AI dalam fintech

Teknologi finansial, atau fintech, mengacu pada penggunaan perangkat digital, data, dan otomatisasi untuk mengubah dan mempercepat operasi di bank dan industri keuangan. Fintech juga mencakup perangkat lunak dan aplikasi yang digunakan konsumen untuk mengakses layanan keuangan, termasuk alat yang membantu membuat anggaran, melacak pengeluaran, membeli dan menjual saham, serta mengajukan KPR. Inovasi fintech membantu bank-bank mengimbangi laju transformasi digital di industri keuangan, sementara kecerdasan buatan membantu mempercepat otomatisasi fintech.

Bank dan lembaga keuangan telah mengotomatiskan dan mendigitalkan proses secara bertahap sejak akhir abad ke-20. Dari ATM pertama pada tahun 1967 hingga deposit dan aplikasi digital seperti Venmo dan Zelle pada tahun 2000-an, teknologi telah mengubah cara orang bertransaksi keuangan secara drastis. Teknologi mengubah cara mereka mentransfer uang, membeli asuransi, mendapatkan pinjaman, dan melakukan investasi.

Fintech telah memperluas akses ke produk dan layanan perbankan, dan telah menyederhanakan banyak proses bisnis biasa. Fintech yang ada saat ini hadir dalam bentuk perangkat lunak yang menggunakan kombinasi antarmuka pemrograman aplikasi (API), aplikasi mobile, dan layanan berbasis web. Komponen-komponen ini memungkinkan bank untuk membagikan data nasabah yang sensitif dengan aman sambil menawarkan pengalaman pengguna yang mulus dan menarik kepada nasabah.

Dalam industri fintech, banyak perusahaan fintech startup yang berfokus pada pengembangan perangkat lunak, dan kemudian mereka berkolaborasi dengan sejumlah bank terkemuka, perusahaan investasi, dan perusahaan pembayaran di sektor keuangan.

Ketika sektor keuangan menjadi lebih digital, jumlah data yang dihasilkan oleh transaksi dan layanan lainnya juga meningkat. AI dapat membantu menyederhanakan proses keuangan dan meningkatkan kemitraan bisnis dengan memunculkan dan menyajikan informasi yang relevan. AI dapat membantu menghitung risiko, memperkirakan kondisi masa depan, serta mengoptimalkan analisis, perencanaan, dan pengorganisasian keuangan.

Ada beberapa kategori yang termasuk dalam penawaran fintech: bank dan dompet digital, pembayaran digital, keuangan pribadi, investasi, dan peminjaman. Seiring dengan semakin lazimnya penggunaan AI di bidang keuangan, aplikasi yang didukung AI dan algoritme machine learning mempermudah analisis kumpulan data, mengotomatiskan tugas, dan meningkatkan pengambilan keputusan berbasis data.

Fintech yang disempurnakan dengan AI dapat bermanfaat bagi semua jenis pengguna yang berinteraksi dengan organisasi keuangan dalam beberapa cara. Pengguna ini termasuk pelanggan sehari-hari, pengembang, analis industri, ahli strategi, dan manajer risiko untuk organisasi keuangan seperti bank retail, bank komersial, bank investasi, platform perdagangan, platform e-commerce, dan bisnis yang memiliki kehadiran digital.

Ada beberapa cara berbeda yang dapat digunakan untuk mengintegrasikan sistem AI dengan perangkat lunak fintech. Berikut ini beberapa contoh kasus penggunaan AI dalam fintech:

• Penilaian dan manajemen risiko kredit
• Deteksi penipuan
• Asisten virtual
• Alat dan layanan keuangan pribadi berbasis AI
• Perdagangan algoritme dan manajemen portofolio

Perbankan memiliki risiko tertentu. Risiko kredit adalah salah satunya. Di masa lalu, organisasi keuangan membuat pemodelan risiko kredit untuk memprediksi seberapa besar kemungkinan nasabah membayar kembali pinjaman.

