Pemanfaatan Data Analytics untuk Pengelolaan Kredit Bermasalah
Pemanfaatan Data Analytics untuk Pengelolaan Kredit Bermasalah
Deskripsi
Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang penerapan data analytics dalam pengelolaan kredit bermasalah, khususnya bagi divisi penyelamatan kredit bank. Fokus utama adalah bagaimana memanfaatkan data, model prediktif, dan analisis berbasis risiko untuk mengidentifikasi debitur berpotensi bermasalah, menilai prioritas pemulihan, serta merumuskan strategi restrukturisasi dan recovery yang efektif. Peserta akan memperoleh wawasan komprehensif mengenai pengolahan data historis, pola pembayaran, karakteristik debitur, dan indikator risiko untuk pengambilan keputusan yang lebih tepat. Melalui pelatihan ini, peserta akan belajar mengintegrasikan analisis data dengan strategi manajemen risiko dan kepatuhan, sehingga divisi penyelamatan kredit dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas tindakan pemulihan. Pelatihan menekankan pemanfaatan teknik analytics untuk memprediksi kemungkinan gagal bayar, memprioritaskan alokasi sumber daya recovery, serta memonitor kinerja portofolio kredit bermasalah secara berkelanjutan untuk mendukung kesehatan portofolio bank.
Tujuan
Memahami konsep dan manfaat data analytics dalam pengelolaan kredit bermasalah Menguasai teknik identifikasi debitur berisiko tinggi menggunakan data analytics Mampu mengklasifikasikan dan memprioritaskan portofolio kredit bermasalah berbasis analisis data Mengembangkan model prediktif untuk mendukung strategi restrukturisasi dan recovery Mengintegrasikan hasil analisis data dengan manajemen risiko dan kepatuhan Meningkatkan efisiensi dan efektivitas tim penyelamatan kredit melalui pendekatan berbasis data Meningkatkan kemampuan monitoring kinerja portofolio dan evaluasi strategi recovery
Materi
A. Konsep Data Analytics untuk Kredit Bermasalah Definisi dan peran data analytics dalam manajemen NPL Manfaat penggunaan analytics untuk divisi penyelamatan kredit Hubungan antara data analytics, manajemen risiko, dan keputusan strategis B. Sumber Data dan Pengolahan Data Kredit Bermasalah Sumber internal: data historis debitur, transaksi, laporan keuangan Sumber eksternal: BI checking, informasi industri, market trend Teknik pembersihan, integrasi, dan validasi data untuk analisis C. Identifikasi Debitur Berisiko Tinggi Analisis tren pembayaran dan perilaku debitur Scoring risiko debitur berbasis machine learning atau statistical model Deteksi early warning indicators untuk kredit bermasalah D. Segmentasi dan Prioritas Portofolio NPL Klasifikasi debitur berdasarkan tingkat risiko dan potensi recovery Penentuan prioritas tindakan penyelamatan kredit Optimalisasi alokasi sumber daya berdasarkan hasil analytics E. Model Prediktif untuk Strategi Recovery Teknik prediksi gagal bayar dan recovery probability Simulasi skenario restrukturisasi dan dampaknya terhadap portofolio Integrasi prediksi dengan strategi negosiasi, likuidasi, atau restrukturisasi F. Monitoring dan Evaluasi Portofolio Kredit Bermasalah Key performance indicators berbasis data analytics Dashboard monitoring portofolio NPL dan efektivitas recovery Analisis tren portofolio untuk pengambilan keputusan strategis G. Integrasi Analytics dengan Manajemen Risiko dan Kepatuhan Menggunakan data analytics untuk memitigasi risiko hukum, reputasi, dan operasional Monitoring kepatuhan dalam strategi penyelamatan kredit Kolaborasi antara tim analytics, risiko, dan compliance H. Advanced Techniques dalam Data Analytics Kredit Bermasalah Machine learning, predictive modeling, dan risk scoring Scenario analysis, stress testing, dan portfolio optimization Teknik visualisasi data untuk mendukung pengambilan keputusan cepat I. Studi Kasus dan Best Practice Analisis kasus nyata kredit bermasalah menggunakan data analytics Strategi mitigasi dan recovery berbasis bukti Lessons learned dan implementasi best practice di divisi penyelamatan kredit
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)