Apa itu kecerdasan buatan (AI) di bidang keuangan?

Berbeda dengan perangkat lunak tradisional, sistem kecerdasan buatan (AI) meniru kecerdasan dan penalaran manusia serta dapat belajar seiring waktu, terus meningkatkan kinerjanya saat memproses informasi baru. Kemajuan yang dihasilkan oleh fintech memungkinkan lembaga keuangan untuk meningkatkan efisiensi, mengurangi risiko, dan menyediakan layanan yang lebih personal. Teknologi ini mendukung aplikasi seperti penilaian kredit, deteksi penipuan, perdagangan algoritmik, pengelolaan portofolio, kepatuhan regulasi, dan layanan pelanggan.

Dengan mengidentifikasi pola dan membuat prediksi real-time, AI membantu institusi merampingkan operasi dan merespons permintaan pasar dan pelanggan secara lebih efektif.

Industri keuangan bergantung pada proses padat data dan pengambilan keputusan real-time. Alat AI dapat memproses data dalam volume besar dengan cepat dan akurat, sehingga memungkinkan mengatasi tantangan. Area utama di mana AI dapat membantu meliputi:

Efisiensi operasional: Otomatisasi yang didukung AI mengurangi beban kerja manual, merampingkan proses, dan meminimalkan kesalahan.

Manajemen risiko: model AI membantu menilai risiko potensial dengan lebih akurat dan melakukan deteksi aktivitas penipuan secara real-time.

Pengalaman pelanggan: AI memungkinkan interaksi yang dipersonalisasi, seperti saran keuangan yang disesuaikan dan layanan pelanggan yang responsif melalui chatbot dan asisten virtual.

Kepatuhan regulasi: AI mempermudah kepatuhan dengan mengotomatisasi proses pemantauan dan pelaporan, sehingga membantu lembaga menghadapi regulasi yang kompleks.

Keunggulan kompetitif: Institusi yang menggunakan kecerdasan buatan (AI) dapat mengurangi biaya, berinovasi lebih cepat, dan memberikan layanan lebih baik, sehingga meningkatkan posisi mereka di pasar yang kompetitif.

Seiring perkembangan teknologi, AI menjadi driver utama inovasi dan pertumbuhan di sektor keuangan. Kemajuan kecerdasan buatan memungkinkan solusi yang lebih cerdas, cepat, dan dapat diskalakan yang mengubah paradigma model perbankan dan investasi tradisional.

AI sedang diterapkan di banyak bidang ekosistem keuangan. Berikut adalah beberapa contoh penggunaan paling umum untuk AI di bidang keuangan:

Algoritma berbasis AI sudah menjadi bagian penting di pasar keuangan, memfasilitasi perdagangan frekuensi tinggi (HFT) dan strategi investasi kompleks. Sistem ini mampu melakukan analisis data yang rumit dan mengolah sejumlah besar kumpulan data, termasuk data pasar historis, sentimen berita, dan pergerakan harga real-time, untuk mengeksekusi perdagangan dengan kecepatan dan skala yang melebihi kemampuan manusia.

• Contoh: Platform perdagangan menggunakan pembelajaran penguatan untuk mensimulasikan skenario pasar dan beradaptasi secara dinamis dengan perubahan kondisi.
• Dampak: Perdagangan algoritmik dapat meningkatkan keuntungan dan membantu dalam manajemen risiko bagi para trader dan lembaga keuangan.

Dari mengotomatisasi manajemen pengeluaran hingga mempermudah pemantauan kepatuhan, alat yang didukung AI membantu organisasi menangani peningkatan volume transaksi dengan tetap menjaga akurasi dan konsistensi. Kemajuan ini meningkatkan produktivitas dan mendukung skalabilitas operasi keuangan.  

