Implementasi Artificial Intelligence (AI) di Perbankan: Sudah Seberapa Jauhkah?
Halo, saya Gabriel Yosua Rantung sebagai The Complete Banker CIMB Niaga dan saat ini bagian dari team project di Data Management & DPO CIMB Niaga. Saya ingin sharing mengenai implementasi Artificial Intelligence (AI) dalam dunia perbankan.
Di era transformasi digital modern, sudah banyak industri yang menyaksikan revolusi teknologi, termasuk di dunia perbankan. Inti dari transformasi ini terletak pada Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan, sebuah teknologi yang menjanjikan untuk mendefinisikan kembali esensi operasional perbankan, pengalaman nasabah, dan strategi manajemen risiko. Pertanyaan yang kerap kali dilontarkan adalah: sudah seberapa jauhkah implementasi AI dalam perbankan? Artikel ini akan menjelaskan perjalanan implementasi AI dalam dunia perbankan, mulai dari penerapan dan manfaatnya hingga tantangan dan implikasinya di masa depan.
Perbankan adalah salah satu sektor yang mulai melihat potensi AI tepatnya sejak tahun 1980-an, penggunaannya adalah berbasis aturan sederhana untuk mendeteksi aktivitas fraud. Kemudian berkembang menawarkan peluang yang tak tertandingi untuk meningkatkan efisiensi, meningkatkan pengalaman nasabah, dan memitigasi risiko. Dengan algoritme berbasis AI dan model Machine Learning (ML), bank dapat menganalisis data dalam jumlah besar, mengekstraksi dan menganalisa data sehingga menjadi wawasan yang lebih bermakna, dan mengotomatiskan tugas berulang dengan akurasi dan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Dari layanan pelanggan yang dipersonalisasi hingga analisis prediktif dan deteksi penipuan atau fraud, AI merevolusi setiap aspek dalam operasional perbankan.
Salah satu penerapan utama AI di perbankan adalah untuk meningkatkan Customer Experience (CX) atau pengalaman nasabah. Melalui chatbot dan asisten virtual yang didukung AI, bank dapat memberikan dukungan instan dan personal kepada nasabahnya sepanjang waktu, melalui berbagai saluran distribusi layanan. Selain itu, AI memungkinkan bank untuk menawarkan rekomendasi produk yang disesuaikan dengan kebutuhan dan kemampuan nasabah, saran keuangan yang dipersonalisasi sesuai kebutuhan setiap individu, serta pengalaman pengelolaan rekening yang lancar, sehingga mendorong keterlibatan dan loyalitas pelanggan yang lebih dalam. Selain itu, customer churning juga dapat dianalisis sehingga bank dapat mengetahui seberapa valuable seorang nasabah baik individual maupun non-individual (perusahaan) dalam membawa profitabilitas terhadap bank. Goal utama dari implementasi AI adalah untuk meningkatkan pengalaman nasabah dalam melakukan perbankan. (Referensi: Artificial intelligence in banking: Reimagining customer engagement | McKinsey)
Goal utama dari implementasi AI adalah untuk meningkatkan pengalaman nasabah dalam melakukan perbankan
Efisiensi operasional adalah bidang lain di mana AI memiliki keunggulan. Dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin seperti pemrosesan transaksi, penjaminan pinjaman, dan pemantauan kepatuhan terhadap aturan regulator, AI menyederhanakan operasi, mengurangi biaya, dan membebaskan sumber daya manusia untuk upaya yang lebih strategis. Selain itu, analisis prediktif berbasis AI memberdayakan bank untuk mengoptimalkan alokasi sumber daya, mengidentifikasi peluang pendapatan baru, dan tetap terdepan dalam tren pasar dengan presisi dan ketangkasan. (Referensi: AI in Financial Services: Use Cases and Applications | Intel)
Dalam bidang Manajemen Risiko dan Kepatuhan, AI menawarkan kemampuan yang sangat berharga bagi bank. Algoritma AI dapat mendeteksi aktivitas penipuan, menilai risiko kredit, dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan secara real-time, sehingga menjaga aset dan reputasi bank sekaligus menjunjung standar peraturan. Selain itu, analisis berbasis AI memungkinkan bank mengidentifikasi risiko yang muncul, mengantisipasi fluktuasi pasar (pricing, product), sehingga manajemen Bank dapat mengambil keputusan yang tepat untuk memitigasi risiko dan memanfaatkan peluang untuk bersaing dengan kompetitor.
Selain CX dan Manajemen Risiko dan Kepatuhan, dampak lain yang sangat signifikan dari implementasi AI terdapat pada mitigasi resiko cyber threat atau serangan siber. Menggunakan algoritma yang kompleks, bank dapat mendeteksi dan memitigasi apabila terdapat resiko yang dapat berdampak tidak baik untuk bank seperti penjualan data nasabah, kebocoran data kartu kredit, hingga apabila ada obrolan berkonotasi negatif terhadap bank dan jajaran manajemen atau komisaris. (Referensi: SentinelOne Unveils Revolutionary AI Platform for Cybersecurity | SentinelOne)
Selain CX dan manajemen risiko dan kepatuhan, dampak lain yang sangat signifikan dari implementasi AI terdapat pada mitigasi resiko cyber threat atau serangan siber
Integrasi AI dalam perbankan menawarkan banyak manfaat bagi bank, nasabah, dan ekosistem keuangan yang lebih luas. Pertama, AI meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan dengan memberikan pengalaman terpersonalisasi yang selaras dengan preferensi dan kebutuhan individu. Kedua, AI mendorong efisiensi operasional dan efektivitas biaya, memungkinkan bank menyederhanakan proses, mengurangi biaya, dan mengalokasikan kembali sumber daya secara bijaksana. Ketiga, AI memperkuat manajemen risiko dan praktik kepatuhan, menjaga aset dan reputasi bank sekaligus menjunjung standar peraturan.
Meskipun memiliki potensi transformatif, penerapan AI secara luas di perbankan menghadirkan beberapa tantangan dan pertimbangan. Privasi dan keamanan data menjadi perhatian utama, karena bank harus melindungi data sensitif nasabah dari ancaman dunia maya dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan perlindungan data. Selain itu, pertimbangan ethical seputar AI, seperti algorithm bias, transparansi, dan akuntabilitas, memerlukan perhatian yang cermat untuk membangun kepercayaan dengan pelanggan dan regulator. (Referensi: Ethics of Artificial Intelligence | UNESCO)
Meskipun memiliki potensi transformatif, penerapan AI secara luas di perbankan menghadirkan beberapa tantangan dan pertimbangan seperti privasi dan keamanan data
Seiring dengan terus berkembangnya inovasi berbasis AI, bank akan terus beradaptasi, berinovasi, dan berkolaborasi agar tetap menjadi yang terbaik untuk melayani nasabah lebih baik. Dengan mengembangkan ekosistem tata kelola, kolaborasi, dan inovasi AI yang bertanggung jawab, bank dapat membuka peluang baru dalam hal efisiensi, inovasi, dan membawa value lebih kepada nasabah, yang pada akhirnya membentuk masa depan layanan keuangan yang lebih cerah. Dengan memanfaatkan AI secara bertanggung jawab dan kolaboratif, bank dapat menavigasi kompleksitas era digital dan membentuk jalan menuju masa depan keuangan yang lebih inklusif, efisien, dan tangguh. Saat kita berada di titik puncak era baru ini, kemungkinan yang ada tidak terbatas, dan perjalanan ke depan menjanjikan sesuatu yang luar biasa dan menarik untuk dikembangkan.
