Perkembangan teknologi digital telah membawa perubahan signifikan dalam industri perbankan, khususnya dalam pengelolaan layanan dana dan jasa. Big Data dan Artificial Intelligence (AI) menjadi pilar utama transformasi digital yang memungkinkan bank untuk mengelola informasi dalam skala besar, menganalisis data secara real-time, dan memberikan layanan yang lebih personal, cepat, dan efisien.
Optimalisasi layanan dana (seperti tabungan, deposito, giro) dan jasa perbankan (pinjaman, kartu kredit, investasi, asuransi) melalui pemanfaatan Big Data dan AI tidak hanya meningkatkan pengalaman nasabah tetapi juga mendukung pengambilan keputusan strategis dan operasional yang lebih tepat serta mengelola risiko dengan lebih efektif.
Optimalisasi layanan dana dan jasa perbankan melalui Big Data dan AI adalah sebuah keharusan dalam era digital saat ini. Dengan memanfaatkan teknologi ini secara efektif, bank dapat memberikan pengalaman nasabah yang unggul, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengelola risiko dengan lebih baik. Keberhasilan implementasi teknologi ini memerlukan integrasi sistem yang kuat, kepatuhan regulasi, serta pengembangan sumber daya manusia yang mumpuni.
OBJECTIVE
- Memahami konsep dasar Big Data dan AI serta relevansinya dalam layanan dana dan jasa perbankan.
- Meningkatkan kemampuan analisis data nasabah untuk personalisasi produk dan layanan yang lebih tepat sasaran.
- Menguasai penerapan teknologi AI dalam automasi layanan dan deteksi fraud.
- Mempelajari teknik integrasi sistem dan pengelolaan data untuk mendukung implementasi Big Data dan AI.
- Memahami regulasi dan aspek etika dalam pemanfaatan data dan teknologi AI di sektor perbankan.
- Mengembangkan strategi optimalisasi layanan berdasarkan hasil analitik data dan AI.
COURSE OUTLINE
- Fundamental Big Data dan AI dalam Perbankan
- Pengertian dan karakteristik Big Data dan AI
- Peran teknologi dalam transformasi layanan perbankan
- Tren dan perkembangan terbaru teknologi AI di industri keuangan
- Pengumpulan dan Manajemen Data Nasabah
- Sumber data internal dan eksternal
- Data cleansing, integrasi, dan governance
- Pentingnya kualitas data untuk analitik yang akurat
- Analitik Data dan Machine Learning untuk Personalisasi Layanan
- Teknik segmentasi dan profiling nasabah
- Predictive analytics untuk rekomendasi prod
