AI telah menjadi kenyataan dalam industri Layanan Keuangan (FSI) sejak lama, bukan hanya sekedar impian yang terlalu berlebihan. Dengan analitik dan ilmu data yang kuat terutama dalam bidang deteksi penipuan, anti pencucian uang (AML), dan manajemen risiko, industri ini akan memimpin gelombang kemampuan yang didukung oleh teknologi berbasis AI generatif.
Industri ini berada di ambang revolusi AI yang sebanding dengan adopsi Internet atau pengenalan smartphone. Seperti halnya perangkat mobile menciptakan ekosistem aplikasi dan perilaku konsumen yang baru, AI terutama sistem berbasis GenAI, siap untuk mengubah secara mendasar bagaimana kita bekerja, berinteraksi dengan pelanggan, dan mengelola risiko.
Organisasi yang siap untuk bergerak siap untuk mengalami perubahan yang transformatif dalam keamanan, produktivitas, efisiensi, pengalaman pelanggan, dan generasi pendapatan. Dengan sebagian besar pelanggaran data disebabkan oleh kredensial pengguna yang dikompromikan, strategi keamanan AI yang layak tidak hanya memperhatikan edukasi pengguna akhir tetapi juga bergantung pada pemberdayaan pada tingkat perangkat yang dimungkinkan oleh kelas baru prosesor PC. Mari kita lihat terlebih dahulu apa yang membuat FSI menjadi pelopor yang mungkin.
Sektor AI Dengan ironis, dengan reputasinya yang konservatif, FSI selalu berada di garis depan dalam menemukan cara cerdas baru untuk mengelola data, terutama volume data yang besar. Ini sebagian karena kebutuhan: jumlah data yang luar biasa yang dihasilkan di FSI menyajikan tantangan volume-variety-velocity yang permanen dan lingkungan regulasi yang ketat membuat kasus yang kuat untuk merangkul AI dengan tangan terbuka.
Menyeimbangkan Inovasi dengan Risiko Setiap industri akan memahami keparahan paralysis yang muncul setelah proyek konsep bukti AI: banyak eksperimen yang menarik tetapi di mana ROI-nya? Menerapkan AI membawa dunia kekhawatiran, termasuk:
Mengetahui dari mana memulai
Kekurangan pendekatan strategis (AI semata-mata untuk AI)
Tujuh V data (volume, kebenaran, validitas, nilai, kecepatan, variasi, volatilitas)
Kesenjangan keterampilan dan kekurangan bakat
Mengelola risiko keamanan siber yang berkembang
Memenuhi hukum kepatuhan yang berkembang tentang AI dan GenAI yang berbeda di berbagai negara dan geos
Kesulitan mengintegrasikan data sederhana atau kompleks dari berbagai sumber, terutama dengan sistem warisan (silo data) dan halusinasi
Memastikan transparansi, kejelasan, dan ketidakberpihakan/kekurangan bias
Kepercayaan pelanggan seputar privasi data dan perlawanan karyawan
Kehilangan data pelanggan dan strategi perdagangan rahasia di luar perusahaan (misalnya, ChatGPT dilarang di beberapa lembaga besar)
Perangkat keras dan perangkat yang kurang bertenaga
Mata uang data
Pemerintahan
Ketakutan penggusuran
Menyeimbangkan on-premises, hibrida, dan awan publik
AI Berakar dalam Keamanan Jika industri memiliki keinginan untuk mengadopsi AI, itu juga memiliki kekhawatiran utama terkait keamanan, terutama keamanan siber dan perlindungan data yang menghambatnya.
Selain akurasi, kejelasan, dan transparansi, keamanan adalah landasan integrasi AI dalam proses bisnis. Ini termasuk mematuhi peraturan AI yang diperlukan dan berbeda dari seluruh dunia, seperti EU AI Act, Digital Operational Resilience Act (DORA) di UE, model terdesentralisasi di Amerika Serikat, dan GDPR, serta memastikan privasi data dan keamanan informasi. Berbeda dengan sistem IT tradisional, solusi AI harus dibangun di atas fondasi tata kelola yang kuat dan langkah-langkah keamanan yang kokoh untuk bertanggung jawab, etis, dan dapat dipercaya.
