Artificial Intelligence (AI) dalam Keuangan

Poin Utama AI dalam Keuangan

AI dapat meningkatkan alur kerja layanan keuangan dengan menganalisis lebih banyak data untuk mendukung pengambilan keputusan, otomatisasi, dan interaksi pelanggan.
Banyak kasus penggunaan layanan keuangan yang memanfaatkan AI, termasuk deteksi penipuan, perdagangan frekuensi tinggi, dan pengelolaan portofolio.
AI akan menjadi lebih canggih dan efektif pada implementasi yang sudah ada, dengan implementasi yang belum terbayangkan sebelumnya akan hadir di tahun-tahun mendatang.

Oleh

Artificial intelligence (AI) mentransformasi industri layanan keuangan (FSI) dengan peningkatan baru yang menjanjikan pada efisiensi, operasi, dan keamanan siber. Teknologi canggih seperti machine learning dan pemrosesan bahasa alami (NLP) memungkinkan pengalaman yang lebih dipersonalisasi dan lebih banyak wawasan dari data untuk membantu kesuksesan organisasi.

Mengapa menggunakan AI dalam Layanan Keuangan?

Menerapkan AI dalam layanan keuangan tidak hanya berpotensi untuk mendorong efisiensi operasional, tetapi juga menciptakan lebih banyak peluang untuk lebih memahami dan berinteraksi dengan pelanggan.

Misalnya, teknologi AI seperti machine learning dan deep learning memungkinkan bisnis untuk secara otomatis mengenali pola dalam transaksi untuk membantu mendeteksi penipuan atau merespons tren pasar. NLP menjalankan model bahasa besar (LLM) untuk memungkinkan bot percakapan yang didukung AI dan asisten pribadi yang berinteraksi dengan pelanggan dan para profesional, membantu menjawab pertanyaan dan memperdalam pemahaman kita tentang kebutuhan klien dan solusi potensial.

Secara keseluruhan, inovasi ini membantu memberdayakan bisnis dalam industri layanan keuangan untuk menjadi lebih kompetitif dan adaptif sekaligus membantunya memenuhi persyaratan peraturan dan kepatuhan yang ketat.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk Layanan Keuangan

Saat institusi layanan keuangan mengevaluasi potensi bisnis dari LLM dan AI generatif (GenAI), yang menggunakan AI untuk menghasilkan konten, RAG dapat membantu mengurangi liabilitas yang diakibatkan dari respons yang tidak akurat. RAG adalah pendekatan inovatif untuk penerapan LLM di mana model AI merujuk pada basis pengetahuan spesifik perusahaan ketika merespons pertanyaan. Sebagai hasilnya, respons yang dihasilkan AI memiliki pengetahuan yang lebih besar terkait penawaran produk, branding, dan persyaratan bisnis spesifik milik perusahaan. Karena layanan keuangan beroperasi dalam lingkungan peraturan yang ketat, RAG juga dapat membantu mengotomatiskan dan meningkatkan keakuratan pelaporan kepatuhan.

Manfaat AI dalam Keuangan

Penerapan AI dalam layanan keuangan menghasilkan banyak manfaat, termasuk memperluas kemampuan pekerja, menawarkan layanan dan interaksi yang lebih dipersonalisasi dengan pelanggan, serta mengotomatiskan proses kantor belakang yang berpotensi membantu menghemat waktu dan mengurangi biaya operasi. Manfaat ini dapat menghadirkan dampak yang masif pada ekonomi global menurut J.P. Morgan Research, yang memperkirakan bahwa GenAI dapat menambahkan nilai hingga US$10 Triliun, atau 10 persen, pada produk domestik bruto (PDB) global.¹

Seiring institusi keuangan memenuhi target transformasi digital mereka, AI bukan hanya berperan sebagai landasan tetapi juga sebagai sarana untuk membantu memenuhi target ini secara lebih patuh. Kemampuan AI untuk menganalisis data dalam jumlah sangat besar secara hampir real-time juga mendukung pengambilan keputusan dan membantu mengotomatiskan deteksi dan pencegahan transaksi penipuan atau bahkan membantu organisasi mendeteksi dan merespons ancaman keamanan siber yang meningkatkan risiko untuk industri yang diregulasi.

J.P. Morgan Research memperkirakan bahwa AI generatif dapat menambahkan hingga US$10 triliun pada PDB global.¹

Kasus Penggunaan AI dalam Keuangan

Banyak kasus penggunaan telah mendemonstrasikan nilai AI dalam layanan keuangan, dengan lebih banyak lagi inovasi yang akan segera hadir. Berikut ini adalah beberapa contohnya:

