Home  »  Bandung   »   Predictive Analytics for Banking

Bandung Perbankan & Koperasi September 2026

Predictive Analytics for Banking

Predictive Analytics for Banking

OVERVIEW

Predictive Analytics for Banking adalah pelatihan yang membantu peserta memahami penggunaan data dan analisis prediktif untuk menghasilkan insight yang mendukung pengambilan keputusan bisnis perbankan. Materi mencakup pengolahan data, predictive modeling, analisis risiko, customer analytics, hingga penerapan hasil prediksi dalam strategi bisnis.

TUJUAN

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

1. Memahami konsep dan manfaat predictive analytics dalam perbankan.
2. Mengidentifikasi dan mempersiapkan data untuk kebutuhan analisis.
3. Memahami metode dasar predictive modeling.
4. Menerapkan predictive analytics dalam credit risk dan fraud detection.
5. Menganalisis customer behavior dan potensi churn.
6. Mengevaluasi hasil dan akurasi model prediktif.
7. Mengubah hasil analisis menjadi insight untuk pengambilan keputusan.

MATERI

1. Introduction to Predictive Analytics

• Konsep predictive analytics
• Peran data dalam perbankan
• Banking predictive analytics use cases

2. Banking Data Preparation

• Data collection & cleaning
• Data quality
• Feature engineering

3. Predictive Modeling

• Regression
• Classification
• Decision tree & machine learning
• Model selection

4. Banking Applications

• Credit risk & credit scoring
• Customer churn prediction
• Customer segmentation
• Fraud detection
• Risk prediction

5. Model Evaluation

• Accuracy, precision & recall
• Model validation
• Overfitting & underfitting

6. Data Governance & Responsible Analytics

• Data privacy
• Model risk
• Bias & fairness
• Responsible AI

7. Studi Kasus

Form Pre-Registrasi

	Data Materi Training
Topik Training	: Predictive Analytics for Banking
Link
*Jumlah Peserta	Estimasi Jumlah Peserta yang di ajukan
*Nama Peserta Yang Didaftarkan
	Personal Data
*Nama
*Jabatan	Jabatan/Divisi/Departement
*Nama Perusahaan
*Alamat Perusahaan
*Email Perusahaan
*Email Alternatif	eg: gmail, yahoo, hotmail
*Telepon Kantor
Ekstensi
*Handphone
	* Harus di isi