Hybrid Credit Scoring: Integrating Traditional Financials with Alternative Big Data
Hybrid Credit Scoring: Integrating Traditional Financials with Alternative Big Data
Description
Model penilaian kredit tradisional yang berbasis laporan keuangan, histori kredit, dan agunan seringkali memiliki keterbatasan—terutama dalam menjangkau segmen unbanked dan underbanked. Di sisi lain, perkembangan teknologi dan ketersediaan big data membuka peluang baru melalui pemanfaatan data alternatif seperti perilaku transaksi digital, data e-commerce, telekomunikasi, hingga jejak media sosial.
Pendekatan hybrid credit scoring menggabungkan kekuatan metode konvensional dengan analitik data modern untuk menghasilkan penilaian kredit yang lebih akurat, inklusif, dan real-time. Namun, pendekatan ini juga membawa tantangan terkait kualitas data, bias algoritma, privasi, dan kepatuhan regulasi.
Objectives
- Memahami konsep dan evolusi credit scoring dari tradisional ke hybrid.
- Mengidentifikasi berbagai sumber data alternatif yang relevan untuk penilaian kredit.
- Mengembangkan model credit scoring berbasis kombinasi data finansial dan non-finansial.
- Meningkatkan akurasi prediksi risiko kredit dan memperluas inklusi keuangan.
- Memastikan penggunaan data dan model sesuai prinsip etika dan regulasi.
Course outline
1. Fundamentals of Credit Scoring
- Prinsip dasar penilaian kredit
- Model tradisional (rule-based, logistic regression)
- Keterbatasan pendekatan konvensional
2. Alternative Data Ecosystem
- Jenis data alternatif: telco, e-commerce, utility, behavioral data
- Open banking & data sharing ecosystem
- Data quality, cleansing, dan governance
3. Hybrid Model Development
- Integrasi data tradisional dan alternatif
- Machine learning untuk credit scoring (tree-based, ensemble, dll.)
- Feature engineering & model selection
4. Model Validation & Performance
- Evaluasi model (AUC, Gini, KS statistic)
- Backtesting dan benchmarking
- Monitoring model drift dan recalibration
5. Explainability & Interpretability
- Pentingnya transparansi model
- Teknik explainable AI (XAI) dalam credit scoring
- Komunikasi hasil model ke regulator dan bisnis
6. Risk, Bias & Ethical Considerations
- Risiko bias dan diskriminasi dalam data alternatif
- Fair lending & responsible AI
- Mitigasi risiko etika dalam model
7. Regulatory & Compliance Framework
- Kepatuhan terhadap perlindungan data pribadi
- Model governance & audit trail
- Dokumentasi dan pelaporan model
8. Implementation Strategy & Use Cases
- Strategi implementasi di bank/fintech
- Use case: SME lending, microfinance, digital lending
- Studi kasus keberhasilan dan tantanga
Participants
- Credit
- Data Analytics
- Risk Management
- Information Technology
- Digital Banking
- Credit Analyst
- Consumer Banking
- SME Banking
- Corporate Banking
- Compliance & GCG
- Operational Risk
- Internal Audit
- Innovation & Transformation
- Internal Control
- Executive 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)
