AI adalah alat yang sempurna bagi bank untuk tetap kompetitif dengan fintech

AI adalah alat yang sempurna bagi bank untuk tetap kompetitif dengan fintech

Stempel Waktu: 22 April 2024 4:23
AI is the perfect tool for banks to remain competitive with fintechs PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Bank sudah ketinggalan jaman saat ini, terutama dengan pesatnya pertumbuhan sektor fintech yang bertujuan untuk memberikan alternatif yang lebih efisien, lebih murah, dan berpusat pada pengguna dibandingkan layanan keuangan konvensional. 

Berdasarkan
Data Statista, bank-bank baru di Eropa memiliki pangsa pasar sebesar 11.1% di industri perbankan, sementara bank-bank baru yang berbasis di AS menyumbang 15.5% dari seluruh rekening bank pada tahun 2023. Dengan total nilai transaksi bank-bank baru
diproyeksikan melonjak dari $2024 triliun pada tahun 6.37 menjadi $10.44 triliun pada tahun 2028 dengan CAGR 13.15%, startup fintech ini merupakan ancaman signifikan bagi bank tradisional.

Pada saat yang sama, perbankan menghadapi berbagai tantangan yang dapat semakin melemahkan daya saingnya. Regulasi yang lebih ketat dan kurangnya otomatisasi menghadirkan permasalahan yang signifikan, dan lembaga keuangan harus memanfaatkan teknologi baru untuk menyelesaikannya.

Pekerjaan manual dan perubahan peraturan memberikan dampak besar pada bank

Berikut kegagalan bank tahun lalu, regulator bertujuan untuk menerapkan langkah-langkah yang lebih ketat bagi lembaga keuangan untuk mencegah keruntuhan perbankan
dan melindungi konsumen. Contohnya adalah Pertandingan Akhir Basel III, serangkaian langkah terakhir yang diusulkan oleh Komite Basel untuk meningkatkan kinerja lembaga keuangan
regulasi, manajemen risiko, dan pengawasan.

Dengan lebih banyak peraturan dan peraturan yang lebih ketat, menjadi lebih menantang dan mahal bagi bank untuk memenuhi persyaratan regulator. Mereka harus mempekerjakan spesialis dengan harga tinggi dan mendedikasikan sumber daya manusia tambahan untuk kepatuhan, sebuah aktivitas yang tidak bisa dilakukan oleh bank.
tim orientasi pelanggan sudah menghabiskan 91% dari waktu mereka di samping tugas operasional.

Selain itu, kurangnya otomatisasi di berbagai bidang seperti layanan pelanggan dan penilaian kredit mengakibatkan banyak pekerjaan manual bagi bank. Hal ini membutuhkan banyak karyawan dan meningkatkan pengeluaran lembaga.

Agar tetap relevan dan kompetitif dengan fintech, bank perlu beralih dari pendekatan yang biasanya bersifat hati-hati dan mulai menggunakan teknologi baru seperti AI. Faktanya, data yang dibatalkan menunjukkan bahwa penggunaan kecerdasan buatan
bisa meningkatkan pendapatan sektor perbankan hingga $1 triliun pada tahun 2030.

Jadi, bagaimana bank dapat memanfaatkan AI dalam evolusi teknologinya?

Efisiensi supercharged dengan penurunan biaya operasional

Bank harus mengeksplorasi potensi kasus penggunaan AI untuk kepatuhan AML dan deteksi penipuan.

Saat ini, kepatuhan AML memerlukan kepatuhan yang ketat terhadap prosedur dan pengenalan pola, sebuah tugas yang rutin dan memerlukan perhatian terus-menerus. Dan metode-metode yang ada saat ini, seperti sistem pemantauan transaksi, membutuhkan banyak sumber daya dan tidak efisien, sehingga seringkali menimbulkan banyak kerugian
peringatan positif palsu. 

AI dapat mengatasi kepatuhan AML dan deteksi penipuan jauh lebih efektif dibandingkan manusia dengan biaya operasional yang jauh lebih rendah dan waktu respons yang lebih cepat. Dikombinasikan dengan pembelajaran mesin, alat kecerdasan buatan dapat terus belajar dan menemukan lebih banyak hal baru
cara yang mumpuni untuk mendeteksi pelanggaran.

Bertentangan dengan kepercayaan umum, penggunaan alat AI dan ML untuk tugas-tugas tersebut tidak menghilangkan kebutuhan manusia untuk memverifikasi tahap akhir. Faktanya, regulator mewajibkan petugas kepatuhan untuk mengambil keputusan keuangan dalam kasus ini.

Berbeda dengan anggapan umum, perlu dicatat bahwa penerapan alat AI ke dalam proses bank tidak akan menggantikan karyawan. Sebaliknya, mereka akan membantu mereka dalam tugas profesionalnya untuk meningkatkan produktivitas mereka. Kecerdasan buatan akan melakukannya
melakukan bagian proses yang paling banyak menggunakan sumber daya, dengan pekerja manusia meninjau dan menyelesaikannya di akhir.

Selain itu, bank dapat memanfaatkan AI untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya dukungan pelanggan dan tim analisis risiko. Selain itu, model bahasa besar dapat menawarkan solusi terhadap layanan di bawah standar yang ditawarkan oleh chatbot berbasis aturan tradisional. Mereka dapat berinteraksi
dengan pelanggan dengan lebih cepat dan dengan pesan yang disesuaikan, beradaptasi dengan setiap pengguna, beroperasi 24/7, dan terus belajar untuk meningkatkan kualitas komunikasi. Misalnya,

McKinsey telah berkembang pakar AI virtual yang dapat memberikan jawaban yang dipersonalisasi berdasarkan informasi kepemilikan dan aset perusahaan.

Hal yang sama juga berlaku pada penilaian risiko pelanggan dan penilaian kredit. Berdasarkan data historis yang tersedia, AI generatif akan membuat penilaian klien yang lebih akurat sesuai dengan model risiko. Pada akhirnya, ia akan melakukan tugas seperti itu dalam hitungan detik
daripada, seperti yang sering terjadi saat ini, dalam hitungan hari.

Tren perbankan AI besar berikutnya di masa depan

Di tahun-tahun mendatang, AI diperkirakan akan diadopsi secara luas oleh lembaga-lembaga keuangan. Selama ini, sebagian besar bank berupaya mengotomatiskan semua proses perbankan rutin menggunakan AI. Saat ini, lembaga keuangan
mengalokasikan antara 60% dan 80% dari gaji mereka atau lebih ke posisi yang mungkin terpengaruh oleh AI generatif.

Oleh karena itu, akan terjadi pengurangan besar-besaran pada pegawai bank tingkat bawah, sehingga bank dapat memangkas biaya operasionalnya secara signifikan. Para profesional yang tersisa adalah mereka yang paling mampu memanfaatkan AI untuk meningkatkan dan menyelesaikan pekerjaan mereka
proses seperti kepatuhan AML dan deteksi penipuan.

Dengan penerapan AI, bank akan menjadi lebih efektif dalam memerangi pencucian uang dan penipuan. Selain itu, penggunaan AI generatif dalam dukungan pelanggan akan memberikan pendekatan yang lebih personal, menciptakan pengalaman yang disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing klien.
kebutuhan dan preferensi.

Stempel Waktu:

Lebih dari Fintextra