Namun, dengan integrasi AI di FSI, ini membawa beberapa vektor serangan baru, seperti serangan keamanan siber, pencemaran data (manipulasi data pelatihan yang digunakan oleh model AI, menyebabkan output yang tidak akurat atau berbahaya), inversi model (di mana penyerang menyimpulkan informasi sensitif dari respons model AI), dan input jahat yang dirancang untuk menipu model AI menyebabkan prediksi yang salah.
AI yang Bertanggung Jawab AI yang bertanggung jawab sangat penting saat mengembangkan dan mengimplementasikan alat AI. Saat memanfaatkan teknologi, sangat penting bahwa AI legal, etis, adil, menjaga privasi, aman, dan dapat dijelaskan. Hal ini sangat penting bagi FSI karena prioritasnya adalah transparansi, keadilan, dan akuntabilitas.
Enam pilar AI yang Bertanggung Jawab yang harus dipegang oleh organisasi meliputi:
Keanekaragaman & Inklusi – memastikan AI menghormati perspektif yang beragam dan menghindari bias.
Privasi & Keamanan – melindungi data pengguna dengan langkah-langkah keamanan dan privasi yang kokoh.
Akuntabilitas & Keandalan – membuat sistem/pengembang AI bertanggung jawab atas hasil.
Kemampuan Dijelaskan – membuat keputusan AI bisa dimengerti dan dapat diakses oleh semua pengguna.
Transparansi – memberikan wawasan yang jelas ke dalam proses dan pengambilan keputusan AI.
Keberlanjutan – Dampak Lingkungan & Sosial meminimalkan jejak ekologis AI dan mempromosikan kebaikan sosial.
Mempertimbangkan Ulang Peran TI Di dunia tradisional, Anda akan merespons tantangan ini dengan menguatkan sistem TI Anda: pemrosesan transaksi, manajemen data, dukungan back-office, kapasitas penyimpanan, dan sebagainya. Tetapi saat AI semakin menyusup ke tumpukan teknologi Anda, permainan berubah. Ketika AI menjadi lebih dari sekadar perangkat lunak, AI menciptakan cara operasi yang sepenuhnya baru.
Jadi, tim TI Anda tidak hanya menjadi ‘penjaga data’ tetapi penasihat digital bagi tenaga kerja Anda, dengan mengotomatisasi tugas rutin, mengintegrasikan solusi berbasis AI, dan membuat data bekerja untuk mereka, membantu mereka meningkatkan produktivitas dan efisiensi mereka sendiri, dan memberikan kekuatan pemrosesan pribadi yang mereka butuhkan. Solusi berbasis AI pada perangkat pintar seperti PC AI yang berjalan pada prosesor berkecepatan tinggi terbaru memprediksi kebutuhan pengguna berdasarkan perilaku, sambil menjaga data pribadi kecuali dibagikan dengan cloud. Selain itu, PC AI hari ini menawarkan fitur pemrosesan yang muncul seperti unit pemrosesan saraf (NPUs) yang lebih mempercepat tugas AI dan memperkuat perlindungan keamanan.
AI yang Digunakan Saat Ini Saat ini, kita melihat beberapa kasus penggunaan AI yang menarik yang akan memiliki dampak di seluruh industri. Tetapi pertama, perusahaan harus membangun arsitektur AI yang dapat diskalakan, aman, dan berkelanjutan dan ini sangat berbeda dengan membangun aset TI tradisional. Ini membutuhkan pendekatan holistik, berbasis tim melibatkan para pemangku kepentingan dari kepemimpinan divisi, arsitektur infrastruktur, operasi, pengembangan perangkat lunak, ilmu data, dan garis bisnis. Kasus penggunaan meliputi:
Simulasi & pemodelan: Simulasi prediktif, deep learning, dan reinforcement learning untuk personalisasi rekomendasi, meningkatkan rantai pasokan dan mengoptimalkan pengambilan keputusan, peramalan, dan manajemen risiko.
Deteksi penipuan & keamanan: Algoritma pengenalan pola berbasis AI untuk mendeteksi anomali, mengotomatisasi deteksi penipuan, meningkatkan pemeriksaan kepatuhan kenal-mengenal pelanggan (KYC), dan memperkuat keamanan.
