Kecerdasan buatan (AI) sedang mengubah sektor kewangan dan perbankan dengan pantas dengan membolehkan institusi mengautomasikan proses, menganalisis data besar, dan menyediakan perkhidmatan yang diperibadikan.

Sebagai contoh, Google Cloud mentakrifkan AI dalam kewangan sebagai satu set teknologi yang menggerakkan analitik data, ramalan, perkhidmatan pelanggan, dan pengambilan maklumat pintar, membantu bank dan firma kewangan memahami pasaran dan keperluan pelanggan dengan lebih baik.

EY menekankan bahawa model AI generatif baru (seperti GPT) sedang “mentakrif semula operasi, pembangunan produk dan pengurusan risiko,” membolehkan bank menyediakan perkhidmatan yang sangat diperibadikan dan penyelesaian baru sambil mempermudah tugas rutin. Apabila bank mendigitalkan tawaran mereka, AI menjadi asas inovasi dari penilaian pinjaman automatik hingga algoritma perdagangan pintar.

Kesimpulannya, AI dalam kewangan dan perbankan bermaksud menggunakan pembelajaran mesin, pemprosesan bahasa semula jadi, dan teknik AI lain ke atas data dan operasi kewangan.

Ia memacu kecekapan dan inovasi – contohnya, dengan mengautomasikan pemantauan keselamatan siber dan sokongan pelanggan 24/7 – serta membantu firma menyediakan pengalaman yang disesuaikan dan penilaian risiko yang lebih baik. 

Bahagian-bahagian berikut meneroka manfaat utama, aplikasi, risiko, pertimbangan strategik, dan prospek masa depan AI dalam kewangan dan perbankan, memberikan gambaran SEO yang dioptimumkan mengenai topik penting ini.

Manfaat AI dalam Kewangan dan Perbankan

AI menawarkan pelbagai manfaat kepada institusi kewangan, dari pengurangan kos hingga pengambilan keputusan yang lebih baik. Dengan mengautomasikan kerja rutin dan memanfaatkan wawasan berasaskan data, AI membantu bank beroperasi dengan lebih cekap dan tepat.

Konsultan terkenal melaporkan bahawa automasi berkuasa AI boleh menjimatkan berjuta-juta dengan mempermudah pemprosesan pinjaman, saringan penipuan, dan perkhidmatan pelanggan, sementara pembelajaran mesin meningkatkan model risiko dan ketepatan penilaian. Secara umum, AI meningkatkan produktiviti dan membuka inovasi, membolehkan firma menawarkan produk dan perkhidmatan yang lebih pintar.

Automasi dan Kecekapan

Automasi berasaskan AI secara signifikan meningkatkan kecekapan operasi. Bot dan sistem AI boleh mengendalikan tugas perbankan berulang – seperti pemprosesan transaksi, kemasukan data, dan pengesahan dokumen – membebaskan pekerja untuk kerja bernilai tinggi.

Sebagai contoh, mengautomasikan aliran kerja pemprosesan pinjaman dan pengesahan pembayaran boleh memendekkan masa pemprosesan dengan ketara dan mengurangkan kesilapan manual. Bank melaporkan penjimatan kos yang besar apabila AI mengambil alih pemeriksaan pematuhan rutin dan pertanyaan pelanggan.

Dalam praktik, ini bermakna perkhidmatan lebih pantas (contohnya, pemeriksaan kredit segera) dan operasi yang lebih cekap: satu laporan EY menyatakan bahawa institusi terkemuka dapat “mempermudah proses seperti pemprosesan pinjaman, pengesanan penipuan, dan perkhidmatan pelanggan,” menjimatkan berjuta-juta kos bagi bank.

Ketepatan dan Pengambilan Keputusan yang Dipertingkatkan

Model AI boleh menganalisis data kewangan yang kompleks dengan konsistensi dan kelajuan melebihi kemampuan manusia. Dengan melatih pada set data besar, algoritma pembelajaran mesin belajar mengesan corak halus dan anomali – contohnya, dalam sejarah kredit atau aliran transaksi – yang mungkin terlepas pandang.

