Pemanfaatan data science untuk industri perbankan

Sumber foto: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/

Di era digital dan kaya akan ketersediaan data, industri dapat memanfaatkan berbagai pendekatan dalam pengambilan keputusan. Dalam hal ini, teknik data science yang terdiri atas berbagai metode dan tools secara signifikan dapat membantu industri dalam pengambilan keputusan yang tepat dan efisien. Data science dipandang sebagai sebuah pendekatan yang baik dalam mengelola data, mengekstrak pengetahuan dan pola dari sekumpulan data dan mampu merekomendasikan keputusan sesuai dengan kondisi aktual di lapangan.

Industri perbankan juga memiliki kesempatan yang sama untuk mengembangkan berbagai cara yang efisien dan advance dalam pengambilan keputusan. Melalui sebuah sesi yang dikoordinasikan oleh Binus Creates, Dosen S2 Teknik Industri, Binus University, Bapak Dr. Muhammad Asrol berkesempatan untuk berbagi dan berdiskusi dengan 11 orang officer dari Bank Tabungan Negara (BTN) pada 12 Februari 2023 di Kampus Binus Anggrek, Kemanggisan, Jakarta.

Sesi diskusi dan sharing knowledge ini mengambil topik aplikasi teknik data science dengan classification untuk pengambilan keputusan di Industri Perbankan. Diskusi dan sharing knowledge berjalan dengan lancar dan interaktif. Peserta diskusi antusias dalam menyampaikan ide, elaborasi topik dan potensi potensi penerapan teknik classification di Industri perbankan secara umum.

Diskusi tidak hanya membahas secara teoritis teknik data science classification dan penerapannya di Industri, tetapi peserta juga diajak untuk mengeksplorasi secara langsung pengembangan model classification menggunakan perangkat lunak yang mudah untuk diikuti. Pada praktik pengembangan model classification, berkaitan dengan industri perbankan, tema yang diangkat adalah penilaian Credit risk calon nasabah perbankan dengan teknik classification decision tree dan random forest.

Setelah praktik, peserta juga ditantang dengan berbagai studi kasus. Peserta dibagi menjadi lima kelompok dan ditantang untuk menyelesaikan kasus-kasus di dalam perbankan dengan menggunakan teknik classification dalam data science. Di antara kasus yang diangkat pada studi kasus ini adalah credit scoring, credit card approval, dan bank loan approval. Peserta dan tim ditantang untuk mengembangkan model prediksi dengan tingkat akurasi paling tinggi menggunakan model classification. Peserta secara antusias mengikuti tantangan dan menyelesaikan studi kasus dengan baik.

Diskusi yang berlangsung dari siang hingga sore tersebut menghasilkan pengetahuan pengetahuan baru dan modal untuk dapat menerapkan konsep data science dengan teknik classification di Industri Perbankan.