(Vibiznews – Banking & Insurance) – Kecerdasan buatan yang dapat membuat keputusan secara otonom tanpa campur tangan manusia, tidak perlu disuruh, dan dapat memecahkan permasalahan yang kompleks secara mandiri dan proaktif sangat diminati saat ini. Solusi atas hal tersebut dapat ditemukan dalam AI Agen.
Apa itu AI Agentik?
Sistem AI mampu mengambil keputusan dan bertindak secara otonom. Di bidang keuangan dan bisnis, sebagian besar sistem seperti itu kemungkinan besar bersifat semi-otonom.
AI, dan AI agen dapat memberikan dampak yang lebih besar terhadap perekonomian dan keuangan dibandingkan era internet. Pergeseran paradigma AI ini didukung oleh kombinasi terobosan teknologi dalam pemahaman kontekstual, memori, dan kemampuan multitasking.
Referensi terhadap AI agen oleh BigTech dalam dokumen perusahaan dan artikel pers meningkat 17x pada tahun 2024 – dan diperkirakan hal tersebut akan menjadi parabola pada tahun 2025.
Agentic AI secara efektif meningkatkan perekonomian Do It For Me (DIFM). Dalam layanan keuangan, pengguna akan memiliki bot atau agen AI sendiri yang membantu mereka memilih produk dan melakukan transaksi. Persaingan akan meningkat seiring dengan pertumbuhan startup.
Sumber: Global Perspective & Solutions, Citi Global Insights, Januari 2025
Dalam gambar di atas , AI menggerakkan roda gila teknologi yang kuat, dengan sistem canggih yang menciptakan AI yang lebih baik. Hal ini pada gilirannya mempercepat terobosan dalam komputasi dan kemampuan dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya.
2025 adalah tahun Agentic AI.
AI dan Agentic AI memiliki dampak yang lebih besar terhadap perekonomian dan keuangan dibandingkan era internet. AI Agentik meningkatkan perekonomian ‘Do It For Me’. (Sumber: Global Perspective & Solutions, Citi Global Insights, Januari 2025) .
Sektor jasa keuangan merupakan konsumen GenAI terbesar kedua setelah sektor telekomunikasi dan media. Secara historis, bank adalah pembelanja teknologi terbesar (di luar industri teknologi). Tren ini kemungkinan akan berlanjut pada GenAI dan AI agen juga.
AI Agen sebagian besar masih dalam tahap percobaan – dan laporan ini menawarkan wawasan yang diperoleh saat kita melihat apa yang sedang dibangun saat ini untuk produksi di masa depan.
Tabel: Agentic AI Use Cases Across Financial Services
Sumber: Global Perspective & Solutions, Citi Global Insights, Januari 2025
Dalam tabel di atas maka dapat dilihat peranan Agentic AI dalam layanan keuangan Wealth Management/Retail Banking, Corporate Banking, Institutional Investor dan Insurance.
Peranan AI Agentik dilakukan dalam menangani kasus:
• Personalized offers (penawaran personal)
• Customer Engagement ( keterlibatan pelanggan)
• Operational Efficiency (efisiensi operasional)
• Risk and underwriting (risiko dan penjaminan)
• Financial Forecasting (peramalan keuangan)
• KYC/Onboarding (KYC/Orientasi)
• Fraud Prevention (pencegahan penipuan)
Bagaimana Penerapan AI di Indonesia?
Di Indonesia, penerapan AI telah dilakukan dalam dunia perbankan. Sebagai regulator Otoritas Jasa Keuangan (OJK) telah melihat pentingnya peranan AI dalam dunia perbankan.
Untuk itu, OJK meluncurkan Panduan Resiliensi Digital (Digital Resilience) bagi industri bank umum untuk semakin memperkuat ketahanan industri perbankan di era digital. Serta mengawal transformasi digital perbankan sesuai Cetak Biru Transformasi Digital Perbankan yang telah diterbitkan 2022 lalu. Panduan Resiliensi Digital diterbitkan 20 Agustus 2024.
(Sumber: Perkuat Ketahanan Perbankan, OJK Luncurkan Panduan Resiliensi Digital, 20 Agustus 2024)
Kerangka resiliensi digital sebagaimana disusun pada Panduan Resiliensi Digital, secara umum menitikberatkan pada tiga aspek utama yaitu sebagai berikut:
1. Aspek ketahanan terhadap dinamika bisnis yang tercermin dalam dimensi Digital Competitiveness.
2. Aspek ketahanan terhadap disrupsi/gangguan yang tercermin dalam kerangka manajemen kelangsungan bisnis atau Business Continuity Management (BCM), yang terdiri atas tiga tahapan utama, yakni:tahap antisipasi, tahap bertahan dan pulih, tahap berkelanjutan.
