1. Memahami dasar-dasar Artificial Intelligence dan bagaimana AI bekerja dalam konteks perbankan.
2. Mengidentifikasi aplikasi AI yang relevan di sektor perbankan, termasuk analisis data, deteksi penipuan, dan personalisasi layanan pelanggan.
3. Menggunakan AI dalam pengelolaan risiko untuk meningkatkan pengambilan keputusan dalam manajemen keuangan.
4. Memahami penerapan AI dalam layanan pelanggan dengan chatbots dan asisten virtual.
5. Menilai dampak AI terhadap operasi perbankan dan strategi transformasi digital.
6. Mengatasi tantangan regulasi dan etika yang muncul dengan penerapan AI dalam industri perbankan.
7. Menerapkan teknik-teknik pembelajaran mesin dalam analisis data dan pengambilan keputusan perbankan.

– Profesional Perbankan: Pekerja di bidang operasional, manajer, dan staf bank yang ingin memahami bagaimana AI dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan pelayanan.
– Analis Data dan Analis Keuangan yang ingin mengeksplorasi penerapan AI dalam analisis data besar dan peramalan.
– Pengembang Teknologi dan IT yang tertarik mengembangkan solusi berbasis AI untuk sektor perbankan.
– Manajer Risiko yang ingin memanfaatkan AI untuk mengidentifikasi dan mengelola risiko finansial.
– Pimpinan dan Eksekutif Perbankan yang ingin memahami bagaimana AI dapat mendorong transformasi digital di bank mereka.

Modul 1: Pengenalan Artificial Intelligence dalam Perbankan
Apa itu AI?: Definisi dan komponen dasar dari AI dalam konteks perbankan.
Sejarah dan Perkembangan AI dalam Sektor Keuangan: Perjalanan AI dari teori hingga aplikasi praktis.
AI vs. Tradisional: Membandingkan metode tradisional dengan penerapan AI di perbankan.
Mekanisme Kerja AI: Bagaimana algoritma AI bekerja dalam analisis data dan pengambilan keputusan.

Modul 2: Pembelajaran Mesin (Machine Learning) dalam Perbankan
Apa itu Machine Learning?: Definisi dan jenis-jenis pembelajaran mesin yang digunakan di perbankan.
Algoritma Pembelajaran Mesin untuk Perbankan: Teknik seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan reinforcement learning.
Studi Kasus: Penggunaan pembelajaran mesin dalam pemeringkatan kredit, analisis data transaksi, dan prediksi finansial.
Praktikum: Membangun model pembelajaran mesin untuk analisis data bank sederhana.

Modul 3: AI dalam Deteksi Penipuan dan Keamanan Keuangan
Deteksi Penipuan dengan AI: Bagaimana AI digunakan untuk mendeteksi transaksi penipuan secara real-time.
Keamanan Cyber dan AI: Penerapan AI untuk meningkatkan keamanan data dan transaksi perbankan.
Teknik Pembelajaran Mesin untuk Deteksi Anomali: Menganalisis pola data untuk mengidentifikasi aktivitas yang mencurigakan.
Studi Kasus: Bagaimana bank menggunakan AI untuk mengurangi risiko penipuan.

Modul 4: Chatbots dan Layanan Pelanggan Berbasis AI
Chatbots di Perbankan: Implementasi chatbot dan asisten virtual untuk memberikan layanan pelanggan 24/7.
Personalisasi Pengalaman Pelanggan dengan AI: Menggunakan AI untuk menganalisis perilaku pelanggan dan memberikan penawaran yang lebih tepat.
Teknologi Pembelajaran Mesin untuk Interaksi Pelanggan: Menerapkan teknologi seperti NLP (Natural Language Processing) dalam layanan pelanggan.
Praktikum: Membuat chatbot sederhana untuk menjawab pertanyaan umum pelanggan.

Modul 5: AI dalam Pengelolaan Risiko Keuangan
Model Prediksi Risiko dengan AI: Menggunakan AI untuk memprediksi dan mengelola risiko finansial dalam perbankan.
AI untuk Analisis Kredit dan Risiko Kredit: Menerapkan AI untuk menilai kelayakan kredit dan menilai risiko peminjam.
Simulasi Risiko dengan Pembelajaran Mesin: Teknik untuk mensimulasikan berbagai skenario risiko finansial.
Praktikum: Membangun model prediksi risiko untuk portfolio kredit bank.

Modul 6: Etika dan Regulasi dalam Penggunaan AI di Perbankan
Isu Etika dalam Penggunaan AI: Pertanyaan tentang bias algoritma, diskriminasi, dan privasi data.
Regulasi dan Kepatuhan di Sektor Perbankan: Menavigasi tantangan regulasi terkait penggunaan AI dalam perbankan (misalnya GDPR, peraturan perbankan lokal).
Menciptakan Kebijakan AI yang Etis: Mengembangkan kebijakan internal untuk memastikan penggunaan AI yang adil dan transparan.
Diskusi: Menangani dilema etika dalam penerapan AI untuk pengambilan keputusan berbasis data.

Modul 7: Transformasi Digital dengan AI di Perbankan
Strategi Transformasi Digital: Bagaimana AI mendorong digitalisasi dan inovasi dalam industri perbankan.
Mengintegrasikan AI ke dalam Sistem Perbankan Tradisional: Tantangan dan peluang dalam integrasi teknologi baru dengan infrastruktur bank yang ada.
Studi Kasus: Implementasi sukses AI di bank besar dan lembaga keuangan lainnya.
Diskusi Kelompok: Merancang roadmap untuk adopsi AI dalam sistem perbankan.

Modul 8: Penutup dan Implementasi AI di Organisasi Perbankan
Membangun Strategi AI untuk Bank: Langkah-langkah untuk merancang strategi AI di bank.
Evaluasi Dampak AI pada Kinerja Bank: Menilai hasil dari penerapan AI dalam operasi perbankan.
Tantangan Implementasi AI: Mengidentifikasi dan mengatasi hambatan dalam penerapan AI di bank.
Feedback: Menyusun rencana implementasi AI di tempat kerja berdasarkan topik yang telah dipelajari.