Bagaimana Data Mengubah Masa Depan Perbankan – Fintech Singapura

Bank mengumpulkan dan menyimpan sejumlah besar data yang dapat digunakan, dan banyak di antaranya yang telah berhasil menerapkan big data dan AI di berbagai kasus bisnis.

Potensi untuk mengoptimalkan penggunaan data melalui strategi perbankan berbasis data sangat besar, terutama bagi bank-bank kecil. Hal ini karena proyek kecil sekalipun dapat mencapai nilai tambah yang jelas dengan strategi seperti itu.

Artikel ini merupakan kolaborasi antara penyedia perangkat lunak keuangan waktu & m dan Google Cloud, muncul dalam acara khusus perbankan digital, mengeksplorasi penggunaan dan potensi big data dan AI di sektor perbankan.

Grafik majalah lengkap menawarkan wawasan lebih lanjut tentang berbagai tren perbankan dan teknologi.

Sebagian besar bank belum benar-benar memahami perbankan berbasis data. Hal ini terlepas dari kenyataan bahwa potensi analisis data dan AI di perbankan telah diakui dan dibuktikan oleh para pakar industri, seperti yang ditunjukkan oleh survei terbaru mengenai hal ini.

Namun, agar bank tetap sukses di masa depan, bank harus terus menerus dan dinamis menyesuaikan model bisnisnya dengan perubahan kondisi.

Faktor pendorong utama di balik perbankan berbasis data adalah faktor teknologi dan peraturan. Berdasarkan faktor-faktor ini, kasus penggunaan khusus untuk berbagai alat untuk meningkatkan kinerja bisnis (misalnya, meminimalkan biaya, mengurangi risiko, atau meningkatkan omset) dapat diidentifikasi.

Penggerak teknologi mendorong bank menuju masa depan berbasis data dengan AI

Teknologi adalah pendorong utama perbankan berbasis data. Penggerak yang dianggap sangat relevan untuk industri keuangan memungkinkan penskalaan yang fleksibel, interaksi yang terstandarisasi dan efisien antara berbagai penyedia, dan pendekatan metodologis terbaru.

Sumber daya mendasar di balik ketiga penggerak teknologi ini adalah data. Hal ini merupakan landasan bagi lembaga keuangan untuk menciptakan nilai tambah bagi dirinya sendiri dan nasabahnya.

Data yang tersedia bagi bank dapat dibagi menjadi tiga jenis utama: data master (termasuk data nasabah dan data sosial ekonomi), data transaksi (misalnya pembayaran, perdagangan), dan data perilaku (misalnya interaksi antar saluran yang berbeda).

Tantangannya sering kali terletak pada menyiapkan infrastruktur TI yang sesuai dan sistem manajemen data yang mengumpulkan dan menyimpan data dari berbagai sumber (internal). Hal ini memerlukan daya komputasi yang cukup besar.

Lompatan dalam kemungkinan teknis yang dihasilkan oleh penelitian AI telah menghasilkan sejumlah inovasi dan kasus bisnis baru.

Faktor utama yang mendorong proses ini adalah inovasi di bidang pembelajaran mendalam, volume data yang tersedia yang berkembang pesat, dan akses terhadap daya komputasi yang relatif murah (misalnya melalui komputasi awan).

Banyak bank sudah menggunakan AI dalam satu atau lebih kasus bisnis, dan semakin banyak fintech yang juga bergerak ke arah ini.

Potensi besar di banyak bidang perbankan

Penerapan perbankan berbasis data dapat meningkatkan kinerja bank melalui berbagai cara.

Kasus penggunaan seperti orientasi pelanggan otomatis atau penyaringan otomatis terhadap orang-orang yang berpotensi terpapar politik dapat mengurangi biaya bagi lembaga keuangan.

Selain itu, risiko bisnis di perbankan dapat diminimalkan melalui wawasan berbasis data, misalnya melalui perkiraan gagal bayar yang lebih akurat dalam bisnis pinjaman.

Selain perbaikan pada sisi biaya dan risiko, perbankan berbasis data juga dapat memberikan manfaat pada sisi pendapatan.

Penerapan nyata seperti sistem rekomendasi dapat membantu lembaga keuangan meningkatkan pendapatan mereka melalui penjualan naik dan silang, tingkat konversi yang lebih tinggi, dan pengurangan churn pelanggan.

Pelanggan juga mendapat manfaat langsung dari peningkatan personalisasi dan pengalaman pelanggan, yang pada gilirannya menghasilkan kepuasan pelanggan yang lebih tinggi.

Ini semua soal sikap yang benar

Kerangka teknologi dan peraturan untuk peralihan ke perbankan berbasis data sudah ada saat ini. Namun, agar berhasil menerapkan use case, bank perlu mengubah pola pikir mereka secara mendasar.

Mentalitas kepatuhan sering kali mendominasi, dan hal ini menghambat atau setidaknya memperlambat inovasi dalam banyak situasi.

Pola pikir ini harus diganti dengan budaya ramah teknologi dan data yang memungkinkan perusahaan memanfaatkan potensi perbankan berbasis data secara maksimal dalam kerangka hukum yang ada.

Artikel ini didasarkan pada 28 halaman kertas putih “Perbankan Berbasis Data,” sebuah karya kolaboratif oleh Google Cloud, Institute of Financial Services di Zug, Swiss, dan ti&m, yang menawarkan eksplorasi topik secara mendalam.

Tentang Penulis

Info lebih lanjut tentang penulis