Visi AI Komprehensif di Layanan Keuangan untuk 2025 dan Setelahnya

Industri Layanan Keuangan (FSI) adalah ruang di mana AI telah lama menjadi kenyataan, bukan hanya impian di pipa hype-cycle. Dengan analitik dan ilmu data yang kuat tertanam di bidang seperti deteksi penipuan, anti-pencucian uang (AML) dan manajemen risiko, industri ini akan segera memelopori gelombang baru kemampuan yang didorong oleh teknologi berbasis AI generatif.

Industri ini berada di ambang revolusi AI yang setara dengan adopsi Internet atau pengenalan smartphone. Sama seperti perangkat mobile yang melahirkan ekosistem aplikasi dan perilaku konsumen yang sepenuhnya baru, AI dan terutama sistem berbasis GenAI, siap untuk secara mendasar mengubah cara kita bekerja, berinteraksi dengan pelanggan, dan mengelola risiko.

Organisasi yang siap untuk bergerak akan mengalami pergeseran transformasional dalam keamanan, produktivitas, efisiensi, pengalaman pelanggan, dan pembangkitan pendapatan. Dengan sebagian besar pelanggaran data disebabkan oleh kredensial pengguna yang dikompromikan, setiap strategi keamanan AI yang layak tidak hanya memperhatikan pendidikan pengguna akhir tetapi juga mengandalkan pemberdayaan pada tingkat perangkat yang dimungkinkan oleh kelas prosesor PC baru. Mari kita lihat apa yang membuat FSI menjadi pelopor yang mungkin.

Sektor AI

Ironisnya, dengan reputasinya yang konservatif, FSI selalu berada di garis depan dalam menemukan cara cerdas baru untuk mengelola data, terutama volume data yang besar. Ini sebagian karena kebutuhan: jumlah data yang besar yang dihasilkan di FSI menyajikan tantangan volume-variety-velocity yang permanen dan lingkungan regulasi yang ketat membuat kasus yang kuat untuk mengadopsi AI dengan terbuka.

Menyeimbangkan Inovasi dengan Risiko

Setiap industri akan memahami paralisis yang frustrasi yang datang setelah proyek proof-of-concept AI: banyak eksperimen yang menarik tetapi di mana ROI? Mengimplementasikan AI membawa dunia kekhawatiran, termasuk:

• Mengetahui dari mana memulai
• Kurangnya pendekatan strategis (AI untuk kepentingan AI)
• Tujuh Vs data (volume, veracity, validity, value, velocity, variability, volatility)
• Celah keterampilan dan kekurangan talenta
• Mengelola risiko keamanan siber yang berkembang
• Memenuhi hukum kepatuhan yang berkembang tentang AI dan GenAI yang berbeda di seluruh negara dan geos
• Kesulitan mengintegrasikan data sederhana atau kompleks dari sumber yang beragam, terutama dengan sistem warisan (data silos) dan halusinasi
• Menjamin transparansi, keterjelasan, dan keadilan/tanpa bias
• Kepercayaan pelanggan sekitar privasi data dan perlawanan karyawan
• Kehilangan data pelanggan dan strategi perdagangan rahasia di luar perusahaan (misalnya, ChatGPT dilarang di beberapa lembaga besar)
• Perangkat keras yang kurang kuat dan perangkat
• Mata uang data
• Pemerintahan
• Rasa takut akan penggantian
• Menyeimbangkan on-premises, hybrid, dan cloud publik

AI yang Berorientasi pada Keamanan

Jika industri memiliki kemauan untuk mengadopsi AI, itu juga memiliki kekhawatiran utama tentang keamanan, terutama keamanan siber dan perlindungan data yang menahannya.

Selain akurasi, keterjelasan, dan transparansi, keamanan adalah pondasi dari integrasi AI dalam proses bisnis. Ini termasuk mematuhi regulasi AI yang diperlukan dan berbeda dari seluruh dunia, seperti EU AI Act, Digital Operational Resilience Act (DORA) di EU, model terdesentralisasi di Amerika Serikat, dan GDPR, serta memastikan privasi data dan keamanan informasi. Tidak seperti sistem IT tradisional, solusi AI harus dibangun di atas fondasi tata kelola yang kuat dan langkah-langkah keamanan yang kuat untuk menjadi bertanggung jawab, etis, dan dapat dipercaya.

Namun, dengan integrasi AI di FSI, ini menyajikan vektor serangan baru, seperti serangan keamanan siber, pencemaran data (manipulasi data pelatihan yang digunakan oleh model AI, menyebabkan keluaran yang tidak akurat atau berbahaya), serangan inversi model (di mana penyerang menginferensi informasi sensitif dari respons model AI), dan input berbahaya yang dirancang untuk menipu model AI menyebabkan prediksi yang salah.

AI yang Bertanggung Jawab

AI yang Bertanggung Jawab sangat penting ketika mengembangkan dan mengimplementasikan alat AI. Ketika menggunakan teknologi, sangat penting bahwa AI adalah legal, etis, adil, menjaga privasi, aman, dan dapat dijelaskan. Ini sangat penting untuk FSI karena memprioritaskan transparansi, keadilan, dan akuntabilitas.

Enam pilar AI yang Bertanggung Jawab yang organisasi harus patuhi termasuk:

1. Keanekaragaman & Inklusi – memastikan AI menghormati perspektif yang beragam dan menghindari bias.
2. Privasi & Keamanan – melindungi data pengguna dengan langkah-langkah keamanan dan privasi yang kuat.
3. Akuntabilitas & Keandalan – mempertahankan sistem/pengembang AI bertanggung jawab atas hasil.
4. Keterjelasan – membuat keputusan AI dapat dipahami dan diakses oleh semua pengguna.
5. Transparansi – memberikan wawasan yang jelas ke dalam proses dan pengambilan keputusan AI.
6. Keberlanjutan – Dampak Lingkungan & Sosial meminimalkan jejak ekologi AI dan mempromosikan kebaikan sosial.

