Diterbitkan: 3 Juli 2024
Kontributor: Matthew Finio, Amanda Downie
AI generatif dalam perbankan mengacu pada penggunaan kecerdasan buatan (AI) tingkat lanjut untuk mengotomatiskan tugas, meningkatkan layanan pelanggan, mendeteksi penipuan, memberikan saran keuangan yang dipersonalisasi, dan meningkatkan efisiensi dan keamanan secara keseluruhan.
AI generatif sedang merevolusi industri perbankan. Sistem AI canggih seperti model bahasa besar (LLM) dan algoritme machine learning (ML) menciptakan konten, insight, dan solusi baru yang dirancang khusus untuk sektor keuangan. Sistem AI ini dapat secara otomatis menghasilkan laporan keuangan dan menganalisis sejumlah besar data untuk mendeteksi penipuan. Mereka mengotomatiskan tugas-tugas rutin seperti memproses dokumen dan memverifikasi informasi.
AI generatif dapat menghasilkan respons seperti manusia. Solusi AI mensimulasikan bahasa alami dengan menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP). Bank (misalnya, Morgan Stanley) menggunakan alat AI ini untuk memperkuat fintech seperti chatbot yang berhadapan langsung dengan pelanggan. Program-program ini sekarang menangani berbagai interaksi layanan pelanggan mengenai berbagai topik mulai dari informasi akun hingga saran keuangan yang dipersonalisasi, yang bertindak sebagai penasihat keuangan virtual.
Efisiensi AI generatif dalam meringkas laporan peraturan, menyiapkan draf buku pitching, dan pengembangan perangkat lunak secara signifikan mempercepat tugas-tugas tradisional yang memakan waktu. Fitur ini meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi beban kerja manual, sehingga tim dapat fokus pada aktivitas yang lebih strategis.
Di luar layanan pelanggan, AI generatif dalam perbankan juga mengubah deteksi penipuan dan manajemen risiko. Dengan menganalisis sejumlah besar data transaksi, model AI dapat mengidentifikasi pola tidak biasa yang mungkin mengindikasikan aktivitas penipuan. Pendekatan proaktif ini memungkinkan bank untuk mengurangi risiko secara lebih efektif, sehingga dapat melindungi aset nasabah. Saat menggunakan aplikasi AI, privasi data dan kepatuhan terhadap persyaratan peraturan sangat penting untuk menjaga kepercayaan pelanggan dan memenuhi standar industri.
Alat berbasis AI generatif juga dapat mengevaluasi data historis, tren pasar, dan indikator keuangan secara real time. Kemampuan ini memungkinkan penilaian risiko yang akurat, sehingga membantu bank dalam mengambil keputusan yang lebih tepat terkait pengajuan pinjaman, investasi, dan operasi keuangan lainnya. Kemampuan AI ini membantu bank mengoptimalkan strategi keuangan mereka dan melindungi diri mereka sendiri dan klien mereka.
Generative AI juga dapat mengotomatiskan tugas-tugas yang memakan waktu seperti pelaporan peraturan, persetujuan kredit, dan penjaminan pinjaman. Sebagai contoh, AI dapat dengan cepat memproses dan meringkas data keuangan dalam jumlah besar, menghasilkan draf laporan dan memo kredit yang secara tradisional membutuhkan upaya manual yang signifikan.
Dalam perbankan investasi, AI generatif dapat mengumpulkan dan menganalisis data keuangan untuk membuat buku presentasi terperinci dalam waktu yang lebih singkat daripada yang dibutuhkan oleh manusia, sehingga mempercepat pembuatan kesepakatan dan memberikan keunggulan kompetitif.
Bank semakin banyak mengadopsi AI generatif untuk meningkatkan layanan pelanggan, menyederhanakan alur kerja, dan meningkatkan efisiensi operasional. Adopsi ini memajukan transformasi digital yang sedang berlangsung di industri perbankan.
