Advanced Forecasting dengan Machine Learning untuk Bank
Advanced Forecasting dengan Machine Learning untuk Bank
Description
Perbankan modern membutuhkan kemampuan forecasting yang lebih akurat dan adaptif untuk mendukung pengambilan keputusan strategis, mulai dari proyeksi kredit, likuiditas, hingga perilaku nasabah. Metode tradisional (time series sederhana atau judgmental forecasting) seringkali tidak mampu menangkap pola kompleks dan perubahan cepat di pasar.
Dengan Machine Learning (ML), bank dapat:
- Mengolah data dalam jumlah besar (big data)
- Menangkap pola non-linear dan hidden pattern
- Menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan real-time
- Melakukan forecasting berbasis data historis dan variabel eksternal
Pendekatan ini menjadi kunci dalam meningkatkan daya saing dan ketepatan strategi bisnis bank.
Objectives
Pelatihan ini bertujuan untuk:
- Memahami konsep dasar forecasting dan Machine Learning
- Meningkatkan kemampuan analisis data untuk prediksi bisnis bank
- Mengimplementasikan model forecasting berbasis ML
- Mengoptimalkan akurasi prediksi untuk berbagai kebutuhan bank
- Mengintegrasikan hasil forecasting dalam pengambilan keputusan
- Memahami risiko dan keterbatasan model ML
Course outline
A. Fundamental Forecasting di Perbankan
- Konsep dasar forecasting
- Jenis forecasting: short-term vs long-term
- Use case di bank: kredit, dana, NPL, likuiditas
B. Keterbatasan Metode Tradisional
- Time series klasik (ARIMA, moving average)
- Kelemahan dalam menghadapi data kompleks
- Kebutuhan pendekatan berbasis ML
C. Pengantar Machine Learning untuk Forecasting
- Supervised vs unsupervised learning
- Regression, classification, dan time series ML
- Pipeline Machine Learning
D. Data Preparation & Feature Engineering
- Pengolahan data historis
- Handling missing values & outliers
- Feature selection & feature engineering
- Integrasi data eksternal (makroekonomi, perilaku nasabah)
E. Model Machine Learning untuk Forecasting
- Linear Regression & Regularization
- Decision Tree & Random Forest
- Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
- Neural Network (LSTM untuk time series)
F. Evaluasi & Validasi Model
- Train-test split & cross-validation
- Metrics: MAE, RMSE, MAPE
- Overfitting vs underfitting
G. Implementasi Use Case Perbankan
- Forecast pertumbuhan kredit
- Prediksi dana pihak ketiga (DPK)
- Prediksi risiko kredit / NPL
- Forecast kebutuhan likuiditas
H. Model Deployment & Monitoring
- Implementasi model ke sistem bank
- Monitoring performa model
- Model recalibration & retraining
I. Explainable AI & Model Interpretability
- SHAP & feature importance
- Transparansi model untuk regulator
- Penggunaan dalam decision making
J. Risiko & Governance
- Model risk management
- Bias data & fairness
- Kepatuhan regulasi (OJK, Basel)
K. Tools & Praktik
- Python (pandas, scikit-learn)
- Dashboard (Power BI/Tableau)
- Integrasi dengan data warehouse
L. Studi Kasus & Best Practice
- Implementasi ML di bank global & lokal
- Lessons learned
M. Workshop / Simulasi
- Membangun model forecasting sederhana
- Interpretasi hasil prediksi
- Pengambilan keputusan berbasis output model
Participants
- Risk Management
- Finance
- Treasury & Investment
- Information Technology
- Data Analytics / Data Science
- Perencanaan & Pengembangan
- Digital Banking / Transformation
- Leadership Program
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)
