AI dalam Keuangan: Merevolusi Masa Depan Manajemen Keuangan

Memahami AI dalam Keuangan

Volodymyr Shchegel, VP of Engineering di Clario, menjelaskannya seperti ini,

Machine learning

Machine learning (ML) termasuk dalam kategori yang lebih luas dari kecerdasan buatan (AI), dan memungkinkan komputer memperoleh pengetahuan dari data tanpa pemrograman langsung. Dalam keuangan, teknik ML seperti regresi, random forest, dan neural network dapat mendeteksi pola dalam data untuk mengotomatisasi proses atau membuat prediksi tentang risiko, harga, penipuan, dan lainnya.

Deep learning

Deep learning (DL) adalah teknik ML yang sangat khusus yang memanfaatkan jaringan saraf tiruan berlapis-lapis. Kedalaman tambahan ini memungkinkan pembelajaran dari set data yang sangat besar seperti riwayat transaksi keuangan. DL mendukung banyak inovasi di area seperti penilaian kredit, perdagangan algoritmik, chatbot, dan juga anti pencucian uang.

Natural language processing

Natural language processing (NLP) berfokus pada pemahaman bahasa manusia. Dalam keuangan, NLP menganalisis panggilan pendapatan, berita, regulasi, pertanyaan pelanggan, dan teks lain untuk mengotomatisasi proses atau mengungkap wawasan tentang risiko, sentimen, kepatuhan hukum, dan lainnya.

Computer vision

Computer vision (CV) memungkinkan komputer menafsirkan dan juga memahami gambar serta video digital. Dalam keuangan, CV diterapkan pada tugas seperti memproses cek, memantau aset fisik, menganalisis ekspresi wajah, dan lainnya untuk memerangi penipuan dan juga mengumpulkan wawasan.

Dengan mengotomatisasi tugas-tugas membosankan dan mengungkap pola tersembunyi, AI menjanjikan banyak efisiensi dan kapabilitas baru bagi lembaga keuangan yang ingin melayani pelanggan mereka dengan lebih baik.

Aplikasi AI dalam Layanan Keuangan

Kecerdasan buatan dengan cepat mentransformasi proses perbankan agar jauh lebih efisien dan juga hemat biaya. Dengan menelaah himpunan data yang sangat besar, algoritme AI mampu mengotomatisasi tugas manual, membebaskan karyawan untuk fokus pada pekerjaan bernilai lebih tinggi.

Sebagai contoh, chatbot AI kini menangani banyak pertanyaan layanan pelanggan rutin tentang saldo rekening, pembayaran, dan sebagainya. Ini sangat meningkatkan waktu respons dan membebaskan staf pusat panggilan.

AI juga meningkatkan deteksi dan pencegahan penipuan. Dengan memanfaatkan data dalam keuangan, model machine learning dapat menganalisis jutaan transaksi untuk mendeteksi pola halus yang mengindikasikan penipuan lebih cepat dan juga lebih akurat daripada manusia. Bank menggunakan analisis ini untuk menangkap transaksi penipuan secara real-time, mengurangi kerugian akibat penipuan.

Dalam konteks ini, identitas digital dapat membantu mengurangi penipuan berbasis AI dengan menyediakan lapisan verifikasi tambahan, memastikan bahwa transaksi dan layanan keuangan hanya diakses oleh pengguna yang sah.

Puneet Gogia, Pendiri Excel Champs, menambahkan,

Bank juga menggunakan AI untuk menawarkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi kepada pelanggan berdasarkan riwayat transaksi dan pola pengeluaran mereka. Ini tidak hanya meningkatkan pengalaman pelanggan tetapi juga tingkat konversi.

Misalnya, dengan menganalisis perilaku keuangan dan preferensi pelanggan, AI dapat menyarankan suku bunga CD yang paling kompetitif yang selaras dengan tujuan tabungan mereka, memastikan pelanggan mendapatkan imbal hasil terbaik atas simpanan mereka.

Dampak AI pada Analisis Keuangan dan Manajemen Risiko

Kecerdasan buatan juga mentransformasi manajemen risiko dan kepatuhan di industri keuangan. Dengan memproses data dalam jumlah besar lebih cepat daripada manusia, sistem AI dapat mendeteksi risiko dan aktivitas penipuan yang mungkin luput dari perhatian.

