Integrasi kecerdasan buatan (AI) dalam fintech, atau teknologi finansial, telah merevolusi sektor ini dan keuangan secara umum. Fintech mengacu pada sistem yang digunakan untuk memisahkan, mendigitalkan, dan menyederhanakan penyampaian layanan keuangan. Dengan memanfaatkan AI, perusahaan-perusahaan fintech telah mengubah cara penyampaian layanan keuangan, sehingga mengurangi hambatan yang dihadapi nasabah dalam transaksi keuangan sehari-hari di industri perbankan.

Ketika AI mentransformasi industri teknologi keuangan, mengikuti semua perkembangan penting sangatlah penting bagi bisnis dan individu. Itu sebabnya kami mengumpulkan data terbaru tentang AI di fintech, termasuk bagaimana perusahaan memanfaatkan AI, manfaat utamanya, tantangannya, dan banyak lagi.

AI dalam Sorotan Fintech

  • 90% perusahaan fintech menggunakan kecerdasan buatan.
  • 80% perusahaan fintech memanfaatkan pembelajaran mesin.
  • Kasus penggunaan pembelajaran mesin yang paling populer di fintech adalah analitik tingkat lanjut.
  • 80% perusahaan fintech mengatakan akses terhadap data berkualitas merupakan tantangan besar dalam penerapan AI.
  • Pada tahun 2030, AI dalam fintech diperkirakan akan meningkatkan lapangan kerja di industri keuangan sebesar 20%.

Bagaimana AI Digunakan di Fintech?

Menurut laporan gabungan Cambridge Centre for Alternative Finance (CCFA) dan World Economic Forum, 90% perusahaan fintech menggunakan AI. Perusahaan-perusahaan Fintech menggunakan teknologi AI secara berbeda dibandingkan dengan perusahaan-perusahaan lama – perusahaan-perusahaan mapan di sektor keuangan termasuk bank, perusahaan asuransi, dan manajer aset. Perusahaan Fintech cenderung:

  • Membuat dan menjual solusi yang didukung AI.
  • Gunakan sistem pengambilan keputusan yang otonom.
  • Andalkan penawaran berbasis cloud.

Sementara itu, lembaga keuangan tradisional fokus memanfaatkan sistem AI untuk menyempurnakan produk yang sudah ada.

Laporan yang sama menemukan bahwa kasus penggunaan spesifik AI yang paling umum adalah:

  • Analisis data yang didukung AI – 43%
  • Deteksi dan pengawasan penipuan/anomali – 42%
  • Saluran komunikasi pelanggan berkemampuan AI – 36%

Bagaimana AI Digunakan di Fintech

Lebih dari 75% perusahaan fintech telah mengadopsi setidaknya satu kasus penggunaan dalam ML, pembelajaran mendalam, dan komputasi kinerja tinggi. Hal ini berdasarkan laporan NVIDIA tahun 2023 tentang kondisi AI dalam jasa keuangan. Laporan tersebut menggambarkan penggunaan AI “meluas” di semua sektor jasa keuangan termasuk fintech. 6 kasus penggunaan teratas yang diidentifikasi oleh penelitian ini adalah:

  • Pemrosesan bahasa alami (NLP)/model bahasa besar (LLM) – 26%
  • Sistem AI yang direkomendasikan/tindakan terbaik berikutnya – 23%
  • Pengoptimalan portofolio – 23%
  • Deteksi penipuan: transaksi/pembayaran/KYC – 22%
  • Perdagangan algoritmik – 21%
  • AI Percakapan – 20%

Otomatisasi di Fintech

Dalam studi Netguru, otomatisasi tugas disebut oleh 20% responden sebagai motivator terbesar mereka dalam mengadopsi AI. Otomatisasi mengacu pada penggunaan mesin dan komputer yang beroperasi tanpa campur tangan manusia.Melalui penggunaan alat otomasi, perusahaan fintech mengotomatiskan berbagai tugas dan proses, sehingga mengurangi kebutuhan intervensi manusia dan risiko kesalahan manusia.

