Fraud Detection System (FDS) Menggunakan Metode Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML)
Fraud Detection System (FDS) Menggunakan Metode Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML)
Deskripsi
Fraud Detection System alias Sistem deteksi fraud adalah teknologi yang menggunakan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (machine learning) untuk mengidentifikasi dan mencegah aktivitas penipuan dalam berbagai sektor bisnis. Dengan menganalisis data untuk mendeteksi pola dan anomali yang mencurigakan, sistem dapat membantu melindungi bisnis dari berbagai bentuk penipuan yang dapat menyebabkan kerugian finansial dan merusak reputasi perusahaan.
Tujuan
- Mengenal dan mengetahui tentang manfaat AI/ML secara umum
- Meningkatkan pemahaman tentang cara penerapan AI/ML pada aplikasi FDS
- Mengetahui SWOT Analysis dalam penerapan AI/ML pada aplikasi FDS
- Mengetahui tantangan internal terkait korelasi penerapan AI/ML sebagai Strengthen Fraud and Risk Management
- Meningkatkan pemahaman peserta tentang POJK No. 11 Tahun 2022 tentang Penyelenggaraan Teknologi Informasi oleh Bank Umum dan Peraturan Bank Indonesia No. 2 Tahun 2024 tentang Keamanan Sistem Informasi dan Ketahanan Siber bagi Penyelenggara Sistem Pembayaran, Pelaku Usaha Uang dan Fasilitator Asing, serta Pihak Lain yang Diatur dan Diawasi Bank Indonesia
- Mengetahui substansi dan penjabaran POJK No. 11 Tahun 2022 terkait IS Teknologi Informasi dan Keamanan Siber yang terdapat pada industri perbankan
- Mengetahui tujuan dan sasaran PBI No. 2 Tahun 2024 dalam hal penguatan sistem informasi dan ketahanan siber
- Mengetahui ancaman yang terjadi serta pengenalan terkait serangan siber pada industri sistem pembayaran yang terjadi selama 2024–2025
Materi
- Pengenalan tentang Fungsi AI/ML secara umum
- Pengenalan Fraud Detection System (FDS) pada perbankan
- Manfaat Artificial Intelligence dalam Fraud Detection
- Cara Kerja AI dalam Fraud Detection
- Contoh Implementasi AI/ML pada aplikasi FDS
- SWOT Analysis dalam penerapan AI/ML pada aplikasi FDS
- Korelasi penerapan AI/ML terhadap Fraud & Risk Management
- Penjelasan POJK No. 11 Tahun 2022
- Penjelasan PBI No. 2 Tahun 2024
- Mengetahui ancaman yang terjadi terkait serangan cyber di Indonesia pada tahun 2024–2025
- Mengenal pendekatan yang digunakan industri terkait serangan cyber yang meliputi:
- Pencegahan – Identifikasi; Proteksi; Deteksi
- Penanganan – Pemulihan
- Pengawasan
Peserta
Divisi Anti Fraud
Divisi Fraud Detection / Monitoring
Divisi IT / TI
Divisi Data Analytics
Divisi Cyber Security
Divisi Risk Management
Divisi Internal Audit
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