Penerapan Data Analytics dan Early Warning System dalam Pemantauan Kredit Bermasalah

Pelatihan ini dirancang untuk meningkatkan kemampuan profesional perbankan, khususnya para analis risiko, pejabat penyelamatan kredit, dan manajer portofolio, dalam memanfaatkan teknologi data analytics dan sistem peringatan dini (Early Warning System/EWS) guna mendeteksi, menganalisis, serta mengantisipasi potensi munculnya kredit bermasalah (Non-Performing Loans/NPLs). Dalam era digitalisasi industri keuangan yang ditandai dengan pertumbuhan eksponensial data nasabah dan percepatan transformasi teknologi informasi, kemampuan untuk mengolah data menjadi informasi strategis menjadi sangat krusial bagi pengambilan keputusan berbasis risiko.

Melalui pelatihan ini, peserta akan mempelajari konsep, metodologi, serta praktik terbaik dalam membangun kerangka pemantauan kredit yang proaktif menggunakan data-driven decision making. Pendekatan pembelajaran mengintegrasikan teori manajemen risiko, teknik analisis kuantitatif, serta implementasi praktis credit analytics untuk memetakan pola perilaku nasabah dan mengidentifikasi sinyal awal penurunan kualitas kredit sebelum menjadi NPL.

Lebih dari sekadar pelatihan teknis, program ini juga berorientasi pada peningkatan strategic thinking dan kemampuan interpretatif peserta dalam menghubungkan hasil analisis data dengan kebijakan manajemen risiko kredit yang adaptif. Peserta akan memahami bagaimana sistem early warning dapat diintegrasikan secara efektif ke dalam proses bisnis bank, mulai dari penilaian awal kredit, pemantauan portofolio, hingga penyusunan strategi penyelamatan yang berbasis informasi real-time. Selain itu, pelatihan ini juga akan menyoroti pentingnya tata kelola data, kualitas data (data quality management), serta kolaborasi lintas divisi dalam membangun ekosistem analitik yang akurat, transparan, dan berkelanjutan. Dengan demikian, pelatihan ini diharapkan mampu menghasilkan tenaga profesional yang tidak hanya mampu membaca data, tetapi juga mampu menafsirkan risiko secara strategis, memperkuat sistem pengawasan internal, serta mendukung upaya bank dalam menekan rasio NPL dan menjaga stabilitas portofolio pembiayaan di tengah dinamika ekonomi yang cepat berubah.

Tujuan

• Memahami konsep dasar dan urgensi penerapan data analytics dan early warning system dalam pemantauan kredit bermasalah.
• Mengembangkan kemampuan analitis dalam mengidentifikasi pola, tren, dan indikator risiko kredit secara dini.
• Meningkatkan pemahaman peserta terhadap integrasi sistem EWS dengan proses bisnis dan kebijakan manajemen risiko kredit.
• Mengajarkan cara merancang dan menginterpretasikan model analisis kredit berbasis data yang mendukung pengambilan keputusan strategis.
• Mendorong budaya kerja berbasis data dan kolaborasi antar-divisi dalam pengelolaan portofolio kredit secara berkelanjutan.

Materi Pokok

• Hari 1: Dasar-Dasar Data Analytics dan Konsep Early Warning System
  • Konsep Dasar Data Analytics dalam Manajemen Risiko Kredit
    • Pengertian dan ruang lingkup data analytics di sektor perbankan.
    • Jenis-jenis data dalam pemantauan kredit (keuangan, perilaku, transaksi).
    • Peran data analytics dalam meningkatkan akurasi penilaian risiko dan deteksi dini NPL.
  • Konsep dan Mekanisme Early Warning System (EWS)
    • Prinsip kerja, tujuan, dan manfaat penerapan EWS dalam industri perbankan.
    • Kategori indikator risiko (finansial, operasional, dan perilaku nasabah).
    • Studi kasus penerapan EWS di bank nasional dan internasional.
  • Teknik Analisis Awal: Mengidentifikasi Tren dan Anomali Data Kredit
    • Analisis tren historis kualitas portofolio kredit.
    • Deteksi anomali menggunakan pendekatan statistik dasar dan pattern recognition.
    • Penerapan dashboard analytics untuk visualisasi dan interpretasi hasil pemantauan.
  • Studi Kasus: Analisis Data Kredit dan Identifikasi Potensi Risiko
    • Simulasi pengolahan data kredit dan interpretasi indikator risiko.
    • Diskusi kelompok mengenai langkah mitigasi awal.
• Hari 2: Implementasi Sistem Analitik dan Strategi Pencegahan NPL
  • Desain dan Pengembangan Model Early Warning System
    • Komponen utama dan arsitektur EWS.
    • Pemilihan variabel kunci dan indikator kinerja (KRI).
    • Penggunaan predictive analytics dan machine learning sederhana untuk pemantauan risiko.
  • Integrasi Data Analytics dalam Proses Pengawasan Kredit
    • Sinkronisasi sistem EWS dengan core banking dan CRM.
    • Automasi pelaporan risiko dan pemantauan portofolio secara real-time.
    • Tata kelola data dan manajemen kualitas data (data governance).
  • Strategi Tindak Lanjut dan Pencegahan Kredit Bermasalah
    • Pemanfaatan hasil analisis untuk penyusunan kebijakan restrukturisasi dan mitigasi risiko.
    • Penerapan hasil EWS untuk penyesuaian limit, agunan, dan strategi penagihan.
    • Penguatan koordinasi antara divisi bisnis, risiko, dan penyelamatan kredit.
  • Workshop: Simulasi Implementasi EWS dan Analisis Hasilnya
    • Latihan menyusun model sederhana EWS berbasis data simulasi.
    • Penyusunan rekomendasi strategis berdasarkan hasil analisis data.
    • Diskusi evaluatif dan umpan balik fasilitator.