• Contoh: IBM® watsonx Orchestrate mengotomatiskan entri jurnal, memangkas waktu siklus hingga lebih dari 90% dan menghemat 600.000 USD per tahun.
• Dampak: Otomatisasi alur kerja dapat mengurangi biaya operasional dan membebaskan karyawan untuk aktivitas bernilai lebih tinggi.

Metode penilaian kredit tradisional biasanya hanya menggunakan kumpulan data terbatas seperti pendapatan dan riwayat kredit. AI memperluas keputusan kredit dengan menggabungkan data alternatif, seperti pembayaran utilitas, aktivitas media sosial, dan pola geolokasi. Pendekatan ini dapat meningkatkan akses kredit bagi individu yang tidak memiliki riwayat kredit tradisional.

• Contoh: Credit union yang menerapkan satu model AI dilaporkan mengalami peningkatan 40% dalam persetujuan kredit untuk wanita dan orang kulit berwarna.¹
• Dampak: Model penilaian kredit berbasis AI mungkin dapat mengurangi bias, meningkatkan tingkat persetujuan pinjaman, dan menurunkan risiko gagal bayar.

Chatbot yang didukung AI dan asisten virtual menangani pertanyaan pelanggan rutin dengan cepat, memberikan respons instan dan memungkinkan agen manusia fokus pada masalah lebih kompleks. Pemrosesan bahasa alami (NLP) memungkinkan sistem AI percakapan ini memahami dan merespons kebutuhan pelanggan secara efektif.

• Contoh: Dalam sebuah studi kasus, chatbot Erica dari Bank of America telah menangani lebih dari 2 miliar interaksi pelanggan, membantu tugas seperti pengecekan saldo dan pembayaran tagihan.²
• Dampak: Chatbots mungkin memudahkan untuk menawarkan dukungan 24/7 dan memberikan respons yang lebih cepat untuk pertanyaan rutin.

Upaya deteksi penipuan AI menggunakan algoritme pembelajaran mendalam dan analisis prediktif untuk memantau pola transaksi secara real-time dan mengidentifikasi anomali yang mengindikasikan aktivitas mencurigakan. Model machine learning dapat beradaptasi dengan taktik baru, meningkatkan akurasi deteksi sekaligus mengurangi kesalahan positif.

• Contoh: Perusahaan kartu kredit mungkin menggunakan AI untuk mendeteksi perilaku pengeluaran tidak biasa, seperti pembelian besar tiba-tiba di luar negeri, dan mengambil langkah untuk mencegah transaksi tidak sah.
• Dampak: 90% lembaga keuangan menggunakan AI untuk mempercepat investigasi penipuan dan deteksi taktik baru secara real-time.³

AI mengubah operasi asuransi dengan mengotomatisasi alur kerja penjaminan dan klaim menggunakan alat seperti pemrosesan bahasa alami dan pengenalan gambar untuk menganalisis dokumen, foto, dan data tidak terstruktur. Ini memungkinkan penilaian risiko yang lebih cepat, penetapan harga kebijakan yang dipersonalisasi, dan penyelesaian klaim yang lebih cepat.

• Contoh: Sistem yang didukung AI dapat memproses foto kerusakan dan formulir klaim berbasis teks dalam hitungan detik, mempercepat persetujuan untuk masalah umum seperti perbaikan kaca depan.
• Dampak: Penanggung melihat peningkatan efisiensi, penyelesaian yang lebih cepat, dan deteksi penipuan yang lebih kuat dengan otomatisasi yang didukung AI. 

Alat AI digunakan untuk analisis data tingkat lanjut yang dapat mengidentifikasi tren pasar dan mengoptimalkan portofolio keuangan dan investasi. Sistem ini dapat memberikan insight yang dapat ditindaklanjuti bagi investor individu dan manajer aset institusional.

• Contoh: Pada tahun 2025, 91% manajer aset menggunakan atau berencana menggunakan AI untuk konstruksi dan penelitian portofolio—naik tajam dari 55% pada tahun 2023.⁴
• Dampak: Kecerdasan Buatan (AI) memperluas akses ke strategi investasi canggih, sehingga strategi tersebut dapat diakses oleh lebih banyak investor.