Cabang cerdas dan transformasi bangunan cerdas: Kios berbasis AI, dan analitik tepi untuk membuat pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi (seperti terjemahan bahasa simultan yang berbeda); pemrosesan LLM lokal untuk memastikan privasi yang lengkap, dan kamera cerdas meningkatkan keamanan cabang.
Otomatisasi proses: AI menyederhanakan tugas dan alur kerja yang repetitif seperti pelaporan keuangan, rekonsiliasi catatan, pemrosesan pinjaman, dan meningkatkan layanan pelanggan, sambil memastikan kepatuhan dan keamanan.
Proses yang Diimajinasikan: AI menawarkan kesempatan untuk secara mendasar memikirkan ulang proses bisnis, bergerak melampaui digitalisasi sederhana untuk menciptakan alur kerja yang benar-benar cerdas.
AI Ops: Teknologi AI dapat mengotomatisasi alur kerja infrastruktur untuk mempercepat penyediaan dan pemecahan masalah.
Layanan Pelanggan: AI memungkinkan organisasi untuk memberikan dukungan 24/7, respon instan, pengalaman yang dipersonalisasi, dan penyelesaian masalah yang lebih efisien, termasuk asisten virtual.
Mempercepat kewajiban dilakukan: Mempercepat secara signifikan proses kewajiban Anda, apakah itu analisis kontrak atau sebagai bagian dari penggabungan dan akuisisi, dan mengidentifikasi sinergi potensial serta risiko.
Kepatuhan: Mengotomatisasi pemeriksaan regulasi, memastikan akurasi, mengurangi risiko, dan menjaga catatan yang terbaru dengan efisien.
Manajemen kekayaan dan Penasihat Kekayaan Pribadi: Memasangkan pelanggan dengan produk keuangan yang sesuai dan memberikan saran investasi yang dipersonalisasi untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional.
Penghematan Energi: Optimisasi AI di pusat data dan AI di perangkat dengan prosesor berkecepatan tinggi, meningkatkan manajemen daya, dan mengurangi konsumsi energi.
Karyawan digital: AI dapat mengaktifkan otomatisasi proses dan tugas dengan agen yang diawasi oleh karyawan.
Merencanakan Jalan ke Depan Pada tahun 2025, kekuatan transformatif AI tidak hanya terletak pada apa yang bisa dilakukannya, tetapi juga bagaimana kita merancang penempatan AI. Membangun ekosistem AI yang dapat diskalakan, aman, dan berkelanjutan menuntut kolaborasi di seluruh kepemimpinan, infrastruktur, operasi, dan tim pengembangan. Saat industri merangkul AI – dari simulasi prediktif hingga deteksi penipuan, otomatisasi proses, dan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi – mereka merancang ulang alur kerja, meningkatkan kepatuhan, dan mendorong efisiensi energi. AI bukan lagi sekadar alat – ini adalah dasar inovasi cerdas dan pertumbuhan berkelanjutan.
Dalam menapak langkah ke depan, perlu untuk terus mengikuti perkembangan teknologi AI dan beradaptasi dengan perubahan yang terjadi. Dengan memahami peran AI dalam industri keuangan, organisasi dapat memanfaatkan keuntungan teknologi ini untuk meningkatkan efisiensi, pengalaman pelanggan, dan keamanan data. Dengan mengikuti prinsip-prinsip AI yang bertanggung jawab, organisasi dapat memastikan bahwa penggunaan AI mereka tetap legal, etis, dan berkelanjutan.
Kesimpulannya, AI akan terus menjadi pendorong utama dalam transformasi industri keuangan, dan organisasi yang siap dan mampu beradaptasi dengan perubahan ini akan dapat memanfaatkan peluang yang ada untuk mencapai pertumbuhan yang berkelanjutan dan sukses jangka panjang.
Dengan demikian, mengetahui bagaimana AI dapat memberikan dampak yang signifikan dalam industri keuangan, organisasi harus terus berinovasi dan mengembangkan strategi yang tepat untuk memanfaatkan teknologi ini secara efektif. Dengan demikian, AI akan menjadi kunci untuk membentuk masa depan layanan keuangan yang komprehensif, efisien, dan inovatif.