Agentic AI dan Intelligence-in-Membangun Loyalitas Pelanggan dan Lebih Banyak Lagi

Kini setelah perusahaan telah mengenal ChatGPT, Claude, Gemini, dan platform Kecerdasan Buatan Generatif (GenAI) lainnya, keturunannya yang logis, Agentic AI, telah muncul untuk mendorong transformasi yang lebih signifikan di berbagai industri. Sebuah langkah melampaui alat otomatisasi GenAI, Agentic AI membawa penalaran, pengambilan keputusan, dan kemampuan beradaptasi ke dalam sistem perusahaan. Namun, seiring organisasi perbankan, jasa keuangan, dan asuransi (BSFI) mulai menerapkan kemampuan ini dalam skala besar, fokus baru—Intelligence-in-Motion—mendefinisikan ulang bagaimana Agentic AI memberikan hasil yang lebih aman, lebih cerdas, dan lebih selaras dengan manusia.

Apa Itu Intelligence-in-Motion?

Intelligence-in-Motion paling baik didefinisikan sebagai orkestrasi mulus dari berbagai solusi AI, otomatisasi, dan intelijen data—masing-masing bertindak sebagai komponen individu, bekerja secara kolaboratif untuk belajar, beradaptasi, dan terus mengoptimalkan. Ini tidak menggantikan Agentic AI; ini memperkuat dan mendukungnya dengan memastikan aliran data, keputusan, dan tindakan terjadi secara harmonis di seluruh orang, proses, dan teknologi.

Dalam praktiknya, Intelligence-in-Motion menciptakan ekosistem dinamis di mana agen Agentic AI, analitik prediktif, model GenAI, dan alat tradisional berkolaborasi untuk mengubah kemampuan AI yang terisolasi menjadi intelijen yang terhubung dan digerakkan oleh hasil. Bagi BFSI, ini berarti persetujuan pinjaman yang menyesuaikan risiko secara real-time, sistem kepatuhan yang mengaudit diri, deteksi penipuan yang mengantisipasi ancaman baru sebelum terwujud, dan peningkatan loyalitas pelanggan.

Peran Intelligence-in-Motion di BFSI – Nilai Loyalitas

Meningkatkan loyalitas pelanggan di sektor BFSI memberikan nilai strategis dan finansial yang substansial. Pelanggan yang loyal tidak hanya lebih murah untuk dilayani tetapi juga mendorong pendapatan yang lebih tinggi dan meningkatkan keterlibatan karyawan. “Mendapatkan loyalitas sangat penting bagi bank, karena itu menghasilkan pendapatan yang lebih tinggi, biaya layanan yang lebih rendah, dan karyawan yang lebih bahagia,” menurut Bain & Company.

Seiring loyalitas tumbuh, karyawan menghasilkan lebih banyak pendapatan melalui penjualan silang dan hubungan yang lebih lama, yang mengarah pada nilai seumur hidup yang lebih besar dan aliran pendapatan yang terdiversifikasi. Selain itu, loyalitas memberikan stabilitas dan ketahanan pasar selama masa penurunan, sementara pelanggan yang terlibat secara emosional menjadi advokat yang membantu menarik klien baru dengan biaya akuisisi yang lebih rendah. Dengan biaya akuisisi pelanggan yang meningkat di seluruh layanan keuangan, retensi menjadi penggerak efisiensi yang kuat—studi menunjukkan bahwa meningkatkan retensi hanya sebesar 5% dapat meningkatkan keuntungan lebih dari 25%.

Efisiensi Operasional

Di luar peningkatan loyalitas pelanggan, Agentic AI, yang didukung oleh Intelligence-in-Motion, menciptakan efisiensi operasional yang lebih besar. Dengan bertindak sebagai jaringan penghubung yang menghubungkan Agentic AI dengan ekosistem perusahaan yang ada, ini memungkinkan orkestrasi data di seluruh departemen. Hal ini bekerja untuk memastikan integritas dan keterlacakan setiap keputusan yang digerakkan oleh AI. Tingkat akuntabilitas ini memungkinkan efisiensi operasional yang dapat berdampak positif pada pendapatan bottom-line.