Ini membawa kepada ramalan yang lebih tepat. Bank yang menggunakan AI untuk penilaian risiko melihat kurang kegagalan pinjaman dan pengesanan penipuan yang lebih baik, kerana AI dapat menilai kelayakan kredit dan aktiviti mencurigakan dengan lebih tepat.

Secara efektif, wawasan berasaskan AI meningkatkan pengambilan keputusan: seperti yang ditemui dalam kajian EY, AI dalam pengurusan risiko menghasilkan penjimatan kos yang ketara dengan mengurangkan pinjaman tidak berbayar dan memperbaiki saringan kredit. Hasilnya adalah kesihatan kewangan yang lebih baik dan kawalan risiko yang lebih ketat.

Peribadikan dan Penglibatan Pelanggan

AI menjadikan peribadikan boleh diskalakan: dengan menganalisis data dan tingkah laku pelanggan, bank boleh menawarkan cadangan produk khusus dan sokongan digital 24/7. Contohnya, chatbot berkuasa AI menjawab soalan rutin dengan segera (contohnya, pertanyaan baki, sejarah transaksi), sementara sistem di belakang tabir mempelajari keperluan setiap pelanggan. 

Inovasi dan Keunggulan Kompetitif

AI juga memacu inovasi dalam kewangan. Dengan memproses data besar dengan cepat, AI membolehkan produk dan strategi baru sepenuhnya. Contohnya, firma boleh melancarkan robo-penasihat atas permintaan, model harga dinamik, atau insurans berasaskan penggunaan – idea yang mustahil tanpa pembelajaran mesin.

Google Cloud memerhatikan bahawa analisis data besar “boleh membawa kepada tawaran produk dan perkhidmatan yang unik dan inovatif” dalam kewangan. Dalam praktik, bank menggunakan AI untuk menggali data bagi mendapatkan wawasan baru (contohnya, trend perbelanjaan pengguna) dan untuk mencipta prototaip perkhidmatan baru.

Mereka yang memanfaatkan wawasan ini memperoleh kelebihan kompetitif. Seperti yang dinyatakan dalam laporan EY, AI mendorong sektor ke “era inovasi dan kecekapan yang belum pernah berlaku sebelum ini,” di mana produk berasaskan data membantu bank membezakan diri.

Aplikasi AI dalam Kewangan dan Perbankan

AI bukan sekadar kata kunci dalam kewangan — ia sudah digunakan dalam banyak fungsi. Bank dan fintech menggunakan AI untuk pencegahan penipuan, perdagangan, peribadikan, analisis kredit, pematuhan, dan banyak lagi. Subseksyen berikut menyorot aplikasi utama AI dalam kewangan:

Pengesanan dan Pencegahan Penipuan

AI cemerlang dalam mengesan aktiviti penipuan secara masa nyata. Sistem pembelajaran mesin sentiasa menganalisis aliran transaksi untuk menandakan corak yang menunjukkan penipuan – contohnya, jumlah pembayaran luar biasa, perubahan IP, atau lonjakan perbelanjaan. Berbeza dengan sistem berasaskan peraturan statik, model AI ini berkembang apabila taktik penipuan baru muncul.

Mereka boleh menangkap serangan canggih sebelum kerugian meningkat. Dalam praktik, pengesanan penipuan berkuasa AI “membolehkan institusi kewangan mengesan dan mencegah penipuan sebelum ia berlaku,” melindungi keuntungan dan kepercayaan pelanggan. Bank moden melaporkan sistem AI proaktif ini mengurangkan kerugian penipuan dengan ketara dengan mengenal pasti tingkah laku mencurigakan dengan segera.

Perdagangan Algoritma dan Analisis Pelaburan

Dalam pasaran modal, sistem perdagangan berkuasa AI mengubah cara aset dibeli dan dijual. Algoritma ini mengambil data besar dan pelbagai (harga pasaran, tajuk berita, sentimen media sosial, laporan ekonomi) dan melaksanakan perdagangan dengan kelajuan tinggi. Dengan belajar dari data sejarah dan masa nyata, pedagang AI boleh mengenal pasti peluang arbitrage dan menyesuaikan strategi dengan pantas.

