Dalam industri perbankan yang semakin kompleks dan berbasis data, kemampuan manajemen risiko untuk mengidentifikasi, mengukur, memantau, dan melaporkan risiko secara real-time menjadi faktor kunci keberhasilan. Namun, banyak bank masih menghadapi tantangan dalam integrasi data risiko, kualitas informasi, serta efektivitas pelaporan kepada manajemen dan regulator.
Konsultasi ini dirancang untuk membantu bank memperkuat risk reporting system melalui pengembangan Risk Dashboard yang interaktif dan penerapan Risk Analytics berbasis data, guna mendukung pengambilan keputusan yang cepat, tepat, dan sesuai prinsip tata kelola yang baik.
Tujuan
- Memetakan kondisi eksisting sistem pelaporan risiko dan alur datanya.
- Mendesain Risk Dashboard yang komprehensif sesuai kebutuhan manajemen dan regulator.
- Membangun kerangka Risk Analytics untuk mengukur tren, korelasi, dan prediksi risiko.
- Mengintegrasikan pelaporan risiko antar-unit (kredit, pasar, operasional, likuiditas).
- Meningkatkan kualitas, ketepatan waktu, dan akurasi laporan risiko.
Materi Pokok
- Assessment & Diagnosis Sistem Pelaporan Risiko
- Review struktur dan alur pelaporan risiko yang sudah berjalan.
- Identifikasi jenis laporan risiko: kredit, pasar, operasional, likuiditas, reputasi.
- Analisis kualitas data dan sumber data (data warehouse, core banking, excel).
- Identifikasi kebutuhan pelaporan manajemen dan regulator (OJK, BI).
- Pemetaan gap antara kondisi eksisting dan kondisi ideal (gap analysis).
- Perancangan Framework Pelaporan Risiko
- Penyusunan Risk Reporting Governance Framework.
- Penetapan peran dan tanggung jawab unit dalam proses pelaporan.
- Identifikasi indikator utama risiko (Key Risk Indicators / KRIs).
- Integrasi Risk Appetite & Limit Monitoring dalam pelaporan.
- Penentuan frekuensi, format, dan hierarki pelaporan risiko.
- Desain Risk Dashboard
- Prinsip desain dashboard yang efektif dan informatif.
- Penentuan layer dashboard: Executive View, Managerial View, Operational View.
- Pemilihan tools (Power BI, Tableau, Qlik, Excel Advanced).
- Visualisasi data: grafik tren, heatmap risiko, indikator warna (red/amber/green).
- Integrasi otomatisasi data (link ke data warehouse / database).
- Penyusunan mock-up / prototype dashboard.
- Penerapan Risk Analytics
- Pengenalan konsep Risk Analytics: descriptive, diagnostic, predictive.
- Penggunaan data historis untuk analisis tren dan korelasi risiko.
- Analisis sensitivitas dan skenario risiko.
- Penggunaan model statistik dan machine learning sederhana untuk prediksi.
- Validasi hasil analitik dan interpretasi untuk pengambilan keputusan.
- Penyusunan laporan analitik risiko yang mudah dibaca oleh manajemen.
- Integrasi Sistem & Data Management
- Arsitektur integrasi data risiko lintas unit.
- Penetapan data dictionary dan standar kualitas data.
- Mekanisme data cleansing dan validasi otomatis.
- Integrasi dengan core banking system dan data warehouse.
- Penetapan data governance policy untuk keberlanjutan sistem.
- Implementasi & Pelatihan Pengguna
- Uji coba fungsi dashboard (User Acceptance Test – UAT).
- Pelatihan penggunaan dashboard bagi unit risiko dan manajemen.
- Simulasi pelaporan risiko secara real-time.
- Evaluasi umpan balik pengguna untuk penyempurnaan fitur.
- Dokumentasi panduan operasional (User Manual dan SOP Pelaporan Risiko).
- Evaluasi & Sustainability Plan
- Review efektivitas dashboard pasca implementasi.
- Penilaian akurasi dan ketepatan waktu laporan risiko.
- Rekomendasi penguatan berkelanjutan (penambahan fitur, integrasi data baru).