Kecerdasan buatan membantu perusahaan fintech menyederhanakan proses, meningkatkan akurasi, meningkatkan keamanan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan melalui:

  • Pemrosesan data otomatis: Algoritme AI digunakan untuk memproses dan menganalisis kumpulan data besar dalam waktu singkat dan mendorong prediksi yang lebih akurat.
  • Pembayaran otomatis: Otomatisasi digunakan untuk membantu perusahaan fintech memproses pembayaran lebih cepat dan aman melalui dompet digital, aplikasi seluler, otentikasi biometrik, dan teknologi blockchain.
  • Pinjaman otomatis: Melalui penggunaan sistem AI, perusahaan fintech pemberi pinjaman dapat mendukung pinjaman yang bertanggung jawab dan menyederhanakan penilaian risiko, penilaian kredit, penjaminan, dan manajemen.
  • Investasi otomatis: Otomatisasi membantu bisnis fintech menyediakan manajemen portofolio, alokasi aset, dan analisis data pasar yang lebih cerdas. Ini juga digunakan untuk mengeksekusi dan memandu perdagangan pasar yang sesuai.

AI Generatif di Fintech

AI Generatif mengacu pada model pembelajaran mendalam yang menghasilkan teks, gambar, dan konten baru lainnya. Bagi bisnis fintech, AI generatif lebih dari sekadar menghasilkan laporan akun, laporan, dan dokumentasi lainnya.

Market.us memperkirakan bahwa AI generatif di Fintech saja akan menjadi pasar senilai $6,25 miliar pada tahun 2032 dengan prediksi tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 22,5%.

Menurut McKinsey, 75% dari nilai yang dapat diberikan oleh AI generatif mencakup empat bidang utama:

  • Operasi pelanggan
  • Pemasaran dan penjualan
  • Rekayasa Perangkat Lunak
  • Penelitian dan Pengembangan

Contoh utama AI generatif di fintech meliputi:

  • Pembiayaan percakapan: AI generatif digunakan untuk menghasilkan respons alami dan menarik terhadap pertanyaan pelanggan, memberikan efisiensi yang signifikan bagi tim layanan pelanggan di bidang padat karya seperti asuransi dan manajemen kekayaan.
  • Analisis keuangan: AI generatif juga digunakan untuk menghasilkan wawasan dan laporan dari data keuangan, seperti tren pasar, analisis sentimen, klasifikasi berita, dan penilaian risiko.
  • Pembuatan data sintetis: AI generatif digunakan untuk membuat data sintetis guna mengatasi tantangan kualitas data dan melatih algoritme pembelajaran mesin (ML). Kumpulan data sintetis meniru data keuangan dunia nyata, seperti transaksi, aktivitas, dan perilaku, menambah dan menganonimkan kumpulan data yang ada.
  • Deteksi penipuan: AI generatif digunakan untuk mendeteksi pola yang tidak biasa, menyimulasikan serangan siber, dan menghasilkan data umpan yang membantu melatih model pencegahan penipuan.

Pembelajaran Mesin di Fintech

80% perusahaan fintech memanfaatkan ML. Faktanya, ini masih menjadi kasus penggunaan AI teratas di sektor ini. Laporan dari Netguru lebih lanjut menemukan bahwa tiga kasus penggunaan ML terpopuler di fintech adalah:

  • Analisis tingkat lanjut – 55,75%
  • Peramalan – 44,30%
  • Deteksi dan pencegahan penipuan – 38%

Pembelajaran mesin, salah satu cabang kecerdasan buatan (AI), berfokus pada pemanfaatan kekuatan data dan algoritma. Model ML AI meniru cara manusia belajar sekaligus meningkatkan kemampuan mereka seiring waktu dengan pembelajaran berulang.

