Model Risk Management & Validation di Era Digital
Model Risk Management & Validation di Era Digital
Description
Di era digital, perbankan semakin bergantung pada berbagai model analitik—mulai dari credit scoring, fraud detection, hingga forecasting dan AI/ machine learning models. Ketergantungan ini membawa manfaat besar dalam efisiensi dan akurasi pengambilan keputusan, namun juga menimbulkan model risk, yaitu risiko akibat kesalahan dalam pengembangan, implementasi, atau penggunaan model.
Tanpa pengelolaan yang tepat, model dapat menghasilkan keputusan yang bias, tidak akurat, atau bahkan menimbulkan risiko finansial dan reputasi bagi bank. Oleh karena itu, diperlukan kerangka Model Risk Management (MRM) dan proses model validation yang kuat, independen, dan berkelanjutan.
Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif mengenai pengelolaan risiko model, termasuk governance, validasi, monitoring, serta tantangan penggunaan AI di industri perbankan.
Objectives
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Memahami konsep dan pentingnya model risk management
- Mengidentifikasi berbagai jenis model risk di perbankan
- Menyusun framework MRM yang efektif
- Melakukan proses model validation secara independen
- Memahami risiko penggunaan AI dan machine learning
- Mengelola lifecycle model dari development hingga monitoring
- Memastikan kepatuhan terhadap prinsip governance dan audit
Course outline
1. Introduction to Model Risk Management
- Definisi model dan model risk
- Jenis model di perbankan
- Dampak model risk terhadap bisnis
2. Model Risk Management Framework
- Governance & struktur organisasi MRM
- Kebijakan dan prosedur model
- Three lines of defense dalam pengelolaan model
3. Model Development & Documentation
- Tahapan pengembangan model
- Pemilihan metodologi (statistical vs ML)
- Dokumentasi model yang baik
4. Model Validation Process
- Konsep independensi validasi
- Validasi data, asumsi, dan metodologi
- Backtesting & benchmarking
5. Model Performance Monitoring
- Monitoring performa model secara berkala
- Early warning signal terhadap model deterioration
- Model recalibration & redevelopment
6. AI & Machine Learning Risk
- Risiko bias dan fairness
- Explainability & interpretability
- Model governance untuk AI
7. Regulatory & Compliance Perspective
- Prinsip pengelolaan model risk di perbankan
- Ekspektasi regulator
- Audit dan review model
8. Model Inventory & Lifecycle Management
- Inventarisasi model
- Klasifikasi model berdasarkan risiko
- Lifecycle management (development–validation–monitoring–retirement)
9. Case Study & Practical Exercise
- Studi kasus kegagalan model
- Simulasi validasi model
- Diskusi best practice industri
Participants
- Risk Management
- Information Technology
- Compliance & APUPPT
- Audit Internal
- Credit
- Treasury & Investment
- Finance
- Accounting & Tax
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)
