Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin telah mendapat banyak pemberitaan akhir-akhir ini, tapi apa sebenarnya kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin itu bagi perbankan?
AI mengacu pada kemampuan umum komputer untuk berpikir, belajar, dan membuat keputusan seperti manusia dan melakukan tugas-tugas mirip manusia di dunia nyata. Pembelajaran mesin adalah kemampuan spesifik sistem AI untuk mengidentifikasi pola dalam data dalam jumlah besar, membentuk model, mengambil keputusan, dan mengonfirmasi atau menyesuaikan modelnya (belajar) saat menerima data baru.
AI dan pembelajaran mesin di bidang keuangan dapat memberikan manfaat bagi bank dalam beberapa hal penting. Mereka dapat membantu menyederhanakan operasi, menilai risiko dan mencegah penipuan, meningkatkan layanan pelanggan, dan memberikan saran dan rekomendasi produk yang dipersonalisasi.
Salah satu kegunaan paling signifikan dari kecerdasan buatan di bidang keuangan adalah untuk memberikan solusi pinjaman yang lebih cerdas. Dalam iklim perekonomian saat ini yang ditandai dengan tingkat suku bunga yang lebih tinggi, ketidakpastian pasar, dan persaingan bisnis yang semakin ketat, banyak bisnis keuangan menghadapi tantangan untuk menemukan lebih banyak nasabah berkualitas tinggi sekaligus mengelola risiko dan profitabilitas secara efektif. Sebuah Platform pinjaman AI dapat menjadi alat yang efektif dalam mencapai tujuan tersebut.
Memanfaatkan AI dan Pembelajaran Mesin dalam Peminjaman
Platform pinjaman digital mengambil langkah pertama melampaui sistem pinjaman tradisional, memberikan lebih banyak kenyamanan dan daya tanggap bagi konsumen. Pinjaman AI melangkah lebih jauh, dengan kemampuannya mengolah lebih banyak data daripada yang bisa dievaluasi manusia dan menghasilkan keputusan pinjaman yang cepat dan akurat.
Calon peminjam dapat melanjutkan Platform pinjaman AI dan mengisi aplikasi yang cukup sederhana. Kemudian, alih-alih menunggu penjamin emisi manusia menyaring dokumen yang rumit, AI mengakses ratusan juta titik data tradisional dan alternatif, menganalisis data tersebut, dan dengan cepat menghasilkan keputusan pinjaman otomatis.
Tujuan analisis AI sama dengan analisis manusia yaitu untuk mengevaluasi pola keuangan calon peminjam dan kapasitas pembayarannya, serta untuk menilai risiko keterlambatan pembayaran atau gagal bayar. Penilaian risiko merupakan bagian penting dalam merumuskan keputusan pinjaman. Kemampuan AI untuk melakukannya dengan cepat dan akurat dapat membantu bank yang menggunakan teknologi ini untuk mengembangkan bisnisnya tanpa mengorbankan manajemen risiko.
Pinjaman AI juga dapat mengubah model kredit lama yang bersifat universal dan memungkinkan pemberi pinjaman menawarkan akses yang dipersonalisasi kepada pelanggan potensial dan pelanggan lama terhadap produk dan layanan yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Data yang dikumpulkan AI mengenai pelanggan individu, gaya hidup, dan perilaku keuangan dapat membantu pemberi pinjaman merancang pinjaman dan produk lain yang menguntungkan baik bagi pelanggan maupun bisnis.
Manfaat AI dan Pembelajaran Mesin dalam Peminjaman
Otomatisasi merupakan keuntungan yang signifikan bagi bank, karena mengurangi jumlah waktu staf yang dihabiskan untuk tugas-tugas standar yang berulang dan membebaskan mereka untuk pekerjaan yang lebih kreatif dan berorientasi pada pertumbuhan. Namun, ada lebih banyak manfaat dari pinjaman AI.
AL dapat mengambil keputusan pinjaman dengan lebih akurat karena banyaknya data yang terlibat. Keputusan pinjaman tradisional sangat bergantung pada sejarah kredit. Penjamin emisi memeriksa laporan kredit untuk mencari petunjuk tentang seberapa baik pemohon menangani pinjaman mobil, pinjaman pelajar, dan jalur kredit lainnya. Petunjuk ini dimaksudkan untuk membantu mereka memprediksi kemampuan peminjam untuk membayar kembali pinjamannya. Jika riwayat kredit terlalu singkat atau pernah terjadi keterlambatan pembayaran atau gagal bayar di masa lalu, pemohon kemungkinan besar tidak akan disetujui.
Namun, sejarah kredit tradisional terbatas pada petunjuk yang dikandungnya. Di satu sisi, hal ini hampir secara eksklusif berbicara tentang perilaku di masa lalu. Bagaimana dengan konsumen yang telah mengubah kehidupan finansialnya setelah melakukan beberapa kesalahan awal? Atau generasi muda yang telah menunjukkan tanggung jawab dalam pola belanja dan tabungannya, namun belum mempunyai kesempatan untuk menangani kredit?
