Model Risk Management 4.0: Tata Kelola Penggunaan Generative AI dalam Operasional dan Layanan Nasabah
Model Risk Management 4.0: Tata Kelola Penggunaan Generative AI dalam Operasional dan Layanan Nasabah
Description
Perkembangan pesat teknologi Generative AI telah membuka babak baru dalam transformasi industri keuangan. Kemampuan model untuk menghasilkan teks, analisis, rekomendasi, hingga interaksi berbasis bahasa alami telah mendorong pemanfaatannya dalam berbagai fungsi, mulai dari layanan nasabah (customer service), pemasaran, analisis kredit, hingga operasional internal. Teknologi ini menawarkan peningkatan efisiensi, personalisasi layanan, serta kecepatan pengambilan keputusan yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Namun, di balik potensi tersebut, penggunaan Generative AI juga membawa spektrum risiko baru yang lebih kompleks dibandingkan model analitik tradisional. Risiko seperti hallucination (hasil yang tidak akurat namun tampak meyakinkan), bias model, kebocoran data sensitif, hingga ketidakjelasan akuntabilitas menjadi tantangan nyata yang harus dihadapi oleh organisasi. Selain itu, sifat model yang adaptif dan terus berkembang menambah kompleksitas dalam proses pengawasan dan pengendalian.
Kerangka Model Risk Management (MRM) konvensional yang dirancang untuk model statistik atau machine learning tradisional perlu berevolusi untuk mengakomodasi karakteristik unik dari Generative AI. Diperlukan pendekatan baru—yang dapat disebut sebagai Model Risk Management 4.0—yang mengintegrasikan aspek tata kelola, etika, keamanan data, serta kontrol operasional dalam satu kerangka yang komprehensif.
Objectives
- Meningkatkan pemahaman peserta mengenai karakteristik dan risiko Generative AI.
- Membekali peserta dengan konsep Model Risk Management yang relevan untuk era AI modern.
- Mengembangkan kemampuan dalam mengidentifikasi dan menilai risiko penggunaan Generative AI.
- Meningkatkan keterampilan dalam merancang kerangka tata kelola (governance) yang efektif.
- Memperkuat pemahaman mengenai aspek etika, transparansi, dan akuntabilitas dalam penggunaan AI.
- Mendorong penerapan kontrol dan mitigasi risiko yang sesuai dalam operasional dan layanan nasabah.
- Menyiapkan organisasi dalam menghadapi tuntutan regulasi terkait penggunaan AI.
Course outline
1. Pengenalan Generative AI dalam Industri Keuangan
- Definisi dan cara kerja Generative AI
- Use cases dalam operasional dan layanan nasabah
- Perbedaan dengan model AI tradisional
2. Risiko Utama dalam Generative AI
- Hallucination dan akurasi output
- Bias dan fairness
- Risiko privasi dan kebocoran data
- Risiko reputasi dan kepatuhan
3. Evolusi Model Risk Management (MRM)
- Kerangka MRM tradisional
- Keterbatasan dalam konteks AI modern
- Konsep Model Risk Management 4.0
4. Tata Kelola Penggunaan Generative AI
- Struktur governance dan peran tanggung jawab
- Kebijakan dan prosedur penggunaan AI
- Approval dan oversight model
- Dokumentasi dan audit trail
5. Validasi dan Pengujian Model
- Teknik validasi untuk Generative AI
- Evaluasi kualitas output
- Red teaming dan adversarial testing
- Monitoring performa model
6. Kontrol Risiko dan Mitigasi
- Guardrails dan kontrol operasional
- Human-in-the-loop
- Filtering dan content moderation
- Data protection dan access control
7. Aspek Etika dan Kepatuhan
- Prinsip AI yang bertanggung jawab (responsible AI)
- Transparansi dan explainability
- Kepatuhan terhadap regulasi
- Manajemen risiko reputasi
8. Implementasi dalam Operasional dan Layanan Nasabah
- Integrasi AI dalam workflow bisnis
- Penggunaan pada chatbot dan customer interaction
- Risk control dalam real-time usage
- Pengukuran kinerja dan value creation
9. Studi Kasus dan Simulasi
- Analisis use case Generative AI
- Identifikasi risiko dan kontrol
- Penyusunan kerangka governance sederhana
- Diskusi best practices
Participants
- Divisi Model Risk Management (MRM)
- Divisi Artificial Intelligence / Data Science
- Divisi IT / Teknologi Informasi
- Divisi Digital Banking
- Divisi Governance, Risk &Compliance (GRC)
- Divisi Manajemen Risiko
- Divisi Enterprise Risk Management (ERM)
- Divisi Kepatuhan (Compliance)
- Divisi Cyber Security
- Divisi Data Governance / Data Management
- Divisi Audit Internal IT
- Divisi Customer Experience (CX)
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)
