Teknologi secara luas dianggap memegang peran penting dalam mendorong inovasi dalam proses operasional dan pengalaman pelanggan serta memiliki peran penting dalam evolusi di semua bidang industri. Jika kita menganalisa peluncuran ChatGPT, jelas bahwa perkembangan teknologi ini juga merupakan titik balik yang luar biasa. Dengan ChatGPT, kita telah menjadi saksi atas kemampuan luar biasa dari model bahasa Kecerdasan (LLM)Buatan Generatif, yang mendorong teknologi yang luar biasa ini menjadi sorotan global. Kemajuan dalam penerapan Kecerdasan Buatan Generatif dalam sektor perbankan telah memperkuat beberapa aspek perbankan melalui teknologi yang sangat kompetitif.
Kecerdasan Buatan Generatif merupakan kategori kecerdasan buatan yang dirancang untuk mengubah kembali konten menggunakan data yang sudah ada, termasuk teks, gambar, musik, atau bahkan video. Model AI ini dilatih pada volume besar data tertulis, visual, dan audio, serta menyerap pola dan struktur dalam informasi luas yang tersedia. Antarmuka yang paling umum untuk berinteraksi dengan LLM GenAI adalah melalui teks bahasa alami, di mana pengguna mengemukakan keinginan atau pertanyaan mereka, dan akan memicu output kreatif AI.
Selama bertahun-tahun, industri jasa keuangan telah menyaksikan perubahan signifikan yang didorong oleh inovasi seperti perbankan online dan aplikasi seluler. Namun demikian, salah satu perkembangan paling transformatif dalam beberapa tahun terakhir adalah integrasi kecerdasan buatan generatif (GAI) ke dalam operasi perbankan. Cara bank berinteraksi dengan pelanggan, mengelola data, mengidentifikasi penipuan, dan membuat keputusan telah sangat dipengaruhi oleh kecerdasan buatan generatif, yang didukung oleh model pembelajaran mendalam seperti GPT.
Peran Kecerdasan Buatan Generatif dalam Sektor Perbankan yang diperbesar
Menurut survei McKinsey, 40% responden mengatakan mereka akan meningkatkan investasi organisasi mereka dalam AI karena kemajuan dalam Kecerdasan Buatan Generatif. Perusahaan di berbagai industri, terutama di sektor keuangan, saat ini tengah menggabungkan teknologi sangat inovatif ini ke dalam produk mereka sebagai hasil dari peningkatan kesadaran publik tentang GenAI. Setiap perusahaan berusaha menggunakan inovasi ini dari sudut pandang yang unik, disesuaikan dengan fokus bisnis inti mereka.
Sumber: Insider Intelligence
Untuk memahami peran dan nilai GenAI saat ini, penting untuk melacak kemajuan teknologi yang telah digunakan oleh industri perbankan selama sepuluh tahun terakhir. Sepuluh tahun yang lalu, awal transformasi digital mendorong bank untuk merancang kembali pendekatan mereka dalam menyediakan layanan bisnis-ke-konsumen (B2C). Nasabah mulai menuntut akses yang lebih mudah ke layanan perbankan mereka melalui aplikasi online dan seluler, kapan saja dan di mana saja. Perubahan harapan pelanggan ini bergema di seluruh aspek perbankan, meliputi ritel, korporat, investasi, dan perbankan swasta. Lanskap ini kemudian berubah lebih jauh dengan munculnya Open Banking, yang digunakan oleh banyak negara. Penggunaan luas layanan perbankan digital pada berbagai tingkat kematangan di berbagai wilayah kemudian membuka jalan bagi munculnya startup teknologi, yang secara bersama-sama dikenal sebagai perusahaan fintech. Entitas ini berusaha untuk bersaing dan berinovasi dalam sektor jasa keuangan, membentuk kembali industri sebagaimana yang kita kenal.
Perusahaan fintech telah memperkenalkan gelombang layanan perbankan digital inovatif, seringkali melayani pasar industri tertentu. Seiring dengan itu, munculnya bank pendatang dan neo-bank telah memberikan tekanan pada raksasa perbankan tradisional yang sudah mapan. Institusi tradisional ini, meskipun memiliki sejumlah besar data klien dan aset berharga, menghadapi hambatan signifikan dalam beradaptasi dengan era digital karena model operasional dan sistem perbankan inti mereka yang kuno.