Manajemen risiko adalah salah satu area di mana AI dapat memberikan kontribusi yang besar. Dengan menganalisis data dalam jumlah besar, algoritme AI dapat mengidentifikasi pola dan tren yang dapat mengindikasikan potensi risiko. Misalnya, AI dapat membantu mengidentifikasi nasabah yang cenderung gagal bayar pinjaman, sehingga memungkinkan lembaga keuangan membuat keputusan yang lebih tepat dan memitigasi risiko secara lebih efektif.

Algoritme AI dapat menggantikan model statistik tradisional untuk penghitungan skor kredit. Algoritme ini dapat dengan cepat menganalisis pendapatan, transaksi, riwayat kredit, pengalaman kerja, dan memperhitungkan perubahan waktu nyata serta informasi terkini dari aktivitas online untuk membuat penilaian kelayakan kredit menjadi lebih akurat. Penggunaan teknologi AI dapat mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk menyiapkan dan meringkas laporan. Hal ini dapat menyederhanakan proses persetujuan kredit.

Risiko lain yang sering dihadapi bank adalah penipuan. Model AI dan pembelajaran mendalam merupakan alat terbaik untuk mengidentifikasi pola dan menemukan anomali. Model-model tersebut dapat dilatih untuk menemukan aktivitas penipuan dengan menganalisis transaksi secara hampir real-time dan memantau pola perilaku serta kebiasaan belanja pengguna.

Misalnya, AI dapat membantu deteksi penipuan kartu kredit dengan mengidentifikasi pola pengeluaran yang tidak biasa atau transaksi yang terjadi di luar perilaku khas pelanggan.

AI juga dapat memperhitungkan berbagai variabel seperti frekuensi pembelian, jumlah transaksi, lokasi geografis pengguna, dan jumlah yang dibelanjakan untuk pembelian tertentu.

Selain mendeteksi penipuan di akun pelanggan, lembaga keuangan juga dapat menerapkan solusi yang didukung AI dalam kerangka kerja keamanan siber mereka untuk deteksi ancaman siber dan kerentanan dalam jaringan dengan cepat.

Asisten yang didukung AI dapat menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan Natural Language Understanding untuk berinteraksi dengan nasabah melalui antarmuka chatbot. Mereka dapat menggunakan AI percakapan, informasi akun pengguna, dan informasi yang berkaitan dengan cara menangani infrastruktur teknologi bank untuk menyesuaikan pendekatan dukungan pelanggan yang lebih personal. Chatbot dukungan pelanggan ini dapat merespons pertanyaan dan permintaan umum 24x7 melalui percakapan alami.

Mereka juga dapat memandu pelanggan melalui fitur dan layanan baru serta menawarkan rekomendasi yang dipersonalisasi untuk produk dan layanan yang akan membantu bisnis atau situasi keuangan pelanggan. Interaksi yang didorong oleh AI membutuhkan lebih sedikit campur tangan manusia dibandingkan dengan chatbot konvensional tanpa kemampuan NLP. Aplikasi AI ini dapat meningkatkan kepuasan pelanggan, dan pada gilirannya, meningkatkan pendapatan² bagi perusahaan.

Di sisi perusahaan, chatbot yang didukung AI ini juga dapat membantu bank meningkatkan efisiensi operasional mereka. AI menyediakan otomatisasi proses untuk tugas-tugas administrasi yang membosankan seperti entri data, pembuatan faktur, pemrosesan pembayaran, serta menyortir dan menganalisis data keuangan³. AI dapat membantu penelitian nasabah dan penjaminan pinjaman dan investasi, serta memverifikasi dokumen yang diserahkan. Sistem ini juga dapat menganalisis data terkait interaksi nasabah dan kinerja solusi fintech yang ada untuk memberikan insight dan saran kepada nasabah untuk optimalisasi pendapatan, manajemen pengeluaran, penghematan biaya, dan manajemen risiko.

Bagi konsumen, alat dan layanan keuangan pribadi yang didukung AI memiliki potensi untuk lebih meningkatkan pengalaman pelanggan. Dengan menggunakan AI untuk menganalisis kebiasaan belanja, preferensi investasi, dan pola interaksi, lembaga keuangan dapat menyesuaikan penawaran mereka untuk memenuhi kebutuhan individu.

