Menerapkan AI Generatif di Perbankan

AI Generatif telah muncul sebagai kekuatan transformatif dalam industri perbankan, mengubah cara lembaga keuangan beroperasi dan berinteraksi dengan nasabahnya. Tidak seperti bentuk AI yang lebih tradisional, AI generatif mudah di akses dan dengan cepat membawanya ke status mainstream.

Artikel ini mendalami AI generatif di perbankan, mengeksplorasi kasus penggunaan dan potensinya untuk merevolusi industri jasa keuangan.

Bangkitnya AI Generatif

Penerapan GAI (kecerdasan buatan generatif) telah tumbuh secara eksponensial dalam beberapa tahun terakhir. Setelah merilis, ChatGPT menjangkau 1 juta pengguna hanya dalam 5 hari, di bandingkan dengan Twitter yang mencapai 2 tahun.

FintechOS baru-baru ini mensurvei 500 profesional jasa keuangan, dan 41% responden menjawab bahwa sudah menerapkan GAI dalam organisasi mereka saat ini. Adopsi yang cepat ini tidak hanya terdorong oleh aksesibilitasnya, namun juga karena keserbagunaannya.

Meskipun AI tradisional unggul dalam mengenali pola dan menganalisis data yang ada, AI generatif melangkah lebih jauh. GAI memungkinkan individu dan bisnis membuat berbagai konten dari awal, termasuk teks, gambar, audio, video, dan bahkan kode.

AI Generatif dalam Kasus Penggunaan Perbankan

Menurut KPMG, ‘3 dari 4 pemimpin bisnis yakin [AI generatif] akan menjadi tiga teknologi baru teratas dalam 12-18 bulan ke depan.’ Oleh karena itu, apa yang dapat GAI lakukan untuk bank dan credit unions?

Kami membaginya menjadi lima kategori:

1. Klasifikasi – GAI dapat di gunakan untuk mengklasifikasikan data internal dan eksternal, menjadikannya alat yang berharga untuk mengidentifikasi transaksi penipuan, menciptakan model penilaian kredit holistik, mengkategorikan panggilan layanan pelanggan, dan merekomendasikan produk keuangan dengan penyesuaian khusus. Namun, penting untuk memastikan adanya pengawasan manusia dalam pengambilan keputusan penting dan pengendalian kualitas.
2. Pengeditan – GAI dapat menerapkan perubahan visual dan tekstual pada dokumen, seperti menghapus atau memperbarui logo, mengoreksi tata bahasa, atau menerjemahkan konten ke dalam bahasa lokal. Fungsi ini terutama di gunakan oleh karyawan internal, yang memerlukan pelatihan yang tepat dan integrasi alur kerja untuk mencapai kesuksesan.
3. Peringkasan – GAI unggul dalam merangkum data terstruktur dan tidak terstruktur dalam jumlah besar, menjadikannya ideal untuk tugas-tugas seperti menyusun komunikasi pelanggan, merangkum interaksi pelanggan untuk perwakilan penjualan, menghasilkan video sorotan dari cuplikan acara, dan membuat bagan dan grafik untuk presentasi klien.
4. Menjawab Pertanyaan – GAI dapat dilatih untuk menjawab pertanyaan pelanggan, sehingga mengurangi beban kerja karyawan internal. Kemampuan ini mencakup membantu tim internal dengan proses dan pelatihan yang mungkin mereka tidak yakin. Dengan menggunakan teknologi text-to-speech dan Speech-to-text, GAI juga dapat berfungsi dengan lancar di berbagai saluran.
5. Penyusunan Konten – Karena GAI dapat membuat konten asli dalam berbagai format, GAI dapat digunakan untuk menghasilkan prakiraan keuangan, materi pemasaran yang ditargetkan, saran keuangan kepada pelanggan, dan email tindak lanjut untuk permohonan pinjaman.

Untuk setiap kasus penggunaan AI generatif ini, pengawasan manusia, kualitas data, dan penyesuaian model yang berkelanjutan sangat penting untuk memastikan hasil yang relevan dan akurat.