Ini memberikan keunggulan kompetitif yang ketara: firma dengan meja perdagangan AI maju boleh memanfaatkan keadaan pasaran yang singkat lebih cepat daripada pedagang manusia. Dalam praktik, pengurus aset yang menggunakan model berkuasa AI meningkatkan prestasi portfolio dan mengurus risiko dengan lebih dinamik berbanding pendekatan tradisional.

Perbankan Peribadi dan Perkhidmatan Pelanggan

AI merevolusikan perkhidmatan berhadapan pelanggan. Dengan memahami profil individu, bank boleh menawarkan pengalaman perbankan peribadi – mencadangkan kad kredit terbaik, produk pinjaman, atau pelan simpanan untuk setiap pelanggan. Sistem AI menganalisis tabiat perbelanjaan dan peristiwa hidup untuk mencadangkan perkhidmatan yang relevan (contohnya, pembiayaan semula gadai janji pada masa yang sesuai).

Selain itu, chatbot dan pembantu maya yang dikendalikan AI mengendalikan pertanyaan rutin dengan segera (dari lokasi ATM hingga baki akaun), meningkatkan penglibatan pengguna dengan ketara. Aplikasi AI sebegini menjadikan perbankan lebih relevan dan mudah, yang seterusnya meningkatkan kepuasan dan kesetiaan pelanggan.

Malahan, bank yang menggunakan peribadikan berkuasa AI melihat peningkatan penerimaan produk yang dicadangkan dan metrik jualan silang yang lebih baik.

Skor Kredit dan Penilaian Pinjaman

Model kredit tradisional menggunakan beberapa titik data (sejarah kredit, pendapatan). Skor kredit berasaskan AI melangkaui dengan menganalisis pelbagai data yang lebih luas – seperti sejarah transaksi, tingkah laku dalam talian, atau bahkan indikator psikometrik.

Ini memberikan gambaran yang lebih menyeluruh tentang kelayakan kredit peminjam. Dengan wawasan ini, pemberi pinjaman boleh membuat keputusan pinjaman yang lebih pantas dan tepat serta meluaskan kredit dengan selamat kepada pelanggan yang mempunyai sejarah kredit terhad.

Secara efektif, penilaian pinjaman berasaskan AI boleh memperluaskan akses kepada pinjaman sambil mengawal risiko. Institusi kewangan melaporkan bahawa model kredit AI menghasilkan kelulusan pinjaman yang lebih bijak dan pangkalan pelanggan yang lebih luas, kerana AI menemui peramal pembayaran balik yang boleh dipercayai yang mungkin terlepas oleh skor tradisional.

Pematuhan Peraturan (RegTech)

Pematuhan adalah satu lagi kes penggunaan utama AI. Peraturan industri kewangan yang kompleks dan sentiasa berubah memerlukan pemantauan dan pelaporan berterusan. Alat AI mengautomasikan banyak tugas pematuhan: mereka boleh mengimbas transaksi untuk isyarat anti-pengubahan wang haram, menjana laporan secara automatik, dan menandakan anomali untuk semakan.

Dengan memanfaatkan pemprosesan bahasa semula jadi dan pengecaman corak, bank memastikan semua perubahan peraturan dikesan merentasi dokumen dan komunikasi.

Ini mengurangkan risiko denda dan kesilapan. Seperti yang dinyatakan dalam panduan industri, AI membantu bank “mengurus landskap peraturan yang kompleks dan sentiasa berubah dengan mengautomasikan tugas pematuhan”. Dalam praktik, ini bermakna pasukan pematuhan boleh menumpukan pada strategi dan pengawasan daripada menyemak dokumen secara manual.

Risiko dan Cabaran AI dalam Kewangan dan Perbankan

Walaupun AI membawa janji besar, ia juga memperkenalkan risiko dan cabaran baru yang mesti diurus dengan berhati-hati oleh sektor kewangan. Kebimbangan utama termasuk keselamatan data, bias model, kekurangan peraturan, dan impak terhadap tenaga kerja. Berikut adalah risiko utama penggunaan AI dalam kewangan:

Privasi Data dan Keselamatan Siber

Sistem AI memerlukan jumlah data yang besar – sering kali termasuk maklumat peribadi dan kewangan yang sensitif. Ini menimbulkan risiko privasi dan keselamatan. Semakin banyak proses yang diautomasikan oleh AI, semakin besar potensi “permukaan serangan” untuk penjenayah siber.