Aplikasi AI juga dapat bertindak sebagai penasihat robot untuk membantu konsumen membuat anggaran yang lebih cerdas berdasarkan kebutuhan mereka, memelihara catatan keuangan mereka, melacak pengeluaran pribadi mereka, tagihan, aset dan kewajiban, dan menyarankan strategi tabungan.

AI dapat memberikan insight yang berharga dan memperkirakan perubahan tren pasar, nilai tukar, atau investasi. Aplikasi AI⁴ menggunakan analisis data yang memperhitungkan berita, kondisi pasar finansial terkini, sentimen di media sosial, indikator ekonomi, dan data finansial historis. Aplikasi ini dapat membantu trading otomatis dan manajemen portofolio dengan menawarkan kalkulasi risiko dan imbal hasil serta saran finansial.

Teknologi ini dapat disesuaikan dengan profil risiko individu berdasarkan keputusan investasi dan tujuan keuangan sebelumnya untuk memberikan insight yang dapat ditindaklanjuti atau menginformasikan strategi investasi. Misalnya, HSBC menggunakan AI untuk meningkatkan analisis prediktif guna mengidentifikasi saham-saham dengan potensi pertumbuhan tinggi.

Masa depan AI dalam dunia fintech memiliki potensi besar untuk mengubah industri jasa keuangan. AI dapat memiliki dampak yang lebih besar dalam berbagai aspek fintech, termasuk manajemen risiko, deteksi penipuan, layanan pelanggan, dan saran keuangan yang dipersonalisasi.

Seiring dengan meningkatnya kemampuan agen AI dan asisten AI, mereka akan menawarkan cara-cara yang lebih ampuh bagi perusahaan fintech untuk mengintegrasikannya ke dalam model bisnis mereka, tetap kompetitif, bekerja sesuai kecepatan pasar, dan memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan mereka.

Mengintegrasikan AI dalam sektor fintech dapat menghemat biaya⁵ dengan mengurangi biaya operasional yang dikeluarkan untuk layanan pelanggan, pencegahan penipuan, tugas-tugas administrasi, dan lainnya. Hal ini juga dapat meningkatkan pengalaman pelanggan dengan melakukan analisis mendalam pada masing-masing titik data untuk mendapatkan solusi atau saran. Konsultan keuangan yang didukung AI juga lebih mudah diakses dan lebih terjangkau bagi konsumen dibandingkan dengan konsultan manusia.

AI juga dapat mengurangi tingkat kesalahan manusia⁶ dan bias dalam menginterpretasikan data, yang dapat meningkatkan strategi keuangan. Namun, untuk mencapai hal ini, model AI harus memiliki tata kelola data yang baik dan transparansi sehingga manajer manusia dapat melihat bagaimana AI mengatasi masalah untuk mencapai keputusan atau solusi tertentu. Kemampuan adaptasi AI menyiratkan makna bahwa AI dapat digunakan untuk mendukung berbagai alat fintech.

Sektor keuangan diatur dengan sangat ketat.⁷ Ini artinya, setiap inovasi di pasar fintech harus mematuhi peraturan yang berlaku dan sesuai dengan kebijakan federal yang berlaku. Dalam banyak kasus, kerangka kerja regulasi belum tersedia⁸ karena kecepatan perubahan teknologi.

Secara umum, bias algoritmik,⁹ privasi data, dan perlindungan data terus menjadi perhatian. Dan karena sebagian besar organisasi keuangan mungkin tidak memiliki infrastruktur teknologi yang sesuai atau profesi keuangan dengan keahlian teknologi, terdapat ketergantungan pada infrastruktur TI dan data pihak ketiga. Keterlibatan pihak ketiga ini dapat membuat lembaga menghadapi risiko keuangan, hukum, dan keamanan.

Menurut laporan tahun 2024¹ dari Departemen Keuangan AS, “Model AI Generatif masih dalam tahap pengembangan, saat ini sangat mahal untuk diterapkan dan sangat sulit divalidasi untuk aplikasi dengan jaminan tinggi.” Akibatnya, sebagian besar perusahaan keuangan yang mereka teliti untuk laporan mereka telah memilih solusi perusahaan daripada penyedia AI generatif yang memungkinkan akses publik atau menggunakan antarmuka pemrograman aplikasi (API) publik.