Artificial Intelligence untuk Kepemimpinan & Transformasi Bisnis

Program ini dirancang untuk memberikan pemahaman strategis kepada Direktur Utama mengenai:
* Perkembangan, peluang, dan risiko penerapan AI
* Implikasi AI dalam transformasi bisnis, pengambilan keputusan, efisiensi
* Operasional, dan inovasi layanan
* Peran AI dari perspektif kepemimpinan dan tata kelola perusahaan
* Integrasi AI ke dalam strategi perusahaan secara tepat, aman, dan selaras
* Dengan kebutuhan bisnis serta prinsip manajemen risiko

Certificate (by PasarTrainer)

Pre-Test

* Jenis-jenis fraud di industri kredit & payment
* Anomaly detection: Konsep dan algoritma (Isolation Forest, LOF, etc.)
* How AI detects patterns yang tidak terlihat oleh manusia
* Real-world case: Perusahaan A vs Perusahaan B (dengan AI vs tanpa AI), Jumlah fraud terdeteksi, Cost of fraud prevention vs cost of fraud loss, and Customer impact & experience
* False positive vs false negative trade-off
* Real-time detection vs batch processing
* Integration dengan existing payment/lending system

3. Fraud Detection dengan AI

* Current state assessment: Infrastruktur, data, team, process sekarang
* Gap analysis: Apa yang perlu ditambah/diubah?
* Use case prioritization: Credit scoring vs fraud detection, mana lebih urgent
* Phased implementation approach:
1. Phase 0: Preparation (data gathering, team building, infrastructure)
2. Phase 1: Proof of Concept (POC) untuk 1 use case
3. Phase 2: Pilot
4. Phase 3: Production rollout
5. Phase 4: Optimization
* Resource requirements: Budget, team composition, technology
* Timeline: Realistis berapa lama setiap phase?
* Success metrics: Apa KPI yang akan diukur?

5. Roadmap Implementasi AI

* Live demonstration: Bagaimana Isolation Forest mendeteksi outlier
* Case study analysis: Pola fraud nyata (anonymized) dari industri finance
* Role play: Direktur memvalidasi alert fraud (true positive vs false alarm)

Aktivitas Workshop

* Direktur dengan fasilitator discuss: Kondisi saat ini perusahaan
* Facilitated mapping: Mana use case yang harus dikerjakan dulu?
* Budget worksheet: Rough estimate untuk setiap phase

* Definisi dan konsep dasar AI, Machine Learning, Deep Learning
* Perkembangan AI: dari supervised learning ke neural networks
* Bagaimana model AI belajar dari data
* Peluang AI di industri finance & kredit
* Risiko & tantangan implementasi AI
* Trend AI di banking/financial services (global & lokal Indonesia)

1. Fondasi Artificial Intelligence

Buatkan draft roadmap implementasi: Timeline, milestones, resource allocation, budget estimate. Define: Mana yang dikerjain in-house vs perlu external consultant.

Action Item

* Interactive discussion: Kasus AI yang sudah dikenal Direktur
* Presentasi case study: Success & failure stories di industri kredit
* Q&A: Ekspektasi vs realitas implementasi AI

* Output: Fraud detection assessment report

Analisis 10 transaksi sample (normal & suspicious). Identifikasi mana yang mungkin fraud & alasan AI mendeteksinya. Evaluasi apakah alert perlu diescalate atau resolved.

* Identifikasi 3-5 area bisnis paling urgent

Buatkan mind map: "Peluang AI untuk perusahaan kami" berdasarkan pemahaman sesi ini.

* AI Governance framework: Tanggung jawab Direktur, tim, dan struktur
* Model transparency & explainability (interpretability): Kenapa AI memutuskan "approve/reject" atau "fraud/legitimate"?
* Regulasi & compliance: OJK guidelines, GDPR-like privacy, fair lending
* Audit trail & model monitoring: Bagaimana memastikan model tetap akurat?
* Data security & privacy dalam AI: Perlindungan data nasabah
* Bias & fairness: Memastikan AI tidak diskriminatif
* Model degradation: Kapan model perlu di-retrain?
* Crisis management: Jika AI model "salah"

4. Governance, Compliance, dan Risk Management

* Review & refine: Roadmap dari Sesi 5
* Business case & ROI projection:
1. Credit scoring: Reduction in NPL, increase approval rate, faster decision
2. Fraud detection: Cost savings, fraud loss prevention, customer trust
* Investment vs return: Kapan break-even?
* Governance structure: Siapa owning AI initiative?
* Next steps & decision points:
1. Approve implementation roadmap?
2. Engage external consultant untuk eksekusi?
3. Timeline kick-off project?

6. Finalisasi Implementation Plan & Decision Point

* Direktur melakukan risk assessment: Identifikasi 3-5 risiko utama
* Discussion: Bagaimana mitigasi setiap risiko?
* Governance Q&A: Peran Direktur dalam oversight

Aktivitas Coaching

* Perbandingan: Traditional credit scoring vs AI-based scoring
* Bagaimana AI model memprediksi credit risk
* Data requirements: Jenis data & feature selection
* Model accuracy, fairness, dan bias mitigation
* Regulasi OJK terkait AI dalam credit decision
* Risk management dalam AI-based scoring
* ROI projection: Peningkatan approval rate, penurunan NPL

2. Credit Scoring Berbasis AI

* Finalize plan dengan Direktur
* Clarify assumptions & dependencies
* Discuss: Apa keputusan yang perlu diambil sekarang vs nanti?

Buatkan AI Risk Assessment Matrix untuk kedua use case (credit scoring + fraud detection). Identifikasi: Risk, Impact, Likelihood, Mitigation.

* Executive Summary (1 page)
* Use cases (credit scoring + fraud detection)
* Current state & gap analysis
* Detailed roadmap (phases, timeline, deliverables)
* Resource plan & budget estimate
* KPI & success metrics
* Risk assessment & mitigation
* Next steps & decision required

Draft AI Implementation Plan yang siap untuk fase consulting project berikutnya.

Action Item Final

* Deep dive case study: Credit scoring model dalam aksi
* Coaching: Analisis score pada sample customer (real/anonymous data jika ada)
* Discussion: Bagaimana mengevaluasi keputusan AI vs keputusan human

Lakukan scoring pada 5 sample customer profiles menggunakan framework yang dijelaskan. Catat keputusan & alasan AI vs intuisi Direktur.