Menurut EY, apabila bank mengguna AI, pelaku jahat mencari sasaran baru dalam sistem berkuasa AI. Contohnya, model AI yang dilatih dengan data pelanggan boleh dimanipulasi jika data atau kodnya dikompromi.

Oleh itu, bank mesti melabur dalam tadbir urus data yang kukuh, penyulitan, dan pemantauan. Memastikan pematuhan dengan undang-undang privasi (seperti GDPR) dan mengamankan saluran AI daripada pencerobohan adalah kritikal. Tanpa keselamatan siber yang mantap, manfaat AI boleh terjejas oleh kerosakan akibat kecurian atau pengubahsuaian data.

Bias Algoritma dan Ketelusan

Model AI belajar daripada data sejarah, jadi mereka boleh secara tidak sengaja meniru bias manusia. Kebimbangan yang diketahui dalam kewangan adalah bias algoritma dalam keputusan pinjaman atau pelaburan. Pengawal selia telah memberi amaran bahawa algoritma kredit berasaskan AI mungkin mengandungi bias terhadap kumpulan tertentu, menyebabkan pinjaman yang tidak adil.

Selain itu, banyak sistem AI beroperasi sebagai “kotak hitam,” bermakna logik keputusan mereka tidak jelas. Ini menyukarkan penjelasan atau audit hasil berasaskan AI. Contohnya, jika AI menolak pinjaman, bank masih perlu menjelaskan keputusan itu – tetapi model AI yang kompleks mungkin tidak mudah mendedahkan alasan.

Mengatasi cabaran ini memerlukan pembangunan AI yang boleh diterangkan: bank mesti menggunakan model yang telus atau menambah alat yang mentafsir keputusan AI. Mereka juga perlu menguji model secara berkala untuk keadilan. Seperti yang dinyatakan EY, lembaga pengarah mesti menuntut AI yang beretika – memastikan bias diperiksa dan hasilnya telus.

Cabaran Peraturan dan Tadbir Urus

Rangka kerja peraturan berkaitan AI dalam kewangan masih dalam perkembangan. Pada masa ini, peraturan khusus untuk AI adalah terhad atau tidak jelas. Pengawas bimbang tentang isu seperti algoritma bias, nasihat chatbot yang tidak tepat, dan privasi data.

Akibatnya, banyak bank menghadapi ketidakpastian mengenai pematuhan dengan peraturan AI masa depan. Institusi terkemuka bertindak balas dengan mewujudkan rangka kerja tadbir urus dan pengurusan risiko dalaman terlebih dahulu.

Sebagai contoh, BCG mengesyorkan agar bank “menguasai agenda tadbir urus” dengan melibatkan pengawal selia awal dan mewujudkan jejak audit untuk sistem AI. Ini bermakna membentuk jawatankuasa pengawasan AI, mentakrifkan tanggungjawab untuk hasil AI, dan melaksanakan proses pengesahan yang ketat.

Ringkasnya, bank mesti menyelaraskan inisiatif AI dengan tadbir urus yang kukuh – melibatkan pasukan undang-undang, pematuhan, dan teknologi – untuk mengelakkan masalah peraturan. Tadbir urus proaktif (daripada menunggu peraturan luar) kini dianggap sebagai amalan terbaik.

Tenaga Kerja dan Pertimbangan Etika

Automasi berasaskan AI mungkin menggantikan beberapa pekerjaan perbankan, terutamanya yang melibatkan pemprosesan data rutin. Contohnya, peranan pejabat belakang dalam kemasukan data, pemeriksaan pematuhan, dan analitik asas mungkin berkurangan.

Forum Ekonomi Dunia menekankan bahawa banyak peranan tradisional (seperti kerani pemprosesan pinjaman) akan memerlukan kemahiran semula apabila AI mengambil alih tugas tersebut.

Ini menimbulkan persoalan etika dan sosial: bank dan pengawal selia mesti mempertimbangkan cara melatih semula pekerja dan mengalihkan bakat. Selain itu, walaupun sistem AI membuat keputusan, pendekatan “manusia dalam gelung” kekal penting untuk akauntabiliti.

