regulasi dan standar model risk management.
  • Mendukung pengambilan keputusan risiko yang lebih cepat, akurat, dan berbasis data.

Materi

1. Introduction to AI & Machine Learning in Risk Management

  • Peran AI & ML dalam evolusi manajemen risiko
  • Perbedaan model tradisional dan model berbasis AI
  • Jenis algoritma ML dan aplikasinya dalam risiko
  • Manfaat dan tantangan penerapan AI di perbankan
  • Overview use case AI & ML dalam risk management

2. Data Foundations for AI-Driven Risk Management

  • Data sebagai aset utama manajemen risiko
  • Data sourcing dan data integration
  • Data quality, data governance, dan lineage
  • Feature engineering untuk model risiko
  • Data privacy dan perlindungan data

3. AI & ML Use Cases Across Risk Types

  • Credit risk scoring dan early warning system
  • Fraud detection dan anomaly detection
  • Operational risk dan loss event prediction
  • Market risk dan stress scenario modeling
  • Climate risk dan ESG analytics

4. Model Development & Validation

  • Proses pengembangan model AI/ML
  • Training, testing, dan model performance metrics
  • Overfitting, underfitting, dan model robustness
  • Model validation dan independent review
  • Documentation dan model lifecycle management

5. Explainability, Ethics & Bias Management

  • Explainable AI (XAI) dalam manajemen risiko
  • Identifikasi dan mitigasi bias model
  • Ethical use of AI dalam keputusan risiko
  • Human oversight dan decision accountability
  • Transparency untuk regulator dan manajemen

6. Governance & Regulatory Compliance

  • Model Risk Management (MRM) framework
  • Regulatory expectation terhadap AI & ML
  • Auditability dan supervisory review
  • Third-party dan vendor model risk
  • Policy dan SOP penggunaan AI dalam risiko

7. Integration with Risk Processes & Decision Making

  • Integrasi AI ke proses ERM
  • Risk appetite dan threshold berbasis analytics
  • Risk reporting dan dashboard berbasis AI
  • Early warning dan predictive risk indicators
  • Supporting strategic risk decisions

8. Future Trends & Roadmap AI in Risk Management

  • Tren teknologi AI & ML di sektor keuangan
  • Generative AI dan potensi risiko baru
  • Kesiapan organisasi dan talent risk analytics
  • Roadmap implementasi AI untuk fungsi risiko
  • Measuring value & impact of AI in risk management

Peserta

  • Risk Management / Enterprise Risk Management
  • TI / IT (AI / Machine Learning / Data Science)
  • Data Science / Advanced Analytics
  • Perbankan (Risk Analytics / Digital Banking)
  • Compliance / Kepatuhan
  • Internal Audit
  • Cyber Security / Keamanan Informasi
  • Model Risk Management
  • Keuangan & Akuntansi
  • Business Intelligence / Data Analytics
  • Manajemen Umum / Strategic Management

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