Predictive Analytics untuk Pengambilan Keputusan Bank

Predictive Analytics untuk Pengambilan Keputusan Bank

Predictive Analytics untuk Pengambilan Keputusan Bank

5 – 6 Februari 2026 Surabaya Hotel Santika Pandegiling

Deskripsi

Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam mengenai penerapan predictive analytics dalam mendukung pengambilan keputusan strategis di sektor perbankan. Peserta akan mempelajari konsep, metode, dan alat analisis prediktif untuk memproyeksikan perilaku nasabah, risiko kredit, performa produk, dan tren pasar. Fokus utama adalah mengubah data menjadi insight actionable yang mendukung efisiensi operasional, mitigasi risiko, dan peningkatan profitabilitas bank. Selain itu, pelatihan ini membekali peserta dengan kemampuan praktis dalam menyusun model prediktif, memilih variabel relevan, dan menafsirkan hasil analisis secara tepat. Peserta akan memahami bagaimana predictive analytics diintegrasikan dengan sistem manajemen risiko, KPI kinerja, dan strategi bisnis, sehingga keputusan yang diambil bersifat berbasis data, proaktif, dan mendukung keberlanjutan serta daya saing bank di pasar keuangan.

Tujuan

Memahami konsep dan metode predictive analytics dalam konteks perbankan. Mampu mengidentifikasi data relevan dan variabel kritis untuk analisis prediktif. Menguasai teknik modeling dan evaluasi prediksi risiko, kredit, dan performa produk. Mampu menafsirkan hasil analisis untuk mendukung keputusan strategis. Mengintegrasikan predictive analytics dengan manajemen risiko dan KPI kinerja bank. Meningkatkan kemampuan perencanaan dan mitigasi risiko berbasis data.

Materi

  • Konsep Predictive Analytics di Perbankan

Definisi, tujuan, dan manfaat predictive analytics Hubungan analisis prediktif dengan manajemen risiko dan strategi bisnis Contoh kasus implementasi di bank

  • Data dan Variabel untuk Analisis Prediktif

Sumber data internal dan eksternal Identifikasi variabel kunci: perilaku nasabah, transaksi, risiko kredit Teknik pembersihan dan transformasi data

  • Metode dan Teknik Modeling Prediktif

Regresi, decision tree, random forest, dan machine learning sederhana Model scoring kredit, churn nasabah, dan prediksi penjualan produk Validasi model dan evaluasi performa prediksi

  • Interpretasi dan Visualisasi Hasil Analisis

Analisis output model dan insight actionable Teknik visualisasi data untuk manajemen dan stakeholder Menyusun rekomendasi berbasis prediksi

  • Integrasi Predictive Analytics dalam Pengambilan Keputusan

Penggunaan prediksi untuk strategi kredit dan pemasaran produk Integrasi dengan KPI kinerja, manajemen risiko, dan tata kelola bank Penyesuaian keputusan berbasis tren pasar dan kondisi nasabah

  • Mitigasi Risiko dan Evaluasi Model

Identifikasi risiko model dan bias prediksi Strategi mitigasi kesalahan prediksi dan adaptasi model Monitoring performa model secara periodik

  • Studi Kasus dan Simulasi Praktis

Analisis data nasabah untuk prediksi risiko kredit dan churn Simulasi pengambilan keputusan berbasis model prediktif Diskusi strategi optimalisasi kinerja, profitabilitas, dan mitigasi risiko

Metode

Pre-test Presentation Discussion Case study Post-test

Fasilitas

Training Kit (Tas, Hand out, Flashdisk, Block note, Pulpen dll) Certificate Souvenir 2x Coffee Break, 1x Lunch PRICE (Running dengan kuota minimal 5 peserta)

Kembali ke Layanan