Pakar kanan berpendapat bahawa pertimbangan manusia mesti mengawasi AI untuk memastikan hasil yang bertanggungjawab. Oleh itu, institusi kewangan perlu mengimbangi keuntungan kecekapan dengan penggunaan etika – menyematkan ketelusan dan pengawasan manusia dalam proses AI untuk mengekalkan kepercayaan dan lesen sosial.

Pelaksanaan Strategik AI dalam Kewangan dan Perbankan

Untuk memanfaatkan manfaat AI sambil mengurus risikonya, bank mesti mengamalkan pendekatan strategik dan menyeluruh dalam pelaksanaan AI. Ini melibatkan penyelarasan usaha AI dengan matlamat perniagaan, pelaburan dalam infrastruktur yang sesuai, dan peningkatan kemahiran bakat. Pemimpin industri menawarkan panduan konkrit mengenai strategi:

Selaraskan AI dengan strategi perniagaan: 

Organisasi harus menjadikan inisiatif AI berasaskan matlamat perniagaan utama dan bukan menganggap AI sebagai eksperimen berasingan. BCG menekankan bahawa bank “mesti mengikat strategi AI dalam strategi perniagaan,” memberi tumpuan kepada projek dengan pulangan jelas, bukan hanya teknologi semata-mata.

Ini bermakna mengenal pasti kes penggunaan berimpak tinggi (contohnya, automasi pinjaman, penasihatan kekayaan) dan menetapkan metrik prestasi yang boleh diukur (peningkatan hasil, pengurangan kos) dari awal. Bank yang telah melangkaui peringkat percubaan adalah mereka yang mentakrifkan visi AI yang berkait rapat dengan nilai pelanggan dan kelebihan kompetitif.

Bina infrastruktur data dan teknologi yang kukuh: 

AI yang berjaya memerlukan asas teknikal yang kuat. Bank memerlukan platform data yang bersatu, pengkomputeran awan atau hibrid, dan lapisan integrasi lancar untuk menyokong pembelajaran mesin secara skala besar. BCG mengesyorkan “meletakkan AI di tengah teknologi dan data” serta melabur dalam lapisan integrasi dan orkestrasi.

Dalam praktik, ini boleh melibatkan pemodenan sistem lama, penggunaan platform AI/ML, dan memastikan kualiti data. Hanya dengan infrastruktur yang betul model AI boleh digunakan dengan boleh dipercayai di seluruh organisasi.

Wujudkan tadbir urus dan kawalan risiko: 

Seperti yang dinyatakan sebelum ini, tadbir urus yang kukuh adalah wajib. Bank harus membentuk jawatankuasa risiko AI antara disiplin dan menetapkan piawaian untuk pengesahan dan pemantauan model. BCG menasihatkan untuk menguasai agenda tadbir urus dengan bekerjasama dengan pengawal selia dan “mewujudkan rangka kerja pengurusan risiko yang sesuai untuk audit dan penjelasan”.

Ini termasuk mentakrif dasar penggunaan data, memastikan model boleh diaudit, dan menetapkan garis panduan etika (contohnya, untuk keputusan kredit). Dengan menubuhkan kawalan ini awal, institusi boleh berinovasi dengan lebih pantas sambil kekal patuh.

Kembangkan bakat dan perubahan organisasi: 

Penggunaan AI sering gagal kerana kekurangan kemahiran atau rintangan organisasi. Bank harus melabur dalam latihan dan pengambilan bakat AI (saintis data, jurutera ML) serta meningkatkan kemahiran staf sedia ada dalam literasi data. Mereka juga harus menyelaraskan semula peranan dan insentif untuk menyokong aliran kerja berasaskan AI.

Contohnya, pengurus hubungan mungkin bekerjasama dengan penganalisis data untuk mentafsir wawasan AI. Penting juga, kepimpinan peringkat atasan mesti terlibat: BCG menyatakan bahawa bank yang berjaya dengan AI “memanfaatkan sepenuhnya kuasa CEO” dan melibatkan pemimpin kanan dari atas ke bawah.

Perubahan budaya adalah kunci – dengan eksekutif menyokong eksperimen, memperluas percubaan yang berjaya, dan bertoleransi terhadap kegagalan awal untuk belajar dan menyesuaikan diri.

