Optimizing Big Data for Strategic Business Decisions in Banking

Senior Trainer BMG Institute

Deskripsi

Pemanfaatan Big Data dalam sektor perbankan telah menjadi kunci untuk meningkatkan efisiensi operasional, memahami perilaku nasabah, dan membuat keputusan bisnis yang lebih tepat. Dengan menganalisis data dalam jumlah besar dan beragam, bank dapat mengidentifikasi tren pasar, mengelola risiko dengan lebih baik, serta menawarkan layanan yang lebih personal kepada nasabah. Pelatihan “Optimizing Big Data for Strategic Business Decisions in Banking” dirancang untuk membekali para profesional perbankan dengan pengetahuan dan keterampilan yang diperlukan untuk mengintegrasikan analitik Big Data ke dalam strategi bisnis mereka, sehingga mampu bersaing di era digital yang terus berkembang.

Sasaran Pelatihan

Memahami konsep dasar dan komponen utama Big Data dalam konteks perbankan.
Mengidentifikasi aplikasi praktis Big Data untuk meningkatkan layanan nasabah dan efisiensi operasional.
Mengembangkan strategi implementasi Big Data yang selaras dengan tujuan bisnis perbankan.
Menguasai teknik analisis data untuk deteksi penipuan, segmentasi nasabah, dan prediksi perilaku.
Menilai tantangan dan solusi dalam penerapan Big Data, termasuk aspek keamanan data dan integrasi sistem.

Tujuan Pelatihan

Manfaat Pelatihan

Target Peserta

Manajer dan eksekutif di sektor perbankan yang terlibat dalam pengambilan keputusan strategis.
Profesional TI dan analis data yang bekerja di industri keuangan.
Pengembang produk dan layanan perbankan yang ingin memanfaatkan Big Data untuk inovasi.
Konsultan bisnis yang berfokus pada transformasi digital di sektor keuangan.

Pengantar Big Data dalam Perbankan
- Definisi dan komponen utama Big Data: volume, kecepatan, variasi.
- Peran Big Data dalam transformasi sektor perbankan.
- Tren dan perkembangan terkini dalam analitik data perbankan.
Aplikasi Big Data untuk Layanan Nasabah
- Analisis perilaku nasabah untuk personalisasi layanan.
- Peningkatan pengalaman nasabah melalui data-driven insights.
- Studi kasus: Implementasi Big Data dalam meningkatkan retensi nasabah.
Meningkatkan Efisiensi Operasional dengan Big Data
- Identifikasi dan pengurangan hambatan operasional melalui analitik data.
- Optimasi proses internal bank menggunakan Big Data.
- Studi kasus: Penggunaan data untuk prediksi kebutuhan sumber daya.

Hari Kedua:

Manajemen Risiko dan Deteksi Penipuan
- Pemanfaatan Big Data untuk deteksi penipuan secara real-time.
- Analisis risiko kredit menggunakan data historis dan tren pasar.
- Studi kasus: Implementasi sistem deteksi penipuan berbasis Big Data.
Strategi Implementasi Big Data di Perbankan
- Langkah-langkah pengembangan strategi Big Data yang efektif.
- Integrasi Big Data dengan sistem perbankan yang sudah ada.
- Tantangan umum dalam implementasi dan cara mengatasinya.
Keamanan Data dan Kepatuhan Regulasi
- Aspek keamanan dalam pengelolaan Big Data.
- Memastikan kepatuhan terhadap regulasi perlindungan data.
- Studi kasus: Penanganan pelanggaran data dan langkah mitigasinya.
Workshop dan Diskusi Interaktif
- Analisis studi kasus implementasi Big Data di bank terkemuka.
- Diskusi kelompok: Merancang roadmap implementasi Big Data untuk institusi peserta.
- Presentasi hasil diskusi dan feedback dari fasilitator.