Hubungi Kami

Kerangka Materi

Kecerdasan Buatan dalam Manajemen Risiko Kredit: Dasar-dasar dan Peluang

  • Perbandingan model risiko kredit konvensional dengan model berbasis AI
  • Tantangan dalam evaluasi kredit: bias, kejelasan interpretasi, serta prinsip keadilan
  • Studi kasus dunia nyata penggunaan AI dalam pemberian pinjaman

Data untuk Pengembangan Model Pemeringkatan Kredit

  • Sumber-sumber data: transaksional, perilaku pengguna, serta data alternatif lainnya
  • Proses pembersihan data dan rekayasa fitur untuk keperluan pemberian pinjaman
  • Mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas dan keterbatasan jumlah data dalam prediksi risiko

Machine Learning untuk Pemeringkatan Kredit

  • Regresi logistik, pohon keputusan, serta algoritma random forest
  • Teknik gradient boosting (LightGBM, XGBoost) guna meningkatkan akurasi pemeringkatan kredit
  • Metode pelatihan model, validasi, serta penyetelan parameter

Alur Kerja Pemberian Pinjaman Berbasis AI

  • Otomatisasi proses segmentasi peminjam serta penilaian risiko pinjaman
  • Proses seleksi dan persetujuan pinjaman yang disempurnakan melalui AI
  • Penentuan harga dinamis serta optimalisasi tingkat bunga berbasis machine learning

Interpretabilitas Model dan Prinsip Etika AI

  • Menginterpretasikan hasil prediksi menggunakan teknik SHAP serta LIME
  • Menjaga keadilan dalam model kredit: deteksi dan pencegahan bias
  • Kepatuhan terhadap kerangka regulasi (misalnya ECOA, GDPR)

Kecerdasan Buatan Generatif dalam Konteks Pemberian Pinjaman

  • Penggunaan LLM untuk meninjau aplikasi pinjaman dan menganalisis dokumen terkait
  • Teknik rekayasa prompt dalam komunikasi dengan peminjam serta penyajian wawasan analitis
  • Penciptaan data sintetis guna menguji keandalan model

Strategi dan Tata Kelola Implementasi AI dalam Manajemen Kredit

  • Membangun kapabilitas internal AI versus penggunaan solusi eksternal
  • Pengelolaan siklus hidup model serta praktik terbaik tata kelola AI
  • Trend ke depan: pemeringkatan kredit secara real-time, integrasi sistem perbankan terbuka

Rangkuman dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman dasar mengenai konsep risiko kredit
  • Pengalaman menggunakan alat analisis data atau intelijen bisnis
  • Mengenal Python atau memiliki kemauan untuk mempelajari sintaks dasarnya

Target Peserta

  • Manajer pemberian pinjaman
  • Analis kredit
  • Inovator di bidang fintech
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait