TRAINING CREDIT RISK MODELING

PENGERTIAN CREDIT RISK MODELING

Credit Risk Modeling adalah proses untuk mengidentifikasi, mengukur, dan mengelola risiko kredit yang dihadapi oleh lembaga keuangan atau perusahaan dalam melakukan aktivitas peminjaman atau pemberian kredit. Model ini biasanya mencakup analisis berbagai faktor yang dapat mempengaruhi kemampuan debitur untuk memenuhi kewajiban pembayaran, seperti kondisi ekonomi, riwayat kredit, dan karakteristik individu atau perusahaan. Mengikuti Credit Risk Modeling sangat penting karena membantu institusi keuangan untuk membuat keputusan yang lebih informasional dalam pemberian pinjaman, mengurangi kemungkinan kerugian akibat gagal bayar, dan memastikan keberlanjutan operasi bisnis. Dengan memahami risiko kredit secara mendalam, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan risiko dan menjaga stabilitas keuangan. Model ini juga berperan dalam pemenuhan regulasi keuangan, seperti Basel III, yang mengharuskan bank untuk memiliki cadangan modal yang cukup berdasarkan tingkat risiko kredit yang mereka tanggung.

TUJUAN DAN MANFAAT CREDIT RISK MODELING

Tujuan Credit Risk Modeling:

1. Mengidentifikasi Risiko Kredit: Menilai potensi risiko yang mungkin timbul dari pemberian kredit kepada individu atau perusahaan.
2. Menentukan Kelayakan Peminjaman: Membantu dalam penilaian kelayakan kredit untuk mengurangi risiko gagal bayar.
3. Mengukur Potensi Kerugian: Menganalisis kemungkinan kerugian yang dapat terjadi akibat gagal bayar oleh debitur.
4. Meningkatkan Akurasi Keputusan Kredit: Memberikan dasar yang lebih kuat dalam mengambil keputusan pemberian pinjaman atau kredit.
5. Memenuhi Persyaratan Regulasi: Memastikan pemenuhan regulasi seperti Basel III yang mengatur kecukupan modal untuk risiko kredit.
6. Menilai Dampak Ekonomi: Memahami bagaimana faktor ekonomi mempengaruhi kemampuan debitur untuk melunasi kewajiban utang.
7. Menyusun Strategi Mitigasi Risiko: Membantu perusahaan dalam merancang strategi untuk meminimalkan dampak risiko kredit yang dihadapi.

Manfaat Credit Risk Modeling:

1. Pengelolaan Risiko yang Lebih Baik: Memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi dan mengelola potensi risiko kredit secara lebih efektif.
2. Peningkatan Profitabilitas: Dengan mengurangi risiko gagal bayar, perusahaan dapat memaksimalkan keuntungan dari pinjaman atau kredit yang diberikan.
3. Kepatuhan terhadap Regulasi: Membantu lembaga keuangan untuk tetap mematuhi peraturan yang mengatur pengelolaan risiko kredit.
4. Penyusunan Kebijakan Kredit yang Lebih Tepat: Memungkinkan perusahaan untuk menyusun kebijakan pemberian kredit yang lebih tepat dan berbasis data.
5. Pengurangan Risiko Kerugian: Dengan model yang akurat, perusahaan dapat meminimalkan risiko kerugian finansial yang diakibatkan oleh gagal bayar.
6. Meningkatkan Reputasi Perusahaan: Dengan mengelola risiko secara hati-hati, perusahaan dapat meningkatkan reputasi di mata investor dan pelanggan.
7. Perencanaan Keuangan yang Lebih Efisien: Membantu dalam perencanaan keuangan dan alokasi sumber daya yang lebih efisien dengan mengukur potensi kerugian yang mungkin terjadi.
8. Peningkatan Manajemen Modal: Membantu bank dan lembaga keuangan dalam mengatur cadangan modal yang diperlukan sesuai dengan risiko kredit yang ada.

OUTLINE MATERI CREDIT RISK MODELING

 1: Pengantar Credit Risk Modeling

• Definisi dan Konsep Dasar Risiko Kredit
  • Apa itu risiko kredit?
  • Jenis-jenis risiko kredit: Default risk, counterparty risk, dan lainnya
  • Faktor-faktor yang mempengaruhi risiko kredit
• Pentingnya Credit Risk Modeling
  • Tujuan dan manfaat dalam pengelolaan risiko kredit
  • Hubungan dengan kebijakan kredit dan peraturan perbankan (misalnya, Basel III)

 2: Data dan Sumber Informasi untuk Credit Risk Modeling

• Jenis Data dalam Credit Risk Modeling
  • Data historis: Riwayat kredit, data transaksi, informasi demografis
  • Data eksternal: Kondisi ekonomi makro, data sektor industri
• Pengumpulan dan Persiapan Data
  • Pembersihan data (data cleaning)
  • Pengolahan dan normalisasi data
  • Fitur engineering: Pemilihan fitur dan transformasi data

