AI dalam Perbankan – Bagaimana Kecerdasan Buatan Digunakan di Bank

Teknologi kecerdasan buatan (AI) telah menjadi pengganggu penting di hampir setiap industri dan tidak terkecuali perbankan. Pengenalan AI dalam aplikasi dan layanan perbankan telah membuat sektor ini lebih berpusat pada pelanggan dan relevan secara teknologi.

Sistem berbasis AI dapat membantu bank mengurangi biaya dengan meningkatkan produktivitas dan membuat keputusan berdasarkan informasi yang tidak dapat dipahami oleh agen manusia. Selain itu, algoritme cerdas dapat menemukan anomali dan informasi palsu dalam hitungan detik.

Sebuah laporan oleh Business Insider menunjukkan bahwa hampir 80% bank menyadari potensi manfaat yang dihadirkan AI untuk sektor mereka. Laporan lain menunjukkan bahwa pada tahun 2023, bank diproyeksikan untuk menghemat $ 447 miliar dengan menggunakan aplikasi AI.

Angka-angka ini menunjukkan bahwa sektor perbankan dan keuangan bergerak cepat menuju AI untuk meningkatkan efisiensi, layanan, produktivitas, dan RoI serta mengurangi biaya.

Dalam artikel ini, kita akan menemukan aplikasi utama AI di sektor keuangan dan perbankan dan bagaimana teknologi ini mendefinisikan ulang pengalaman pelanggan dengan manfaatnya yang luar biasa.

Aplikasi AI di bidang perbankan dan keuangan

Teknologi kecerdasan buatan telah menjadi bagian integral dari dunia tempat kita tinggal, dan bank telah mulai mengintegrasikan teknologi ini ke dalam produk dan layanan mereka dalam skala besar agar tetap relevan.

Berikut adalah beberapa aplikasi AI utama di industri perbankan di mana Anda dapat menuai banyak manfaat dari teknologi tersebut. Jadi, mari selami!

Keamanan siber dan deteksi penipuan

Setiap hari, transaksi digital dalam jumlah besar terjadi saat pengguna membayar tagihan, menarik uang, menyetor cek, dan melakukan lebih banyak lagi melalui aplikasi atau akun online. Dengan demikian, ada kebutuhan yang meningkat bagi sektor perbankan untuk meningkatkan upaya keamanan siber dan deteksi penipuan.

Inilah saatnya kecerdasan buatan dalam perbankan berperan. AI dapat membantu bank meningkatkan keamanan keuangan online, melacak celah di sistem mereka, dan meminimalkan risiko. AI bersama dengan pembelajaran mesin dapat dengan mudah mengidentifikasi aktivitas penipuan dan memperingatkan pelanggan serta bank.

Misalnya, Danske Bank, bank terbesar di Denmark, menerapkan algoritme deteksi penipuan untuk menggantikan sistem deteksi penipuan berbasis aturan yang lama. Alat pembelajaran mendalam ini meningkatkan kemampuan deteksi penipuan bank sebesar 50% dan mengurangi kesalahan positif sebesar 60%. Sistem ini juga mengotomatiskan banyak keputusan penting sambil mengarahkan beberapa kasus ke analis manusia untuk pemeriksaan lebih lanjut.

AI juga dapat membantu bank untuk mengelola ancaman siber. Pada tahun 2019, sektor keuangan menyumbang 29% dari semua serangan dunia maya , menjadikannya industri yang paling banyak ditargetkan. Dengan kemampuan pemantauan berkelanjutan dari kecerdasan buatan dalam layanan keuangan , bank dapat merespons potensi serangan siber sebelum memengaruhi karyawan, pelanggan, atau sistem internal.

Chatbots

Tidak diragukan lagi, chatbot adalah salah satu contoh terbaik dari aplikasi praktis kecerdasan buatan di perbankan . Setelah dikerahkan, mereka dapat bekerja 24*7, tidak seperti manusia yang memiliki jam kerja tetap.

Selain itu, mereka terus belajar tentang pola penggunaan pelanggan tertentu. Ini membantu mereka memahami persyaratan pengguna secara efisien.