Pembelajaran Mesin di Fintech

ML memiliki banyak penerapan di industri fintech, seperti:

  • Pengoptimalan proses: Perusahaan Fintech di bidang investasi, asuransi, pinjaman, pembayaran, dan mata uang kripto menggunakan ML untuk mengotomatiskan operasi mereka guna meningkatkan efisiensi dan pengurangan biaya.
  • Penjaminan: Sistem penjaminan yang didukung AI menganalisis berbagai titik data untuk mendukung pinjaman yang bertanggung jawab dan membasmi klaim asuransi palsu.
  • Analisis dan perkiraan prediktif: Organisasi Fintech menggunakan algoritme AI untuk mengungkap wawasan mendalam dan membuat rekomendasi akurat berdasarkan sejumlah besar data. Algoritme ML juga digunakan untuk meningkatkan keterlibatan pelanggan dan memperkirakan permintaan produk dan layanan.
  • Perdagangan dan investasi: Model pembelajaran mesin digunakan untuk mengotomatisasi dan mengoptimalkan keputusan perdagangan dan investasi. Dengan menganalisis data pasar dalam jumlah besar, mengidentifikasi pola, dan mempelajarinya dari waktu ke waktu, algoritme pembelajaran mesin memungkinkan strategi perdagangan dan investasi yang lebih baik.
  • Deteksi dan pencegahan penipuan: Algoritme pembelajaran mesin digunakan untuk memantau transaksi, menganalisis jutaan titik data, dan meningkatkan mekanisme deteksi penipuan dari waktu ke waktu. Hal ini menawarkan pertahanan dinamis terhadap ancaman yang terus berkembang, melindungi aset pelanggan, dan mengurangi biaya yang terkait dengan penipuan.

Pemrosesan Bahasa Alami di Fintech

NLP mengacu pada teknologi pembelajaran mesin yang memungkinkan komputer menafsirkan, memanipulasi, dan memahami bahasa manusia. NLP memiliki banyak aplikasi di industri fintech, seperti:

  • Analisis sentimen tingkat lanjut: NLP membantu perusahaan fintech menganalisis emosi dan opini pelanggan, investor, dan pelaku pasar dari data seperti media sosial, artikel berita, ulasan, dan umpan balik. Hal ini, pada gilirannya, membantu mendorong kampanye pemasaran, melindungi reputasi merek, memastikan kepatuhan, dan memprediksi tren pasar.
  • Layanan pelanggan: NLP mendukung chatbots dan asisten virtual yang berinteraksi dengan pelanggan untuk memberikan informasi dan solusi yang relevan dengan cara percakapan. Ini meningkatkan keterlibatan dan kepuasan pelanggan.
  • Klasifikasi dokumen: NLP membantu perusahaan fintech mengoptimalkan klasifikasi dokumen, pemrosesan, pemeriksaan kepatuhan, deteksi penipuan, dan manajemen risiko.
  • Pengelompokan topik: Melalui pengelompokan topik, NLP digunakan untuk membantu perusahaan fintech menemukan wawasan baru, mengidentifikasi tren yang muncul, dan mengoptimalkan pencarian informasi.
Subsektor Fintech Keterangan
Investasi Aplikasi, robo-advisor, dan platform online yang hemat biaya dan mudah diakses yang memungkinkan konsumen menginvestasikan uang mereka secara otomatis.
Jual beli Platform yang mudah diakses dan hemat biaya yang memungkinkan pelanggan membeli dan menjual saham, dana yang diperdagangkan di bursa (ETF), dan mata uang kripto dari perangkat seluler mereka.
Pembayaran Platform atau aplikasi yang memungkinkan platform pemrosesan pembayaran otomatis dan hemat biaya untuk konsumen dan bisnis.
Keuangan pribadi Platform atau aplikasi yang dirancang untuk membantu konsumen melihat dan mengelola keuangannya dengan nyaman di satu tempat.
Pinjaman Platform atau aplikasi yang dirancang untuk menyederhanakan dan merevolusi dunia peminjaman dengan memberikan lebih banyak opsi kredit kepada pelanggan.
mata uang kripto Ini termasuk bursa, dompet, dan aplikasi pembayaran yang memungkinkan pelanggan bertransaksi menggunakan mata uang kripto dan token digital
Pertanggungan Teknologi dan sistem yang dirancang khusus untuk mengubah dan menyederhanakan operasi di bidang asuransi.

