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
29 – 30 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
- Information Technology
- Data Analytics
- Big Data
- Business Intelligence
- Data Science
- Artificial Intelligence
- Machine Learning
- Predictive Analytics
- Customer Analytics
- Customer Insights
- Customer Experience
- Digital Banking
- Digital Transformation
- Enterprise Data Management
- Data Governance
- Data Management
- Business Development
- Strategic Planning
- Corporate Strategy
- Marketing
- Product Development
- CRM (Customer Relationship Management)
- Retail Banking
- Consumer Banking
- Corporate Banking
- Commercial Banking
- Treasury
- Risk Management
- Credit Risk Management
- Fraud Management
- Compliance
- APUPPT
- Internal Audit
- Finance
- Human Capital
- Corporate Secretary
- Information Security
- Data Protection
- Data Privacy
- Innovation Management
- Change Management
- Direksi
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)
