Dalam menghadapi dinamika ekonomi yang semakin kompleks dan ketidakpastian yang tinggi, industri perbankan dituntut untuk mampu mengelola risiko kredit secara lebih proaktif dan berbasis data. Salah satu pendekatan yang semakin banyak digunakan adalah predictive analytics, yaitu pemanfaatan data historis, statistik, dan teknologi analitik untuk memprediksi kemungkinan terjadinya gagal bayar (default risk) pada portofolio kredit. Pendekatan ini memungkinkan bank untuk mengidentifikasi potensi risiko lebih dini, meningkatkan kualitas pengambilan keputusan kredit, serta mengoptimalkan strategi mitigasi risiko. Dengan meningkatnya ketersediaan data serta perkembangan teknologi seperti machine learning, kemampuan dalam mengolah dan menganalisis data menjadi kompetensi yang sangat penting bagi praktisi kredit dan risk management.

Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif mengenai konsep, metode, dan implementasi predictive analytics dalam memprediksi default risk di industri perbankan. Peserta akan mempelajari bagaimana mengolah data kredit, membangun model prediktif sederhana, serta menginterpretasikan hasil analisis untuk mendukung keputusan bisnis. Selain itu, pelatihan ini juga membahas berbagai tantangan dalam implementasi, seperti kualitas data, pemilihan variabel, serta risiko bias dalam model. Melalui pendekatan praktis seperti studi kasus, latihan analisis, dan diskusi interaktif, peserta diharapkan mampu memahami proses end-to-end predictive analytics, meningkatkan akurasi penilaian risiko kredit, serta mendukung pengelolaan portofolio yang lebih sehat dan berkelanjutan.