Ketidakcakapan dalam perbankan tradisional seringkali mendorong mereka untuk mengeksplorasi jalur alternatif, termasuk menciptakan neo-bank mereka sendiri, karena mereka menyadari perlunya bersaing secara efektif dalam lanskap keuangan yang berkembang pesat. Upaya ini memungkinkan mereka dengan cepat membangun layanan perbankan yang benar-benar baru, prestasi yang terbukti lebih efisien daripada upaya untuk memperbarui infrastruktur perbankan mereka yang ada. Meskipun pentingnya layanan perbankan digital dalam perbankan modern, layanan-layanan ini hanya dapat mencapai potensi penuhnya ketika dikombinasikan dengan wawasan yang didorong oleh data. Keunggulan kompetitif sebenarnya dalam sektor perbankan terletak pada perpaduan pengalaman perbankan digital terkini dengan kekayaan data pelanggan historis yang tak tertandingi yang dimiliki oleh bank tradisional. Sinergi ini merupakan proposisi nilai sejati mereka, membedakan bank tradisional di arena perbankan yang kompetitif.
Penerapan Kecerdasan Buatan Generatif dalam Proses Perbankan
Dari mengotomatisasi tugas rutin hingga meningkatkan pengalaman pelanggan dan mengurangi risiko, penerapan Kecerdasan Buatan Generatif dalam perbankan sangat beragam dan menjanjikan. Beberapa cara di mana kecerdasan buatan generatif dapat diterapkan dalam perbankan adalah:
1. Pengalaman pelanggan yang ditingkatkan: Selama satu dekade terakhir, institusi perbankan di semua saluran, baik itu ritel, korporat, manajemen kekayaan, atau perbankan swasta, telah membuat kemajuan signifikan dalam memperkenalkan layanan perbankan digital. Layanan-layanan ini, diakses melalui platform online atau aplikasi seluler, merupakan respons terhadap tuntutan pasar yang terus berkembang. Namun, yang perlu dicatat adalah bahwa sebagian besar pengalaman perbankan digital ini, dalam berbagai segmen perbankan, masih sangat bergantung pada campur tangan manusia, di mana pekerja layanan pelanggan yang menawarkan saran, wawasan, dan rekomendasi.
Bahkan dalam kasus di mana bank telah menggunakan chatbot dan asisten virtual sebagai bagian dari strategi interaksi pelanggan digital mereka, interaksi tersebut seringkali terbatas pada pertukaran dasar seperti “pertanyaan dan jawaban”. Hanya dengan munculnya AI, pengalaman-pengalaman ini mengalami perubahan yang luar biasa dan menjadi lebih mirip manusia, serbaguna, cerdas, dan menarik. Kecerdasan Buatan Generatif, sering disebut sebagai GenAI, sejak itu menarik perhatian publik secara luas, berkat kemampuannya yang beragam—sebuah campuran dari berbagai disiplin AI seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan model bahasa besar (LLM)
Dalam bidang layanan pelanggan, integrasi GenAI telah menjadi inovasi kunci. Bank kini menggunakan layanan GenAI yang dipadukan dengan solusi AI percakapan untuk meningkatkan atau membangun antarmuka chatbot dan asisten virtual. Di pusat GenAI terletak kemampuan LLM yang canggih, yang memberikan wawasan kepada asisten digital dan individu penasihat layanan pelanggan tentang pelanggan individu, pertanyaan nasabah, dan layanan perbankan paling cocok untuk mengatasi kebutuhan unik nasabah.
2. Penawaran produk yang disesuaikan: Merancang solusi keuangan yang disesuaikan untuk individu di sektor ritel dan perbankan swasta, serta memenuhi kebutuhan unik klien perbankan korporat, merupakan pendekatan yang berbeda yang dapat membawa era keunggulan kompetitif baru. Kekayaan data yang dimiliki oleh bank, mencakup profil pelanggan individu dan preferensi kolektif demografi tertentu, memungkinkan lembaga tersebut untuk menawarkan rekomendasi keuangan yang dipersonalisasi atau menyesuaikan produk ritel untuk memenuhi kebutuhan tepat dari setiap individu dalam skala yang sebelumnya tidak dapat dicapai melalui layanan digital.
