Penggunaan Teknologi dalam Deteksi Transaksi Mencurigakan
Penggunaan Teknologi dalam Deteksi Transaksi Mencurigakan
Description
Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam mengenai pemanfaatan teknologi dalam mendeteksi transaksi mencurigakan sebagai bagian dari kepatuhan Anti Pencucian Uang dan Pencegahan Pendanaan Terorisme (APU PPT) di sektor perbankan. Peserta akan mempelajari bagaimana sistem berbasis teknologi seperti artificial intelligence, machine learning, dan rule-based engine digunakan untuk mengidentifikasi pola transaksi yang tidak wajar secara real time maupun periodik.
Selain aspek teknologi, pelatihan ini juga menekankan integrasi antara sistem deteksi, analisis risiko nasabah, serta prosedur pelaporan kepada regulator. Dengan pendekatan praktis dan studi kasus, peserta diharapkan mampu memahami alur kerja sistem kepatuhan modern dan mengoptimalkan penggunaan teknologi untuk meningkatkan efektivitas pengawasan transaksi perbankan.
Objectives
- Memahami konsep dasar APU PPT dalam industri perbankan
- Mengidentifikasi jenis-jenis transaksi mencurigakan
- Memahami peran teknologi dalam sistem deteksi fraud dan AML
- Mempelajari konsep rule-based system dalam deteksi transaksi
- Memahami penerapan machine learning untuk analisis pola transaksi
- Menguasai penggunaan transaction monitoring system (TMS)
- Menganalisis customer risk profiling berbasis data
- Memahami proses alert generation dan alert validation
- Meningkatkan kemampuan investigasi awal transaksi mencurigakan
- Memahami alur pelaporan STR (Suspicious Transaction Report) ke regulator
Course outline
1. Dasar APU PPT dan Relevansinya di Perbankan
- Konsep dasar pencucian uang dan pendanaan terorisme
- Regulasi dan kewajiban bank
- Peran unit kepatuhan dalam sistem perbankan
2. Jenis dan Pola Transaksi Mencurigakan
- Struktur transaksi tidak wajar (smurfing, layering, structuring)
- Pola transaksi lintas rekening dan lintas negara
- Indikator red flag transaksi
3. Teknologi dalam Sistem Kepatuhan Modern
- Overview RegTech dalam perbankan
- Peran data analytics dalam monitoring transaksi
- Integrasi sistem core banking dengan compliance system
4. Rule-Based Engine dalam Deteksi Transaksi
- Konsep aturan (threshold, limit, pattern-based rules)
- Pembuatan dan pengelolaan ruleset
- Kelebihan dan keterbatasan rule-based system
5. Machine Learning untuk Deteksi Anomali
- Supervised vs unsupervised learning
- Anomaly detection pada data transaksi
- Model prediktif untuk risiko nasabah
6. Transaction Monitoring System (TMS)
- Fungsi utama TMS dalam bank
- Alur kerja sistem monitoring transaksi
- Integrasi TMS dengan database nasabah
7. Customer Risk Profiling
- Parameter penilaian risiko nasabah
- Segmentasi nasabah berdasarkan risiko
- Dynamic risk scoring berbasis perilaku transaksi
8. Alert Management System
- Proses pembentukan alert otomatis
- Prioritisasi alert berdasarkan tingkat risiko
- Validasi awal oleh compliance officer
9. Investigasi Transaksi Mencurigakan
- Tahapan investigasi internal
- Pengumpulan data pendukung transaksi
- Dokumentasi hasil analisis kasus
10. Pelaporan STR dan Kepatuhan Regulator
- Proses eskalasi temuan mencurigakan
- Struktur dan isi Suspicious Transaction Report
- Ketepatan waktu dan kepatuhan pelaporan ke otoritas terkait
Participants
- Information Technology
- Compliance & APUPPT
- Risk Management
- Audit Internal
- Banking
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)