Dengan mengintegrasikan chatbots ke dalam aplikasi perbankan , bank dapat memastikan bahwa mereka tersedia untuk pelanggan mereka sepanjang waktu. Selain itu, dengan memahami perilaku pelanggan, chatbots dapat menawarkan dukungan pelanggan yang dipersonalisasi dan merekomendasikan layanan dan produk keuangan yang sesuai.

Salah satu contoh chatbot AI terbaik di aplikasi perbankan adalah Erica, asisten virtual dari Bank of America. Chatbot AI ini dapat menangani tugas-tugas seperti pengurangan utang kartu kredit dan pembaruan keamanan kartu. Erica mengelola lebih dari 50 juta permintaan klien pada tahun 2019.

Baca Juga : Berapa Biaya Membuat Chatbot?

Keputusan pinjaman dan kredit

Bank telah mulai menggabungkan sistem berbasis AI untuk membuat keputusan pinjaman dan kredit yang lebih terinformasi, lebih aman, dan menguntungkan. Saat ini, banyak bank masih terlalu terbatas pada penggunaan riwayat kredit, nilai kredit, dan referensi pelanggan untuk menentukan kelayakan kredit individu atau perusahaan.

Namun, tidak dapat disangkal bahwa sistem pelaporan kredit ini sering penuh dengan kesalahan, kehilangan riwayat transaksi di dunia nyata, dan salah mengklasifikasikan kreditur.

Sistem pinjaman dan kredit berbasis AI dapat melihat perilaku dan pola pelanggan dengan riwayat kredit terbatas untuk menentukan kelayakan kredit mereka. Selain itu, sistem mengirimkan peringatan ke bank tentang perilaku tertentu yang dapat meningkatkan kemungkinan gagal bayar.

Melacak tren pasar

Kecerdasan buatan dalam layanan keuangan membantu bank memproses data dalam jumlah besar dan memprediksi tren pasar, mata uang, dan saham terbaru. Teknik pembelajaran mesin tingkat lanjut membantu mengevaluasi sentimen pasar dan menyarankan opsi investasi.

AI untuk perbankan juga menyarankan waktu terbaik untuk berinvestasi di saham dan memperingatkan ketika ada potensi risiko. Karena kapasitas pemrosesan datanya yang tinggi, teknologi baru ini juga membantu mempercepat pengambilan keputusan dan membuat perdagangan menjadi nyaman bagi bank dan klien mereka.

koleksi data dan analisis

Lembaga perbankan dan keuangan mencatat jutaan transaksi setiap hari. Karena volume informasi yang dihasilkan sangat besar, pengumpulan dan pendaftarannya menjadi tugas yang berat bagi karyawan. Penataan dan perekaman data dalam jumlah besar tanpa kesalahan menjadi tidak mungkin.

Dalam skenario seperti itu, solusi inovatif berbasis AI dapat membantu dalam pengumpulan dan analisis data yang efisien . Ini, pada gilirannya, meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan. Informasi tersebut juga dapat digunakan untuk mendeteksi penipuan atau membuat keputusan kredit.

Pengalaman pelanggan

Pelanggan terus mencari pengalaman dan kenyamanan yang lebih baik. Misalnya, ATM sukses karena pelanggan dapat memanfaatkan layanan penting untuk menyetor dan menarik uang bahkan ketika bank tutup.

Tingkat kenyamanan ini hanya mengilhami lebih banyak inovasi. Pelanggan sekarang dapat membuka rekening bank dari kenyamanan rumah mereka menggunakan smartphone mereka.

Mengintegrasikan kecerdasan buatan dalam layanan perbankan dan keuangan akan semakin meningkatkan pengalaman konsumen dan meningkatkan tingkat kenyamanan bagi pengguna. Teknologi AI mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk merekam informasi Know Your Customer (KYC) dan menghilangkan kesalahan. Selain itu, produk baru dan penawaran keuangan dapat dirilis tepat waktu.

Kelayakan untuk kasus-kasus seperti mengajukan pinjaman pribadi atau kredit menjadi otomatis menggunakan AI, yang berarti klien dapat menghilangkan kerumitan melalui seluruh proses secara manual. Selain itu, perangkat lunak berbasis AI dapat mengurangi waktu persetujuan untuk fasilitas seperti pencairan pinjaman.