Integrasi AI generatif dalam perbankan sangat penting untuk meningkatkan efisiensi, keamanan, pengalaman pelanggan, dan inovasi, serta memposisikan bank untuk berkembang di era digital:
- Dengan menggunakan teknologi AI yang canggih, bank dapat secara signifikan meningkatkan layanan pelanggan, memberikan dukungan 24/7 dan saran keuangan yang dipersonalisasi melalui chatbot cerdas dan asisten virtual.
- AI generatif berperan penting dalam deteksi dan pencegahan penipuan. AI menganalisis sejumlah besar data transaksi untuk mengidentifikasi pola yang mencurigakan, yang melindungi bank dan nasabah dari potensi kerugian finansial.
- Otomatisasi tugas-tugas rutin dan memakan waktu seperti pemrosesan dokumen, entri data, dan pemeriksaan kepatuhan mengurangi beban kerja manual, meminimalkan kesalahan, dan menurunkan biaya operasional. Efisiensi ini memungkinkan bank mengalokasikan sumber daya secara lebih efektif dan berfokus pada inisiatif strategis.
- AI Generatif membantu manajemen risiko dengan memberikan penilaian yang akurat berdasarkan tren pasar dan indikator keuangan, sehingga bank dapat mengambil keputusan yang tepat dan mengelola potensi risiko dengan lebih baik.
- Kemampuan teknologi untuk menilai kelayakan kredit dengan cepat dan menghasilkan dokumentasi yang diperlukan mengarah pada persetujuan pinjaman yang lebih cepat dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
- Sistem ini mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk menyiapkan dan meringkas laporan, sehingga membantu bank untuk tetap mematuhi peraturan industri.
- Gen AI mengidentifikasi kesenjangan pasar dan kebutuhan nasabah yang membantu dalam pengembangan produk dan layanan keuangan baru, yang mendorong pertumbuhan dan menjaga bank tetap kompetitif di pasar yang berkembang pesat.
Model operasi terpusat sering digunakan untuk AI generatif di perbankan karena keunggulan strategisnya. Sentralisasi memungkinkan lembaga keuangan untuk mengalokasikan talenta AI tingkat atas yang langka secara efektif, menciptakan tim AI yang kohesif yang tetap mengikuti perkembangan teknologi AI.
Model ini memastikan keputusan penting terkait pendanaan, teknologi baru, penyedia cloud, dan kemitraan dibuat secara efisien. Hal ini juga menyederhanakan manajemen risiko dan kepatuhan terhadap peraturan, memberikan strategi terpadu untuk tantangan hukum dan keamanan.
Selain menyederhanakan tugas-tugas penting, sentralisasi juga memberikan fleksibilitas dengan memungkinkan beberapa keputusan strategis dibuat di tingkat yang berbeda. Pendekatan ini menyeimbangkan kontrol pusat dengan kemampuan beradaptasi yang diperlukan untuk kebutuhan dan budaya bank serta membantu menjaganya tetap kompetitif di dunia fintech.
Contoh penggunaan AI generatif umum di perbankan meliputi:
Layanan dan dukungan pelanggan: Chatbot dan asisten virtual yang didukung AI generatif dapat menangani banyak pertanyaan pelanggan, memberikan respons instan dan bantuan yang dipersonalisasi. Sistem AI ini dapat menjawab pertanyaan tentang saldo rekening, riwayat transaksi, dan saran keuangan, sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan dan mengurangi beban kerja tim dukungan manusia.
Persetujuan kredit dan penjaminan pinjaman: Integrasi AI dalam penilaian kredit dan penilaian risiko memungkinkan evaluasi yang akurat terhadap penilaian kredit, risiko kredit, meningkatkan pengambilan keputusan dalam pengajuan pinjaman dan penerbitan kartu kredit. Dalam penjaminan kredit, AI generatif dapat mengotomatiskan pembuatan memo kredit, termasuk ringkasan eksekutif dan analisis sektor, sehingga mempercepat proses dan mengurangi upaya manual.