 3: Teknik Statistik dan Metodologi dalam Credit Risk Modeling

• Metode Pemodelan Risiko Kredit
  • Model tradisional: Skoring kredit, regresi logistik
  • Model advanced: Decision trees, Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machines (SVM)
• Estimasi Probabilitas Default (PD)
  • Penilaian probabilitas default debitur
  • Model logistik dan klasifikasi
• Estimasi Loss Given Default (LGD) dan Exposure at Default (EAD)
  • Mengukur potensi kerugian ketika terjadi default
  • Metode penentuan LGD dan EAD
• Model Credit Portfolio
  • Penggunaan model untuk menghitung nilai eksposur portofolio kredit secara keseluruhan
  • Teknik Value at Risk (VaR) dalam portofolio kredit

 4: Pengujian dan Validasi Model

• Metode Validasi Model
  • Pembagian data: Training set dan test set
  • Pengujian akurasi: Cross-validation, confusion matrix
• Penilaian Kinerja Model
  • Metode evaluasi: AUC (Area Under Curve), ROC (Receiver Operating Characteristic), Precision, Recall
  • Pemilihan model terbaik berdasarkan kriteria performa
• Penyesuaian Model dan Overfitting
  • Teknik untuk menghindari overfitting dan underfitting
  • Regularisasi dalam model machine learning

 5: Penerapan Model dalam Pengambilan Keputusan Kredit

• Penerapan Model Probabilitas Default dalam Pemberian Kredit
  • Analisis kelayakan kredit dan penentuan batas kredit
  • Kaitan antara hasil model dengan kebijakan kredit
• Mitigasi Risiko Kredit Menggunakan Model
  • Strategi mitigasi berdasarkan hasil model
  • Diversifikasi risiko dan hedging

 6: Regulasi dan Best Practices dalam Credit Risk Modeling

• Regulasi Kredit dan Kepatuhan terhadap Basel III
  • Persyaratan modal dan pengelolaan risiko kredit dalam Basel III
  • Stres testing dan skenario pengujian risiko kredit
• Etika dan Transparansi dalam Credit Risk Modeling
  • Etika dalam pengumpulan dan penggunaan data
  • Transparansi dalam pembuatan keputusan berbasis model

 7: Tren dan Inovasi dalam Credit Risk Modeling

• Penggunaan Big Data dan AI dalam Credit Risk
  • Aplikasi machine learning dan deep learning dalam pemodelan risiko kredit
  • Penggunaan data alternatif (alternative data) untuk meningkatkan akurasi model
• Tren dan Inovasi Terkini dalam Credit Risk Modeling
  • Model berbasis neural networks
  • Blockchain dan risikonya terhadap kredit
  • Teknologi analitik prediktif dalam industri keuangan

 8: Studi Kasus dan Aplikasi Praktis

• Studi Kasus Credit Risk Modeling
  • Analisis studi kasus di lembaga keuangan
  • Pembahasan aplikasi model dalam skenario dunia nyata
• Praktek Penggunaan Alat Credit Risk Modeling
  • Penggunaan software dan tools dalam credit risk modeling (misalnya, R, Python, SAS, Excel)
  • Simulasi model risiko kredit dengan dataset yang tersedia

 9: Penyusunan Laporan dan Presentasi Hasil Model

• Penyusunan Laporan Model Risiko Kredit
  • Menyusun laporan teknis dan hasil analisis model
  • Menyajikan hasil model kepada stakeholder (manajer, regulator, klien)
• Komunikasi dan Interpretasi Hasil
  • Teknik untuk menyampaikan hasil dengan jelas dan mudah dipahami
  • Menggunakan visualisasi data dalam laporan risiko kredit

 10: Kesimpulan dan Langkah Selanjutnya

• Tantangan dalam Credit Risk Modeling
  • Isu dan hambatan yang mungkin muncul dalam pemodelan risiko kredit
• Langkah Selanjutnya dalam Pembelajaran Credit Risk
  • Rekomendasi untuk melanjutkan pendidikan dan penelitian dalam bidang ini