Di sini, pentingnya aplikasi ML dalam keuangan menjadi nyata, karena model machine learning sangat cakap dalam menganalisis set data kompleks untuk meningkatkan penilaian risiko dan analisis keuangan.

Sebagai contoh, alat AI digunakan untuk pemeriksaan kenali nasabah (KYC) dan pemantauan anti pencucian uang (AML). Dengan menganalisis data pelanggan, pola transaksi, dan keterkaitan dengan entitas yang berisiko, sistem ini dapat menyoroti aktivitas mencurigakan untuk ditinjau lebih lanjut.

Ini memberikan efisiensi yang lebih tinggi dan mengurangi peluang dana ilegal lolos. Pengawasan berbasis AI juga dapat membantu kepatuhan regulasi dengan menandai transaksi yang mungkin melanggar aturan tertentu.

AI juga memungkinkan analisis keuangan dan model risiko yang lebih bernuansa. Dengan mengidentifikasi korelasi dalam set data besar di luar apa yang dapat dipersepsi manusia, sistem AI dapat menghadirkan analitik prediktif, perencanaan skenario, dan juga penilaian risiko yang lebih baik. Ini menghasilkan keputusan yang lebih matang terkait investasi, pemberian pinjaman, underwriting asuransi, dan lainnya.

Penerapan kecerdasan buatan dalam layanan keuangan juga mencakup peningkatan keamanan transaksi keuangan digital, khususnya dalam area keuangan terdesentralisasi (DeFi) yang berkembang pesat.

Melalui audit smart contract, AI dapat menelaah kode smart contract untuk mendeteksi kerentanan dan mencegah penipuan, menunjukkan perannya yang krusial dalam melindungi dari kejahatan keuangan canggih.

Manfaat AI dalam Layanan Keuangan

Kecerdasan buatan membentuk ulang operasional dan juga meningkatkan pengalaman pelanggan di seluruh industri layanan keuangan.

Di sisi operasional, AI merampingkan proses dan mengurangi biaya melalui otomatisasi. Misalnya, robotic process automation menggunakan bot perangkat lunak untuk menangani tugas dengan volume tinggi dan repetitif seperti pemrosesan pinjaman dan manajemen klaim. Ini tidak hanya mempercepat proses tersebut tetapi juga mengurangi kesalahan manusia.

AI juga menganalisis sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur untuk mengungkap wawasan yang mustahil dideteksi manusia sendiri. Bank menggunakan algoritme AI untuk menganalisis data pasar dan berita dengan cepat serta memanfaatkan media sosial untuk memandu keputusan investasi dan strategi perdagangan. Selain itu, perusahaan asuransi memanfaatkan AI untuk memprediksi risiko dengan lebih baik, mendeteksi penipuan lebih dini, dan menetapkan premi yang lebih akurat.

Robert Kaskel, Chief People Officer di Checkr, menjelaskan,

Dengan merampingkan operasional back office dan meningkatkan pengalaman pelanggan di front-end, AI menghasilkan penghematan biaya yang signifikan bagi lembaga keuangan sekaligus meningkatkan kepuasan pelanggan.

Tantangan dalam Penerapan AI di Keuangan

Menerapkan sistem AI di industri keuangan yang sangat teregulasi menghadirkan banyak tantangan logistik dan kepatuhan yang signifikan. Lembaga keuangan harus mengelola proyek AI dengan cermat untuk memastikan kualitas data, keamanan, dan kepatuhan terhadap regulasi.

Sistem AI harus mematuhi regulasi keuangan yang mengatur segala hal mulai dari keputusan kredit hingga pengawasan perdagangan. Persyaratan pencatatan dan dokumentasi model untuk menunjukkan kepatuhan menimbulkan beban besar.

Perusahaan juga harus menerapkan prosedur manajemen risiko model untuk memantau kinerja sistem AI, mendeteksi bias, dan mengelola keluaran model yang tidak diinginkan.

Infrastruktur penyimpanan dan komputasi untuk beban kerja AI dengan volume data besar dan pelatihan model intensif dapat sangat mahal. Banyak lembaga keuangan memilih infrastruktur cloud, tetapi persyaratan regulasi ketat terkait keamanan dan domisili data menjadi hambatan adopsi cloud. Perusahaan juga dapat kesulitan mengintegrasikan alat AI modern dengan sistem TI warisan.

