Training Risk Management Analyst Bank Indonesia

Pelatihan ini dirancang untuk membekali peserta dengan pemahaman mendalam dan keterampilan analitis yang diperlukan untuk berperan sebagai Risk Management Analyst yang efektif. Peserta akan mempelajari konsep-konsep inti manajemen risiko, metodologi identifikasi dan penilaian risiko, analisis kuantitatif dan kualitatif, serta strategi mitigasi dan pelaporan risiko. Fokus utama adalah pada kemampuan untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola risiko, dan memberikan rekomendasi yang informatif untuk mendukung pengambilan keputusan strategis organisasi.

Tujuan

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami konsep dasar dan kerangka kerja manajemen risiko.
• Mengidentifikasi dan mengkategorikan berbagai jenis risiko (operasional, keuangan, strategis, siber, dll.).
• Melakukan penilaian risiko kualitatif dan kuantitatif secara sistematis.
• Menganalisis data risiko untuk mengidentifikasi tren dan pola.
• Merumuskan strategi mitigasi risiko yang efektif dan efisien.
• Memantau dan melaporkan status risiko secara berkala kepada pemangku kepentingan.
• Menggunakan alat dan teknik analisis risiko yang relevan.
• Memahami peran teknologi dan data dalam manajemen risiko.
• Menerapkan prinsip manajemen risiko dalam berbagai konteks bisnis.

Materi

Modul 1: Pengantar Manajemen Risiko

• Definisi dan Pentingnya Manajemen Risiko: Mengapa risiko perlu dikelola dalam organisasi.
• Konsep Dasar Risiko: Ancaman, kerentanan, dampak, kemungkinan.
• Kerangka Kerja Manajemen Risiko: ISO 31000, COSO ERM (pengenalan).
• Manfaat Implementasi Manajemen Risiko yang Efektif.
• Peran dan Kompetensi Risk Management Analyst.

Modul 2: Identifikasi Risiko

• Tujuan Identifikasi Risiko: Mengungkap potensi kejadian yang dapat memengaruhi tujuan.
• Metode Identifikasi Risiko:
  • Brainstorming dan wawancara.
  • Checklist dan prompt list.
  • Analisis penyebab-akibat (Fault Tree Analysis, Event Tree Analysis).
  • Analisis SWOT (sebagai alat bantu).
  • Tinjauan historis data insiden.
• Klasifikasi Jenis Risiko: Risiko strategis, operasional, keuangan, kepatuhan, reputasi, siber, proyek.

Modul 3: Analisis dan Penilaian Risiko Kualitatif

• Tujuan Penilaian Risiko Kualitatif: Mengukur risiko berdasarkan deskripsi.
• Skala Penilaian Risiko: Matriks kemungkinan dan dampak (Likelihood vs. Impact Matrix).
• Prioritisasi Risiko: Mengurutkan risiko berdasarkan tingkat keparahan.
• Metode Penilaian Kualitatif: Wawancara ahli, lokakarya, survei.
• Keterbatasan Penilaian Kualitatif.

Modul 4: Analisis dan Penilaian Risiko Kuantitatif

• Tujuan Penilaian Risiko Kuantitatif: Mengukur risiko dengan nilai numerik.
• Distribusi Probabilitas: Normal, lognormal (pengenalan).
• Teknik Analisis Kuantitatif:
  • Expected Monetary Value (EMV).
  • Simulasi Monte Carlo (pengenalan konsep).
  • Analisis Sensitivitas dan Skenario.
• Penggunaan Tools (misalnya, Excel) untuk Perhitungan Risiko.
• Interpretasi Hasil Analisis Kuantitatif.

Modul 5: Penanganan dan Mitigasi Risiko

• Strategi Penanganan Risiko (Respond to Risk):
  • Menghindari (Avoid): Menghilangkan aktivitas penyebab risiko.
  • Mengurangi (Reduce/Mitigate): Mengurangi kemungkinan atau dampak.
  • Mengalihkan (Transfer/Share): Asuransi, outsourcing.
  • Menerima (Accept): Menerima sisa risiko.
• Perancangan Rencana Mitigasi: Tindakan, penanggung jawab, jadwal, sumber daya.
• Pengembangan Rencana Kontingensi dan Pemulihan Bencana.

Modul 6: Monitoring, Pelaporan, dan Komunikasi Risiko

• Proses Monitoring Risiko: Melacak perubahan, efektivitas mitigasi.
• Indikator Kunci Risiko (KRI – Key Risk Indicators): Mengidentifikasi sinyal dini.
• Pelaporan Risiko: Struktur laporan, audiens, frekuensi.
• Teknik Komunikasi Risiko yang Efektif: Menyajikan informasi risiko kompleks secara jelas.
• Pemanfaatan Dashboard Risiko: Visualisasi status risiko.

Modul 7: Teknologi dan Data dalam Manajemen Risiko

• Sistem Informasi Manajemen Risiko (RMIS): Fungsi dan manfaat.
• Peran Big Data dan Analitik dalam Deteksi Risiko.
• Otomatisasi Proses Manajemen Risiko.
• Analisis Prediktif Risiko (Pengenalan).
• Keamanan Data dalam Proses Manajemen Risiko.

Modul 8: Studi Kasus, Etika, dan Pengembangan Profesional

• Studi Kasus Nyata: Analisis insiden risiko dan pelajaran yang didapat dari berbagai industri.
• Etika dalam Manajemen Risiko: Objektivitas, integritas, kerahasiaan.
• Tantangan dalam Implementasi Manajemen Risiko.
• Perbaikan Berkelanjutan (Continuous Improvement) dalam Manajemen Risiko.
• Pengembangan Profesional sebagai Risk Management Analyst.