Simak! Tantangan dan Peluang Penerapan AI di Sektor Perbankan

Jakarta – Teknologi  artificial intelligence (AI) bisa dibilang sudah menjadi teknologi yang umum digunakan saat ini. Hampir sebagian besar sektor kini telah menggunakan AI untuk mempermudah proses yang ada, tanpa terkecuali sektor perbankan.

Salah satu bank yang turut gencar menerapkan teknologi AI adalah PT Bank Central Asia Tbk (BCA).

EVP of Enterprise IT Architecture, Data Management and Service Quality Group Bank BCA, Lily Wongso mengungkapkan jika penggunaan AI telah menciptakan efisiensi dan efektifitas pada sistem operasi hingga membantu fraud detection.

Namun begitu, penerapan AI tidaklah mudah. Terdapat sejumlah rintangan dalam penerapan AI.

Lily mengatakan, tantangan pertama adalah ketersediaan sumber daya manusia (SDM) untuk pengoperasian AI.

“Tentu saja challenge pertama adalah mencari tenaga-tenaga yang experienced untuk memenuhi kebutuhan internal,” ujarnya dalam acara Infobank Outlook 2025 bertema “Artificial Intelligence for Banking Future: Banks Transition to New Operating Models”, yang diadakan Infobank Institute bekerja sama dengan Multipolar Technology dan IBM, di Hotel Fairmont, Jakarta, Kamis, 10 Oktober 2024.

Perlu standarisasi data

Kedua, ia membeberkan, diperlukannya standarisasi data sebelum penerapan AI. Ini bertujuan untuk mengurangi hasil pemrosesan data yang bias oleh AI.

Data dari beragam transaksi perlu distandarisasi sebelum diproses oleh AI, agar bisa dipertanggung jawabkan keabsahannya.

“Banyak sekali data yang kita hasilkan dari transaksi perbankan. Jangan sampai data itu kualitasnya tak bisa dipertanggung jawabkan, tak akurat, dan bias dalam modelnya itu sendiri,” paparnya.

Regulasi AI

Ketiga, regulatory dan compliance. Aspek ketiga ini sangatlah penting. Perlu ada regulasi yang mengatur khusus soal penerapan teknologi AI.

Regulasi AI yang ada nantinya, ia imbau, jangan hanya mengatur soal governance, namun juga privasi.

Ia menjelaskan bahwa regulasi AI di Eropa mengatur aspek governancefairness, dan transparancy.

Ketiga aspek tersebut adalah sumber risiko-risiko yang bisa muncul dari penerapan AI, yang perlu diantisipasi melalui sistem regulasi yang jelas.

“AI itu seperti blackbox. Begitu sudah ada modelnya, data apapun bisa keluar, kita bisa saja tidak tahu sebenarnya model ini bekerja seperti apa dan tujuannya untuk apa. Di situlah transparansi dibutuhkan,” tegasnya.

Penyelarasan bisnis

Terakhir, yakni business alignment. Dalam penerapan teknologi AI, divisi IT perlu memastikan bahwa semua lini bisnis atau divisi itu terkonsolidasi saling melengkapi, dan tidak beroperasi sendiri-sendiri sampai tak terkontrol dengan baik.

Kurangnya aspek kontrol akan memicu lahirnya berbagai risiko seperti serangan siber.

“Jadi bagaimana alignment itu bisa terjadi. Di situlah peran dari teman-teman yang menjadi data steward, atau mungkin PIC yang mengoordinasi dari AI tersebut,” pungkasnya.

Solusi dari IBM

IBM API Connect

IBM API Connect adalah solusi pengelolaan API yang lengkap dan canggih sehingga cocok digunakan oleh perbankan dan lembaga keuangan yang ingin berpartisipasi dalam ekonomi API.

Solusi ini dikembangkan berdasarkan empat prinsip utama, yakni Create, Run, Manage, dan Secure. Dengan API Connect, bank dapat membangun ekosistem baru yang memungkinkan kolaborasi dengan pihak ketiga melalui pembuatan, penyebaran, pengelolaan, dan pengamanan layanan menggunakan teknologi API.

Hal ini membuka peluang akuisisi pelanggan baru, meningkatkan pendapatan, dan profit. Semakin bervariasi layanan yang dikolaborasikan, semakin besar potensi keuntungan yang diperoleh.

Noname Security

Noname Security mampu menekan risiko serangan siber, seperti pencurian data dan manipulasi, tanpa perlu melakukan perubahan pada infrastruktur operasional bisnis. Jika terjadi insiden, solusi ini mampu memperbaikinya 100 kali lebih cepat, sehingga dapat meningkatkan keamanan siber.

Selain itu, solusi ini juga membantu perusahaan terhindar dari sanksi regulator akibat kebocoran data. Noname Security memanfaatkan  Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) untuk mendeteksi ancaman yang terjadi pada API, mengidentifikasi kerentanan yang mungkin tidak terdeteksi solusi lain, serta mendeteksi serangan secara real-time.

IBM Watsonx

IBM watsonx membantu nasabah perbankan mendapatkan informasi seputar layanan perbankan yang kompleks dengan bahasa yang lebih sederhana dan mudah dipahami. Solusi ini mampu menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih personal dan efisien melalui penggunaan chatbot cerdas.

IBM watsonx Assistant mampu memahami dan merespons pertanyaan pelanggan secara natural, memberikan informasi dengan cepat menggunakan bahasa yang mudah dipahami, serta menyediakan notifikasi real time atas transaksi yang dilakukan. Dengan solusi ini, perusahaan dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi layanan, sekaligus meningkatkan kepuasan pelanggan dan reputasi perusahaan. (*) Steven Widjaja