Visi Komputer di Fintech

Visi komputer mengacu pada aplikasi seperti pengenalan gambar dan video serta pelacakan objek. Di antara perusahaan fintech yang diteliti dalam studi CCFA yang disebutkan sebelumnya, computer vision cukup populer. 36% responden telah menerapkannya dan 42% lainnya berencana menerapkannya dalam waktu dua tahun. Teknologi AI ini membantu perusahaan fintech meningkatkan efisiensi dan keamanan melalui:

  • Otentikasi biometrik
  • Pengenalan wajah
  • Verifikasi dokumen

Siapa yang Menggunakan AI di Fintech?

Industri fintech mencakup pendidikan keuangan, pembayaran, pinjaman, asuransi, mata uang kripto, manajemen investasi, dan banyak fungsi lain yang secara tradisional dipenuhi oleh sektor perbankan.

Menurut laporan BCG tahun 2023, saat ini terdapat lebih dari 32.000 perusahaan fintech di seluruh dunia yang terdiri dari startup, lembaga keuangan mapan, dan perusahaan teknologi. Perusahaan-perusahaan fintech ini tetap menjadi yang terdepan dalam penerapan AI, menggunakan AI untuk:

  1. Mengembangkan solusi inovatif.
  2. Meningkatkan deteksi penipuan.
  3. Meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

MasterCard

MasterCard

Mastercard menggunakan AI untuk memberikan layanan yang lebih baik bagi pelanggan, pedagang, dan mitra. Raksasa pemrosesan pembayaran global ini menganggap kecerdasan buatan sebagai teknologi dasar dan menerapkannya di berbagai operasi bisnis. Mastercard berfokus pada peningkatan keamanan finansial melalui penggunaan AI. Rangkaian solusi keamanan yang didukung AI telah mencegah kerugian akibat penipuan senilai lebih dari $35 miliar sejak tahun 2020.

Mastercard juga menggunakan AI untuk mendukung upaya perekrutannya. Tim SDM-nya menggunakan AI generatif untuk deskripsi pekerjaan. Mereka juga menggunakan permainan berbasis AI yang tidak mencatat data demografi calon dokter hewan. Hal ini memajukan kandidat yang kompeten sekaligus membantu mengurangi risiko bias yang tidak disadari dalam perekrutan.

Perusahaan MasterCard
Lokasi New York, AS
Jenis Fintech Pemroses Pembayaran
Jenis AI yang Digunakan
  • Pemrosesan bahasa alami
  • Pembelajaran mesin
  • AI generatif

Berbunyi

Berbunyi

Chime adalah perusahaan fintech yang dibangun dengan premis bahwa layanan perbankan dasar harus bermanfaat, mudah, dan dapat diakses. Ini adalah neobank, sebuah perusahaan fintech yang menantang raksasa perbankan ritel dan bisnis tradisional, yang mengandalkan tim pembelajaran mesin khusus yang secara rutin menerapkan model-model canggih.

Keberhasilan Chime semakin besar berkat strategi pemasaran berbasis fitur yang didukung oleh kecerdasan buatan. Perusahaan fintech menggunakan kecerdasan buatan untuk mengungkap wawasan pelanggan, memandu keputusan produk, dan menentukan taktik pemasaran mana yang akan diterapkan.

Perusahaan Berbunyi
Lokasi Kalifornia, AS
Jenis Fintech bank baru
Jenis AI yang Digunakan
  • Pembelajaran mesin
  • Pemrosesan bahasa alami

SoFi

SoFi

Pendekatan berbasis produk SoFi menawarkan berbagai layanan kepada pelanggan, mulai dari pembiayaan kembali pinjaman mahasiswa hingga layanan hipotek dan manajemen kekayaan. Ini memanfaatkan data pelanggan dan AI untuk mengubah proses peminjaman. Melalui model penjaminan kredit yang efisien, SoFi memberikan kepercayaan lebih kepada peminjam terhadap permohonan mereka dan menjamin kepuasan pelanggan yang lebih besar.