Javier Muniz, CTO di LLC Attorney, berkata,

Pertimbangan etika dan bias

Integrasi AI dalam keuangan menghadirkan pertimbangan etika yang signifikan, khususnya terkait bias dan keadilan. Sistem AI dapat tanpa sengaja mempertahankan atau bahkan memperparah bias yang sudah ada dalam data pelatihan. Misalnya, jika data historis pemberian pinjaman mencerminkan bias terhadap kelompok demografis tertentu, model AI yang dilatih pada data ini dapat terus merugikan kelompok tersebut.

Untuk mengatasi isu-isu ini, lembaga keuangan menerapkan teknik machine learning yang sadar keadilan. Metode ini bertujuan memastikan keputusan AI tidak berdampak tidak proporsional pada kelompok tertentu. Selain itu, organisasi membentuk komite etika dan mengadopsi langkah-langkah transparansi untuk membuat proses pengambilan keputusan AI lebih dapat dipahami dan akuntabel.

Kebutuhan Keterampilan AI dalam Keuangan 

Sepanjang artikel ini, kita melihat ada berbagai peluang dan tantangan yang dihadirkan kecerdasan buatan bagi industri keuangan. Bagi mereka yang bekerja di sektor ini, sangat penting untuk mengembangkan keterampilan yang tepat guna menghadapi perubahan cepat yang akan datang. 

Lembaga keuangan sangat bergantung pada data untuk penilaian risiko, analisis pasar, dan pengambilan keputusan. AI dapat menawarkan alat unik yang memungkinkan para profesional di tim Anda mengungkap wawasan dan mengotomatisasi proses yang meningkatkan efisiensi dan akurasi.

Untuk tetap kompetitif, perusahaan keuangan harus membekali tim mereka dengan keterampilan data dan AI yang diperlukan. DataCamp for Business adalah mitra ideal dalam upaya ini. Platform ini menawarkan solusi pelatihan yang disesuaikan untuk memberdayakan tim keuangan menguasai alat dan teknik yang dibutuhkan untuk memanfaatkan AI secara efektif.

DataCamp menyediakan:

• Jalur pembelajaran khusus: Berfokus pada keterampilan AI dan data esensial untuk keuangan, seperti pemodelan prediktif, perdagangan algoritmik, dan deteksi penipuan.
• Pengalaman praktis: Latihan dan proyek yang memastikan tim Anda dapat langsung menerapkan keterampilannya.
• Analitik yang informatif: Pelacakan kinerja untuk menyelaraskan pelatihan dengan tujuan strategis Anda.

Di industri di mana data adalah aset kunci, memiliki tim yang terlatih dengan baik bukan sekadar menguntungkan—melainkan keharusan. 

Masa Depan AI dalam Keuangan

Banyak pakar memprediksi bahwa AI akan terus merevolusi industri keuangan dalam beberapa tahun mendatang. Kita kemungkinan akan melihat AI digunakan dalam banyak cara kompleks untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola dan wawasan, mengotomatisasi proses, dan memberikan berbagai rekomendasi.

Dalam investasi dan perdagangan, AI mungkin menjadi cukup maju untuk membuat prediksi pasar yang sangat akurat dan juga mengeksekusi strategi perdagangan yang canggih. Ini dapat memungkinkan perusahaan mengoptimalkan investasi dan juga imbal hasil. Namun, tata kelola yang tepat akan sangat diperlukan seiring AI mengambil peran lebih besar dalam pengambilan keputusan keuangan.

Bagi bank, AI akan membantu memahami pelanggan dengan lebih baik melalui analisis data, memungkinkan layanan yang lebih personal. Chatbot dan robo-advisor sudah digunakan untuk layanan pelanggan dan perencanaan keuangan, tetapi teknologinya akan menjadi lebih maju dan juga mirip manusia. Selain itu, kita dapat mengharapkan kemajuan signifikan, seperti integrasi solusi bertenaga AI ke dalam dompet digital untuk bank.

Banyak proses manual seperti evaluasi aplikasi pinjaman dan juga deteksi penipuan akan menjadi otomatis dengan sistem AI yang kompleks. Namun, pengawasan dan tata kelola manusia akan tetap krusial.

AI juga mentransformasi penilaian risiko keuangan dan regulasi. Machine learning dapat menganalisis data alternatif dan mendeteksi risiko atau peristiwa yang luput dari manusia. Dengan demikian, AI dapat membantu regulator dalam pengawasan, meski penjelasan dan transparansi sistem AI akan sangat penting untuk akuntabilitas.

