Kecerdasan buatan (AI) sedang dengan cepat mengubah sektor keuangan dan perbankan dengan memungkinkan institusi mengotomatisasi proses, menganalisis data besar, dan memberikan layanan yang dipersonalisasi.

Sebagai contoh, Google Cloud mendefinisikan AI dalam keuangan sebagai rangkaian teknologi yang mendukung analitik data, peramalan, pelayanan pelanggan, dan pengambilan informasi cerdas, membantu bank dan perusahaan keuangan memahami pasar dan kebutuhan pelanggan dengan lebih baik.

EY menyoroti bahwa model AI generatif baru (seperti GPT) “mendefinisikan ulang operasi, pengembangan produk, dan manajemen risiko,” memungkinkan bank menyediakan layanan yang sangat personal dan solusi inovatif sekaligus menyederhanakan tugas rutin. Saat bank mendigitalkan penawaran mereka, AI menjadi dasar inovasi mulai dari penjaminan pinjaman otomatis hingga algoritma perdagangan cerdas.

Singkatnya, AI dalam keuangan dan perbankan berarti penerapan pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, dan teknik AI lainnya pada data dan operasi keuangan.

AI mendorong efisiensi dan inovasi – misalnya, dengan mengotomatisasi pemantauan keamanan siber dan dukungan pelanggan 24/7 – serta membantu perusahaan memberikan pengalaman yang disesuaikan dan penilaian risiko yang lebih baik. 

Bagian-bagian berikut membahas manfaat utama, aplikasi, risiko, pertimbangan strategis, dan prospek masa depan AI dalam keuangan dan perbankan, memberikan gambaran yang dioptimalkan untuk SEO tentang topik penting ini.

Manfaat AI dalam Keuangan dan Perbankan

AI menawarkan banyak manfaat bagi institusi keuangan, mulai dari pengurangan biaya hingga pengambilan keputusan yang lebih baik. Dengan mengotomatisasi pekerjaan rutin dan memanfaatkan wawasan berbasis data, AI membantu bank beroperasi lebih efisien dan akurat.

Konsultan ternama melaporkan bahwa otomatisasi berbasis AI dapat menghemat jutaan dengan menyederhanakan proses pinjaman, penyaringan penipuan, dan layanan pelanggan, sementara pembelajaran mesin meningkatkan model risiko dan akurasi penjaminan. Secara luas, AI meningkatkan produktivitas dan membuka inovasi, memungkinkan perusahaan menawarkan produk dan layanan yang lebih cerdas.

Otomatisasi dan Efisiensi

Otomatisasi yang didorong AI secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional. Bot dan sistem AI dapat menangani tugas perbankan yang berulang – seperti pemrosesan transaksi, entri data, dan verifikasi dokumen – membebaskan karyawan untuk pekerjaan bernilai lebih tinggi.

Misalnya, mengotomatisasi alur kerja pemrosesan pinjaman dan validasi pembayaran dapat memangkas waktu proses secara drastis dan mengurangi kesalahan manual. Bank melaporkan penghematan biaya yang signifikan saat AI mengambil alih pemeriksaan kepatuhan rutin dan pertanyaan pelanggan.

Dalam praktiknya, ini berarti layanan lebih cepat (misalnya pemeriksaan kredit instan) dan operasi yang lebih ramping: satu laporan EY mencatat bahwa institusi terkemuka mampu “menyederhanakan proses seperti pemrosesan pinjaman, deteksi penipuan, dan layanan pelanggan,” menghemat jutaan biaya bagi bank.

Peningkatan Akurasi dan Pengambilan Keputusan

Model AI dapat menganalisis data keuangan kompleks dengan konsistensi dan kecepatan yang melampaui kemampuan manusia. Dengan pelatihan pada dataset besar, algoritma pembelajaran mesin belajar mendeteksi pola dan anomali halus – misalnya, dalam riwayat kredit atau aliran transaksi – yang mungkin terlewatkan jika tidak menggunakan AI.