3. Sebagai bagian dari pelindungan konsumen di era digital, kerangka resiliensi digital juga memperhatikan aspek nasabah yang meliputi customer incident management, customer incident recovery, dan customer post-recovery services.
Bagaimana aplikasi teknologi AI dalam industri perbankan?
Yang paling terlihat adalah efisiensi perbankan akan tercapai melalui teknologi AI. (Sumber, Perbanas, 30 Desember 2024)
1. Otomatisasi Proses Rutin
AI memungkinkan otomatisasi tugas-tugas rutin dan berulang, seperti pemrosesan transaksi, verifikasi identitas, dan analisis data keuangan. Sehingga bank dapat menghemat waktu dan biaya operasional serta mengurangi risiko kesalahan manusia yang sering terjadi dalam proses manual.
2. Peningkatan Layanan Pelanggan
Chatbot dan asisten virtual yang didukung oleh AI memberikan layanan pelanggan 24/7. Mereka dapat menjawab pertanyaan umum dan membantu nasabah menyelesaikan masalah sederhana dengan cepat dan efisien, sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan.
3. Manajemen Risiko yang Lebih Baik
AI mampu menganalisis data besar untuk mengidentifikasi dan memprediksi risiko, termasuk risiko kredit dan potensi penipuan. Dengan menggunakan algoritma canggih, bank dapat mendeteksi pola transaksi yang mencurigakan secara real-time, sehingga memungkinkan tindakan pencegahan yang lebih cepat.
4. Analisis Data untuk Keputusan Bisnis
AI dapat menganalisis sejumlah besar data dalam waktu singkat, memungkinkan bank untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan cepat. Misalnya, analisis data historis dapat membantu bank dalam menentukan kelayakan kredit secara lebih akurat dibandingkan dengan metode tradisional.
5. Pengembangan Sistem Pembayaran yang Efisien
AI juga digunakan untuk mengembangkan sistem pembayaran yang lebih cepat dan akurat, seperti QRIS di Indonesia. Sehingga bank dapat meningkatkan efisiensi transaksi dan memberikan pengalaman yang lebih baik kepada nasabah.
6. Pengurangan Biaya Operasional
Dengan otomatisasi dan peningkatan efisiensi melalui AI, bank dapat mengurangi biaya operasional secara signifikan. Hal ini memungkinkan mereka untuk mengalokasikan sumber daya ke area lain yang lebih strategis, seperti pengembangan produk baru atau peningkatan layanan pelanggan.
Aplikasi AI Agen di Industri Perbankan
Salah satu contoh penerapan agen AI di bank di Indonesia adalah layanan Chatbot BRI LINK. Chatbot ini membantu pelanggan dengan berbagai layanan seperti informasi rekening, pembayaran tagihan, dan pertanyaan umum lainnya. Dengan menggunakan AI, Chatbot BRI LINK dapat memberikan jawaban cepat dan akurat kepada pelanggan tanpa perlu menunggu.
Selain itu, bank seperti Bank Mandiri dan BNI juga telah menerapkan teknologi AI untuk berbagai layanan, termasuk layanan pelanggan, deteksi penipuan, dan personalisasi produk3.
Tantangan AI Dalam Industri Perbankan
Selain manfaat yang kita dapatkan melalui teknologi AI, tentu terdapat tantangan yang perlu dihadapi oleh sektor perbankan dalam menggunakan AI. Menurut Analis Vibiz Research, salah satunya terkait dengan keamanan data dan privasi nasabah.
Tantangan penerapan AI di perbankan bisa timbul dari kesalahan data dan informasi yang pada akhirnya mempengaruhi hasil interpretasi.
Selain itu, kompleksitas dari produk keuangan yang terus meningkat. Ini juga dapat meningkatkan kerentangan kepada masyarakat, karena masyarakat semakin sulit memahami karakteristik dan risiko pada produk keuangan yang kompleks.
Untuk mengantisipasi risiko yang ada, pastikan keamanan data, yaitu dengan menggunakan ekskripsi data, firewall atau lainnya. Selanjutnya, dilakukan audit secara rutin, kemudian atasi bias dalam algoritma.
Belinda Kosasih/ Partner of Banking Business Services/Vibiz Consulting
