Auditing the Machine: Teknik Evaluasi Integritas Algoritma dan Mitigasi Risiko Bias pada Artificial Intelligence Perbankan
Auditing the Machine: Teknik Evaluasi Integritas Algoritma dan Mitigasi Risiko Bias pada Artificial Intelligence Perbankan
Description
Pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) dalam industri perbankan berkembang sangat pesat, mulai dari credit scoring, fraud detection, chatbot layanan nasabah, anti money laundering (AML), hingga automated decision making. Teknologi ini memberikan efisiensi, kecepatan analisis, dan kemampuan prediktif yang tinggi. Namun, di sisi lain, penggunaan AI juga menghadirkan berbagai risiko baru, seperti bias algoritma, kurangnya transparansi model (black box), kesalahan pengambilan keputusan otomatis, risiko etika, serta potensi pelanggaran regulasi dan perlindungan konsumen.
Dalam lingkungan perbankan yang highly regulated, fungsi audit internal, risk management, compliance, dan pengawasan teknologi dituntut memiliki kemampuan untuk mengevaluasi integritas algoritma AI secara independen dan sistematis. Auditor tidak lagi hanya memeriksa proses bisnis dan kontrol konvensional, tetapi juga harus memahami bagaimana model AI dibangun, diuji, dimonitor, dan dikendalikan agar tetap akurat, adil (fair), transparan, serta sesuai regulasi.
Objectives
- Memahami konsep dasar Artificial Intelligence dan implementasinya di industri perbankan.
- Mengidentifikasi risiko penggunaan AI, termasuk bias algoritma, model drift, dan ethical risk.
- Memahami framework governance dan regulasi terkait AI dalam sektor keuangan.
- Melakukan evaluasi integritas dan reliabilitas model AI.
- Memahami teknik audit terhadap machine learning dan automated decision systems.
- Mengidentifikasi sumber bias data dan bias algoritma dalam model AI.
- Menyusun strategi mitigasi risiko AI dan pengendalian internal berbasis AI governance.
- Memahami prinsip explainable AI (XAI) dan transparansi model.
- Menilai efektivitas monitoring dan lifecycle management model AI.
- Menyusun program audit AI untuk mendukung tata kelola teknologi yang aman, adil, dan patuh regulasi.
Course outline
1. Pengantar Artificial Intelligence dalam Perbankan
- Konsep dasar AI, Machine Learning, dan Deep Learning
- Implementasi AI di industri perbankan
- AI untuk fraud detection, credit scoring, AML, chatbot, dan risk analytics
- Transformasi digital dan otomatisasi pengambilan keputusan
2. Risiko dan Tantangan AI di Industri Keuangan
- Risiko bias algoritma
- Black box model dan kurangnya explainability
- Model drift dan data drift
- Risiko etika dan diskriminasi
- Risiko kepatuhan dan legal
- Cyber risk dan adversarial attack pada AI
3. Tata Kelola dan Regulasi AI
- AI governance framework
- Prinsip Responsible AI
- Regulatory expectation pada AI perbankan
- Model Risk Management (MRM)
- Dokumentasi dan accountability model AI
4. Teknik Audit terhadap Sistem AI
- Audit lifecycle model AI
- Audit data input dan kualitas data
- Audit training, testing, dan validation process
- Review parameter model dan logika algoritma
- Audit automated decision-making system
- Audit trail dan dokumentasi model
5. Evaluasi Integritas Algoritma
- Pengujian akurasi dan reliabilitas model
- Stress testing model AI
- Sensitivity analysis
- Overfitting dan underfitting assessment
- Evaluasi robustness model
- Monitoring perubahan performa model
6. Identifikasi dan Mitigasi Bias AI
- Jenis-jenis bias dalam AI
- Bias pada data historis dan data sampling
- Fairness testing
- Teknik mitigasi bias algoritma
- Evaluasi dampak diskriminasi keputusan AI
- Penyusunan fairness control framework
7. Explainable AI (XAI) dan Transparansi Model
- Prinsip explainability
- Interpretable vs black box model
- Teknik explainable AI
- Dashboard interpretasi model
- Pelaporan hasil model kepada regulator dan manajemen
8. Continuous Monitoring dan Model Governance
- Monitoring performa model AI
- Early warning indicator untuk model degradation
- Recalibration dan retraining model
- Continuous auditing terhadap AI
- Incident management dan escalation process
9. Studi Kasus Audit AI Perbankan
- Audit credit scoring berbasis AI
- Audit fraud detection system
- Analisis kasus bias algoritma
- Simulasi pengujian fairness model
- Penyusunan rekomendasi audit AI
10. Penyusunan Program Audit AI
- Risk-based AI audit planning
- Penyusunan AI audit checklist
- Penentuan control objective
- Integrasi audit AI dengan enterprise risk management
- Roadmap pengawasan AI di organisasi
Participants
- Divisi Audit Internal
- Divisi Audit Internal IT
- Divisi Artificial Intelligence / Data Science
- Divisi Model Risk Management (MRM)
- Divisi Data Analytics / Risk Analytics
- Divisi Governance, Risk & Compliance (GRC)
- Divisi Manajemen Risiko
- Divisi Enterprise Risk Management (ERM)
- Divisi Kepatuhan (Compliance)
- Divisi IT / Teknologi Informasi
- Divisi Cyber Security
- Divisi Digital 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)
