Kerangka Contoh-Sektor Perbankan dengan Dukungan AI yang Didukung Auto ML

Bagaimana kecerdasan buatan (AI) dapat diterapkan di sektor perbankan? Apa posisi yang tepat untuk berbagai aplikasinya? Pertanyaan-pertanyaan ini muncul ketika membahas keterkaitan antara sektor perbankan dan AI. Berikut adalah kerangka yang menggambarkan kolaborasi antara AI dan sektor perbankan, yang mencakup berbagai layanan dengan penerapan AI secara tersegmentasi. Beberapa istilah dalam kerangka ini mungkin terdengar baru, seperti AutoML, yang akan dijelaskan lebih lanjut dalam pembahasan ini.

Sektor perbankan membutuhkan otomatisasi untuk menangani berbagai fungsi secara bersamaan dengan tingkat akurasi dan presisi yang tinggi. Untuk tujuan ini, penggunaan AutoML dibandingkan dengan pembelajaran mesin biasa (ML) dapat menjadi solusi yang efektif. AutoML (Automated Machine Learning) adalah metode pembelajaran mesin yang memungkinkan prosesnya digunakan bahkan oleh individu tanpa keahlian mendalam di bidang tersebut. AutoML dapat menangani tugas-tugas seperti:

1. Praproses data,
2. Seleksi fitur dan pembuatan fitur baru,
3. Pembangunan dan pemilihan model,
4. Optimisasi parameter model,
5. Pemrosesan hasil model,
6. Analisis hasil.

Penerapan AI di Sektor Perbankan

Dalam sektor perbankan, AI menawarkan peluang yang luas. Aplikasi-aplikasi ini dapat dibagi menjadi beberapa subkategori, seperti dijelaskan berikut:

Manajemen Proses Bisnis di Back-End

1. Layanan Sumber Daya Manusia
   AI dapat digunakan untuk menangani tahap awal dalam rekrutmen, seperti berinteraksi dengan kandidat, menyaring awal melalui analitik media sosial, dan memfilter kandidat melalui obrolan.
2. Penelitian dan Pengembangan Investasi
   Tugas-tugas backend yang repetitif dapat diserahkan pada robot perangkat lunak, sehingga menghemat waktu sekaligus meningkatkan efisiensi dan akurasi.
3. Perdagangan Algoritmik
   Solusi algoritmik dapat digunakan dalam perdagangan frekuensi tinggi, di mana data dari berbagai pasar keuangan diimpor dan keputusan investasi dibuat dalam hitungan milidetik.
4. Otomatisasi Proses Robotik
   Komputasi kognitif menjadi masa depan dalam otomatisasi proses robotik.
5. Underwriting Asuransi
   AI dapat menangani tugas-tugas terkait asuransi, seperti penilaian risiko, pengukuran akurasi, dan prediksi premi yang harus dibayarkan oleh pelanggan.

Privasi, Keamanan, dan Kepatuhan

1. Deteksi dan Pencegahan Penipuan
   Dengan pembelajaran mesin, deteksi dan pencegahan penipuan menjadi jauh lebih mudah dibandingkan dengan metode sebelumnya.
2. Pemantauan Kepatuhan
   AI dapat secara cepat memindai dokumen panjang untuk mengidentifikasi potensi masalah, yang sebelumnya memerlukan waktu berjam-jam kini dapat dilakukan dalam hitungan detik.

CRM, Pemasaran, dan Dukungan Pelanggan

1. Layanan Chatbot atau Voicebot
   Chatbot dan voicebot semakin populer. Versi lanjutan dari chatbot yang disebut co-bot (chatbot dengan kemampuan kognitif) juga mulai bermunculan.
2. Dompet Pintar
   E-wallet dengan fitur keamanan canggih seperti pemindai sidik jari memudahkan dan mengamankan transaksi.
3. Layanan Keuangan yang Dipersonalisasi
   Bot dengan kecerdasan dapat merekomendasikan saham atau obligasi kepada pelanggan berdasarkan preferensi mereka.
4. Proses Otomatisasi untuk Produk Keuangan
   Produk keuangan dapat dikelola oleh robot tanpa intervensi manusia sama sekali.

Tantangan Penerapan AI di Sektor Perbankan

Meskipun banyak potensi, implementasi AI menghadapi berbagai tantangan, seperti:

1. Ketersediaan Data Berkualitas
   Data berkualitas tinggi sangat penting untuk AI. Data yang tidak lengkap atau berkualitas rendah dapat menghasilkan prediksi yang buruk.
2. Privasi dan Keamanan
   Privasi data menjadi perhatian utama di sektor perbankan, dan implementasi AI membutuhkan kepatuhan pada peraturan seperti GDPR.
3. Keterbatasan Sumber Daya Manusia
   Pengembangan AI membutuhkan tenaga ahli di bidang sains data dan teknik data, yang masih terbatas jumlahnya.
4. Ancaman Terhadap Lapangan Kerja
   Meskipun AI menciptakan peluang pekerjaan baru, seperti di bidang data sains, penerapan AI juga dapat mengurangi kebutuhan akan tenaga kerja manusia di sektor tertentu.

Praktik Terbaik untuk Implementasi AI di Perbankan

1. Identifikasi Kebutuhan Bisnis
   Memahami kebutuhan spesifik bisnis adalah langkah pertama untuk memastikan solusi AI tepat sasaran.
2. Strategi Pengelolaan Data
   Data dalam jumlah besar di sektor perbankan harus dikelola dengan baik, termasuk proses pembersihan, pengolahan, dan strukturisasi.
3. Pemberian Waktu untuk Pembelajaran AI
   AI membutuhkan pelatihan berbasis data historis sebelum dapat memberikan hasil yang optimal.
4. Pengujian Berkelanjutan
   AI perlu diuji secara kontinu untuk memastikan performa yang konsisten di lingkungan produksi.
5. Kebenaran Matematika Solusi
   Solusi yang diberikan AI harus benar secara matematis dan praktis.

Dengan perkembangan teknologi yang pesat, AI semakin menjadi pilar penting dalam sektor perbankan. AI memungkinkan otomatisasi, meningkatkan efisiensi, dan memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pelanggan.