Dalam hal layanan pengelolaan kekayaannya, SoFI menggunakan robo Advisor untuk membantu pelanggan dalam perencanaan investasi, penyeimbangan kembali, diversifikasi, dan simpanan berulang. Pada tanggal 8 Agustus 2023, SoFi Technologies mengumumkan bahwa mereka telah mengintegrasikan mesin kecerdasan buatan percakapan Galileo Financial Technologies ke dalam aplikasi keuangan pribadinya untuk meningkatkan waktu respons dan kepuasan pelanggan.

Perusahaan SoFi
Lokasi Kalifornia, AS
Jenis Fintech Keuangan/Perbankan Pribadi
Jenis AI yang Digunakan
  • Pemrosesan bahasa alami
  • Pembelajaran mesin

Garis

Garis

Stripe, pemroses pembayaran online, menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, mengelola penipuan, dan meningkatkan tingkat konversi. Pada bulan Maret 2023, Stripe memperkenalkan teknologi bahasa alami baru OpenAI, GPT-4, ke dalam produk dan layanannya. Dengan mengadopsi teknologi ini, Stripe mampu meningkatkan pengalaman pengguna.

Salah satu contoh pertama penggunaan GPT-4 di Stripe adalah Stripe Docs. Peningkatan ini memungkinkan pengembang untuk mengajukan pertanyaan dalam bahasa alami dan menerima jawaban yang relevan dan ringkas. Hal ini juga memungkinkan pengembang untuk mengekstrak informasi tertentu, membantu mereka menghabiskan lebih banyak waktu untuk membangun daripada membaca.

Perusahaan Garis
Lokasi San Francisco, AS
Jenis Fintech SaaS Keuangan
Jenis AI yang Digunakan
  • Pemrosesan bahasa alami
  • AI generatif

Menegaskan

Menegaskan

Affirm adalah startup fintech yang memberikan pinjaman point-of-sale (POS) dan pembiayaan beli sekarang bayar nanti (BNPL) kepada konsumen melalui pengecer e-commerce. Startup ini bertujuan untuk mendemokratisasi pembiayaan dan memberikan alternatif terhadap pemberi pinjaman predator.

Affirm menggunakan kecerdasan buatan dan teknik pemodelan data lainnya untuk memeriksa riwayat kredit konsumen, risiko kredit, dan kemampuan membayar kembali. Ia juga menggunakan sistem AI yang efisien untuk menyesuaikan jumlah pinjaman, bunga, atau persyaratan pembayaran.

Melalui sistem penjaminan emisi yang didukung AI, Affirm mengidentifikasi lebih banyak konsumen yang layak mendapatkan kredit dibandingkan sistem penilaian tradisional. Dengan menilai secara akurat kemampuan pelanggan untuk membayar kembali dan menetapkan harga risiko secara wajar di titik penjualan, startup ini mengurangi tingkat penipuan dan gagal bayar sekaligus memberikan pelanggan akses yang lebih luas terhadap kredit.

Perusahaan Menegaskan
Lokasi San Francisco, AS
Jenis Fintech Pinjaman: Pinjaman BNPL/POS
Jenis AI yang Digunakan
  • Pemrosesan bahasa alami
  • Pembelajaran mesin

Apa Keunggulan AI di Fintech?

Pengurangan Biaya

44% perusahaan fintech dalam survei Netguru yang disebutkan sebelumnya melaporkan penghematan biaya yang signifikan di bidang-bidang yang menerapkan kecerdasan buatan. Lembaga keuangan telah menghemat sekitar $447 miliar pada tahun 2023, dengan operasional kantor depan dan menengah menyumbang penghematan biaya sebesar $416 miliar.

AI memungkinkan pengurangan biaya melalui:

  • Meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan produktivitas, dan mengurangi kesalahan yang merugikan.
  • Mengurangi kerugian akibat keputusan investasi atau peminjaman yang buruk.
  • Mengurangi biaya operasional, pemasaran, dan karyawan.
  • Hindari denda peraturan dan biaya yang terkait dengan upaya kepatuhan manual.
  • Meningkatkan deteksi penipuan dan mengurangi kerugian finansial.

