Strategi Otomasi Proses Analisis Kredit Tanpa Mengabaikan Prinisip Kehati-Hataan

Scheduled 21 – 22 Juli 2026 Surabaya

Registration

Strategi Otomasi Proses Analisis Kredit Tanpa Mengabaikan Prinisip Kehati-Hataan

21 – 22 Juli 2026 Surabaya Hotel Santika Pandegiling

Description

Transformasi digital mendorong perbankan untuk mengotomasi proses analisis kredit guna meningkatkan kecepatan layanan, efisiensi operasional, dan konsistensi pengambilan keputusan. Namun, penerapan otomasi harus tetap mengedepankan prinsip kehati-hatian (prudential banking principle) agar kualitas keputusan kredit tetap terjaga, risiko kredit dapat dikendalikan, dan kepatuhan terhadap regulasi tetap terpenuhi. Pelatihan ini membahas strategi mengintegrasikan teknologi seperti workflow automation, credit scoring, artificial intelligence (AI), dan data analytics ke dalam proses analisis kredit tanpa mengurangi kualitas analisis, validasi, maupun pengendalian risiko.

Objectives

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

Memahami konsep otomasi dalam proses analisis kredit perbankan.
Mengidentifikasi proses analisis kredit yang dapat diotomasi tanpa mengurangi kualitas penilaian.
Mengintegrasikan prinsip kehati-hatian dalam sistem otomasi analisis kredit.
Menerapkan pengendalian risiko dan validasi terhadap hasil analisis otomatis.
Mengoptimalkan pemanfaatan data analytics dan AI sebagai pendukung keputusan kredit.
Menyusun tata kelola implementasi otomasi analisis kredit yang aman, efektif, dan sesuai regulasi.

Course outline

1. Konsep Digital Credit Assessment dan Otomasi Kredit

Perkembangan digital lending dan credit automation.
Manfaat dan tantangan otomasi analisis kredit.
Peran teknologi dalam meningkatkan kualitas keputusan kredit.

2. Pemetaan Proses Analisis Kredit yang Dapat Diotomasi

Digitalisasi proses pengajuan kredit.
Otomasi verifikasi data dan dokumen.
Workflow persetujuan kredit berbasis sistem.

3. Integrasi Prinsip Kehati-hatian dalam Otomasi Kredit

Penerapan prinsip 5C dan analisis risiko.
Penggunaan human review untuk keputusan strategis.
Penetapan batas kewenangan dan pengecualian.

4. Pemanfaatan AI, Machine Learning, dan Credit Scoring

Pengembangan model credit scoring.
Pemanfaatan data alternatif dalam analisis kredit.
Validasi dan monitoring model AI.

5. Pengendalian Risiko pada Otomasi Analisis Kredit

Identifikasi risiko model dan risiko operasional.
Validasi data dan kualitas informasi.
Pengendalian bias dalam pengambilan keputusan otomatis.

6. Tata Kelola Data dan Keamanan Informasi

Kualitas data sebagai dasar analisis kredit.
Perlindungan data nasabah.
Pengendalian akses dan keamanan sistem.

7. Monitoring dan Evaluasi Kinerja Sistem Otomasi

Pengukuran akurasi keputusan kredit.
Dashboard monitoring dan Key Risk Indicator (KRI).
Continuous improvement terhadap model analisis.

8. Kepatuhan Regulasi dalam Digital Credit Assessment

Kesesuaian dengan regulasi perkreditan dan manajemen risiko.
Dokumentasi keputusan kredit dan audit trail.
Peran fungsi kepatuhan, manajemen risiko, dan audit internal.

9. Strategi Implementasi Otomasi Analisis Kredit

Tahapan implementasi dan manajemen perubahan.
Pengembangan kompetensi pengguna sistem.
Kolaborasi antara bisnis, risiko, TI, dan kepatuhan.

10. Studi Kasus dan Simulasi Implementasi

Analisis implementasi otomasi pada proses analisis kredit.
Simulasi validasi hasil credit scoring dan AI.
Penyusunan roadmap implementasi otomasi analisis kredit yang tetap menjunjung prinsip kehati-hatian dan menjaga kualitas portofolio kredit.