Dalam lanskap industri jasa keuangan yang kian kompetitif, perusahaan-perusahaan berlomba mengeksplorasi potensi data mereka dengan dukungan kecerdasan buatan (AI). Menurut Goldman Sachs, investasi global dalam bidang AI diprediksi mencapai hampir US$1 triliun, dengan lebih dari US$97 miliar dialokasikan khusus untuk sektor keuangan pada tahun 2027. Angka ini mencerminkan urgensi dan antusiasme tinggi terhadap transformasi digital berbasis AI.
AI generatif menjadi salah satu teknologi paling menjanjikan, terutama karena kemampuannya menyederhanakan akses terhadap data dan mendorong otomatisasi proses. Namun, tanpa fondasi data yang solid dan strategi tata kelola yang matang, manfaat AI tak akan maksimal. Banyak organisasi masih menghadapi tantangan klasik—data tersebar, tidak terstruktur, dan minim konteks—yang menghambat konversi data menjadi wawasan bernilai bisnis.
Agar AI benar-benar menghadirkan perubahan, lembaga keuangan perlu membangun jalur data modern yang memampukan pengguna—teknis maupun non-teknis—mengakses informasi secara terstandarisasi, terstruktur, dan saling terhubung di seluruh sistem perusahaan.
Modernisasi Manajemen Data: Membuka Potensi AI Generatif
Data Ingest Lebih Cerdas
Seiring bertambahnya jenis dan volume data—mulai dari teks, gambar, audio hingga video—tim data dihadapkan pada tantangan kompleks dalam pengumpulan dan pengolahan. Dengan bantuan AI sejak tahap awal pipeline, proses ingest data dapat dilakukan lebih otomatis dan akurat. Ini memungkinkan:
Penyegaran data risiko secara real-time
Penambalan celah kualitas dalam laporan
Analisis sentimen pelanggan dengan data pihak pertama
Transformasi Data Berbasis Konteks
Transformasi data bukan sekadar migrasi ke cloud. Dibutuhkan pendekatan semantik di mana AI mampu mengidentifikasi entitas penting seperti ID akun, nomor transaksi, atau nama pelanggan. Hal ini memudahkan pengguna menarik informasi penting tanpa membedah ribuan baris data mentah.
Bahkan, AI dapat memodelkan hubungan antar data lintas sistem. Dengan dukungan bahasa alami, pengguna bisa memahami konteks data secara intuitif. AI juga mampu mengindeks dan melakukan vektorisasi sebelum data digunakan oleh model bahasa besar (LLM), mempercepat proses pencarian dan akses informasi.
Tata Kelola Data di Era Regulasi
Dengan regulasi yang semakin ketat, kontrol dan visibilitas terhadap data sangat penting. Platform berbasis AI memberikan observabilitas menyeluruh, mulai dari data, model, hingga pengguna. Chief Data Officer kini dapat:
Mendeteksi ancaman data secara proaktif
Memantau notifikasi & aktivitas pengguna
Memastikan model AI mematuhi standar tata kelola
AI & Analitik: Membentuk Business Intelligence Masa Kini
Co-pilot Numerik untuk Semua
Model bahasa besar memungkinkan siapa saja—termasuk pengguna non-teknis—mengakses data kompleks dengan bertanya secara alami. Contohnya:
“Apa 10 kepemilikan saham utama saya dengan nilai pasar terkini dan persentase total portofolio?”
Jawaban bisa muncul seketika, tanpa harus menulis query SQL.
Ekstraksi & Ringkasan Teks Tak Terstruktur
Lebih dari 80% data di industri keuangan berbentuk tidak terstruktur, seperti email, catatan pengajuan klaim, atau dokumen PDF. Dengan AI, organisasi dapat:
Menyaring informasi relevan dari dokumen panjang
Mengurangi kesalahan manusia
Menemukan pola tersembunyi untuk prediksi risiko atau investigasi penipuan
Asisten Percakapan Bertenaga AI
Bukan lagi chatbot biasa, asisten percakapan modern bisa menjawab pertanyaan kompleks, mengakses data internal, dan menyelesaikan tugas-tugas teknis. Copilot berbasis AI mempercepat proses kerja dan meningkatkan pelayanan pelanggan. Ini menciptakan pengalaman pengguna yang lebih personal dan efisien.
Use Case AI Finansial: Dari BI Otomatis hingga Kepatuhan
AI telah menyentuh berbagai lini bisnis:
Pemangku Kepentingan Fokus AI Manfaat
Line-of-Business Chatbot LLM, co-pilot analisis Keputusan cepat, efisiensi
Engineer/Developer Ringkasan dokumen, otomatisasi pipeline Validasi klaim & integrasi data
C-Level Executive Pengawasan tata kelola, efisiensi biaya Kepatuhan & mitigasi risiko
Berbagai contoh implementasi seperti BI otomatis, pemrosesan teks, hingga asisten percakapan menunjukkan bagaimana AI kini menjadi alat utama dalam mendorong keunggulan kompetitif.
Memacu Masa Depan Finansial Berbasis AI
Transformasi berbasis AI bukan hanya soal teknologi, tapi soal strategi menyeluruh. Untuk mewujudkan potensi maksimal, perusahaan perlu mengintegrasikan:
- Strategi Data Terpadu:
Model semantik, pipeline otomatis, dan konsistensi metadata. - Platform AI Siap Produksi:
Skalabilitas cloud, kemampuan pencarian vektor, dan pengelolaan akses data. - Kolaborasi Tim Lintas Fungsi:
Menyatukan divisi bisnis, data, dan risiko dalam satu kerangka kerja.
Dengan fondasi ini, organisasi keuangan tak hanya mengadopsi AI, tetapi benar-benar menjadikan AI sebagai penggerak nilai bisnis—meningkatkan pendapatan, menekan biaya, dan memperkuat hubungan dengan pelanggan.