Analisis prediktif menggunakan model AI untuk mengenali pola dalam data historis dan memprediksi hasil di masa depan. Kemampuan ini sangat penting bagi lembaga keuangan untuk mengantisipasi risiko dan menemukan peluang baru. Kemampuan ini juga mendukung tugas seperti manajemen arus kas dengan memperkirakan kebutuhan likuiditas.

• Contoh: Sistem AI menganalisis indikator ekonomi global untuk memprediksi tren pasar, memungkinkan bisnis mengambil keputusan proaktif terkait investasi atau alokasi sumber daya.
• Impact: Lembaga keuangan yang memakai model prediktif dapat meningkatkan perencanaan strategis dan efisiensi operasional dengan memanfaatkan insight tentang tren arus kas, pergerakan harga, dan dinamika pasar.

Industri jasa keuangan beroperasi di bawah persyaratan peraturan yang ketat. Sistem AI membantu kepatuhan dengan mengotomatiskan pemantauan transaksi dan mendeteksi aktivitas yang mencurigakan. Mereka juga membantu institusi tetap mendapatkan informasi terbaru tentang peraturan yang berkembang.

• Contoh: Alat AI memindai teks hukum dan menyesuaikan kebijakan internal untuk memastikan kepatuhan terhadap peraturan baru.
• Dampak: Lembaga keuangan yang menggunakan kecerdasan buatan (AI) dalam upaya pencegahan pencucian uang mungkin dapat merespons masalah dengan lebih cepat dan meningkatkan akurasi sistem pemantauan mereka seiring waktu.

AI memberikan beberapa keuntungan bagi lembaga keuangan, antara lain:

Peningkatan manajemen risiko: Sistem AI memberikan insight yang lebih mendalam tentang risiko kredit, deteksi penipuan, dan volatilitas pasar.

Efisiensi yang ditingkatkan: Otomatisasi mengurangi upaya manual dan merampingkan alur kerja.

Pengalaman yang dipersonalisasi: AI memungkinkan lembaga keuangan menyesuaikan produk dan layanan dengan kebutuhan pelanggan individu.

Skalabilitas: Sistem kecerdasan buatan (AI) dapat menangani volume transaksi yang terus meningkat tanpa mengorbankan kecepatan atau akurasi.

Penerapan inklusi keuangan yang lebih luas: Kecerdasan Buatan (AI) memungkinkan penilaian kelayakan kredit menggunakan sumber data non-tradisional, meningkatkan akses ke layanan keuangan, dan membuat keputusan kredit lebih adil.

Sementara AI memiliki potensi besar, ia juga menimbulkan tantangan yang harus diatasi oleh lembaga keuangan. Tantangan tersebut meliputi:

• Kebiasaan dalam algoritma: Model AI yang dilatih menggunakan kumpulan data bias dapat mengandung bias algoritmik yang berpotensi menghasilkan hasil diskriminatif, terutama dalam bidang seperti penilaian kredit.
• Kurangnya penjelasan: Sistem AI yang kompleks sering kali berfungsi sebagai "kotak hitam," sehingga sulit untuk menjelaskan keputusan mereka kepada regulator dan pemangku kepentingan.
• Risiko keamanan siber: Sistem AI rentan terhadap serangan siber, termasuk serangan adversarial dan pelanggaran data.
• Masalah privasi data: Pengelolaan data keuangan sensitif menimbulkan pertanyaan tentang keamanan dan kepatuhan.
• Ketidakpastian regulasi: Tidak adanya regulasi global yang terstandar mempersulit penerapan sistem AI.

Untuk mengurangi risiko ini, lembaga mengadopsi kerangka kerja, memprioritaskan praktik AI etis dan memastikan transparansi dalam proses berbasis AI.

