Pelatihan ini dirancang untuk memperkuat kompetensi profesional perbankan
dan keuangan dalam menghadapi tantangan era digital dan kecerdasan buatan (AI) yang
membawa transformasi besar terhadap profil risiko institusi. Peserta akan mempelajari
paradigma baru Risk Management 5.0 — di mana manusia, teknologi, dan data bekerja
secara sinergis untuk mendeteksi, mengukur, dan memitigasi risiko secara prediktif, realtime, dan adaptif.
Selain memahami prinsip klasik manajemen risiko, peserta juga akan mendalami
bagaimana AI, machine learning, big data analytics, dan otomasi digunakan untuk
mengantisipasi risiko pasar, kredit, operasional, dan siber secara terintegrasi. Melalui
studi kasus dan simulasi berbasis data, pelatihan ini mempersiapkan peserta untuk
merancang sistem pengelolaan risiko yang agile, responsif, dan berorientasi
keberlanjutan, guna menjaga ketahanan institusi di tengah disrupsi digital global.
OBJECTIVE
- Memahami konsep dan evolusi manajemen risiko menuju era Risk Management 5.0.
- Mengidentifikasi perubahan profil risiko akibat transformasi digital dan AI.
- Mengimplementasikan strategi mitigasi risiko berbasis data dan teknologi.
- Menggunakan AI dan machine learning untuk analisis risiko secara prediktif.
- Mengintegrasikan risiko digital, siber, dan kepatuhan ke dalam kerangka ERM (Enterprise Risk Management).
- Menyusun kebijakan dan tata kelola risiko yang adaptif, etis, dan berkelanjutan.
- Membangun budaya risiko digital di seluruh lini organisasi.
COURSE OUTLINE
I. Evolusi dan Konsep Risk Management 5.0
- Evolusi manajemen risiko: dari 1.0 hingga 5.0.
- Prinsip utama Risk Management 5.0: integratif, digital, dan adaptif.
- Dampak digitalisasi, fintech, dan AI terhadap lanskap risiko bank.
- Peran manusia dan teknologi dalam sistem risiko hibrida.
II. Kerangka Dasar Enterprise Risk Management (ERM) di Era Digital
- Struktur dan tata kelola ERM modern.
- Integrasi risiko strategis, keuangan, operasional, dan digital.
- Model three lines of defense di tengah transformasi digital.
- Keterkaitan ERM dengan tujuan bisnis dan kepatuhan regulator.
III. Identifikasi dan Pengukuran Risiko di Era AI
- Pendekatan berbasis data untuk identifikasi risiko.
- Predictive analytics dalam pengukuran risiko kredit dan pasar.
- Pemanfaatan machine learning untuk mendeteksi risiko fraud dan operasional.
- Validasi dan kalibrasi model risiko berbasis algoritma.
IV. Manajemen Risiko Digital dan Siber
- Jenis dan karakteristik risiko siber di sektor keuangan.
- Cyber resilience framework dan threat intelligence.
- Proteksi data, privasi, dan tata kelola AI yang etis.
- Integrasi keamanan siber dalam sistem manajemen risiko bank.
V. Strategi Mitigasi Risiko Berbasis Teknologi
- Otomatisasi proses kontrol risiko melalui RPA (Robotic Process Automation).
- Real-time risk monitoring dengan dashboard digital.
- Penerapan AI-driven early warning system untuk eksposur risiko.
- Integrasi mitigasi risiko dengan manajemen krisis digital.
VI. Risiko Kepatuhan dan Tata Kelola AI
- Tantangan kepatuhan dan regulasi penggunaan AI di sektor keuangan.
- Kerangka AI governance: transparansi, keadilan, dan akuntabilitas algoritma.
- Audit risiko model AI dan pencegahan bias keputusan.
- Integrasi prinsip ESG (Environmental, Social, Governance) dalam kebijakan risiko digital.
VII. Pengukuran Efektivitas dan Maturitas Risiko
- Risk maturity model dan penilaian tingkat kesiapan digital risk management.
- Indikator kinerja utama (KRI & KPI) berbasis data digital.
- Scenario analysis dan stress testing berbasis AI.
- Laporan risiko berbasis visual analytics dan decision intelligence.
VIII. Studi Kasus dan Simulasi Praktik
- Studi kasus penerapan AI-driven risk management di bank global dan regional.
- Simulasi deteksi risiko fraud dengan machine learning.
- Simulasi implementasi dashboard digital risiko terintegrasi.
- Penyusunan Digital Risk Management Roadmap untuk institusi peserta.