Ini menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Bank yang menggunakan AI untuk penilaian risiko melihat penurunan jumlah kredit macet dan deteksi penipuan yang lebih baik, karena AI dapat menilai kelayakan kredit dan aktivitas mencurigakan dengan lebih tepat.

Secara efektif, wawasan yang didorong AI meningkatkan pengambilan keputusan: seperti yang ditemukan dalam studi EY, AI dalam manajemen risiko menghasilkan penghematan biaya yang signifikan dengan mengurangi pinjaman bermasalah dan meningkatkan penyaringan kredit. Hasilnya adalah kesehatan keuangan yang lebih baik dan kontrol risiko yang lebih ketat.

Personalisasi dan Keterlibatan Pelanggan

AI membuat personalisasi menjadi skala besar: dengan menganalisis data dan perilaku pelanggan, bank dapat menawarkan rekomendasi produk yang disesuaikan dan dukungan digital 24/7. Misalnya, chatbot bertenaga AI langsung menjawab pertanyaan rutin (misalnya, saldo rekening, riwayat transaksi), sementara di balik layar sistem mempelajari kebutuhan setiap pelanggan. 

Inovasi dan Keunggulan Kompetitif

AI juga mendorong inovasi dalam keuangan. Dengan memproses data dalam jumlah besar dengan cepat, AI memungkinkan produk dan strategi baru yang sepenuhnya baru. Misalnya, perusahaan dapat meluncurkan robo-advisor on-demand, model harga dinamis, atau asuransi berbasis penggunaan – ide yang tidak mungkin tanpa pembelajaran mesin.

Google Cloud mengamati bahwa analisis big data “dapat menghasilkan penawaran produk dan layanan yang unik dan inovatif” dalam keuangan. Dalam praktiknya, bank menggunakan AI untuk menggali data demi wawasan baru (misalnya tren pengeluaran konsumen) dan membuat prototipe layanan baru.

Mereka yang memanfaatkan wawasan ini mendapatkan keunggulan kompetitif. Seperti yang dicatat laporan EY, AI mendorong sektor ini ke “era inovasi dan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya,” di mana produk berbasis data membantu bank membedakan diri.

Aplikasi AI dalam Keuangan dan Perbankan

AI bukan sekadar kata kunci dalam keuangan — AI sudah diterapkan di banyak fungsi. Bank dan fintech menggunakan AI untuk pencegahan penipuan, perdagangan, personalisasi, analisis kredit, kepatuhan, dan lainnya. Subbagian berikut menyoroti aplikasi utama AI dalam keuangan:

Deteksi dan Pencegahan Penipuan

AI unggul dalam mendeteksi aktivitas penipuan secara real time. Sistem pembelajaran mesin terus-menerus menganalisis aliran transaksi untuk menandai pola yang menunjukkan penipuan – misalnya, jumlah pembayaran yang tidak biasa, perubahan IP, atau lonjakan pengeluaran. Berbeda dengan sistem berbasis aturan statis, model AI ini berkembang seiring munculnya taktik penipuan baru.

Mereka dapat menangkap serangan canggih sebelum kerugian bertambah. Dalam praktiknya, deteksi penipuan berbasis AI “memungkinkan institusi keuangan mendeteksi dan mencegah penipuan sebelum terjadi,” melindungi baik keuntungan maupun kepercayaan pelanggan. Bank modern melaporkan bahwa sistem AI proaktif ini secara signifikan mengurangi kerugian akibat penipuan dengan mengidentifikasi perilaku mencurigakan secara instan.

Perdagangan Algoritmik dan Analisis Investasi

Di pasar modal, sistem perdagangan bertenaga AI mengubah cara aset dibeli dan dijual. Algoritma ini mengolah data besar dan beragam (harga pasar, berita, sentimen media sosial, laporan ekonomi) dan mengeksekusi perdagangan dengan kecepatan tinggi. Dengan belajar dari data historis dan real-time, pedagang AI dapat mengidentifikasi peluang arbitrase dan menyesuaikan strategi dengan cepat.

