Big Data & Analytics untuk Perbankan: Memanfaatkan Data untuk Strategi Bisnis dan Customer Insights
Big Data & Analytics untuk Perbankan: Memanfaatkan Data untuk Strategi Bisnis dan Customer Insights
22 – 23 Juli 2026 Jakarta Hotel Asyana Kemayoran
Description
Di era digital, bank menghasilkan dan mengelola volume data yang sangat besar dari berbagai sumber, termasuk transaksi, interaksi nasabah, media sosial, dan IoT. Big Data & Analytics memungkinkan bank untuk mengubah data ini menjadi insight yang actionable, sehingga dapat:
- Memahami perilaku dan kebutuhan nasabah secara lebih mendalam.
- Mengidentifikasi peluang pertumbuhan bisnis dan cross-selling produk.
- Mengoptimalkan manajemen risiko dan deteksi fraud.
- Mendukung pengambilan keputusan berbasis data secara cepat dan tepat.
Dengan kemampuan analitik yang tepat, bank tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional, tetapi juga mampu menawarkan pengalaman nasabah yang personal dan kompetitif.
Objectives
- Memahami konsep Big Data dan penerapannya dalam industri perbankan.
- Menyusun strategi pemanfaatan data untuk mendukung pertumbuhan dan profitabilitas bank.
- Mengidentifikasi sumber data internal dan eksternal yang relevan untuk analitik.
- Menerapkan analitik untuk customer insights, manajemen risiko, dan inovasi produk.
- Mengembangkan budaya data-driven decision making di organisasi bank
Course outline
A. Konsep Big Data & Analytics
- Definisi Big Data, karakteristik (volume, velocity, variety, veracity).
- Tipe analitik: descriptive, diagnostic, predictive, dan prescriptive analytics.
- Peran analitik dalam mendukung strategi bisnis bank.
B. Sumber Data Perbankan
- Data internal: transaksi, nasabah, CRM, core banking.
- Data eksternal: media sosial, data pasar, IoT, open banking APIs.
- Data governance dan kualitas data sebagai fondasi analitik.
C. Customer Insights dan Personalization
- Segmentasi nasabah berbasis data.
- Analitik perilaku nasabah untuk retensi, cross-sell, dan up-sell.
- Personalisasi layanan dan digital banking experience.
D. Analitik untuk Manajemen Risiko
- Deteksi fraud berbasis data real-time.
- Analisis risiko kredit dan likuiditas.
- Monitoring kepatuhan dan regulasi menggunakan data.
E. Integrasi Analitik ke Strategi Bisnis
- Pengambilan keputusan berbasis insight data.
- Pengembangan produk dan layanan baru berdasarkan analitik.
- KPI berbasis data untuk evaluasi strategi bank.
F. Teknologi dan Platform Big Data
- Infrastruktur data: data lakes, data warehouses, cloud analytics.
- Tools dan teknologi: AI/ML, business intelligence (BI), real-time analytics.
- Keamanan data dan kepatuhan regulasi perbankan (OJK, BI, GDPR).
G. Studi Kasus dan Best Practices
- Contoh bank global dan regional yang sukses menggunakan Big Data & Analytics.
- Pelajaran dari kegagalan implementasi analitik.
- Strategi adaptasi untuk bank lokal di Indonesia.
Participants
- Data Analytics / Business Intelligence
- Information Technology (IT)
- Digital Banking
- Marketing & Business Development
- Customer Experience (CX) Team
- Business Intelligence Team
- Perencanaan & Pengembangan
- Product Development
- Consumer Banking
- Retail Banking
- Corporate Banking
- Commercial Banking
- SME & Micro Banking
- Risk Management
- Enterprise Risk Management (ERM) Team
- Banking Operations / Operasional Perbankan
- Customer Relationship Management (CRM) Team
- Data Governance Team
- Artificial Intelligence (AI) Team
- Project Management Office (PMO)
- Compliance & APUPPT
- Internal Audit
- Corporate Secretary & Humas
- Direksi
- Digital Transformation Office
- Strategic Planning Team
- Management Information System (MIS) Team
- Consumer Protection / Perlindungan Konsumen
- Quality Assurance (QA) Team
- Information Security / Cyber Security
- Product Analytics Team
- Partnership & Ecosystem Team
Method
- Pre-test
- Presentation
- Discussion
- Case study
- Post-test
Facilities
- Ruang Meeting Representatif
- Sertifikat Pelatihan Resmi
- Instruktur Profesional & Berpengalaman
- Training Kit Eksklusif
- Souvenir
- Pick Up Participant (Yogyakarta)