Solusi inovatif

Rata-rata konsumen menggunakan tiga aplikasi fintech atau perbankan, dengan pembayaran, pembayaran tagihan, pengajuan pajak, perbankan online, investasi, penganggaran, dan pinjaman menjadi penggunaan yang paling umum. Teknologi AI seperti pembelajaran mesin, AI generatif, NLP, dan visi komputer memungkinkan perusahaan fintech membangun solusi menarik yang bersaing dengan bank tradisional dan lembaga keuangan lainnya.

Solusi inovatif

Beberapa keuntungan paling penting yang dimiliki aplikasi fintech menurut pelanggan mencakup kemudahan penggunaan, integrasi yang mudah dengan berbagai layanan dan aplikasi, antarmuka pengguna yang bagus, dan harga yang lebih baik.

77% dari seluruh responden dalam survei CCFA menyatakan bahwa kemampuan AI memiliki kepentingan strategis yang sangat tinggi bagi bisnis mereka. Wawasan berbasis data yang dimungkinkan oleh AI memainkan peran penting dalam mengembangkan strategi bisnis yang dapat ditindaklanjuti. Mereka juga memungkinkan perusahaan untuk melacak tren pasar untuk memberikan solusi bertenaga AI yang memenuhi kebutuhan konsumen akan solusi keuangan yang nyaman dan terintegrasi.

Analisis Data Pelanggan yang Lebih Baik

Memanfaatkan kumpulan data untuk menghasilkan wawasan baru adalah manfaat utama pemanfaatan AI. Algoritme pembelajaran mesin memungkinkan bisnis fintech mengevaluasi data tidak terstruktur serta menganalisis data historis dan terkini untuk mendorong pengambilan keputusan yang lebih tepat.

Analisis Data Pelanggan yang Lebih Baik

54% organisasi fintech yang disurvei oleh Netguru menyebutkan bahwa mengekstraksi wawasan yang lebih baik dari data mereka sebagai pendorong utama penerapan pembelajaran mesin. Dibandingkan dengan pemain lain di sektor keuangan, organisasi fintech mengandalkan dan berinvestasi besar dalam analisis data pelanggan.

60% dari seluruh responden dalam survei CCFA menggunakan bentuk data baru atau alternatif dalam kecerdasan buatan. Sumber data alternatif yang paling sering digunakan antara lain media sosial, data dari penyedia pembayaran, dan data geolokasi.

Peluang Pendanaan yang Lebih Baik

Pemodal ventura dan investor dari segala jenis mencari perusahaan inovatif dan menguntungkan yang terdepan. Penggunaan AI secara cerdas membuat perusahaan fintech lebih menarik bagi VC dibandingkan perusahaan lain yang belum menggunakan teknologi tersebut.

Bisnis Fintech yang menggunakan kecerdasan buatan mendapatkan pendanaan ventura AI yang lebih tinggi. Lembaga keuangan yang memanfaatkan AI, ML, computer vision, NLP, dan asisten virtual/chatbots sebagai solusi teknologi utama mereka meningkatkan investasi sebesar 20% setiap tahunnya.

Peluang Pendanaan yang Lebih Baik

Sebanyak 30% responden dalam studi CCFA menunjukkan peningkatan signifikan dalam profitabilitas yang disebabkan oleh AI dibandingkan dengan hanya 7% responden petahana. Dibandingkan dengan perusahaan lama, kecerdasan buatan memiliki dampak positif yang lebih tinggi terhadap profitabilitas industri fintech. Selain itu, 63% responden dalam survei Netguru melaporkan peningkatan pendapatan dari penerapan AI.