Perbankan AI juga membantu menangkap informasi klien secara akurat untuk menyiapkan akun tanpa kesalahan, memastikan pengalaman yang lancar bagi pelanggan.

[Baca Juga: 5 Cara Industri Fintech Gunakan AI untuk Merayu Milenial ]

Manajemen risiko

Faktor global eksternal seperti fluktuasi mata uang, bencana alam, atau gejolak politik berdampak serius pada industri perbankan dan keuangan. Selama masa bergejolak seperti itu, sangat penting untuk mengambil keputusan bisnis dengan ekstra hati-hati. Analisis berbasis AI dapat memberikan gambaran yang cukup jelas tentang apa yang akan datang dan membantu Anda tetap siap dan membuat keputusan tepat waktu.

AI juga membantu menemukan aplikasi berisiko dengan mengevaluasi kemungkinan klien gagal membayar kembali pinjaman. Ini memprediksi perilaku masa depan ini dengan menganalisis pola perilaku masa lalu dan data ponsel cerdas.

Kepatuhan terhadap peraturan

Perbankan adalah salah satu sektor ekonomi yang sangat diatur di seluruh dunia. Pemerintah menggunakan otoritas pengatur mereka untuk memastikan bahwa nasabah perbankan tidak menggunakan bank untuk melakukan kejahatan keuangan dan bahwa bank memiliki profil risiko yang dapat diterima untuk menghindari default skala besar.

Dalam kebanyakan kasus, bank mempertahankan tim kepatuhan internal untuk menangani masalah ini, tetapi proses ini membutuhkan lebih banyak waktu dan membutuhkan investasi besar jika dilakukan secara manual. Peraturan kepatuhan juga sering berubah, dan bank perlu memperbarui proses dan alur kerja mereka dengan mengikuti peraturan ini secara konstan.

AI menggunakan pembelajaran mendalam dan NLP untuk membaca persyaratan kepatuhan baru untuk lembaga keuangan dan meningkatkan proses pengambilan keputusan mereka. Meskipun AI banking tidak dapat menggantikan analis kepatuhan, itu dapat membuat operasi mereka lebih cepat dan efisien.

Analisis prediktif

Salah satu kasus penggunaan AI yang paling umum mencakup aplikasi semantik dan bahasa alami tujuan umum dan analitik prediktif yang diterapkan secara luas . AI dapat mendeteksi pola dan korelasi spesifik dalam data, yang sebelumnya tidak dapat dideteksi oleh teknologi tradisional.

Pola-pola ini dapat menunjukkan peluang penjualan yang belum dimanfaatkan, peluang penjualan silang, atau bahkan metrik seputar data operasional, yang mengarah pada dampak pendapatan langsung.

Otomatisasi proses

Algoritme otomatisasi proses robot (RPA) meningkatkan efisiensi dan akurasi operasional serta mengurangi biaya dengan mengotomatiskan tugas berulang yang memakan waktu. Ini juga memungkinkan pengguna untuk fokus pada proses yang lebih kompleks yang membutuhkan keterlibatan manusia.

Hingga saat ini, institusi perbankan berhasil memanfaatkan RPA untuk meningkatkan kecepatan transaksi dan meningkatkan efisiensi. Misalnya, teknologi CoiN JPMorgan Chase meninjau dokumen dan memperoleh data darinya jauh lebih cepat daripada yang bisa dilakukan manusia.

Bagaimana menjadi bank pertama AI?

Sekarang kita telah melihat bagaimana AI digunakan di perbankan , di bagian ini, kita akan melihat langkah-langkah yang dapat diambil bank untuk mengadopsi AI dalam skala luas dan mengembangkan proses mereka sambil memperhatikan empat faktor penting — orang, tata kelola , proses, dan teknologi.

Langkah 1: Kembangkan strategi AI

Proses implementasi AI dimulai dengan mengembangkan strategi AI tingkat perusahaan, dengan mengingat tujuan dan nilai organisasi.

Sangat penting untuk melakukan riset pasar internal untuk menemukan kesenjangan di antara orang-orang dan proses yang dapat diisi oleh teknologi AI. Pastikan bahwa strategi AI sesuai dengan standar dan peraturan industri. Bank juga dapat mengevaluasi standar industri internasional saat ini.

