AI Governance & Risk Management: Mengelola Bias, Transparansi, dan Akuntabilitas Algoritma Bank
AI Governance & Risk Management: Mengelola Bias, Transparansi, dan Akuntabilitas Algoritma Bank
Description
Pelatihan AI Governance & Risk Management: Mengelola Bias, Transparansi, dan Akuntabilitas Algoritma Bank dirancang untuk meningkatkan pemahaman insan perbankan mengenai tata kelola penggunaan Artificial Intelligence (AI) dan pengelolaan risiko yang muncul dari implementasi algoritma cerdas dalam operasional dan layanan keuangan.
Transformasi digital di sektor perbankan telah mendorong penggunaan AI untuk credit scoring, fraud detection, chatbot, customer analytics, anti money laundering, hingga pengambilan keputusan bisnis berbasis data. Namun, penggunaan AI juga menghadirkan tantangan baru terkait bias algoritma, kurangnya transparansi model, risiko diskriminasi, keamanan data, hingga akuntabilitas keputusan otomatis.
Pelatihan ini membahas framework AI Governance, pengendalian risiko AI, prinsip ethical AI, model transparency, hingga strategi pengawasan dan kepatuhan agar implementasi AI di perbankan berjalan secara aman, adil, bertanggung jawab, dan sesuai regulasi.
Objectives
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Memahami konsep AI Governance dan AI Risk Management di industri perbankan.
- Mengidentifikasi risiko penggunaan AI dan algoritma dalam layanan keuangan.
- Memahami isu bias, fairness, transparency, dan explainability pada AI.
- Menyusun framework tata kelola AI yang efektif dan compliant.
- Melakukan pengawasan dan mitigasi risiko terhadap model AI.
- Memahami aspek etika, keamanan data, dan regulasi penggunaan AI.
- Mendukung implementasi AI yang akuntabel, transparan, dan berorientasi pada governance.
Course outline
1. Fundamental AI Governance
- Pengertian AI Governance dan AI Risk Management
- Perkembangan penggunaan AI di sektor perbankan
- Jenis-jenis AI dan machine learning dalam layanan keuangan
- Risiko strategis dan operasional penggunaan AI
2. Framework Tata Kelola AI
- Struktur governance penggunaan AI
- Peran manajemen, risk management, dan compliance
- Kebijakan dan standar pengelolaan AI
- AI lifecycle management
3. Bias dan Fairness dalam Algoritma
- Pengertian algorithmic bias
- Sumber bias pada data dan model AI
- Risiko diskriminasi dalam pengambilan keputusan otomatis
- Teknik mitigasi bias dan fairness assessment
4. Transparansi dan Explainability AI
- Explainable AI (XAI)
- Model transparency dan interpretability
- Dokumentasi model dan audit trail
- Komunikasi hasil keputusan AI kepada stakeholder
5. Risiko dan Pengawasan AI
- Model risk pada AI dan machine learning
- AI monitoring dan performance evaluation
- Deteksi model drift dan anomaly behavior
- Stress testing dan validation AI model
6. Kepatuhan, Etika, dan Regulasi AI
- Prinsip ethical AI
- Data privacy dan perlindungan konsumen
- Regulasi global dan lokal terkait AI
- Tanggung jawab hukum dan akuntabilitas AI
7. Keamanan Data dan Cyber Risk AI
- Risiko keamanan pada sistem AI
- Adversarial attack dan manipulation risk
- Data governance dan data quality management
- Pengendalian akses dan keamanan model AI
8. Strategi Implementasi AI yang Responsible
- Responsible AI framework
- Human oversight dalam AI decision making
- AI governance committee dan escalation process
- Continuous monitoring dan governance improvement
9. Workshop & Studi Kasus
- Analisis bias pada model AI perbankan
- Simulasi AI risk assessment
- Penyusunan AI governance framework
- Studi kasus kegagalan dan pelanggaran AI di sektor keuangan
Participants
- risk management
- information technology
- compliance&apuppt
- audit internal
- leadership program
- perencanaan&pengembangan
- law
- corporate secretary&humas
- human resource 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)
