Penerapan Gen AI di Bank dan Fintech
Dengan memanfaatkan Generatif AI, inovasi dan disrupsi di sektor fintech dan perbankan sangat dimungkinkan.
Pada 1950, Alan Turing, seorang ilmuwan Inggris, menerbitkan jurnal berjudul ”Computing Machinery and Intelligence” yang mempertanyakan dapatkah mesin menggunakan penalaran untuk memecahkan masalah dan mengambil keputusan? Ini adalah salah satu awal munculnya konsep kecerdasan buatan atau artificial intelligence alias AI yang mulai berkembang pesat pada 1990-an.
Pada 1997 terjadi pencapaian besar saat juara dunia catur, Gary Kasparov, dikalahkan oleh komputer Deep Blue yang dibuat oleh IBM. Milestone penting berikutnya adalah demokratisasi Gen AI (AI Generatif) dengan diluncurkannya ChatGPT pada November 2022.
Keunggulan utama Gen AI dibandingkan dengan AI tradisional adalah kemampuannya untuk menghasilkan sesuatu yang baru, seperti teks, video, gambar, konten, atau bahkan algoritma yang baru.
Apa bedanya Gen AI dengan teknologi AI tradisional? Secara tradisional, AI tradisional berfokus pada tugas spesifik dan algoritma yang sudah ditentukan sebelumnya, seperti bermain catur, mendiagnosis penyakit, atau menerjemahkan bahasa. Kemampuan AI tradisional terbatas oleh data yang digunakan untuk melatih algoritmanya.
Keunggulan utama Gen AI dibandingkan dengan AI tradisional adalah kemampuannya untuk menghasilkan sesuatu yang baru, seperti teks, video, gambar, konten, atau bahkan algoritma yang baru. Dengan kemampuan ini, Gen AI berpotensi merevolusi cara bank dan teknologi finansial (fintech) beroperasi.
Proses kredit
Sudah banyak bank dan fintech yang memakai AI dalam proses pemberian kredit, dengan mengevaluasi riwayat kredit, pendapatan, dan perilaku nasabah. Umumnya, algoritmanya diperbarui secara berkala menggunakan set data pelatihan yang baru.
Dalam hal ini, kelebihan Gen AI dibandingkan dengan AI tradisional adalah kemampuannya untuk memperbarui algoritma sejalan dengan perkembangan hubungan nasabah secara progresif dan otomatis. Misalnya, Gen AI bisa memantau kelancaran pembayaran pinjaman secara real time dan memberikan rekomendasi top up pinjaman untuk nasabah tertentu secara otomatis.
Algoritma Gen AI tidak statis, tetapi bisa berubah sendiri sesuai dengan perubahan perilaku nasabah serta tingkat kesehatan portofolio bank dan fintech secara keseluruhan. Kebanyakan chatbot yang dipakai oleh bank dan fintech adalah chatbot rule-based dengan kosakata kunci yang didefinisikan terlebih dahulu. Chatbot semacam itu tidak mampu memberikan jawaban di luar skenario yang sudah diantisipasi sebelumnya.
Salah satu lembaga keuangan terdepan di China sudah memakai voicebot untuk mengotomasi proses penagihan kredit.
Chatbot Gen AI mampu memahami konteks dan maksud dari pertanyaan dan berinteraksi dengan bahasa yang lebih manusiawi serta belajar dari interaksi yang terjadi. Semakin sering digunakan, semakin baik kinerjanya.
Salah satu lembaga keuangan terdepan di China sudah memakai voicebot untuk mengotomasi proses penagihan kredit, di antaranya dengan menjadwal sendiri kapan mesti menghubungi nasabah dan bahkan menegosiasikan diskon pembayaran tagihan dengan nasabah telat bayar.
Investasi
AI tradisional sudah jamak digunakan membantu perencanaan keuangan dan investasi yang dipersonalisasi. Namun, proses ini dilakukan dengan model AI yang sudah dilatih sebelumnya.
