Mitigasi Risiko Algoritma & Bias dalam Perbankan

Mitigasi Risiko Algoritma & Bias dalam Perbankan

Mitigasi Risiko Algoritma & Bias dalam Perbankan

15-16 April 2026 Bandung Hotel Zest Sukajadi

Deskripsi

Pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) dalam industri perbankan semakin berkembang pesat dan telah digunakan dalam berbagai proses bisnis seperti analisis kredit, deteksi fraud, personalisasi layanan nasabah, manajemen risiko, hingga otomatisasi operasional. Teknologi AI memberikan peluang besar bagi bank untuk meningkatkan efisiensi, akurasi pengambilan keputusan, serta pengalaman nasabah. Namun di sisi lain, penggunaan algoritma AI juga menghadirkan berbagai risiko baru yang perlu dikelola secara hati-hati, seperti risiko bias algoritma, kurangnya transparansi dalam proses pengambilan keputusan otomatis, kesalahan model prediktif, serta potensi pelanggaran terhadap prinsip keadilan, akuntabilitas, dan perlindungan data. Apabila tidak dikelola dengan baik, risiko-risiko tersebut dapat menimbulkan dampak reputasi, hukum, operasional, serta berpotensi merugikan nasabah maupun institusi keuangan. 
Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif mengenai AI Risk Management Framework yang dapat digunakan oleh institusi perbankan untuk mengidentifikasi, menilai, dan memitigasi berbagai risiko yang muncul dari penggunaan sistem berbasis AI. Peserta akan mempelajari konsep dasar risiko AI, potensi bias dalam model algoritma, serta pendekatan pengelolaan risiko yang mencakup tata kelola, transparansi model, pengawasan operasional, dan pengendalian internal. Selain itu, pelatihan ini juga membahas praktik terbaik dalam pengembangan dan implementasi sistem AI yang bertanggung jawab, metode evaluasi kinerja model, serta strategi untuk memastikan bahwa penggunaan AI di sektor perbankan tetap selaras dengan prinsip keadilan, akuntabilitas, dan kepatuhan terhadap regulasi yang berlaku. 
 

Tujuan

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

  • Memahami konsep dasar pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) dalam industri perbankan.
  • Mengidentifikasi berbagai risiko yang muncul dari penggunaan sistem AI.
  • Memahami potensi bias algoritma dalam proses pengambilan keputusan berbasis AI.
  • Mengembangkan kerangka kerja AI Risk Management yang efektif dalam organisasi.
  • Menerapkan prinsip transparansi, akuntabilitas, dan keadilan dalam penggunaan AI.
  • Mengelola pengawasan dan evaluasi kinerja model AI secara berkelanjutan.
  • Mendukung penerapan teknologi AI yang aman, etis, dan bertanggung jawab dalam sektor perbankan.

Materi

1. Perkembangan Artificial Intelligence dalam Industri Perbankan

Sub Materi:

  • Konsep dasar Artificial Intelligence dan machine learning
  • Pemanfaatan AI dalam layanan perbankan
  • Peran AI dalam analisis data dan pengambilan keputusan
  • Manfaat dan tantangan implementasi AI di sektor keuangan
  • Dampak transformasi digital terhadap penggunaan AI

2. Risiko dalam Implementasi Sistem AI

Sub Materi:

  • Jenis risiko yang muncul dalam sistem AI
  • Risiko operasional dan teknologi
  • Risiko reputasi dan hukum
  • Risiko kesalahan model dan prediksi
  • Tantangan transparansi dalam sistem berbasis AI

3. Bias Algoritma dan Dampaknya dalam Pengambilan Keputusan

Sub Materi:

  • Pengertian dan sumber bias algoritma
  • Bias dalam data pelatihan model
  • Dampak bias terhadap keputusan kredit dan layanan nasabah
  • Risiko diskriminasi dalam sistem otomatis
  • Strategi mengidentifikasi dan mengurangi bias algoritma

4. Kerangka Kerja AI Risk Management

Sub Materi:

  • Konsep dasar AI Risk Management Framework
  • Integrasi manajemen risiko AI dalam tata kelola organisasi
  • Penetapan kebijakan dan standar penggunaan AI
  • Peran manajemen dan unit pengawasan dalam pengelolaan AI
  • Pengembangan kontrol internal dalam sistem AI

5. Tata Kelola dan Akuntabilitas Sistem AI

Sub Materi:

  • Prinsip tata kelola teknologi berbasis AI
  • Peran manajemen dalam pengawasan sistem AI
  • Transparansi dan dokumentasi model AI
  • Penetapan tanggung jawab dalam pengembangan AI
  • Etika penggunaan teknologi AI dalam layanan keuangan

6. Evaluasi dan Validasi Model AI

Sub Materi:

  • Metode evaluasi kinerja model AI
  • Pengujian akurasi dan stabilitas model
  • Validasi model dalam proses pengambilan keputusan
  • Monitoring performa model secara berkala
  • Strategi perbaikan dan pembaruan model AI

7. Monitoring dan Pengendalian Risiko AI

Sub Materi:

  • Sistem pemantauan penggunaan AI dalam organisasi
  • Identifikasi anomali dan kesalahan sistem
  • Pengelolaan risiko operasional dalam penggunaan AI
  • Prosedur audit sistem AI
  • Pelaporan dan dokumentasi penggunaan AI

8. Implementasi AI yang Bertanggung Jawab dalam Perbankan

Sub Materi:

  • Prinsip AI yang etis dan bertanggung jawab
  • Integrasi AI dengan kebijakan manajemen risiko bank
  • Perlindungan data dalam sistem berbasis AI
  • Strategi penguatan kepercayaan nasabah terhadap AI
  • Pengembangan kebijakan penggunaan AI jangka panjang

Peserta

  • Risk Management
  • Data & Analytics
  • IT / Information Technology
  • Digital Banking
  • Compliance / Kepatuhan
  • Internal Audit
  • AI Governance
  • Model Risk 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