Ringkasnya, bank yang berjaya menganggap AI sebagai strategi perusahaan, bukan projek berasingan. Mereka memberi tumpuan kepada memberikan pulangan pelaburan yang konkrit, menyematkan AI ke dalam proses teras, dan menyelaraskan teknologi, risiko, dan amalan sumber manusia.

Penyelidikan menunjukkan bahawa bank yang kini melabur secara strategik dalam AI (bukan hanya menjalankan bukti konsep terpencil) bersedia untuk “mengubah cara perniagaan mereka mencipta nilai”.

Mereka yang bertindak sekarang — meningkatkan strategi, teknologi, tadbir urus, dan bakat secara serentak — akan membina hubungan pelanggan yang lebih kukuh, mengurangkan kos, dan kekal di hadapan pesaing.

Prospek Masa Depan AI dalam Kewangan dan Perbankan

Masa depan industri kewangan akan didorong oleh AI secara mendalam. Teknologi AI yang muncul seperti AI generatif dan agen berjanji untuk mengautomasikan tugas yang lebih canggih dan membuka keupayaan baru.

Sebagai contoh, AI agen – rangkaian agen AI autonomi yang boleh bekerjasama – suatu hari nanti boleh mengendalikan perdagangan hujung ke hujung atau mengurus portfolio secara dinamik dengan input manusia yang minimum. Dalam beberapa tahun akan datang, BCG meramalkan, “landskap perbankan akan kelihatan berbeza secara asasnya” apabila AI menjadi meluas.

Penganalisis menganggarkan bahawa perubahan ini boleh memberi impak ekonomi yang besar. Analisis ECB/McKinsey terkini meramalkan bahawa AI generatif sahaja boleh menambah $200–340 bilion (9–15% daripada keuntungan operasi) kepada perbankan global setiap tahun melalui peningkatan produktiviti. Dalam praktik, ini bermakna aliran kerja yang lebih cekap (mengurangkan kos) dan aliran pendapatan baru daripada produk inovatif berkuasa AI.

Dari sisi pengguna, AI masa depan akan membolehkan kewangan yang lebih diperibadikan dan mudah diakses. Kita boleh menjangkakan agen kewangan AI yang mengurus kewangan harian, memberi nasihat pelaburan yang disesuaikan, atau menilai pinjaman mikro secara masa nyata.

Sebagai contoh, kajian mencadangkan AI agen boleh menilai permohonan pinjaman secara autonomi untuk petani kecil menggunakan data tempatan, atau mencipta produk insurans yang diperibadikan secara spontan. Kemajuan sebegini boleh meningkatkan keterangkuman kewangan dengan ketara dengan mencapai pasaran yang kurang mendapat perkhidmatan dengan infrastruktur minimum.

Sudah tentu, kemajuan ini membawa cabaran baru yang akan membentuk persekitaran peraturan masa depan. Pengawal selia di seluruh dunia sudah bersiap sedia dengan rangka kerja AI (contohnya, Akta AI EU) dan menyeru ketelusan serta akauntabiliti yang lebih tinggi.

Bank masa depan perlu mereka bentuk sistem AI dengan privasi, kebolehtafsiran, dan keselamatan yang terbina untuk mengekalkan kepercayaan. Mereka juga perlu sentiasa menyesuaikan diri – generasi seterusnya alat AI akan berkembang dengan pantas, jadi institusi mesti kekal tangkas.

>>> Lihat lebih lanjut:

Aplikasi AI dalam Perniagaan dan Pemasaran

AI dalam Perubatan dan Penjagaan Kesihatan

Kesimpulannya, peranan AI dalam kewangan dan perbankan dijangka berkembang dengan pesat. Kita boleh menjangkakan pengambilan keputusan berasaskan data yang lebih meluas, automasi pintar, dan inovasi berfokuskan pelanggan pada masa hadapan. Seperti yang dinyatakan oleh seorang pakar: “AI bukan lagi eksperimen pinggiran; ia adalah enjin perbankan generasi akan datang”. Institusi kewangan yang menerima transformasi ini sekarang – menyelaraskan strategi, teknologi, tadbir urus, dan bakat – akan berada pada kedudukan terbaik untuk berkembang dalam masa depan berkuasa AI.