Beragam pemangku kepentingan mengimplementasikan, mengoperasikan, mengatur, dan menggunakan teknologi AI di sektor keuangan. Para peserta ini meliputi:

Lembaga keuangan: Bank, perusahaan asuransi, dan perusahaan investasi yang mengadopsi AI untuk meningkatkan operasi dan pengalaman pelanggan.

Kepemimpinan Teknologi: Chief Information Officers (CIO) dan Chief Technology Officers (CTO) membuat keputusan penting terkait implementasi, penggunaan, dan keamanan AI.

Pimpinan eksekutif: Eksekutif tertinggi dan dewan direksi membuat keputusan strategis terkait implementasi dan penggunaan inisiatif AI serta pengelolaannya yang tepat.

Penyedia teknologi: Perusahaan yang mengembangkan alat, platform, dan infrastruktur AI.

Regulator: Pihak berwenang yang memastikan sistem kecerdasan buatan (AI) mematuhi peraturan perundang-undangan dan tidak menimbulkan risiko sistemik.

Pelanggan: Pengguna akhir mendapat manfaat dari layanan yang dipersonalisasi dan aksesibilitas yang ditingkatkan.

Penggunaan AI di bidang keuangan membutuhkan pemantauan untuk memastikan penggunaan yang tepat dan meminimalkan potensi risiko. Tata kelola yang proaktif dapat mendorong penggunaan AI yang bertanggung jawab, etis, dan transparan, yang sangat penting karena lembaga keuangan menangani data sensitif dalam jumlah besar. Komponen utama tata kelola AI yang efektif meliputi:

Pedoman etika: Menetapkan prinsip-prinsip keadilan, transparansi, dan akuntabilitas.

Kerangka kerja: Pemerintah dan organisasi seperti Uni Eropa (UE) dan Organisasi untuk Kerja Sama dan Pembangunan Ekonomi (OECD) sedang mengembangkan standar untuk tata kelola AI.

Manajemen risiko: Lembaga keuangan harus menerapkan kontrol yang kuat untuk mengurangi risiko yang terkait dengan adopsi kecerdasan buatan (AI).

AI yang Dapat Dijelaskan (XAI): Memastikan sistem AI dapat ditafsirkan dan keputusannya dapat dibenarkan.

Banyak aplikasi AI yang sudah mapan di bidang jasa keuangan. Namun, kemajuan dan teknologi baru siap membentuk masa depan keuangan dan transformasi digital industri keuangan dengan cara baru.

AI generatif telah mendapatkan perhatian karena kemampuannya untuk membuat konten yang realistis. Aplikasi masa depan di bidang keuangan mungkin mencakup contoh penggunaan canggih seperti pemodelan skenario untuk manajemen risiko, pembuatan data sintetis untuk pelatihan machine learning, dan simulasi penipuan tingkat lanjut. Kemampuan gen AI ini dapat meningkatkan pengambilan keputusan dengan memberikan lembaga keuangan insight lebih dalam tentang tantangan dan peluang potensial.

Model bahasa besar (LLM) berguna untuk tugas-tugas seperti layanan pelanggan dan analisis dokumen, tetapi generasi sistem AI berikutnya—model penalaran besar (LRM)—mungkin membawa potensi ini lebih jauh. LRMs dirancang untuk melakukan penalaran analitis kompleks, membantu mensimulasikan skenario keuangan rumit, mengoptimalkan portofolio, dan menilai risiko kredit secara lebih akurat. Hal ini membantu lembaga keuangan mengatasi tantangan yang memerlukan pemahaman konteks dan perencanaan strategis.

Agen AI yang mampu mengelola seluruh alur kerja secara mandiri diharapkan menjadi lebih canggih. Agen-agen ini dapat menangani proses kompleks seperti manajemen pengeluaran, pemantauan kepatuhan, dan perkiraan arus kas tanpa intervensi manusia. Dengan menggabungkan pemrosesan bahasa alami, algoritma pengambilan keputusan, dan kesadaran kontekstual, agen AI otonom secara signifikan mengurangi hambatan operasional dan meningkatkan efisiensi di organisasi keuangan.