Penagihan utang: AI dapat membantu upaya penagihan utang dengan berinteraksi dengan peminjam untuk memberikan opsi pembayaran, mengidentifikasi pola penunggakan, dan merekomendasikan strategi penagihan yang tepat, meningkatkan tingkat pemulihan dan hubungan dengan pelanggan.
Deteksi dan pencegahan penipuan: AI Generatif dapat menganalisis data transaksi dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola yang tidak biasa dan aktivitas yang berpotensi penipuan. Dengan terus belajar dari data baru, sistem AI ini menjadi lebih akurat dari waktu ke waktu, sehingga membantu bank untuk secara proaktif mendeteksi dan mencegah penipuan seperti pengambilalihan akun (ATO) dan pencucian uang.
Pemasaran dan perolehan prospek yang dipersonalisasi: Sistem berbasis AI dapat berinteraksi dengan calon klien untuk memahami kebutuhan dan preferensi mereka, menciptakan rekomendasi produk yang dipersonalisasi. Pendekatan yang ditargetkan ini meningkatkan efisiensi pemasaran dan meningkatkan upaya akuisisi pelanggan.
Pembuatan buku promosi: Buku promosi adalah presentasi penjualan yang digunakan bank untuk membujuk klien atau calon klien untuk membeli layanan bank. AI generatif dapat mengumpulkan, memproses, dan meringkas informasi dari berbagai sumber untuk membuat buku promosi ini dengan cepat.
Kepatuhan terhadap peraturan dan pelaporan: AI Generatif dapat membantu dalam meringkas dan menyiapkan laporan peraturan, memastikan bahwa bank tetap mematuhi peraturan industri. Hal ini dapat mengotomatiskan ekstraksi dan pengaturan data yang relevan, sehingga mengurangi waktu dan usaha yang diperlukan untuk tugas-tugas kepatuhan.
Manajemen risiko: AI Generatif dapat menganalisis tren pasar, indikator keuangan, dan riwayat kredit untuk memberikan penilaian risiko yang lebih akurat. Kemampuan ini membantu bank membuat keputusan yang lebih tepat mengenai pinjaman, investasi, dan kegiatan keuangan lainnya.
AI generatif dalam perbankan menawarkan banyak manfaat yang meningkatkan efisiensi operasional dan pengalaman pelanggan:
Pemrosesan pinjaman yang dipercepat: AI generatif menyederhanakan proses persetujuan kredit dan penjaminan pinjaman dengan menilai kelayakan kredit secara cepat dan menghasilkan dokumentasi yang diperlukan.
Penagihan utang yang efektif: Sistem AI generatif dapat berinteraksi dengan peminjam untuk menawarkan opsi pembayaran, mengidentifikasi pola penunggakan dan merekomendasikan strategi penagihan yang efektif, sehingga meningkatkan tingkat pengembalian.
Operasi yang efisien: Dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin seperti pemrosesan dokumen, entri data, dan pemeriksaan kepatuhan, AI generatif mengurangi beban kerja manual, meminimalkan kesalahan, dan menurunkan biaya operasional.
Layanan pelanggan yang lebih baik: Chatbot dan asisten virtual yang didukung oleh AI generatif memberikan dukungan 24/7, menangani berbagai pertanyaan pelanggan secara instan. Hal ini menyebabkan waktu respons yang lebih cepat dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Peningkatan kepatuhan terhadap peraturan: AI membantu dalam mempersiapkan dan meringkas laporan peraturan, memastikan kepatuhan terhadap peraturan industri dan mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk tugas-tugas ini.
Pengembangan produk yang inovatif: AI mengidentifikasi kesenjangan pasar dan kebutuhan pelanggan, membantu penciptaan produk dan layanan keuangan baru.
