Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah merambah ke banyak sektor, dari pekerjaan hingga keseharian. Lalu, apakah AI keuangan mungkin diterapkan?
Penggunaan AI sangat bisa diterapkan di sektor keuangan. Teknologi ini membawa inovasi signifikan yang mampu meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional di industri financial technology (fintech).
Namun, seperti halnya teknologi lainnya, penerapan AI juga memiliki tantangan tersendiri. Di bawah ini akan dijelaskan berbagai peluang dan tantangan penggunaan AI dalam sektor keuangan.
Peluang Penggunaan AI dalam Sektor Keuangan
Penggunaan AI dalam sektor keuangan membuka berbagai peluang untuk meningkatkan layanan, manajemen, serta akurasi analisis. Berikut beberapa bidang utama yang diproyeksikan bakal merasakan keuntungan AI keuangan.
1. Investasi
Dalam investasi, AI membantu banyak hal, termasuk proses pengambilan keputusan. Dengan begitu, keputusan yang diambil menjadi lebih cepat dan akurat. Beberapa penerapan AI yang populer di bidang ini antara lain:
1) Robo-advisor
Robo-advisor adalah sistem otomatis yang bertujuan utama membantu investor dalam membuat keputusan investasi. Dasarnya ialah profil risiko dan tujuan finansial investor itu sendiri. Sistem robot akan bekerja dengan algoritma AI untuk menganalisis data pasar secara real-time.
2) Deteksi fraud
Teknologi AI sudah berkembang pesat sehingga mampu mendeteksi aktivitas mencurigakan yang terindikasi tindak penipuan. Dengan machine learning, sistem AI dapat mengenali pola-pola anomali dan memperingatkan pihak terkait.
3) Analisis sentimen pasar
Teknologi AI digunakan untuk membantu proses analisis sentimen pasar, baik melalui berita, media sosial, maupun laporan keuangan perusahaan. Informasi jelas akan membantu investor untuk memahami tren pasar dan membuat keputusan yang lebih tepat.
2. Peminjaman Uang
AI memiliki peran krusial dalam menyederhanakan proses peminjaman uang serta meningkatkan akurasi penilaian risiko kredit.
1) Penilaian kredit
AI mampu menganalisis data calon peminjam. Riwayat transaksi, perilaku pembayaran, dan faktor lainnya, dapat dianalisis untuk memberikan rekomendasi nilai kelayakan kredit secara cepat dan akurat.
2) Personalisasi peminjaman
Dengan kemampuan analisis AI, data nasabah bisa ditelaah secara mendalam. Institusi keuangan pun dapat menawarkan solusi pinjaman yang lebih personal, seperti personal loan atau suku bunga yang disesuaikan dengan profil risiko nasabah.
3. Mengelola Keuangan Pribadi
Pengelolaan keuangan pribadi juga bisa dilakukan dengan bantuan AI. Semua orang berpotensi mendapatkan manfaatnya sebab ia dapat mengatur pengeluaran dan merencanakan keuangan secara lebih baik.
1) Membuat budgeting
Aplikasi berbasis AI mampu membantu pengguna secara personal untuk membuat anggaran berdasarkan pola pengeluaran rutinan.
2) Analisis kelompok pengeluaran
Dengan menelaah data transaksi, AI mampu mengelompokkan pengeluaran berdasarkan kategori, misalnya makanan, transportasi, hiburan, dan kebutuhan mendadak. Dengan begitu, pengguna akan terbantu dalam memahami kebiasaan finansial dan mengidentifikasi area untuk penghematan.
3) Rekomendasi keuangan
Jika dibutuhkan, AI juga bisa menawarkan saran perihal keuangan, misalnya cara meningkatkan tabungan atau mengurangi utang. Semuanya didasarkan pada situasi keuangan pengguna.
Tantangan Penggunaan AI dalam Keuangan
Peluang AI memang sangat menjanjikan. Namun, ada beberapa tantangan yang perlu dihadapi dalam penerapan AI keuangan. Tantangan ini meliputi berbagai aspek, mulai dari keamanan hingga kepatuhan regulasi.
1. Keamanan data
AI memerlukan big data untuk bisa bekerja secara efektif. Namun, pengumpulan dan pengolahan data sensitif, misalnya informasi keuangan pribadi konsumen, berisiko melanggar keamanan siber. Kebocoran atau penyalahgunaan data tersebut akan memunculkan kerugian besar, baik bagi institusi keuangan maupun individu.
2. Regulasi yang ketat
Penggunaan AI dalam sektor keuangan mesti mematuhi regulasi yang telah diatur oleh masing-masing. Beberapa otoritas keuangan masih dalam tahap adaptasi terhadap inovasi keuangan digital semacam ini. Karenanya, ada ketidakpastian terkait standar dan kebijakan yang harus dipatuhi.
3. Bias dalam algoritma
Algoritma AI bisa menjadi bias jika data yang dipakai tidak representatif atau mengandung galat alias error yang sistematis. Sebagai misal, dalam penilaian kredit, AI mungkin tidak memberikan hasil yang sepenuhnya adil, terutama jika data latihannya bias terhadap kelompok tertentu.
4. Ketergantungan pada teknologi
Penggunaan AI dalam sektor keuangan yang berlebihan berisiko menciptakan ketergantungan. Padahall, error tidak dimungkiri bakal terjadi. Galat dan kesalahan sistem akan berdampak pada operasional lembaga keuangan dan menurunkan kepercayaan nasabah.
5. Kurangnya keahlian tenaga kerja
Untuk mengimplementasikan AI dengan baik dan minim galat, perusahaan keuangan perlu merekrut tenaga kerja berkompetensi di atas rata-rata, terutama perihal data science dan machine learning. Namun, banyak negara masih kekurangan talenta dalam bidang ini.
Dalam sektor keuangan, AI telah membuka berbagai peluang signifikan, mulai dari investasi, peminjaman uang, hingga pengelolaan keuangan pribadi. Inovasi ini mampu meningkatkan efisiensi dan memberikan layanan personal kepada nasabah.
Sebagai salah satu inovasi keuangan digital, penerapan teknologi AI menunjukkan bahwa kecerdasan buatan dapat merevolusi industri keuangan.
Namun, AI tidak lepas dari berbagai tantangan, seperti keamanan data, regulasi yang ketat, dan bias algoritma.
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang inovasi keuangan digital, Anda dapat mengunjungi Manterra.id dan berkonsultasi dengan ahlinya.
Baca Juga : 10 Pengaruh Teknologi Terhadap Perkembangan Desain Logo Modern