Ini memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan: perusahaan dengan meja perdagangan AI canggih dapat memanfaatkan kondisi pasar yang cepat berubah lebih cepat daripada pedagang manusia. Dalam praktiknya, manajer aset yang menggunakan model AI meningkatkan kinerja portofolio dan mengelola risiko secara lebih dinamis dibandingkan pendekatan tradisional.

Perbankan Personal dan Layanan Pelanggan

AI merevolusi layanan yang berhadapan langsung dengan pelanggan. Dengan memahami profil individu, bank dapat menawarkan pengalaman perbankan yang dipersonalisasi – merekomendasikan kartu kredit terbaik, produk pinjaman, atau rencana tabungan untuk setiap klien. Sistem AI menganalisis kebiasaan belanja dan peristiwa kehidupan untuk menyarankan layanan yang relevan (misalnya refinancing hipotek pada waktu yang tepat).

Selain itu, chatbot dan asisten virtual yang didukung AI menangani pertanyaan rutin secara instan (dari lokasi ATM hingga saldo rekening), sangat meningkatkan keterlibatan pengguna. Aplikasi AI semacam ini membuat perbankan terasa lebih relevan dan nyaman, yang pada gilirannya meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

Faktanya, bank yang menerapkan personalisasi berbasis AI melihat peningkatan penggunaan produk yang direkomendasikan dan metrik cross-selling yang lebih baik.

Penilaian Kredit dan Penjaminan

Model kredit tradisional menggunakan beberapa titik data (riwayat kredit, pendapatan). Penilaian kredit berbasis AI melangkah lebih jauh dengan menganalisis beragam data – seperti riwayat transaksi, perilaku online, atau bahkan indikator psikometrik.

Ini memberikan pandangan yang lebih menyeluruh tentang kelayakan kredit peminjam. Dengan wawasan ini, pemberi pinjaman dapat membuat keputusan pemberian pinjaman yang lebih cepat dan akurat serta dengan aman memperluas kredit kepada pelanggan dengan riwayat kredit terbatas.

Secara efektif, penjaminan berbasis AI dapat memperluas akses pinjaman sambil mengendalikan risiko. Institusi keuangan melaporkan bahwa model kredit AI menghasilkan persetujuan pinjaman yang lebih cerdas dan basis pelanggan yang lebih luas, karena AI menemukan prediktor pembayaran yang dapat diandalkan yang mungkin terlewat oleh skor tradisional.

Kepatuhan Regulasi (RegTech)

Kepatuhan adalah salah satu kasus penggunaan utama AI. Regulasi industri keuangan yang kompleks dan terus berkembang membutuhkan pemantauan dan pelaporan konstan. Alat AI mengotomatisasi banyak tugas kepatuhan: mereka dapat terus memindai transaksi untuk sinyal anti pencucian uang, secara otomatis menghasilkan laporan, dan menandai anomali untuk ditinjau.

Dengan memanfaatkan pemrosesan bahasa alami dan pengenalan pola, bank memastikan semua perubahan regulasi terlacak di seluruh dokumen dan komunikasi.

Ini mengurangi risiko denda dan kesalahan. Seperti yang dicatat panduan industri, AI membantu bank “mengelola lanskap regulasi yang kompleks dan selalu berubah dengan mengotomatisasi tugas kepatuhan”. Dalam praktiknya, ini berarti tim kepatuhan dapat fokus pada strategi dan pengawasan daripada menyaring dokumen.

Risiko dan Tantangan AI dalam Keuangan dan Perbankan

Meski AI membawa janji besar, AI juga menghadirkan risiko dan tantangan baru yang harus dikelola dengan hati-hati oleh sektor keuangan. Kekhawatiran utama meliputi keamanan data, bias model, celah regulasi, dan dampak pada tenaga kerja. Berikut ini rincian risiko utama penerapan AI dalam keuangan:

Privasi Data dan Keamanan Siber

Sistem AI membutuhkan data dalam jumlah besar – sering kali termasuk informasi pribadi dan keuangan yang sensitif. Ini menimbulkan risiko privasi dan keamanan. Semakin banyak proses yang diotomatisasi bank dengan AI, semakin besar potensi “permukaan serangan” bagi pelaku kejahatan siber.