Layanan keuangan yang dipersonalisasi: AI dapat menganalisis data pelanggan untuk memberikan saran keuangan dan rekomendasi produk yang disesuaikan, sehingga meningkatkan interaksi dan loyalitas pelanggan.
Deteksi dan pencegahan penipuan secara proaktif: Sistem AI menganalisis data transaksi dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola yang tidak biasa dan potensi penipuan. Pendekatan proaktif ini meningkatkan keamanan dan mengurangi kerugian finansial.
Manajemen risiko yang mahir: AI Generatif mengevaluasi tren pasar dan indikator keuangan untuk memberikan penilaian risiko yang akurat, sehingga membantu bank mengambil keputusan dengan informasi yang lebih baik dan mengelola risiko secara lebih efektif.
Mengurangi biaya: Dengan mengotomatisasi dan mengoptimalkan berbagai proses, AI generatif membantu bank mengurangi biaya operasional dan mengalokasikan sumber daya secara lebih efektif.
Penggunaan AI generatif dalam perbankan menghadirkan beberapa tantangan dan keterbatasan. Salah satu masalah utama adalah privasi dan keamanan data. AI Generatif dapat menangani data keuangan dalam jumlah besar, namun harus digunakan secara hati-hati untuk memastikan kepatuhan terhadap peraturan seperti GDPR dan CCPA.
Mengintegrasikan sistem AI berbasis data meningkatkan risiko pelanggaran data, memerlukan pemantauan dan pembaruan berkelanjutan untuk melindungi informasi pelanggan yang sensitif. Lebih jauh lagi, model AI mengandalkan data akurat dan terkini untuk menghasilkan hasil yang dapat diandalkan. Kumpulan data yang buruk atau tidak lengkap dapat menghasilkan keluaran yang salah, yang berdampak negatif pada pengambilan keputusan keuangan dan kepercayaan pelanggan.
Tantangan penting lainnya adalah integrasi teknologi AI dalam sistem perbankan yang ada. Banyak bank beroperasi dengan sistem lama yang mungkin tidak kompatibel dengan kerangka kerja AI yang baru, yang dapat menimbulkan masalah yang mahal dan memakan waktu.
Selain itu, meskipun AI dapat mengotomatisasi dan merampingkan banyak proses, AI tidak boleh memiliki keputusan akhir dalam keputusan penting seperti persetujuan pinjaman. Sebaliknya, AI harus menangani analisis data dan penilaian awal, dan menyerahkan keputusan akhir kepada profesional keuangan manusia. Pendekatan ini memastikan bahwa AI berfungsi sebagai alat yang ampuh untuk meningkatkan operasi perbankan tanpa melampaui keterbatasannya.
Gunakan kemampuan hybrid cloud dan AI kami untuk bertransisi ke otomatisasi dan digitalisasi serta mencapai profitabilitas yang berkelanjutan di era baru perbankan komersial dan ritel.
Tingkatkan pengalaman perbankan dengan asisten AI generatif yang memungkinkan layanan mandiri tanpa gesekan.
Memodernisasi perbankan inti dan pembayaran serta membangun fondasi digital yang tangguh dan tahan terhadap gangguan.
Mengobrol dengan model solo untuk mengalami bekerja dengan AI generatif di watsonx.ai.
Operasionalkan dan skalakan AI dengan model dasar, AI generatif, dan machine learning dengan IBM watsonx.ai™, studio AI yang siap untuk perusahaan untuk pembuat AI.
Pelajari mengapa AI generatif adalah pengubah permainan yang dapat mengubah sektor perbankan dan keuangan.
Baca cara Crédit Mutuel membangun kekuatannya dalam keahlian layanan pelanggan dengan IBM Watson®.
Gunakan Watsonx Assistant untuk membantu pelanggan Anda dengan cara yang paling sesuai bagi mereka.
Belajarlah cara bank Brazil, Bradesco, memberikan perhatian pribadi kepada masing-masing dari 65 juta pelanggannya dengan IBM Watson.