Mempertimbangkan Kembali Peran IT

Di dunia tradisional, Anda akan merespons tantangan ini dengan meningkatkan kemampuan sistem IT: pemrosesan transaksi, manajemen data, dukungan back-office, kapasitas penyimpanan, dan seterusnya. Namun, ketika AI menyaring lebih jauh ke dalam tumpukan teknologi Anda, permainan berubah. Ketika AI menjadi lebih dari sekadar perangkat lunak, AI menciptakan cara operasional yang sepenuhnya baru.

Jadi, tim IT Anda menjadi tidak hanya ‘penjaga data’ tetapi juga penasihat digital untuk tenaga kerja Anda, dengan mengotomatisasi tugas rutin, mengintegrasikan solusi yang didorong oleh AI, dan membuat data bekerja untuk mereka, membantu mereka meningkatkan produktivitas dan efisiensi mereka sendiri, dan memberi mereka kekuatan pemrosesan pribadi yang mereka butuhkan. Solusi AI yang didukung pada perangkat pintar seperti AI PC yang menjalankan prosesor scalable terbaru, seperti Intel® Xeon® scalable processors, memprediksi kebutuhan pengguna berdasarkan perilaku, sambil menjaga data pribadi kecuali jika dibagikan dengan cloud. Selain itu, AI PC hari ini menawarkan fitur pemrosesan yang muncul seperti unit pemrosesan neural (NPUs) yang lebih mempercepat tugas AI dan memperkuat perlindungan keamanan.

AI dalam Penggunaan Hari Ini

Hari ini, kita melihat beberapa contoh penggunaan AI yang menarik yang akan memiliki dampak industri-wide. Namun, perusahaan harus membangun arsitektur AI yang scalable, aman, dan berkelanjutan, dan ini sangat berbeda dari membangun estate IT tradisional. Ini memerlukan pendekatan tim yang holistik yang melibatkan pemangku kepentingan dari divisi kepemimpinan, arsitektur infrastruktur, operasional, pengembangan perangkat lunak, ilmu data, dan lini bisnis. Contoh penggunaan termasuk:

• Simulasi & Pemodelan: Simulasi prediktif, pembelajaran dalam, dan pembelajaran penguatan untuk merekomendasikan personalisasi, meningkatkan rantai pasokan, dan mengoptimalkan pengambilan keputusan, peramalan, dan manajemen risiko.
• Deteksi Penipuan & Keamanan: Algoritma pengenalan pola yang didorong oleh AI untuk mendeteksi anomali, mengotomatisasi deteksi penipuan, meningkatkan kepatuhan KYC, dan memperkuat keamanan.
• Transformasi Cabang Pintar & Bangunan Pintar: Kiosk yang didukung oleh AI, dan analitik edge untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi (seperti terjemahan bahasa simultan multiple); pemrosesan LLM lokal untuk memastikan privasi lengkap, dan kamera pintar meningkatkan keamanan cabang.
• Otomatisasi Proses: AI merampingkan tugas dan alur kerja yang berulang seperti pelaporan keuangan, merekonsiliasi catatan, pemrosesan pinjaman, dan meningkatkan layanan pelanggan, sambil memastikan kepatuhan dan keamanan.
• Proses yang Dibayangkan Kembali: AI menawarkan kesempatan untuk secara mendasar memikirkan kembali proses bisnis, melampaui sederhana digitalisasi untuk menciptakan alur kerja yang benar-benar cerdas.
• AI Ops: Teknologi AI dapat mengotomatisasi alur kerja infrastruktur untuk mempercepat penyediaan dan pemecahan masalah.
• Layanan Pelanggan: AI memungkinkan organisasi untuk menyediakan dukungan 24/7, respons instan, pengalaman yang dipersonalisasi, dan resolusi masalah yang lebih efisien, termasuk asisten virtual.
• Mempertajam Due Diligence: Mempercepat proses due diligence secara signifikan, di mana itu analisis kontrak atau bagian dari merger dan akuisisi, dan mengidentifikasi potensi sinergi serta risiko.
• KePatuhan: Mengotomatisasi pemeriksaan regulasi, memastikan akurasi, mengurangi risiko, dan memelihara catatan yang mutakhir dengan efisien.
• Manajemen Keuangan Pribadi & Penasihat Keuangan Pribadi: Mencocokkan pelanggan dengan produk keuangan yang sesuai dan memberikan saran investasi yang dipersonalisasi untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional.
• Penghematan Energi: Optimasi AI di pusat data dan pada perangkat AI dengan prosesor efisiensi tinggi, memperbaiki manajemen daya, dan mengurangi konsumsi energi.
• Karyawan Digital: AI dapat memungkinkan otomatisasi proses dan tugas dengan agen yang diawasi oleh karyawan.

Menggambar Jalur ke Depan

Pada 2025, kekuatan transformasional AI terletak tidak hanya pada apa yang dapat dilakukan, tetapi pada bagaimana kita merancang penerapannya. Membangun ekosistem AI yang scalable, aman, dan berkelanjutan menuntut kolaborasi di seluruh kepemimpinan, infrastruktur, operasional, dan tim pengembangan. Ketika industri mengadopsi AI – dari simulasi prediktif hingga deteksi penipuan, otomatisasi proses, dan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi – mereka membayangkan kembali alur kerja, meningkatkan kepatuhan, dan mengarahkan efisiensi energi. AI tidak lagi menjadi alat – itu adalah fondasi dari inovasi cerdas dan pertumbuhan berkelanjutan.