Home » Machine Learning Application in Banking
Machine Learning Application in Banking
February 7, 2026
Jadwal Pelatihan Machine Learning Application in Banking
| Tanggal | Tempat | Kota | | 23 - 24 Februari 2026 | - | Bali |
Training Machine Learning Application in Banking
DESKRIPSI Training Machine Learning Application in Banking
Pelatihan Machine Learning Application in Banking bertujuan membekali peserta dengan pemahaman dan keterampilan dalam memanfaatkan teknologi machine learning untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan inovasi layanan perbankan. Pelatihan ini fokus pada penerapan ML dalam pengelolaan data nasabah, analisis risiko, deteksi fraud, prediksi kredit, dan pengembangan produk serta layanan yang lebih personalized.
Peserta akan mempelajari siklus end-to-end penggunaan machine learning mulai dari pengumpulan dan pembersihan data, feature engineering, pemodelan, evaluasi, hingga implementasi hasil model dalam proses bisnis perbankan. Pelatihan juga menekankan best practice dan studi kasus nyata dari industri perbankan agar peserta dapat langsung mengidentifikasi peluang dan merancang solusi ML yang berdampak pada kinerja bank.
TUJUAN Training Machine Learning Application in Banking
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan dapat:
- Memahami konsep dasar dan algoritma machine learning.
- Mengidentifikasi peluang aplikasi ML di industri perbankan.
- Menyiapkan dan mengolah data untuk model ML.
- Mengembangkan dan mengevaluasi model ML untuk kasus perbankan.
- Mengintegrasikan hasil model ML ke dalam pengambilan keputusan bisnis.
- Pengenalan Machine Learning
- Definisi, jenis, dan konsep ML
- Supervised vs Unsupervised Learning
- Peran ML dalam transformasi digital perbankan
- Data Preparation & Feature Engineering
- Pengumpulan data dari sistem perbankan
- Cleaning, transformasi, dan normalisasi data
- Pemilihan fitur yang relevan
- Algoritma ML untuk Perbankan
- Regresi & Klasifikasi
- Decision Tree & Random Forest
- Clustering & Anomaly Detection
- Neural Network dasar
- Aplikasi ML di Banking
- Credit Scoring & Risk Assessment
- Fraud Detection & Anti-Money Laundering
- Customer Segmentation & Marketing Analytics
- Predictive Analytics untuk layanan nasabah
- Evaluasi Model & Performance
- Accuracy, Precision, Recall, F1-Score
- Cross Validation
- Model Interpretability & Explainable AI (XAI)
- Deployment & Integration
- Integrasi model ke sistem perbankan
- Monitoring dan updating model
- Automation & Decision Support System
- Best Practice & Studi Kasus
- Studi kasus ML di bank global dan lokal
- Lessons learned & pitfalls
- Diskusi strategi implementasi di organisasi peserta