Langkah terakhir dalam perumusan strategi AI adalah menyempurnakan praktik dan kebijakan internal terkait talent, data, infrastruktur, dan algoritma untuk memberikan arahan dan panduan yang jelas untuk mengadopsi AI di berbagai unit fungsional bank.

Langkah 2: Rencanakan proses berbasis kasus penggunaan

Langkah selanjutnya melibatkan mengidentifikasi peluang AI bernilai tertinggi, menyelaraskan dengan proses dan strategi bank.

Bank juga harus mengevaluasi sejauh mana mereka perlu menerapkan solusi perbankan AI dalam proses operasional mereka saat ini atau yang dimodifikasi.

Setelah mengidentifikasi potensi kasus penggunaan AI dan pembelajaran mesin di perbankan , tim teknologi harus menjalankan pemeriksaan untuk menguji kelayakan. Mereka harus melihat ke dalam semua aspek dan mengidentifikasi kesenjangan untuk implementasi. Berdasarkan evaluasi mereka, mereka harus memilih kasus yang paling layak.

Langkah terakhir dalam tahap perencanaan adalah memetakan bakat AI. Bank membutuhkan sejumlah ahli, pemrogram algoritma, atau ilmuwan data untuk mengembangkan dan mengimplementasikan solusi AI. Jika mereka kekurangan ahli internal, mereka dapat melakukan outsourcing atau berkolaborasi dengan penyedia teknologi.

Langkah 3: Kembangkan dan terapkan

Setelah perencanaan, langkah bank selanjutnya adalah mengeksekusi. Sebelum mengembangkan sistem AI yang lengkap, mereka harus terlebih dahulu membangun prototipe untuk memahami kekurangan teknologi. Untuk menguji prototipe, bank perlu mengkompilasi data yang relevan dan memasukkannya ke dalam algoritma. Model AI melatih dan membangun data ini; oleh karena itu, datanya harus akurat.

Setelah model AI dilatih dan siap, bank harus mengujinya untuk menginterpretasikan hasilnya. Uji coba seperti ini akan membantu tim pengembangan memahami bagaimana model akan tampil di dunia nyata.

Langkah terakhir adalah menyebarkan model yang dilatih. Setelah diterapkan, data produksi mulai mengalir masuk. Semakin banyak data yang masuk, bank dapat meningkatkan dan memperbarui model secara berkala.

Langkah 4: Operasikan dan pantau

Implementasi solusi perbankan AI membutuhkan pemantauan dan kalibrasi yang berkelanjutan. Bank perlu merancang siklus tinjauan untuk memantau dan mengevaluasi fungsi model AI secara komprehensif. Hal ini, pada gilirannya, akan membantu bank dalam mengelola ancaman keamanan siber dan pelaksanaan operasi yang kuat.

Aliran data baru yang terus menerus akan mempengaruhi model AI pada tahap operasi. Oleh karena itu, bank harus mengambil langkah-langkah yang tepat untuk memastikan kualitas dan kewajaran input data.

Contoh dunia nyata dari kecerdasan buatan dalam perbankan

Beberapa bank besar telah mulai memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan untuk meningkatkan kualitas layanan mereka, mendeteksi penipuan dan ancaman keamanan siber, serta meningkatkan pengalaman pelanggan.

Berikut adalah beberapa contoh dunia nyata dari lembaga perbankan yang telah memanfaatkan AI secara maksimal.

JPMorgan Chase: Para peneliti di JPMorgan Chase telah mengembangkan sistem peringatan dini menggunakan AI dan teknik pembelajaran mendalam untuk mendeteksi malware, Trojan, dan kampanye phishing. Para peneliti mengatakan dibutuhkan sekitar 101 hari bagi Trojan untuk menyusup ke jaringan perusahaan. Sistem peringatan dini akan memberikan peringatan yang cukup sebelum serangan yang sebenarnya terjadi.

Itu juga dapat mengirim peringatan ke tim keamanan siber bank saat peretas bersiap untuk mengirim email berbahaya kepada karyawan untuk menginfeksi jaringan.