Menurut EY, saat bank mengadopsi AI, pelaku jahat menemukan target baru dalam sistem berbasis AI. Misalnya, model AI yang dilatih dengan data pelanggan bisa dimanipulasi jika data atau kodenya disusupi.

Oleh karena itu, bank harus berinvestasi dalam tata kelola data yang kuat, enkripsi, dan pemantauan. Memastikan kepatuhan terhadap undang-undang privasi (seperti GDPR) dan mengamankan jalur AI dari pelanggaran sangat penting. Tanpa keamanan siber yang kuat, manfaat AI bisa tertutupi oleh kerusakan akibat pencurian atau manipulasi data.

Bias Algoritmik dan Transparansi

Model AI belajar dari data historis, sehingga bisa tanpa sengaja mereplikasi bias manusia. Kekhawatiran yang dikenal dalam keuangan adalah bias algoritmik dalam keputusan pemberian pinjaman atau investasi. Regulator memperingatkan bahwa algoritma kredit berbasis AI dapat mengandung bias terhadap kelompok tertentu, menyebabkan ketidakadilan dalam pemberian pinjaman.

Selain itu, banyak sistem AI beroperasi sebagai “kotak hitam,” artinya logika keputusannya tidak transparan. Ini menyulitkan penjelasan atau audit hasil yang didorong AI. Misalnya, jika AI menolak pinjaman, bank tetap harus menjelaskan keputusan tersebut – namun model AI yang kompleks mungkin tidak mudah mengungkap alasan di baliknya.

Mengatasi tantangan ini memerlukan pembangunan AI yang dapat dijelaskan: bank harus menggunakan model yang transparan atau menambahkan alat yang menginterpretasi keputusan AI. Mereka juga perlu secara rutin menguji model untuk keadilan. Seperti yang dicatat EY, dewan direksi harus menuntut AI yang etis – memastikan bias dikendalikan dan hasilnya transparan.

Tantangan Regulasi dan Tata Kelola

Kerangka regulasi terkait AI dalam keuangan masih berkembang. Saat ini, aturan khusus AI terbatas atau belum jelas. Pengawas khawatir tentang isu seperti algoritma bias, saran chatbot yang tidak akurat, dan privasi data.

Akibatnya, banyak bank menghadapi ketidakpastian terkait kepatuhan terhadap regulasi AI di masa depan. Institusi terkemuka merespons dengan membangun tata kelola internal dan kerangka manajemen risiko sejak dini.

Misalnya, BCG merekomendasikan agar bank “menguasai agenda tata kelola” dengan melibatkan regulator sejak awal dan menciptakan jejak audit untuk sistem AI. Ini berarti membentuk komite pengawasan AI, mendefinisikan akuntabilitas atas hasil AI, dan menerapkan proses validasi yang ketat.

Singkatnya, bank harus menyelaraskan inisiatif AI dengan tata kelola yang kuat – melibatkan tim hukum, kepatuhan, dan teknologi – untuk menghindari jebakan regulasi. Tata kelola proaktif (daripada menunggu aturan eksternal) kini dianggap sebagai praktik terbaik.

Pertimbangan Tenaga Kerja dan Etika

Otomatisasi berbasis AI dapat menggantikan beberapa pekerjaan perbankan, terutama yang melibatkan pemrosesan data rutin. Misalnya, peran back-office dalam entri data, pemeriksaan kepatuhan, dan analitik dasar bisa berkurang.

Forum Ekonomi Dunia menyoroti bahwa banyak peran tradisional (seperti petugas pemrosesan pinjaman) akan membutuhkan pelatihan ulang saat AI mengambil alih tugas-tugas tersebut.

Ini menimbulkan pertanyaan etis dan sosial: bank dan regulator harus mempertimbangkan cara melatih ulang karyawan dan mengalihkan talenta. Selain itu, meskipun sistem AI membuat keputusan, pendekatan “manusia dalam lingkaran” tetap penting untuk akuntabilitas.