“Data besar” yang dikumpulkan oleh AI memberi pemberi pinjaman gambaran rinci tentang pola pembelian dan gaya hidup individu, aktivitas media sosial, lisensi profesional, tingkat tanggung jawab, potensi pengeluaran besar, dan risiko gagal bayar. Pada tingkat mikro, hal ini dapat memberikan wawasan kepada pemberi pinjaman mengenai pola sehari-hari konsumen individu, sementara pada tingkat makro, hal ini juga dapat mempertimbangkan tren pasar saat ini. Analisis data dalam jumlah besar ini dapat meningkatkan keakuratan probabilitas default dan meminimalkan potensi bias manusia dalam pengambilan keputusan.
Dalam lingkungan perekonomian saat ini, jutaan orang tidak dapat memperoleh kredit yang mereka inginkan. Ketika konsumen berjuang melawan inflasi, kenaikan suku bunga dan kembalinya pembayaran pinjaman mahasiswa, daya beli dan tingkat tabungan mereka menurun – yang menyebabkan peningkatan saldo pinjaman dan peningkatan tunggakan pembayaran.
Para pemberi pinjaman telah meresponsnya dengan memperketat standar pinjaman mereka, sehingga semakin membatasi akses konsumen terhadap produk-produk kredit yang dibutuhkan. Hampir 60% rumah tangga merasa mendapatkan kredit lebih sulit, sementara 42% konsumen mengakui bahwa mereka telah ditolak atau belum menerima kredit penuh yang mereka perlukan.
Masalah ini merugikan keluarga, masyarakat dan pemberi pinjaman. Keluarga yang tidak memiliki akses kredit akan kehilangan peluang untuk meningkatkan kehidupan mereka, sementara kurangnya partisipasi dan daya beli akan merugikan komunitas mereka. Pada saat yang sama, pemberi pinjaman kehilangan pelanggan potensial dan pertumbuhan bisnis yang penting. Perekonomian secara keseluruhan menderita.
AI dapat membantu bank mengakses dan menggabungkan data besar untuk memberikan lebih banyak pinjaman dengan aman kepada lebih banyak nasabah dan memberikan pinjaman tersebut dengan lebih efisien dan jauh lebih cepat. Pemrosesan pinjaman yang memakan waktu berhari-hari, berminggu-minggu, atau berbulan-bulan bagi penjamin emisi manusia dapat diselesaikan oleh AI dalam hitungan milidetik. Keluarga mendapatkan dana yang mereka butuhkan dengan cepat dan mudah, sementara bank menghemat waktu dan uang dalam operasional serta meningkatkan keuntungan mereka.
Mengotomatisasi proses secara lebih efektif, dengan lebih sedikit campur tangan manusia, dapat mempermudah dan menghemat biaya dalam menjalankan operasional sehari-hari segala jenis bisnis, termasuk perbankan – dengan operasionalnya yang kompleks dan penting – tidak terkecuali. AI adalah perkembangan alami berikutnya dari revolusi digital dan penerapannya merevolusi back office.
Masa Depan Kecerdasan Buatan di Bidang Keuangan
Dalam menghadapi pengawasan peraturan yang lebih besar dan meningkatnya permintaan konsumen akan solusi perbankan yang inovatif, tahun 2024 diproyeksikan menjadi tahun dimana banyak bank berinvestasi di masa depan bisnis mereka dengan lebih banyak AI.
Menurut International Data Corp. (IDC), pengeluaran AI global diperkirakan mencapai sekitar $450 miliar pada tahun 2027, dengan kontribusi perbankan sekitar 13%. Investasi ini dapat menghasilkan nilai antara $200 miliar dan $340 miliar per tahun, mewakili peningkatan laba operasional bank sebesar 9%-15%, menurut laporan tahun 2023 oleh McKinsey & Co.
Mengingat laju kemajuan teknologi terkini, kemungkinan besar kita akan melihat lebih banyak kemajuan dalam teknologi pinjaman berbasis AI dalam beberapa tahun ke depan. Meskipun hanya sedikit pemberi pinjaman yang memiliki sumber daya untuk membangun solusi AI mereka sendiri, mereka bermitra dengan perusahaan inovatif Penyedia solusi AI dapat menjadi pilihan yang efektif dan hemat biaya.
Federal Reserve Bank baru-baru ini menerbitkan makalah penelitian tentang perluasan peran kemitraan bank-fintech yang memungkinkan bank mengakses lebih banyak informasi tentang konsumen melalui agregasi data, kecerdasan buatan/pembelajaran mesin, dan alat lainnya. Mereka menemukan bahwa kemitraan fintech mengakibatkan bank lebih cenderung menawarkan kartu kredit, pinjaman pribadi, dan pinjaman hipotek kepada konsumen yang tidak terlihat dan konsumen yang berada di bawah harga prima – dan juga lebih cenderung memberikan batas kredit yang lebih besar kepada konsumen tersebut..
Kemitraan fintech-bank yang sukses berpotensi memperkuat industri perbankan dan menggerakkan kita menuju sistem keuangan yang lebih inklusif.