Pemanfaatan data analytics dalam pemulihan kredit bermasalah adalah
pendekatan modern yang mengintegrasikan teknologi analisis data untuk meningkatkan
efektivitas dan efisiensi proses penyelamatan kredit yang mengalami gagal bayar atau
non-performing loan (NPL). Dengan menggunakan berbagai teknik analisis data, seperti
predictive analytics, machine learning, dan big data, lembaga keuangan dapat
mengidentifikasi pola-pola risiko lebih awal, memetakan profil debitur bermasalah, serta
merancang strategi penyelesaian yang lebih tepat sasaran.
Data analytics memungkinkan bank untuk melakukan segmentasi debitur
berdasarkan tingkat risiko, potensi pemulihan, dan karakteristik pembayaran, sehingga
tindakan penagihan atau restrukturisasi dapat dilakukan secara lebih personal dan
efektif. Selain itu, dengan analisis tren dan prediksi perilaku debitur, proses monitoring
dan pengawasan dapat dioptimalkan untuk mengantisipasi kemungkinan memburuknya
kualitas kredit.
Penggunaan data analytics juga mempercepat pengambilan keputusan berbasis
bukti (data-driven decision making), mengurangi biaya operasional dalam proses
pemulihan, serta meningkatkan tingkat keberhasilan penyelamatan kredit. Dengan
demikian, teknologi ini menjadi alat strategis penting dalam menjaga kesehatan
portofolio kredit dan stabilitas keuangan lembaga.
OBJECTIVE
- Memahami konsep dasar dan pentingnya data analytics dalam pengelolaan kredit bermasalah.
- Mampu mengenali berbagai jenis data dan sumber data yang relevan untuk analisis kredit.
- Menguasai teknik dasar analisis data yang digunakan dalam pemulihan kredit bermasalah.
- Mampu melakukan segmentasi debitur berdasarkan risiko dan potensi pemulihan menggunakan data analytics.
- Memahami cara menggunakan alat dan teknologi analytics seperti predictive modeling dan machine learning.
- Mengembangkan keterampilan dalam membuat laporan dan visualisasi data untuk mendukung pengambilan keputusan.
- Meningkatkan efektivitas strategi penyelamatan kredit melalui pendekatan berbasis data.
- Memahami etika dan kepatuhan dalam pengelolaan data dan privasi nasabah.
COURSE OUTLINE
- Pengantar Data Analytics dalam Perbankan
- Definisi dan manfaat data analytics.
- Peran data analytics dalam manajemen risiko dan loan recovery.
- Sumber dan Jenis Data Kredit
- Data internal: histori pembayaran, profil debitur, dokumen kredit.
- Data eksternal: data ekonomi makro, informasi pasar, data sosial.
- Teknik Dasar Analisis Data
- Descriptive analytics (analisis deskriptif).
- Predictive analytics (analisis prediktif).
- Prescriptive analytics (analisis preskriptif).
- Segmentasi dan Scoring Debitur
- Kriteria segmentasi berdasarkan risiko dan kemampuan bayar.
- Pembuatan credit scoring dan risk profiling.
- Alat dan Teknologi Data Analytics
- Pengantar software analytics (misal: Excel, Python, R, Tableau, Power BI).
- Machine learning dan artificial intelligence dalam pemulihan kredit.
- Strategi Pemulihan Kredit Berbasis Data
- Penerapan hasil analisis untuk perencanaan restrukturisasi dan penagihan.
- Monitoring dan evaluasi berbasis data.
- Visualisasi dan Pelaporan Data
- Membuat dashboard interaktif.
- Teknik penyajian data untuk manajemen dan tim recovery.
- Etika dan Kepatuhan Penggunaan Data
- Perlindungan data pribadi dan regulasi (misal: GDPR, UU Perlindungan Data Pribadi).
- Tata kelola data yang baik.
