Penggunaan Generative AI dalam Pengembangan Kode Aplikasi Perbankan yang Aman

Running 21 – 22 Juli 2026 Bandung

Registration

Penggunaan Generative AI dalam Pengembangan Kode Aplikasi Perbankan yang Aman

21 – 22 Juli 2026 Bandung Hotel Zest Sukajadi

Description

Generative Artificial Intelligence (Generative AI) telah mengubah cara pengembangan perangkat lunak dilakukan, termasuk di industri perbankan. Teknologi ini mampu membantu pengembang dalam menghasilkan kode program, membuat dokumentasi, melakukan pengujian, hingga mengidentifikasi potensi kerentanan keamanan secara lebih cepat. Namun, penggunaan Generative AI juga membawa risiko baru, seperti munculnya insecure code, kebocoran data, pelanggaran hak kekayaan intelektual, serta ketidakpatuhan terhadap standar keamanan aplikasi. Oleh karena itu, diperlukan tata kelola, pengendalian, dan praktik Secure AI-Assisted Software Development agar pemanfaatan Generative AI mampu meningkatkan produktivitas tanpa mengorbankan keamanan, kualitas, dan kepatuhan sistem perbankan.

Objectives

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

Memahami konsep, manfaat, dan risiko penggunaan Generative AI dalam pengembangan aplikasi perbankan.
Menerapkan praktik Secure Software Development Lifecycle (Secure SDLC) dengan dukungan Generative AI.
Mengidentifikasi dan memitigasi risiko keamanan pada kode yang dihasilkan AI.
Mengintegrasikan Generative AI dengan proses code review, testing, dan DevSecOps.
Menyusun tata kelola penggunaan Generative AI yang aman, etis, dan sesuai regulasi.

Course outline

1. Konsep Generative AI untuk Software Development

Evolusi Generative AI dalam pengembangan perangkat lunak.
Pemanfaatan AI untuk coding, debugging, testing, dan dokumentasi.
Peluang dan tantangan implementasi di industri perbankan.

2. Tata Kelola Penggunaan Generative AI

AI governance dalam pengembangan aplikasi.
Kebijakan penggunaan AI untuk pengembang (developer guideline).
Pengelolaan data dan kontrol akses saat menggunakan AI.

3. Secure Software Development Lifecycle (Secure SDLC) Berbasis AI

Integrasi AI pada setiap tahapan SDLC.
Secure by Design dan Security by Default.
Pengendalian kualitas sejak tahap perancangan aplikasi.

4. Teknik Prompt Engineering untuk Pengembangan Kode yang Aman

Penyusunan prompt untuk menghasilkan kode yang berkualitas.
Praktik penggunaan AI tanpa membocorkan source code atau data sensitif.
Validasi dan dokumentasi hasil keluaran AI.

5. Code Review dan Secure Coding dengan Bantuan AI

Identifikasi kerentanan keamanan pada kode.
Penerapan secure coding standard.
Verifikasi hasil AI melalui peer review dan automated review.

6. Integrasi AI dalam DevSecOps

AI untuk Static Application Security Testing (SAST).
AI untuk Dynamic Application Security Testing (DAST).
Otomatisasi security scanning dan pipeline CI/CD.

7. Pengujian dan Validasi Aplikasi Berbasis AI

Unit testing, integration testing, dan regression testing.
AI-assisted test case generation.
Validasi performa, keamanan, dan keandalan aplikasi.

8. Risiko, Etika, dan Kepatuhan Penggunaan AI

Risiko kebocoran data, bias, dan hallucination AI.
Kepatuhan terhadap regulasi keamanan informasi dan perlindungan data.
Pengelolaan hak kekayaan intelektual (Intellectual Property).

9. Monitoring dan Continuous Improvement

Monitoring kualitas kode dan keamanan aplikasi.
Pengukuran efektivitas penggunaan AI dalam pengembangan.
Continuous learning dan pembaruan model tata kelola AI.

10. Studi Kasus dan Simulasi Implementasi

Simulasi penggunaan Generative AI dalam pengembangan aplikasi perbankan.
Praktik identifikasi dan perbaikan kerentanan pada kode hasil AI.
Penyusunan roadmap implementasi Generative AI yang aman di lingkungan pengembangan aplikasi perbankan.