Kecerdasan Buatan Generatif berada di garis depan dalam memungkinkan layanan perbankan yang dipersonalisasi ini, yang muncul melalui interaksi digital di platform online, aplikasi seluler, atau sebagai alat yang sangat berharga mendukung personel bank di meja depan selama keterlibatan dengan pelanggan. Selain dapat dengan mudah memberikan rekomendasi sebagai respons terhadap pertanyaan klien melalui chatbot dan asisten digital, GenAI juga memberdayakan tim penjualan untuk mengambil inisiatif dengan merancang dan mengusulkan satu atau lebih penawaran bank yang disesuaikan dengan klien.
3. Efisiensi dalam penilaian risiko: Di tengah fungsi kantor bank, area vital lain di mana Kecerdasan Buatan Generatif muncul sebagai aset bernilai tambah adalah ranah manajemen risiko. Secara tradisional, manajemen risiko telah menjadi ranah yang multiaspek dan menuntut, ditandai dengan aktivitas yang sering melebihi kapasitas departemen untuk mengikuti perkembangannya. Bank telah menggunakan teknologi otomatisasi untuk mengurangi paparan risiko, terutama sebagai respons terhadap diperkenalkannya layanan perbankan digital yang semakin kompleks dan bervariasi.
Namun demikian, GenAI, yang dilengkapi dengan kemampuan Kecerdasan Buatan yang dapat dijelaskan (XAI), dapat memberikan panduan kepada tim deteksi risiko dan penipuan. Hal ini dilakukan dalam skala yang dapat meringankan kelebihan beban kerja yang dialami oleh banyak tim tersebut. Fungsi-fungsi vital seperti kebijakan Kenali Nasabahmu (Know Your Customer/KYC) dan Anti Pencucian Uang (Anti-Money Laundering/AML), yang merupakan bagian sentral dari manajemen risiko bank dan upaya verifikasi pelanggan, berpotensi mendapatkan manfaat besar dari kemampuan GenAI.
4. Otomatisasi kepatuhan: Saat lanskap regulasi terus berubah dan bank memperkenalkan produk keuangan baru, lanskap operasional seringkali mengalami titik gesekan. Peraturan kepatuhan, khususnya, dapat memperkenalkan kompleksitas yang memerlukan perhatian yang teliti. Dengan demokratisasi saluran perbankan digital, memberikan akses berbagai jenis nasabah bank ke berbagai produk keuangan yang canggih, volume dan kecepatan kegiatan kepatuhan telah meningkat secara signifikan.
Kecerdasan Buatan Generatif dalam sektor perbankan muncul sebagai sumber daya kritis untuk memperkuat kemampuan tim kepatuhan. Hal ini memberdayakan tim ini untuk menavigasi lanskap yang berkembang dengan skala, ketajaman, dan efisiensi yang meningkat. GenAI dapat melakukan sejumlah tugas terkait kepatuhan, termasuk menghasilkan penilaian risiko, meninjau dan menyempurnakan kebijakan dan prosedur kepatuhan, menghasilkan laporan kepatuhan, dan menangani pertanyaan tentang regulasi.
5. Dukungan untuk tim akuntansi: Pada bagian yang mengurus administrasi di bank, departemen akun mengambil peran yang dapat dikatakan sebagai inti dari seluruh operasional institusi tersebut. Tanggung jawabnya meliputi berbagai tugas yang secara kolektif membentuk integritas keuangan bank dan kepatuhan dengan jaringan luas peraturan perbankan.