Dalam hal ini, Gen AI berpotensi memberikan layanan yang lebih interaktif sehingga nasabah dapat meminta saran terkait dengan produk atau kondisi pasar tertentu yang dihubungkan dengan kondisi portofolio nasabah secara real time. Gen AI juga dapat melakukan peer-review dengan mengacu pada portofolio nasabah lainnya.
Bank dapat menggunakan Gen AI untuk menganalisis tren pasar, sentimen berita, dan kondisi keuangan bank serta memberikan wawasan dan prediksi yang akurat.
Layanan wealth management, yang tadinya hanya untuk nasabah kaya, sekarang dapat dinikmati semua lapisan nasabah mengingat biaya operasional sudah terjangkau bagi bank ataufintech.
Bank dapat menggunakan Gen AI untuk menganalisis tren pasar, sentimen berita, dan kondisi keuangan bank serta memberikan wawasan dan prediksi yang akurat. Kemampuan itu sangat membantu komite aset dan liabilitas perbankan guna mengatur likuiditas secara optimal.
Berdagang
Gen AI juga dapat digunakan untuk berdagang algoritmik. Berdasarkan data pasar yang real time, Gen AI dapat mengidentifikasi pola, mengoptimalkan strategi, dan meminimalkan risiko dengan lebih baik dibandingkan dengan trader manual.
Robo trading yang menggunakan Gen AI dapat digunakan untuk berdagang di beberapa pasar secara simultan, beradaptasi terhadap pasar secara real time, dan tentu lebih disiplin dan tidak terpengaruh emosi. Di masa depan, profil trader bukan lagi orang yang mampu mengeksekusi transaksi perdagangan, melainkan programmer AI.
Gen AI akan sangat berguna untuk fungsi kepatuhan lembaga keuangan, seperti proses KYC ( know your customer) dan AML ( anti money laundering).
Dalam hal marketing, Gen AI dapat membantu merekomendasikan strategi pemasaran dan mengoptimalkan penetapan harga. Gen AI juga bisa membantu proses operasional marketing dengan menghasilkan visual untuk promosi dan marketing dengan cepat yang bisa segera dipakai di aplikasi mobile atau website.
Gen AI akan sangat berguna untuk fungsi kepatuhan lembaga keuangan seperti proses KYC (know your customer) dan AML (anti money laundering). Kebanyakan bank, apalagi fintech, hanya menerima data KYC apa adanya. Dengan Gen AI, bank dan fintechakan dapat membandingkan apa yang dideklarasikan oleh nasabah pada saat proses KYC dengan profil transaksi mereka secara komprehensif.
Proses AML yang tadinya dilakukan secara batch akan dapat dilakukan secara real time. Jika nasabah melakukan transaksi yang mencurigakan atau tidak sesuai dengan profilnya, transaksi dapat langsung ditolak saat itu juga.
Lebih lanjut, pencegahan kejahatan dengan AI tradisional umumnya menggunakan pendekatan rule-based untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan dengan modus operandi tertentu.
Pengaturan penggunaan AI perlu menjadi perhatian bagi regulator agar tidak melanggar etika dan privasi nasabah.
Sementara itu, deteksi kejahatan yang didukung oleh Gen AI dapat mengungkap modus operandi baru karena dapat mengembangkan aturan baru berdasarkan pola yang muncul saat penipu mengubah modus operandi mereka.
Dengan memanfaatkan kemampuan untuk menghasilkan sesuatu yang baru, Gen AI memungkinkan inovasi dan disrupsi di sektor fintech dan perbankan yang tidak dapat dilakukan dengan AI tradisional. Di sisi lain, pengaturan penggunaan AI perlu menjadi perhatian bagi regulator agar tidak melanggar etika dan privasi nasabah.
Rico Usthavia Frans, Anggota Komite Pengarah Indonesia Fintech Society (IFSOC)