Di sisi lain, pelaku kejahatan sudah menggunakan AI untuk mengeksploitasi kerentanan, sehingga industri keuangan harus tetap sangat waspada.

Secara keseluruhan, para ahli menekankan bahwa meskipun AI membawa banyak manfaat dalam efisiensi, wawasan, dan inovasi, keterlibatan manusia dalam keuangan tetap vital. Sistem kecerdasan hibrida yang menggabungkan AI dengan keahlian, etika, dan empati manusia dibutuhkan. Masa depan keuangan terletak pada kolaborasi manusia-AI ini.

Dampak pada ketenagakerjaan

Integrasi AI ke sektor keuangan membentuk ulang pasar kerja. Sementara AI mengotomatisasi tugas rutin dan repetitif, AI juga menciptakan peluang untuk peran baru yang membutuhkan keterampilan analitis dan teknis tingkat lanjut.

Peran yang muncul

• Spesialis AI: Profesional dengan keahlian AI dan machine learning sangat dibutuhkan untuk mengembangkan dan memelihara sistem AI.
• Data scientist: Kebutuhan akan data scientist yang dapat menafsirkan data kompleks dan membuat model terus meningkat.
• Petugas etika: Seiring etika AI menjadi fokus, peran yang didedikasikan untuk memastikan praktik AI yang etis mulai bermunculan.

Peran yang berubah

• Analis keuangan: Dengan AI menangani tugas berat data, analis keuangan kini lebih fokus pada pengambilan keputusan strategis dan menafsirkan wawasan yang dihasilkan AI.
• Perwakilan layanan pelanggan: Sementara chatbot AI menangani pertanyaan rutin, perwakilan manusia ditugaskan menangani isu pelanggan yang lebih kompleks.

Peralihan menuju AI memerlukan fokus pada peningkatan dan penyelarasan ulang keterampilan tenaga kerja agar karyawan dapat berkembang dalam lanskap teknologi baru ini.

Kesimpulan

Seperti yang telah kita lihat, kecerdasan buatan siap mentransformasi banyak aspek sektor keuangan, dari perbankan hingga investasi hingga juga asuransi. AI dan machine learning menjanjikan untuk membuat keuangan lebih efisien, lebih mudah diakses, dan juga kurang rentan terhadap kesalahan atau bias manusia. Namun, seperti semua teknologi yang berubah cepat, AI juga memunculkan banyak tantangan dan kekhawatiran baru.

Regulasi, etika, dan perubahan tenaga kerja adalah isu kunci yang perlu dihadapi ke depan. Pemerintah dan regulator harus berjalan di garis yang sangat halus untuk mendorong inovasi sekaligus melindungi konsumen dari potensi penyalahgunaan atau konsekuensi yang tidak diinginkan.

Industri keuangan juga perlu mengembangkan jaminan kualitas dan keterjelasan model machine learning yang kompleks untuk membangun kepercayaan dengan pengguna akhir.

Secara keseluruhan, AI menjanjikan manfaat besar bagi industri keuangan dan juga masyarakat luas jika kerangka kebijakan yang tepat dapat dibangun. Konsumen dapat merasakan manfaat dari underwriting yang lebih akurat, pengelolaan kekayaan yang dipersonalisasi, dan juga deteksi penipuan.

AI menandai awal babak baru yang sangat menarik bagi industri keuangan. Namun, untuk mewujudkan potensi penuhnya sambil mengelola risiko dan biaya transisi, dibutuhkan upaya terkoordinasi antara pembuat kebijakan, perusahaan, masyarakat sipil, dan juga konsumen selama dekade berikutnya dan seterusnya.

Jika Anda mencari pelatihan data dan AI praktis untuk tim keuangan Anda, DataCamp dapat membantu. Dengan berinvestasi pada keterampilan data tim Anda, Anda dapat:

• Maksimalkan pendapatan dengan menggunakan machine learning untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih personal
• Kurangi biaya dengan mengotomatisasi proses yang repetitif
• Tingkatkan akurasi dan keandalan pelaporan Anda
• Minimalkan risiko dengan memanfaatkan teknik analitik terbaru dalam pemodelan risiko kredit dan manajemen portofolio

Ajukan demo hari ini dan temukan bagaimana DataCamp dapat meningkatkan pengetahuan data dan AI tim Anda.