AI & Predictive Forecasting untuk Proyeksi Kredit dan Dana Pihak Ketiga
AI & Predictive Forecasting untuk Proyeksi Kredit dan Dana Pihak Ketiga
Description
Industri perbankan saat ini menghadapi tantangan volatilitas ekonomi, perubahan perilaku nasabah, serta tekanan likuiditas dan kualitas aset. Dalam konteks ini, proyeksi kredit dan Dana Pihak Ketiga (DPK) menjadi fungsi strategis yang menentukan pertumbuhan, profitabilitas, dan manajemen risiko bank.
Pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) dan predictive forecasting memungkinkan bank untuk melakukan proyeksi yang lebih akurat, real-time, dan berbasis data granular. Teknologi ini membantu menganalisis pola historis, perilaku transaksi, faktor makroekonomi, hingga sentiment pasar untuk menghasilkan estimasi pertumbuhan kredit, risiko gagal bayar, serta dinamika penghimpunan dana.
Bank global seperti JPMorgan Chase dan DBS Bank telah mengintegrasikan AI dalam manajemen risiko kredit dan liquidity forecasting. Di Indonesia, institusi seperti Bank Mandiri dan BCA juga mengembangkan analitik prediktif untuk mendukung pertumbuhan bisnis dan pengelolaan risiko yang lebih presisi.
Dengan pendekatan berbasis machine learning, time-series modeling, dan advanced analytics, bank dapat beralih dari pendekatan forecasting tradisional yang statis menuju sistem proyeksi yang adaptif dan dinamis.
Objectives
- Memahami peran AI dan predictive analytics dalam proyeksi kredit dan DPK.
- Mengidentifikasi model forecasting yang relevan untuk perbankan.
- Meningkatkan akurasi proyeksi pertumbuhan kredit dan dana pihak ketiga.
- Mengintegrasikan variabel makroekonomi dan perilaku nasabah dalam model prediktif.
- Membangun kerangka kerja implementasi AI forecasting di institusi perbankan
Course outline
1. Fundamental Forecasting di Perbankan
- Konsep dasar proyeksi kredit dan DPK
- Hubungan pertumbuhan kredit, DPK, dan likuiditas (LDR)
- Keterkaitan dengan NPL dan manajemen risiko
2. Data & Variabel dalam Proyeksi
- Data historis kredit dan DPK
- Variabel makroekonomi (inflasi, suku bunga, GDP, BI Rate)
- Data perilaku transaksi nasabah
- Alternative data (digital footprint, payment pattern)
3. Model Predictive Forecasting
- Time Series Models (ARIMA, SARIMA, VAR)
- Machine Learning Models (Random Forest, XGBoost, Neural Network)
- Deep Learning untuk demand forecasting
- Model ensemble & hybrid forecasting
4. AI untuk Proyeksi Kredit
- Credit growth prediction
- Probability of Default (PD) forecasting
- Early warning system kredit bermasalah
- Segment-based loan growth projection
5. AI untuk Proyeksi Dana Pihak Ketiga (DPK)
- Forecasting CASA (Current Account Saving Account)
- Behavioral deposit modeling
- Liquidity stress prediction
- Customer churn prediction pada dana
6. Integrasi dengan Risk & Business Strategy
- Forecasting untuk perencanaan RBB (Rencana Bisnis Bank)
- Asset-Liability Management (ALM) berbasis AI
- Scenario analysis & stress testing
- Dashboard eksekutif berbasis predictive insight
7. Implementasi & Tantangan
- Data governance & kualitas data
- Model validation & explainability (XAI)
- Regulasi & compliance
- Talent & transformation readiness
Participants
- Risk Management
- Credit Management
- Treasury
- Finance
- Data Analytics
- Artificial Intelligence (AI)
- Business Intelligence
- Strategic Planning
- IT / System Development
- Corporate Banking
- Retail Banking
- Management
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)
