Kecerdasan buatan generatif (AI) telah mengubah wajah layanan keuangan dengan cara yang signifikan, lebih dari sekadar menghasilkan keuntungan finansial. Teknologi ini kini dianggap sebagai alat yang memberikan komoditas paling berharga: waktu. Di tengah persaingan ketat, AI generatif membantu para analis keuangan, penasihat, dan petugas pinjaman untuk mengurangi beban tugas manual yang memakan waktu. Dengan demikian, mereka dapat fokus pada kreativitas dan eksplorasi inisiatif baru lebih cepat.
Pertumbuhan Pesat AI Generatif di Asia
Sebagaimana dilaporkan oleh IDC, lembaga keuangan di Asia mengalami pertumbuhan penggunaan AI generatif yang sangat pesat. Diperkirakan, penggunaannya akan meningkat 96,7% per tahun sampai tahun 2027. Banyak perusahaan di kawasan ini mulai mengeksplorasi aplikasi AI generatif untuk mempercepat inovasi dalam bisnis mereka.
Salah satu hal yang menonjol adalah pentingnya model bahasa besar (Large Language Models/LLM). Pelanggan kini memerlukan akses ke berbagai macam LLM untuk menemukan model yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka dengan cara yang efisien. Dalam konteks ini, AI berfungsi layaknya resep masakan di mana berbagai bahan dicampur untuk menghasilkan produk akhir yang tepat.
Optimasi Penggunaan AI
Perusahaan yang sukses dalam menerapkan AI generatif biasanya memiliki strategi manajemen data yang baik dan bertanggung jawab. Ini mencakup moderasi konten untuk mendeteksi kemiringan dalam data dan menyeimbangkan penilaian manusia serta AI. Contohnya adalah penggunaan layanan seperti Amazon Bedrock, yang menyediakan "lemari dapur" lengkap bagi pengembang AI, memungkinkan mereka untuk menggunakan model dasar yang sudah dilatih dan siap pakai.
Salah satu contoh jelas dari penggunaan AI generatif dapat dilihat pada Bridgewater Associates, perusahaan manajemen investasi besar di Amerika Serikat. Mereka menggunakan model yang aman untuk menciptakan Asisten Analis Investasi yang mampu menghasilkan grafik kompleks, menghitung indikator keuangan, dan menyusun ringkasan hasil.
Regulasi dan Adaptasi yang Cepat
Keberadaan regulasi yang ketat dalam industri keuangan menjadi tantangan tersendiri, namun AI generatif membantu perusahaan untuk berkembang lebih cepat. Bank, yang memiliki banyak data dari riset pasar dan transaksi, dapat dengan cepat menganalisis informasi penting untuk meningkatkan kinerja mereka. Keahlian ini memungkinkan mereka untuk menggunakan AI secara lebih efektif dibandingkan dengan perusahaan lain yang tidak terbiasa menjaga data.
Meningkatkan Kemampuan Karyawan Melalui Augmentasi
Selain teknologi, sumber daya manusia juga memainkan peranan penting dalam kesuksesan AI generatif. Pengembangan tenaga kerja yang terampil dalam memanfaatkan AI generatif adalah kunci. Berdasarkan survei keterampilan AI Asia Pasifik 2024 yang ditugaskan oleh AWS, 95% perusahaan jasa keuangan memperkirakan akan menggunakan solusi dan alat AI pada tahun 2028 dan bersedia membayar lebih untuk pekerja dengan keterampilan AI.
Perusahaan seperti BBVA, yang memiliki lebih dari 1.000 ilmuwan data, menggunakan kemampuan ini untuk membangun dan menerapkan model machine learning. Sementara itu, Mitsubishi UFJ Financial Group (MUFG) berencana memanfaatkan AI generatif untuk meningkatkan produktivitas di seluruh lini bisnis.
Mengotomatiskan Proses dan Menjamin Efisiensi
Ada pula contoh lain seperti Nasdaq, yang menggunakan AI untuk mengotomatiskan peninjauan aktivitas mencurigakan. Dalam pengujian konsep, mereka berhasil mengurangi waktu investigasi sekitar 33%. Hal ini menunjukkan betapa bermanfaatnya AI dalam merampingkan proses dan memastikan efisiensi di industri keuangan.
Integrasi AI Generatif dan Machine Learning Tradisional
Meskipun AI generatif menawarkan inovasi, machine learning (ML) tradisional tetap relevan. Keduanya memiliki peran dalam memenuhi kebutuhan yang berbeda dalam dunia keuangan, dari pemodelan risiko hingga optimasi portofolio. AI generatif dan ML tradisional saling melengkapi dan menciptakan sinergi untuk menangani kompleksitas dalam analisis di sektor ini.
Peta Jalan untuk Implementasi AI Generatif
Keberhasilan lembaga keuangan dalam menerapkan AI generatif tergantung pada beberapa faktor, termasuk kualitas data dan protokol pengujian yang dapat diandalkan. Seperti halnya seorang koki yang membutuhkan bahan berkualitas untuk menciptakan hidangan luar biasa, model AI juga memerlukan data yang baik untuk bekerja dengan optimal.
Perusahaan perlu melakukan pengujian rigor dalam lingkungan "sandbox" sebelum menerapkan model di dunia nyata. Pengujian yang menyeluruh memungkinkan mereka untuk memahami bagaimana model merespons berbagai skenario dan tantangan yang mungkin muncul.
Di samping itu, penting untuk menciptakan lingkungan kerja yang mendukung. Karyawan harus merasa aman untuk bereksperimen dengan teknologi AI tanpa takut gagal, serta memiliki jalur karir yang jelas bagi specialisasi di bidang ini. Keberhasilan dalam menciptakan budaya ini akan memberi lembaga keuangan keuntungan tak ternilai yaitu waktu.
Dalam era digital ini, lembaga keuangan yang berhasil memanfaatkan potensi penuh AI generatif akan meraih keuntungan luar biasa, memungkinkan mereka untuk tetap berada di garis depan industri dan menghadapi tantangan di masa depan dengan lebih percaya diri.