Capital One: Eno dari Capital One, asisten virtual yang cerdas, adalah contoh terbaik AI dalam perbankan pribadi. Selain Eno, Capital One juga menggunakan nomor kartu virtual untuk mencegah penipuan kartu kredit. Sementara itu, mereka mengerjakan kreativitas komputasi yang melatih komputer untuk menjadi kreatif dan dapat dijelaskan.

Selain bank komersial, sejumlah bank investasi seperti Goldman Sachs dan Merrill Lynch juga telah mengintegrasikan alat analisis berbasis AI dalam operasi rutin mereka. Banyak bank juga mulai memanfaatkan Alphasense, mesin pencari berbasis AI, yang menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk menemukan tren pasar dan menganalisis pencarian kata kunci.

Sekarang setelah kita melihat contoh dunia nyata dari kecerdasan buatan dalam perbankan , mari selami tantangan yang ada bagi bank yang menggunakan teknologi yang sedang berkembang ini.

Tantangan dalam adopsi AI yang lebih luas di bidang keuangan dan perbankan

Penerapan luas teknologi canggih seperti AI bukan tanpa tantangan. Dari kurangnya data yang kredibel dan berkualitas hingga masalah keamanan, ada sejumlah tantangan bagi bank yang menggunakan teknologi AI.

Jadi, tanpa basa-basi lagi, mari kita lihat satu per satu:

1. Keamanan data: Salah satu tantangan utama AI di perbankan adalah jumlah data yang dikumpulkan yang berisi informasi sensitif memerlukan langkah-langkah keamanan tambahan untuk diterapkan. Jadi, penting untuk mencari mitra teknologi yang tepat yang akan menawarkan berbagai opsi keamanan untuk memastikan data pelanggan Anda ditangani dengan tepat.
   
2. Kurangnya data berkualitas: Bank membutuhkan data terstruktur dan berkualitas untuk pelatihan dan validasi sebelum menerapkan solusi perbankan berbasis AI skala penuh. Data berkualitas baik diperlukan untuk memastikan bahwa algoritme berlaku untuk situasi kehidupan nyata. Selain itu, jika data tidak dalam format yang dapat dibaca mesin, ini dapat menyebabkan perilaku model AI yang tidak terduga. Jadi, bank yang mempercepat adopsi AI perlu mengubah kebijakan data mereka untuk mengurangi semua risiko privasi dan kepatuhan.

3. Kurangnya penjelasan: Sistem berbasis AI dapat diterapkan secara luas dalam proses pengambilan keputusan karena menghilangkan kesalahan dan menghemat waktu. Namun, mereka mungkin mengikuti bias yang dipelajari dari kasus penilaian manusia yang buruk sebelumnya. Inkonsistensi kecil dalam sistem AI tidak membutuhkan banyak waktu untuk meningkat dan menciptakan masalah skala besar, sehingga mempertaruhkan reputasi dan fungsi bank.

Untuk menghindari bencana, bank harus menawarkan tingkat penjelasan yang sesuai untuk semua keputusan dan rekomendasi yang disajikan oleh model AI. Bank perlu memahami, memvalidasi, dan menjelaskan bagaimana model membuat keputusan.

Bagaimana Appinventiv dapat membantu dalam perjalanan AI Anda

Seperti yang dapat kita lihat , AI dan perbankan berjalan seiring karena berbagai manfaat yang ditawarkan teknologi ini. Menurut Forbes, 65% manajemen keuangan senior mengharapkan perubahan positif dari penggunaan AI dan pembelajaran mesin di perbankan. Dengan demikian, semua lembaga perbankan harus berinvestasi dalam solusi AI untuk menawarkan pengalaman baru dan layanan terbaik kepada pelanggan.

Di Appinventiv, kami bekerja dengan bank dan lembaga keuangan dalam berbagai model berbasis AI dan ML khusus yang membantu meningkatkan pendapatan, mengurangi biaya, dan mengurangi risiko di berbagai departemen.

Jika Anda juga mencari layanan pengembangan AI , bicarakan dengan pakar kami. Kami dapat membantu Anda membuat dan menerapkan AI jangka panjang dalam strategi perbankan dan memenuhi kebutuhan Anda dengan cara yang paling ramah teknologi dan hemat biaya.

Hubungi !