Contoh aplikasi meliputi:

• Pemrosesan pinjaman real-time: Orkestrasi cerdas mengurangi waktu proses aplikasi dari hari menjadi jam, sambil mempertahankan pengawasan manusia pada titik keputusan kunci.

• Deteksi penipuan adaptif: Kolaborasi lintas agen memungkinkan sistem berbagi intelijen, mendeteksi anomali lebih cepat, dan merespons secara instan, mengurangi positif palsu dan kerugian.

• Otomatisasi kepatuhan regulasi: Sistem multi-agen secara otomatis menyelaraskan kebijakan dengan standar terbaru, terus memperbarui jejak audit dan dokumentasi.

• Peningkatan pengalaman pelanggan: Asisten yang digerakkan AI mengoordinasikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi, wawasan perencanaan keuangan, dan interaksi dukungan—semuanya dalam satu kerangka kerja cerdas.

Dengan mengintegrasikan Agentic AI dengan Intelligence-in-Motion, BFSI mencapai koordinasi yang lancar antara data, model, dan operator manusia—sebuah langkah penting menuju kematangan AI dan kepercayaan regulator.

Membangun Infrastruktur untuk Intelligence-in-Motion

Untuk mempertahankan lapisan orkestrasi ini, BFSI harus berinvestasi dalam fondasi digital yang tangguh. Ini termasuk:

• Infrastruktur yang dioptimalkan untuk AI: GPU, silikon khusus AI, dan pemrosesan data in-memory untuk mendukung operasi Agentic AI skala besar.

• •Strategi data terpadu: Menghancurkan silo data dan menggunakan kerangka kerja seperti Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk mengubah data tidak terstruktur menjadi intelijen yang dapat digunakan.

• Tata kelola AI yang aman dan etis: Transparansi, mitigasi bias, kemampuan dijelaskan, dan pemantauan berkelanjutan untuk memastikan hasil yang aman.

Dengan elemen-elemen ini, Intelligence-in-Motion menjadi mesin kepercayaan—memastikan bahwa setiap tindakan AI tetap dapat diaudit, dapat dijelaskan, dan selaras dengan nilai-nilai organisasi.

Memungkinkan Kolaborasi Manusia-AI

Intelligence-in-Motion menegaskan bahwa AI tidak menggantikan keahlian manusia—ini meningkatkan kemampuan manusia. Dengan memungkinkan orkestrasi yang transparan antara manusia dan sistem AI, BFSI dapat mencapai keseimbangan antara otomatisasi dan empati, efisiensi dan etika. Karyawan menjadi “konduktor AI,” mengarahkan keluaran sistem menuju hasil yang bertanggung jawab dan mengutamakan pelanggan.

Jalan ke Depan

Intelligence-in-Motion adalah langkah logis berikutnya dalam perjalanan Agentic AI; ini memastikan bahwa evolusi terjadi dengan aman, koheren, dan dengan tujuan. Bersama-sama, mereka memimpin pergeseran dari otomatisasi yang terisolasi ke ekonomi intelijen yang terhubung, di mana lembaga keuangan beroperasi dengan kelincahan, presisi, dan ketahanan.

Sudah ada banyak aplikasi di berbagai industri yang menunjukkan bagaimana Agentic AI membentuk kembali bisnis menjadi lebih cerdas, lebih cepat, dan lebih tangguh. Intelligence in Motion bekerja untuk meningkatkan kemampuan Agentic AI, untuk mendorong keterlibatan pelanggan, dan meningkatkan efisiensi operasional.

Bagi BFSI, perjalanan menuju Intelligence-in-Motion bukan hanya teknologi—ini strategis. Mereka yang berinvestasi dalam mengorkestrasi kemampuan AI mereka dengan intelijen hari ini akan mendefinisikan standar industri masa depan.