Pada intinya, departemen ini bertugas menjaga catatan keuangan yang akurat dan membuat laporan keuangan, semuanya dilakukan sesuai dengan ketatnya peraturan perbankan yang mengatur industri ini. Dalam rangka untuk mencapai hal ini, departemen dengan tekun mengawasi buku besar bank, memastikan keseimbangannya melalui rekonsiliasi dan pencatatan transaksi ke rekening yang sesuai. Selain itu, departemen akun bertanggung jawab atas semua kegiatan terkait pajak. Hal ini termasuk perencanaan pajak, perhitungan kewajiban pajak, pengajuan pengembalian pajak, dan penyesuaian strategi operasional bank sebagai respons terhadap hukum dan peraturan pajak yang terus berkembang. Keahlian strategis ini tidak hanya meminimalkan risiko dan menjamin kepatuhan, tetapi juga mengoptimalkan strategi pajak bank untuk meningkatkan kinerja keuangan secara keseluruhan
GenAI dapat berperan sebagai penasihat proaktif dalam hal perpajakan. Dengan meninjau hukum dan peraturan perpajakan yang berlaku dengan data historis, GenAI dapat memberikan wawasan tentang optimalisasi strategi perpajakan dan menghasilkan laporan kepatuhan dengan efisiensi luar biasa. Selama prosedur audit, GenAI melakukan analisis jejak audit yang beradaptasi dengan skenario yang berkembang dan pertanyaan yang diajukan selama proses audit. Pada intinya, integrasi Kecerdasan Buatan Generatif dalam departemen akun bank menjanjikan untuk meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan kepatuhan, dan meningkatkan pengaturan keuangan institusi secara keseluruhan.
6. Penilaian efisien: Departemen penilaian risiko bank harus berurusan dengan lonjakan aplikasi pinjaman dan kredit, volume yang meningkat, dan tuntutan pemrosesan yang lebih cepat. Dinamika ini telah menyebabkan kebutuhan akan siklus penilaian risiko dan evaluasi yang lebih singkat untuk mengikuti permintaan yang berkembang.
Departemen penilaian risiko memainkan peran penting dalam otorisasi produk kredit untuk nasabah, termasuk tugas-tugas seperti melakukan penilaian risiko yang ketat terhadap pemohon, memeriksa dokumentasi terkait dengan cermat, berkolaborasi dengan tim depan yang berinteraksi langsung dengan nasabah untuk struktur pinjaman, dan menerapkan langkah-langkah untuk mengurangi risiko terkait permohonan. Selain itu, departemen ini menjaga catatan yang teliti sesuai dengan panduan penilaian risiko bank.
Sifat tugas-tugas ini pada dasarnya rumit, sehingga menuntut penilaian data dan kemampuan pemodelan yang canggih untuk memastikan keaslian dan kesesuaian pelamar dalam kerangka profil risiko bank. Dengan mengotomatisasi analisis data yang menyeluruh dari data terstruktur dan tidak terstruktur, GenAI memberdayakan penilai risiko untuk memusatkan perhatian mereka pada skenario yang lebih rumit dan unik yang seringkali membutuhkan keahlian manusia.
GenAI memiliki kapasitas untuk menghasilkan penilaian risiko yang komprehensif dengan menggali wawasan dari laporan keuangan, laporan kredit, dan tren pasar. Hal ini memberikan penilai risiko dengan repositori informasi yang komprehensif, memungkinkan mereka untuk membuat penilaian dan keputusan yang berbasis informasi. GenAI dapat dengan mudah beradaptasi dengan sifat dinamis dari penilaian risiko, siap untuk menanggapi pertanyaan atau kekhawatiran lainnya yang mungkin muncul dari konten yang dihasilkannya.
Kesimpulan
Kecerdasan Buatan Generatif saat ini masih dalam tahap awal, dan potensi penuhnya belum direalisasikan walaupun perusahaan semakin mengintegrasikannya dalam operasi mereka. Sementara teknologi ini menawarkan prospek besar dalam meningkatkan efisiensi, efektivitas, dan orientasi pada pelanggan bank, teknologi ini juga menuntut pendekatan yang teliti untuk mengatasi tantangan seperti keamanan dan munculnya penafsiran yang salah dari AI. Seiring dengan berkembangnya lanskap perbankan, Kecerdasan Buatan Generatif dan perbankan akan menjadi bukti bahwa kedua hal tersebut ditakdirkan untuk menjadi contoh yang diikuti oleh semua lembaga keuangan. Pertanyaan penting yang harus dipertanyakan bukanlah apakah, tetapi seberapa cepat pemain di industri ini akan memanfaatkan kemampuan ini untuk meningkatkan posisi pasar mereka dan memperluas jangkauan mereka ke pelanggan. Masa depan tanpa keraguan akan dimiliki oleh para pemimpin industri yang cekatan memanfaatkan potensi transformatif Kecerdasan Buatan Generatif untuk menavigasi arus perkembangan dalam industri perbankan, sehingga akan menentukan apa yang mungkin terjadi dan menggambarkan kembali esensi sebenarnya dari perbankan itu sendiri.