PESERTA YANG MEMBUTUHKAN PELATIHAN CREDIT RISK MODELING

1. Analis Risiko Kredit di Bank
   • Bertanggung jawab untuk menilai dan mengelola risiko kredit yang dihadapi bank.
2. Manajer Portofolio Kredit
   • Mengelola portofolio pinjaman dan bertugas memastikan portofolio tetap seimbang dengan mempertimbangkan risiko kredit.
3. Risk Manager di Lembaga Keuangan
   • Bertugas untuk mengidentifikasi, menganalisis, dan mengelola risiko di lembaga keuangan, termasuk risiko kredit.
4. Staf Pengelolaan Risiko di Asuransi
   • Bekerja dalam perusahaan asuransi untuk memodelkan dan menilai risiko terkait dengan pemberian polis kredit dan pinjaman.
5. Data Scientist dan Analis Data di Industri Keuangan
   • Menggunakan teknik analitik untuk membangun dan mengembangkan model risiko kredit berbasis data besar dan machine learning.
6. Profesional di Lembaga Penjaminan Kredit
   • Membantu dalam penjaminan pinjaman dengan menilai dan mengelola risiko kredit yang terkait.
7. Regulator dan Pengawas Keuangan
   • Membantu mengawasi kepatuhan lembaga keuangan terhadap peraturan risiko kredit yang berlaku.
8. Akuntan dan Auditor Keuangan
   • Melakukan audit terhadap kebijakan dan praktik manajemen risiko kredit di lembaga keuangan.
9. Konsultan Keuangan dan Manajemen Risiko
   • Memberikan saran kepada perusahaan atau lembaga keuangan dalam pengelolaan dan pemodelan risiko kredit.
10. Staf R&D di Lembaga Keuangan atau Perusahaan Teknologi Keuangan (FinTech)
    • Mengembangkan dan menguji model-model baru untuk pengelolaan risiko kredit menggunakan teknologi terbaru.
11. Investor dan Manajer Investasi
    • Menganalisis risiko terkait investasi dalam obligasi, pinjaman, atau instrumen keuangan yang melibatkan risiko kredit.
12. Mahasiswa dan Peneliti di Bidang Keuangan atau Aktuaria
    • Mahasiswa yang ingin mempelajari lebih dalam tentang penerapan statistik dan pemodelan risiko kredit di industri keuangan.
13. Pengelola Risiko di Perusahaan Multinasional
    • Bagi perusahaan yang terlibat dalam transaksi lintas negara, memahami model risiko kredit adalah kunci untuk melindungi kepentingan finansial mereka.
14. Penyedia Layanan Pembiayaan dan Peminjaman Online (Fintech)
    • Perusahaan fintech yang menawarkan pinjaman atau pembiayaan kepada konsumen atau bisnis, dan membutuhkan alat untuk menilai risiko kredit secara akurat.
15. Pengelola Kredit Konsumen
    • Terlibat dalam pengelolaan pemberian kredit kepada konsumen, seperti pinjaman pribadi, kartu kredit, dan pembiayaan lainnya.

PEMATERI/ TRAINER

Pelatihan Credit Risk Modeling Bandung ini akan diberikan oleh Trainer dari kalangan Praktisi, Akademisi dan Konsultan berpengalaman di bidangnya masing-masing.

JADWAL TRAINING TERBARU DI TAHUN 2025

Peserta dapat pesan / customize jadwal pelaksanaan training  selain tanggal yang sudah kami agendakan. 

Informasi dan Pendaftaran Training

Silahkan konsultasikan kebutuhan perusahaan Anda kepada kami. Apabila ingin mengikuti Pelatihan Pemberian Kredit Bali segera hubungi marketing representatif kami dibawah ini. Dapatkan promo menarik dan update jadwal training terbaru. Mari bersinergi dan berkembang bersama kami

Informasi lebih lanjut
Customer Service : +62 822-9767-5557 (Available WhatsApp)
email : cro.suryatraining@gmail.com

Admin : +6282297675557

FAQ tentang DiklatBandung.com A : Berapa minimal running pelatihan ini ?

Q : Pelatihan ini akan running idealnya minimal dengan 3 peserta

A : Apakah bisa jika saya hanya ingin pelatihan sendiri aja / private course ?
Q : Bisa, kami akan membantu menyelenggarakan pelatihan 1 hari jika ada persetujuan dari klien

A : Dimana saja pelatihan biasanya di selenggarakan?
Q : Pelatihan kami selenggarakan di beberapa kota besar di Indonesia seperti Bandung, Jakarta, Yogyakarta, Surabaya, Malang, Bali, Lombok dan beberapa negara seperti Singapore dan Malaysia

A : Apakah bisa diselenggarakan selain di kota lain?
Q : Penyelenggaraan pelatihan bisa diadakan di kota lain dengan minimal kuota 5 orang setiap kelas

A : Apakah bisa juga diselenggarakan secara IHT/ In House Training di Perusahaan klien ?
Q : Bisa diselenggarakan secara IHT di Perusahaan klien

A : Apakah jadwal bisa disesuaikan dengan kebutuhan klien ?
Q : Jadwal pelatihan dapat di sesuaikan dengan kebutuhan klien. Namun konfirmasi minimal 2 minggu sebelum pelaksaan pelatihan.