Di tengah kekhawatiran privasi data dan keamanan siber, sistem AI terdesentralisasi menjadi solusi potensial. Sistem ini memproses data secara lokal, mengurangi risiko kebocoran, dan memastikan kepatuhan pada peraturan perlindungan data yang ketat. Di masa depan, AI terdesentralisasi dapat membantu lembaga keuangan menerapkan solusi aman untuk deteksi penipuan dan verifikasi identitas.

Sementara deteksi penipuan real-time sudah menjadi aplikasi penting AI, upaya masa depan akan fokus pada penskalaan sistem ini untuk menangani lingkungan transaksi yang semakin kompleks dan volume tinggi.

Pertumbuhan arsitektur AI terdistribusi dan komputasi edge memungkinkan sistem deteksi penipuan untuk memproses data lebih dekat ke sumbernya, mengurangi latensi dan meningkatkan waktu respons. Selain itu, sistem ini kemungkinan besar akan menggabungkan sumber data yang lebih beragam, seperti autentikasi biometrik dan analisis perilaku, untuk meningkatkan akurasi.

Keuangan tertanam— integrasi layanan keuangan ke dalam platform non keuangan—menjadi lebih luas. AI diharapkan memainkan peran dalam membuat pengalaman ini lebih personal. Sistem AI masa depan dapat menggunakan data pengguna real-time untuk menawarkan produk keuangan yang dipersonalisasi, seperti opsi pinjaman khusus atau rekomendasi investasi, langsung dalam platform e-commerce, aplikasi media sosial, atau ekosistem digital lainnya. Tren ini dapat mempengaruhi bagaimana konsumen berinteraksi dengan layanan keuangan.

Seiring kemajuan komputasi kuantum dan teknologi terkait, bidang seperti optimisasi portofolio, pemodelan risiko, dan keamanan kriptografi akan mengalami revolusi. Lembaga keuangan dapat memanfaatkan algoritma kuantum untuk menyelesaikan masalah optimisasi yang sebelumnya tidak dapat dihitung secara komputasi, sehingga menghasilkan alokasi sumber daya yang lebih efisien dan prediksi yang lebih akurat.

Arsitektur hybrid cloud menjadi penting untuk menskalakan solusi AI. Dengan menggabungkan sistem on-premises dan cloud, lembaga keuangan bisa mendapatkan fleksibilitas dan skalabilitas lebih besar. Di masa depan, lingkungan hybrid cloud akan mendukung penerapan model AI di berbagai fungsi bisnis, mulai dari kepatuhan hingga layanan pelanggan.

Pertimbangan lingkungan, sosial, dan tata kelola (ESG) menjadi semakin penting di bidang keuangan, dan AI diharapkan memainkan peran yang lebih besar dalam memajukan inisiatif keberlanjutan. Sistem AI masa depan mungkin memberikan analisis metrik ESG yang lebih terperinci, membantu institusi menyelaraskan investasi mereka dengan tujuan lingkungan. Selain itu, kecerdasan buatan (AI) dapat membantu dalam melacak jejak karbon, mengevaluasi risiko terkait iklim, dan mengidentifikasi peluang untuk pembiayaan hijau.

AI sudah digunakan untuk memperluas akses ke layanan keuangan di pasar yang kurang terlayani. Di masa depan, platform yang didukung AI mungkin diperluas untuk memasukkan sumber data alternatif—seperti pola penggunaan mobile atau hasil pertanian—untuk membangun profil keuangan bagi populasi yang tidak memiliki rekening bank. Hal ini dapat memudahkan lebih banyak orang untuk mengakses kredit, rekening tabungan, dan produk asuransi, yang pada gilirannya akan berkontribusi pada peningkatan inklusi ekonomi secara global.