Deteksi dan Manajemen Penipuan yang Lebih Baik

Penggunaan kecerdasan buatan meningkatkan kemampuan deteksi penipuan. Faktanya, McKinsey memperkirakan bahwa algoritma pembelajaran mesin dapat membantu mengurangi jumlah laporan palsu sebesar 20 hingga 30%. Menurut analis penipuan, serangan yang menargetkan lembaga keuangan menjadi lebih kompleks dan meluas. Solusi keamanan bertenaga AI menawarkan sistem deteksi dan manajemen penipuan dinamis bagi bisnis fintech yang beradaptasi dan menjadi lebih baik dari waktu ke waktu.

Pengalaman Pelanggan yang Lebih Baik

73% pelanggan mengharapkan organisasi fintech memahami kebutuhan dan harapan unik mereka, naik dari 66% pada tahun 2020. Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan, perusahaan fintech dapat mengurangi biaya operasional, meningkatkan efisiensi, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Pengalaman Pelanggan yang Lebih Baik

Loyalitas pelanggan AIDibandingkan dengan lembaga keuangan lainnya, perusahaan fintech memiliki skor loyalitas pelanggan hingga 2,5x lebih tinggi. Melalui pemrosesan bahasa alami, chatbot dan asisten virtual yang didukung AI menjalankan tugas yang meningkatkan pengalaman pelanggan. Misalnya, menjawab pertanyaan, orientasi, dan analisis kebiasaan belanja harian pengguna digunakan untuk memberikan rekomendasi dan saran keuangan yang dipersonalisasi.

Apa Tantangan Mengintegrasikan AI ke dalam Fintech?

Tantangan Regulasi

40% responden dalam studi CCFA merasa bahwa peraturan berdampak negatif terhadap penerapan kecerdasan buatan mereka, sementara lebih dari 30% menyatakan bahwa peraturan memfasilitasi atau memungkinkan hal tersebut. Perusahaan Fintech paling terkena dampak peraturan pembagian data antar yurisdiksi dan entitas. Kompleksitas dan ketidakpastian peraturan juga disebut-sebut sebagai tantangan utama.

Apa Tantangan Mengintegrasikan AI ke dalam Fintech

20% perusahaan fintech dalam studi yang sama merasa mereka belum siap untuk memitigasi potensi risiko dan bias pasar yang disebabkan oleh meluasnya adopsi AI. Kecerdasan buatan dapat memperkuat bias dalam pengambilan keputusan, atau membuat perusahaan fintech rentan terhadap pelanggaran data dan privasi secara massal.

Tantangan Kualitas Data

Karena kecerdasan buatan bergantung pada sejumlah besar data untuk mempelajari dan membuat prediksi, data yang tidak akurat, tidak lengkap, atau bias dapat memengaruhi performa dan keandalan model AI. Selain itu, data keuangan sering kali bersifat sensitif dan pribadi, sehingga menimbulkan masalah etika dan hukum terkait perlindungan dan persetujuan data.

Tantangan Kualitas Data

80% bisnis fintech menyebut akses terhadap data berkualitas sebagai hambatan utama penerapan AI. Kualitas data yang tidak sempurna menimbulkan beberapa ancaman terhadap bisnis fintech termasuk berpotensi merusak metode yang ada, penilaian kredit yang tidak adil, dan dampak diskriminatif lainnya.

Tantangan Pengalaman Pelanggan

Dalam studi Salesforce terhadap industri keuangan, sebagian besar (39%) pelanggan menyatakan bahwa mereka tidak puas dengan chatbot dan asisten virtual yang didukung AI. Studi yang sama menemukan bahwa chatbot yang tidak terintegrasi dengan baik atau tidak cerdas adalah area yang paling sering dilaporkan mengalami gesekan digital.

Tantangan Pengalaman Pelanggan

Tidak mengherankan jika chatbot AI sangat populer. Banyak orang yang belum mempercayai AI. 23% pelanggan tidak mempercayainya dan 56% lainnya netral terhadapnya.

86% pelanggan lebih suka berinteraksi dengan agen manusia dan 71% akan cenderung tidak menggunakan suatu merek jika tidak tersedia agen layanan pelanggan manusia. Jadi meskipun adopsi chatbot sedang meningkat, perusahaan fintech masih menghadapi tantangan dalam penerimaan pelanggan.