Pertanyaan Umum:
1) Bagaimana GenAI menambah nilai pada bank?
Kecerdasan Buatan Generatif menambah nilai pada bank dalam beberapa cara kunci:
- Pengalaman Pelanggan yang Ditingkatkan: Chatbot dan asisten virtual yang didukung GenAI menawarkan interaksi yang dipersonalisasi dan real-time dengan pelanggan, sehingga meningkatkan layanan pelanggan dan interaksi.
- Efisiensi Operasional: Otomatisasi tugas-tugas rutin, analisis data, dan pembuatan laporan membebaskan sumber daya manusia dan mengurangi biaya operasional.
- Penaggulangan Risiko: Kecerdasan Buatan Generatif membantu dalam penilaian risiko dan deteksi penipuan dengan menganalisis jumlah data yang besar, mengidentifikasi anomali, dan menawarkan pemodelan prediktif untuk skenario risiko.
- Kepatuhan dan Pelaporan: GenAI membantu bank tetap patuh dengan regulasi yang terus berkembang dengan menghasilkan laporan kepatuhan dan memastikan kepatuhan terhadap panduan.
- Penyesuaian Produk: GenAI memungkinkan penciptaan produk dan layanan keuangan yang disesuaikan berdasarkan data dan preferensi pelanggan, sehingga meningkatkan peluang cross-selling dan pendapatan.
- Audit dan Analitik: GenAI mendukung proses audit dan melakukan analisis laporan keuangan, dan memberikan wawasan mendalam ke dalam data, sehingga meningkatkan kinerja keuangan.
- Penilaian Risiko yang Efisien: GenAI mengotomatisasi analisis data, sehingga memungkinkan penilai fokus pada kasus yang kompleks dan menghasilkan pemrosesan yang lebih cepat dan keputusan yang lebih akurat.
- Analisis Pasar: GenAI membantu bank memantau tren pasar, mensimulasikan skenario, dan membuat keputusan berdasarkan data real-time dan pemodelan prediktif.
2. Apa saja penggunaan utama AI di sektor perbankan?
AI merevolusi sektor perbankan dengan meningkatkan efisiensi, keamanan, dan pengalaman pelanggan. Berikut adalah lima aplikasi utama AI di sektor perbankan:
- Chatbot Layanan Pelanggan: Chatbot yang didukung AI menyediakan dukungan pelanggan real-time, yang menjawab pertanyaan, dan membantu dalam transaksi perbankan rutin. Chatbot tersedia 24/7, sehingga meningkatkan aksesibilitas layanan pelanggan.
- Deteksi Penipuan: Algoritma AI menganalisis data transaksi secara real-time untuk mendeteksi pola yang tidak biasa atau potensi penipuan. Hal ini membantu bank mencegah transaksi yang tidak sah dan melindungi akun pelanggan.
- Penilaian Kredit: AI menilai kelayakan kredit pelanggan dengan menganalisis berbagai data, termasuk riwayat kredit, pendapatan, dan perilaku. Hal ini menghasilkan keputusan kredit yang lebih akurat dan adil.
- Rekomendasi Personalisasi: Algoritma AI menganalisis data pelanggan untuk menawarkan rekomendasi produk dan layanan yang dipersonalisasi, seperti opsi investasi atau penawaran pinjaman, sehingga meningkatkan peluang cross-selling.
- Manajemen Risiko: Penggunaan AI di sektor perbankan membantu mengelola dan mengurangi risiko dengan menganalisis tren pasar, risiko kredit, dan indikator ekonomi. Hal ini memberikan wawasan prediktif, sehingga memungkinkan bank membuat keputusan berdasarkan informasi yang akurat.
Penggunaan ini tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional, tetapi juga meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan, membuat masa depan AI di sektor perbankan menjadi sangat menjanjikan.