Para ahli senior berpendapat bahwa penilaian manusia harus mengawasi AI untuk memastikan hasil yang bertanggung jawab. Institusi keuangan perlu menyeimbangkan peningkatan efisiensi dengan penggunaan etis – menanamkan transparansi dan pengawasan manusia dalam proses AI untuk menjaga kepercayaan dan izin sosial.

Implementasi Strategis AI dalam Keuangan dan Perbankan

Untuk memanfaatkan manfaat AI sekaligus mengelola risikonya, bank harus mengadopsi pendekatan strategis dan menyeluruh dalam implementasi AI. Ini melibatkan penyelarasan upaya AI dengan tujuan bisnis, investasi pada infrastruktur yang tepat, dan peningkatan keterampilan talenta. Pemimpin industri memberikan panduan konkret tentang strategi:

Selaraskan AI dengan strategi bisnis: 

Organisasi harus menjadikan inisiatif AI sebagai bagian dari tujuan bisnis inti dan tidak memperlakukan AI sebagai eksperimen terpisah. BCG menekankan bahwa bank “harus mengaitkan strategi AI dengan strategi bisnis,” fokus pada proyek dengan hasil yang jelas, bukan hanya teknologi demi teknologi.

Ini berarti mengidentifikasi kasus penggunaan berdampak tinggi (misalnya otomatisasi pinjaman, penasihat kekayaan) dan menetapkan metrik kinerja yang terukur (peningkatan pendapatan, pengurangan biaya) sejak awal. Bank yang telah melampaui tahap pilot adalah yang mendefinisikan visi AI yang terkait dengan nilai pelanggan dan diferensiasi kompetitif.

Membangun infrastruktur data dan teknologi yang kuat: 

AI yang sukses membutuhkan fondasi teknis yang kuat. Bank memerlukan platform data terpadu, komputasi cloud atau hibrida, dan lapisan integrasi mulus untuk mendukung pembelajaran mesin dalam skala besar. BCG merekomendasikan “menempatkan AI di pusat teknologi dan data” serta berinvestasi pada lapisan integrasi dan orkestrasi.

Dalam praktiknya, ini bisa melibatkan modernisasi sistem lama, mengadopsi platform AI/ML, dan memastikan kualitas data. Hanya dengan infrastruktur yang tepat model AI dapat diterapkan secara andal di seluruh perusahaan.

Membangun tata kelola dan kontrol risiko: 

Seperti disebutkan sebelumnya, tata kelola yang kuat tidak dapat ditawar. Bank harus membentuk komite risiko AI lintas disiplin dan menetapkan standar untuk validasi dan pemantauan model. BCG menyarankan menguasai agenda tata kelola dengan bekerja sama dengan regulator dan “menciptakan kerangka manajemen risiko yang dapat diaudit dan dijelaskan”.

Ini termasuk mendefinisikan kebijakan penggunaan data, memastikan model dapat diaudit, dan menetapkan pedoman etis (misalnya untuk keputusan kredit). Dengan menetapkan kontrol ini sejak awal, institusi dapat berinovasi lebih cepat sambil tetap patuh.

Mengembangkan talenta dan perubahan organisasi: 

Adopsi AI sering gagal karena kurangnya keterampilan atau resistensi organisasi. Bank harus berinvestasi dalam pelatihan dan perekrutan talenta AI (ilmuwan data, insinyur ML) serta meningkatkan keterampilan staf yang ada dalam literasi data. Mereka juga harus menyelaraskan ulang peran dan insentif untuk mendukung alur kerja berbasis AI.

Misalnya, manajer hubungan dapat bekerja sama dengan analis data untuk menginterpretasikan wawasan AI. Penting juga, kepemimpinan tingkat atas harus terlibat: BCG mencatat bahwa bank yang berhasil dengan AI “memanfaatkan kekuatan penuh CEO” dan melibatkan pemimpin senior dari atas ke bawah.

Perubahan budaya sangat penting – dengan eksekutif mendorong eksperimen, memperluas pilot yang berhasil, dan mentolerir kegagalan awal untuk belajar dan beradaptasi.