Deteksi anti-pencucian uang (AML) dan penipuan: AI dapat menganalisis pola transaksi secara hampir real-time untuk mengidentifikasi aktivitas mencurigakan dan memberitahu institusi keuangan untuk dengan cepat melakukan penyelidikan dan pemulihan.
Mata uang digital dan pasar kripto: Pemantauan dan analisis yang didukung AI meluas ke mata uang digital untuk membantu memastikan integritas transaksi. Analitik prediktif yang didukung AI juga dapat membantu memperkirakan tren pasar, membantu investor dalam membuat keputusan yang tepat.
Pembuatan kode: Departemen IT perusahaan di institusi keuangan menggunakan asisten pribadi AI untuk membantu developer menulis kode untuk proyek baru, yang memungkinkan eksperimen cepat dan memudahkan dukungan bagi departemen lainnya.
Saran keuangan dan penawaran produk keuangan yang dipersonalisasi: Asisten pribadi AI sekarang cukup canggih untuk menganalisis informasi pelanggan dan profil risiko untuk membantu mengelola portofolio aset dan menawarkan arahan atau produk keuangan, sehingga memudahkan akses informasi.
Komputasi rahasia dan pembelajaran gabungan: Institusi keuangan dapat menerapkan model AI eksklusif untuk menganalisis dan belajar dari kumpulan data pelanggan terenkripsi gabungan dari organisasi lain sambil tetap menjaga kerahasiaan kekayaan intelektual dan hubungan klien mereka. Hal ini menghasilkan model AI yang lebih disempurnakan yang dapat mengenali pola dan tren dengan lebih baik.
Proses penilaian risiko kredit, kualifikasi, dan kenali pelanggan Anda (KYC): AI dapat menganalisis informasi dalam jumlah besar, termasuk catatan bank gabungan, untuk membantu organisasi meminimalkan risiko dan liabilitas.
Manajemen risiko dan likuiditas: AI dapat secara signifikan meningkatkan kecepatan analisis pasar dan perhitungan risiko untuk posisi perdagangan dalam sekuritas, komoditas, mata uang asing, dan instrumen investasi lainnya, dengan tetap mematuhi peraturan internasional, seperti standar Tinjauan Fundamental Buku Perdagangan (FRTB).
Perdagangan pasar modal, perdagangan frekuensi tinggi (HFT): AI memainkan peran penting dalam mendukung sistem perdagangan otomatis yang mengeksekusi transaksi pada waktu yang optimal berdasarkan strategi eksklusif dan kondisi pasar di lingkungan di mana perbedaan sepersekian detik dapat memengaruhi tingkat keberhasilan. Beberapa penerapan ini juga mengandalkan AI untuk membantu memastikan integritas dan kerahasiaan model yang digunakan dan data yang diproses.
Menganalisis data tidak terstruktur: Untuk mendukung beberapa kasus penggunaan yang telah disebutkan, AI dan NLP juga semakin efektif dalam mengumpulkan wawasan dari data tidak terstruktur dalam jumlah besar, seperti media sosial dan berita, untuk membantu mengukur sentimen pasar dan memprediksi tren di masa depan.

Masa Depan AI dalam Keuangan

Pada situasi industri saat ini, AI dalam layanan keuangan sudah memiliki potensi untuk mendorong kemajuan dalam efisiensi, personalisasi, dan keamanan. Seiring teknologi AI berkembang, model AI yang lebih canggih kemungkinan akan dapat memberikan wawasan yang jauh lebih dalam dan prediksi yang lebih akurat. Asisten pribadi yang ditenagai oleh LLM dan GenAI berpotensi dapat berinteraksi dengan pelanggan dengan empati lebih besar dan kemampuan untuk memahami niat pelanggan, sehingga menghasilkan personalisasi yang lebih besar. Peran AI dalam manajemen risiko dan deteksi penipuan akan menjadi lebih kuat, sejalan dengan ancaman digital, dan bertindak berdasarkan data real-time untuk mengamankan transaksi dan melindungi aset.

Memulai

Portofolio end-to-end perangkat keras dan perangkat lunak Intel® tersedia untuk membantu bisnis menangkap peluang AI dengan inovasi terbaru.

Dapatkan hasil AI untuk bisnis Anda dengan solusi perangkat keras dan perangkat lunak yang saling bersesuaian dan didukung oleh pengalaman yang sudah terbukti serta ekosistem mitra AI.

Kejar model bisnis baru dan mungkinkan berbagi data di seluruh lokasi, edge, dan cloud, bahkan ketika bekerja dengan data yang sensitif atau teregulasi.

AI PC menggunakan AI untuk meningkatkan produktivitas, kreativitas, gaming, hiburan, keamanan, dan banyak lagi. AI PC ini dilengkapi CPU, GPU dan unit pemrosesan neural (NPU) untuk menangani tugas AI secara lokal dan lebih efisien.

Generasi terbaru prosesor Intel® Xeon® menghadirkan platform tunggal dengan opsi yang berfokus pada performa tinggi untuk beban kerja AI dan komputasi intensif, efisiensi yang mengagumkan, dan skalabilitas cloud.

Arsitektur deep learning ini memberikan alternatif pelatihan dan inferensi berperforma tinggi dan hemat biaya dibandingkan GPU yang sebanding.

Bantu maksimalkan dampak beban kerja AI dan pemrosesan data dengan beberapa penawaran yang disesuaikan untuk kebutuhan kasus penggunaan tertentu.

Tampilkan lebih banyak Tampilkan lebih sedikit

Pertanyaan Umum

AI dalam keuangan menggambarkan cara institusi keuangan menggunakan AI untuk meningkatkan efisiensi, operasi, dan keamanan siber melalui teknologi canggih seperti machine learning dan pemrosesan bahasa alami, yang memfasilitasi pengalaman yang lebih dipersonalisasi dan wawasan data yang lebih dalam.

AI dalam layanan keuangan dapat digunakan untuk meningkatkan upaya anti pencucian uang, mendukung integritas mata uang digital, mempersonalisasi saran keuangan, membantu penilaian risiko kredit dan proses KYC, mengoptimalkan perdagangan frekuensi tinggi, dan menganalisis data tidak terstruktur untuk memprediksi tren pasar.

AI dalam layanan keuangan kemungkinan akan terus berkembang, mampu memproses dan menganalisis lebih banyak data untuk memprediksi tren masa depan secara lebih akurat, dan memberikan interaksi yang lebih berempati melalui bot percakapan AI dan asisten pribadi.

Jelajahi Aplikasi dan Kasus Penggunaan AI

Lihat bagaimana perusahaan berinvestasi dalam AI untuk mengotomatiskan proses, mempersonalisasi pengalaman pelanggan dan karyawan, serta mentransformasi industri mereka.