Credit Risk Management and Scoring (BN002)

Deskripsi Training

Training ini membahas strategi pengelolaan risiko kredit di sektor perbankan dan lembaga keuangan berbasis analisis data dan model scoring. Peserta akan memahami konsep dasar risiko kredit, proses credit approval, serta metode pengukuran dan mitigasi risiko menggunakan pendekatan kuantitatif dan kualitatif. Dilengkapi dengan studi kasus dan praktik langsung membangun model scoring untuk memperkuat penilaian risiko.

Daftar Sekarang

Silabus Training

• Modul 1: Konsep Risiko Kredit dan Manajemen Kredit
  Menjelaskan definisi risiko kredit, penyebabnya, dan dampaknya terhadap stabilitas keuangan institusi. Dibahas pula prinsip-prinsip manajemen kredit secara umum.
• Modul 2: Proses Kredit dan Penilaian Debitur
  Mempelajari alur proses pemberian kredit serta metode analisis 5C: karakter, kapasitas, modal, kondisi ekonomi, dan agunan.
• Modul 3: Pengenalan Credit Scoring Model
  Pendekatan kuantitatif dalam scoring debitur, struktur model scoring, variabel penting, dan penggunaan skor untuk pengambilan keputusan.
• Modul 4: Data Preparation dan Feature Engineering
  Teknik menyiapkan data historis kredit untuk scoring, termasuk data cleaning, transformasi, dan pembuatan feature.
• Modul 5: Model Statistik untuk Credit Scoring
  Regresi logistik, decision tree, dan machine learning dasar untuk membangun model prediktif risiko kredit.
• Modul 6: Evaluasi dan Validasi Model Scoring
  Evaluasi performa model dengan AUC, Confusion Matrix, Gini Index, dan interpretasi hasil dengan tim risiko bisnis.
• Modul 7: Strategi Mitigasi Risiko Kredit
  Penerapan strategi mitigasi berdasarkan hasil scoring, seperti limit kredit dan klasifikasi risiko.
• Modul 8: Implementasi Kebijakan Kredit Berbasis Scoring
  Integrasi scoring ke dalam kebijakan kredit, sistem core banking, dan SOP persetujuan kredit.
• Modul 9: Studi Kasus dan Simulasi
  Simulasi membangun credit scoring dari awal menggunakan data dummy dan evaluasi efektivitasnya.

Contoh Kasus

Sebuah bank memiliki portofolio kredit konsumer dengan NPL sebesar 4%. Tim risiko ingin membangun model scoring berbasis data pengajuan kredit selama 3 tahun terakhir untuk memprediksi kemungkinan gagal bayar nasabah baru. Peserta diminta untuk menyiapkan data, memilih variabel relevan, membangun model prediktif, dan mengusulkan strategi mitigasi risiko berdasarkan hasil model tersebut.