Singkatnya, bank yang sukses memperlakukan AI sebagai strategi perusahaan, bukan proyek terpisah. Mereka fokus pada pengembalian investasi yang konkret, menanamkan AI ke dalam proses inti, dan menyelaraskan teknologi, risiko, dan praktik SDM.

Penelitian menunjukkan bahwa bank yang saat ini berinvestasi secara strategis dalam AI (bukan hanya menjalankan bukti konsep terpisah) mempersiapkan diri untuk “mengubah cara bisnis mereka menciptakan nilai”.

Mereka yang bergerak sekarang — meningkatkan strategi, teknologi, tata kelola, dan talenta secara bersamaan — akan membangun hubungan pelanggan yang lebih kuat, menurunkan biaya, dan tetap unggul dari pesaing.

Prospek Masa Depan AI dalam Keuangan dan Perbankan

Masa depan industri keuangan akan sangat didorong oleh AI. Teknologi AI yang muncul seperti AI generatif dan agentik berjanji untuk mengotomatisasi tugas yang lebih canggih dan membuka kemampuan baru.

Misalnya, AI agentik – jaringan agen AI otonom yang dapat berkolaborasi – suatu hari dapat menangani perdagangan end-to-end atau mengelola portofolio secara dinamis dengan input manusia minimal. Dalam beberapa tahun ke depan, BCG memprediksi, “lanskap perbankan akan terlihat sangat berbeda” saat AI menjadi merata.

Analis memperkirakan pergeseran ini dapat memiliki dampak ekonomi yang besar. Analisis ECB/McKinsey terbaru memproyeksikan bahwa AI generatif saja dapat menambah $200–340 miliar (9–15% dari laba operasional) ke perbankan global setiap tahun melalui peningkatan produktivitas. Dalam praktiknya, ini berarti alur kerja yang lebih efisien (mengurangi biaya) dan aliran pendapatan baru dari produk inovatif berbasis AI.

Di sisi konsumen, AI masa depan akan memungkinkan keuangan yang semakin personal dan mudah diakses. Kita dapat mengharapkan agen keuangan AI yang mengelola keuangan sehari-hari, memberikan saran investasi yang disesuaikan, atau menjamin pinjaman mikro secara real time.

Misalnya, riset menunjukkan AI agentik dapat secara otonom menilai aplikasi pinjaman untuk petani kecil menggunakan data lokal, atau membuat produk asuransi yang dipersonalisasi secara instan. Kemajuan semacam ini dapat secara dramatis meningkatkan inklusi keuangan dengan menjangkau pasar yang kurang terlayani dengan infrastruktur minimal.

Tentu saja, kemajuan ini membawa tantangan baru yang akan membentuk lingkungan regulasi masa depan. Regulator di seluruh dunia sudah mempersiapkan kerangka kerja AI (misalnya AI Act Uni Eropa) dan menyerukan transparansi serta akuntabilitas yang lebih besar.

Bank masa depan harus merancang sistem AI dengan privasi, keterjelasan, dan keamanan yang terintegrasi untuk menjaga kepercayaan. Mereka juga harus terus beradaptasi – generasi berikutnya dari alat AI akan berkembang cepat, sehingga institusi harus tetap gesit.

>>> Lihat lebih lanjut:

Aplikasi AI dalam Bisnis dan Pemasaran

AI dalam Dunia Kedokteran dan Kesehatan

Singkatnya, peran AI dalam keuangan dan perbankan diperkirakan akan tumbuh pesat. Kita dapat mengharapkan pengambilan keputusan berbasis data yang lebih banyak, otomatisasi cerdas, dan inovasi yang berfokus pada pelanggan ke depan. Seperti yang dikatakan seorang ahli: “AI bukan lagi eksperimen pinggiran; ini adalah mesin perbankan generasi berikutnya”. Institusi keuangan yang menerima transformasi ini sekarang – menyelaraskan strategi, teknologi, tata kelola, dan talenta – akan berada pada posisi terbaik untuk berkembang di masa depan yang didukung AI.