Tantangan Privasi dan Keamanan

Sebanyak 78% pelanggan akan beralih ke penyedia layanan keuangan jika mereka merasa data mereka disalahgunakan atau disusupi. Oleh karena itu, pelaku bisnis fintech harus memastikan bahwa mereka mengumpulkan dan memproses data pelanggan secara etis dan aman serta fokus pada isu-isu yang paling bernilai bagi pelanggan.

Tantangan Privasi dan Keamanan

Kerugian rata-rata akibat pelanggaran data di industri keuangan adalah $5,72 juta pada tahun 2020. Kerugian akibat penipuan meningkat dan AI semakin banyak digunakan oleh pihak-pihak jahat untuk melancarkan serangan siber yang canggih. Oleh karena itu, penting bagi lembaga keuangan untuk berinvestasi dalam langkah-langkah dan kemampuan keamanan siber mereka.

Tantangan yang Dapat Dijelaskan

Sistem otomatis dan keluarannya sering disebut “kotak hitam” karena cara kerja internalnya sulit dijelaskan. Berbagai solusi, seperti metode berbasis teori permainan dan perkiraan model lokal telah dieksplorasi. Namun, pendekatan yang dapat diterapkan secara universal dan terukur, terlepas dari kompleksitas model, masih belum ditemukan.

Tantangan Bakat

Laporan Netguru mengungkapkan bahwa 54% responden industri fintech melihat kekurangan talenta AI sebagai tantangan terbesar mereka. Merekrut talenta di bidang AI masih menjadi salah satu kendala terbesar dalam penerapan AI.

Tantangan Bakat

Demikian pula, studi Nvidia pada tahun 2023 menemukan bahwa lebih dari sepertiga responden (36%) menyebutkan tantangan dalam merekrut dan mempertahankan talenta AI sebagai tantangan utama. Angka tersebut merupakan lompatan sebesar 80% dibandingkan tahun 2022 dan merupakan pertama kalinya dalam sejarah tiga tahun survei ini, perekrutan talenta AI muncul sebagai tantangan terbesar.

Bagaimana Masa Depan AI di Fintech?

AI di pasar fintech diperkirakan akan tumbuh sebesar 28,6% hingga mencapai $31,71 miliar pada tahun 2027. Pada tahun 2030, penggunaan AI dapat mengurangi biaya operasional di industri jasa keuangan sebesar 22%.

Bagaimana Masa Depan AI di Fintech

Di sektor keuangan, industri jasa keuangan diperkirakan akan mengalami pergantian pekerjaan sebesar 9% pada tahun 2030. Namun, hal ini diperkirakan akan diimbangi dengan penciptaan lapangan kerja baru di industri fintech dimana lapangan kerja diperkirakan akan tumbuh sebesar 20% karena dari AI.Menurut BCG, AI generatif akan mendukung petugas keuangan digital yang akan menyelesaikan tugas-tugas seperti:

  • Membayar tagihan
  • Mengirim pengiriman uang
  • Memeriksa anggaran
  • Menyengketakan tuduhan

Forum Ekonomi Dunia memperkirakan bahwa pada tahun 2025, AI akan menggantikan fungsi-fungsi penting termasuk penyelidikan pusat panggilan, entri data, dan rekonsiliasi. Pekerjaan baru akan diciptakan untuk membantu antarmuka AI menjadi lebih menarik dan mirip manusia dalam perilakunya.

Untuk membantu usaha fintech dalam usahanya, para ahli dari bidang non-tradisional seperti psikologi akan direkrut. Pada akhirnya, asisten pribadi AI yang bersifat lintas fungsi akan menjadi bagian penting dalam kehidupan pelanggan, mengatur keuangan mereka, melakukan pembelian, dan banyak lagi.

FAQ

Bagaimana pengaruh kecerdasan buatan terhadap fintech?

Bagaimana AI membentuk fintech?

Bagaimana AI dan ML digunakan di fintech?

Bagaimana AI dapat membantu pertumbuhan fintech?