Kekuatan Integrasi

Potensi sebenarnya dari AI generatif di perbankan muncul ketika menggabungkan kemampuannya. Jika penerapannya bersama-sama, lembaga keuangan dapat menyederhanakan operasional, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan menciptakan produk keuangan yang inovatif.

Sayangnya, hal ini bukannya tanpa risiko.

Sisi Gelap AI Generatif

Meskipun masa depan GAI cerah, pemanfaatan kemampuannya masih menimbulkan bahaya sosial, lingkungan, dan hukum. Masalah privasi data pelanggan dan kekayaan intelektual telah tertangani secara publik.

Risiko lain yang perlu pertimbangan sebelum bekerja dengan GAI meliputi:

• Bias
• Masalah IP
• Keamanan
• Penjelasan
• Keandalan
• Dampak Organisasi

Berdasarkan survei FintechOS yang tersebut sebelumnya, 72% responden percaya bahwa GAI pada akhirnya dapat menggantikan pekerjaan mereka. Kekhawatiran ini mungkin mempersulit perekrutan karyawan internal, membatasi penerapannya, dan memperlambat pertumbuhan perusahaan secara keseluruhan.

Meskipun bisnis yang menggunakan GAI juga menghadapi risiko yang tak terduga, potensi GAI tidak terbatas, sehingga membuat mereka yang gagal memanfaatkannya akan tertinggal.

Mengadopsi AI Generatif di Perbankan

Agar berhasil menavigasi lanskap AI generatif yang terus berkembang, organisasi dapat mengadopsi salah satu dari tiga pendekatan berikut:

1. Beli – Manfaatkan model atau solusi Perangkat Lunak sebagai Layanan (SaaS) yang tersedia untuk umum, yang hanya memerlukan keahlian teknis minimal. Opsi ini terjangkau dan cocok untuk implementasi sederhana seperti chatbot situs web.
2. Adaptasi – Tingkatkan model atau solusi SaaS yang tersedia untuk umum dengan mengintegrasikannya dengan data dan sistem internal. Pendekatan ini memerlukan investasi yang lebih besar dan talenta teknologi tambahan seperti pengembang perangkat lunak, ilmuwan data, dan insinyur pembelajaran mesin.
3. Membangun – Teruntuk bagi lembaga keuangan besar, pilihan ini melibatkan pembuatan model dasar khusus dari awal, memerlukan investasi awal yang besar, dan keahlian teknis tingkat tinggi yang mampu menangani kasus bisnis yang spesifik dan kompleks.

Praktik Terbaik untuk Menerapkan AI Generatif di Perbankan

Untuk memanfaatkan AI generatif di perbankan secara maksimal, organisasi harus mempertimbangkan praktik terbaik berikut:

• Membentuk kelompok kerja tim lintas fungsi (bisnis, teknologi, data, kepatuhan, hukum, dll.) yang dapat menyeimbangkan inisiatif bernilai tinggi dengan potensi risiko.
• Dorong eksperimen dan prioritaskan sekarang. Tidak apa-apa untuk memulai dari hal kecil dengan kasus penggunaan yang memiliki biaya kesalahan rendah.
• Terapkan pola pikir yang mengutamakan manusia dan kembangkan keterampilan yang tepat secara internal.
• Memanfaatkan rangkaian teknologi modern seperti platform FintechOS, yang memungkinkan skalabilitas dan inovasi, memastikan integrasi yang lancar dengan sistem yang ada.

Kesimpulan: AI Generatif di Perbankan adalah Game-Changer

Aksesibilitas, keserbagunaan, dan potensi inovasi AI Generatif telah mengubah cara lembaga keuangan beroperasi. Meskipun terdapat tantangan dan risiko yang harus di hadapi, masa depan perbankan dengan AI generatif memiliki potensi yang sangat besar.

Ketika organisasi terus bereksperimen dan mengintegrasikan teknologi ini, mereka akan menemukan cara baru untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, menyederhanakan operasi, dan mendorong inovasi keuangan. Penerapan AI generatif saat ini memastikan bank siap menghadapi peluang dan tantangan lanskap keuangan masa depan.