Isi
- Masa Depan AI akan Butuh Waktu untuk Tiba
- Bagaimana AI Membentuk Masa Kini dan Dekat Masa Depan
- Tanpa Bug, Tanpa Stres - Panduan Langkah Demi Langkah Anda untuk Membuat Perangkat Lunak yang Mengubah Hidup Tanpa Menghancurkan Kehidupan Anda
- Adopsi Otomasi Proses Robot
- Mengurangi Buruh Manusia
- Merencanakan Masa Depan
Sumber: Visual Generation / Dreamstime.com
Bawa pulang:
Industri perbankan mulai merangkul aset AI dan digital dalam upaya menerapkan deteksi mutakhir dan mengurangi beban kerja manusia.
Untuk mengikuti laju bisnis dan ancaman keamanan di lingkungan saat ini, lembaga keuangan perlu meningkatkan efisiensi dan mengembangkan perlindungan inovatif untuk mengelola risiko. Kemajuan kecerdasan buatan (AI) dan aset digital memungkinkan, meningkatkan kinerja sekaligus mengurangi waktu dan biaya pemrosesan. Meskipun beberapa dari kemajuan ini sudah digunakan, tingkat kecanggihan akan berkembang sedemikian rupa sehingga industri perbankan akan dibentuk dengan sangat berbeda pada dekade berikutnya.
Dalam sebuah wawancara, Henry James, pendiri dan wakil CEO Fincross International, menggambarkan apa yang disebutnya "pandangan helikopter bank menggunakan AI pada tahap awal." Dia menjelaskan bahwa di antara bank-bank besar sudah ada pemahaman bahwa AI akan dimasukkan dalam berbagai bidang, mulai dari cara mengelola risiko pasar keuangan, keamanan data, dan masalah kepatuhan dengan lebih baik.
"Sebut saja," katanya, AI dapat diterapkan pada "hampir semua risiko yang dihadapi bank." Dia juga percaya bahwa akan ada pertumbuhan besar dalam penggunaan tersebut.
Masa Depan AI akan Butuh Waktu untuk Tiba
Saat ini ada beberapa batasan untuk adopsi AI karena kenyataan bahwa para ahli di lapangan masih "sangat langka dan sangat mahal." Akibatnya, penyebaran membutuhkan investasi besar. Biaya itu ditambah dengan ketidakpastian dan keengganan untuk melepaskan sistem warisan adalah apa yang membuat beberapa bank masih ragu untuk sepenuhnya merangkul AI pada saat ini.
Dia menjelaskan, “Anda tidak akan pernah bisa yakin apa hasil dan keberhasilan serta ketepatan AI itu nantinya” di ujung jalan. Meskipun sifat pembelajaran mesin adalah untuk maju dari waktu ke waktu, “itu membutuhkan penyempurnaan terus menerus” yang akan memperhitungkan “ancaman dan risiko baru yang belum pernah dialami oleh AI sebelumnya.” Juga, membawa solusi AI yang canggih berarti meninggalkan “sekolah lama”. "Pengaturan perangkat lunak yang telah mendominasi industri.
Kita akan melihat bahwa memberi jalan, karena masa depan adalah milik mereka yang mampu menggunakan teknologi fleksibel. "Saya pikir ke depan, tumpukan teknologi harus fleksibel, berintegrasi dengan beberapa solusi lain," kata James. "Tingkat penyesuaian dan integrasi harus secara signifikan lebih fleksibel daripada solusi yang digunakan saat ini."
Tapi, orang seharusnya tidak berharap melihat ini terjadi dalam semalam. "Periode transisi akan membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk beralih dari sistem warisan ke penggunaan fintech dan kecerdasan buatan yang lebih luas." Dia memperkirakan bahwa tiba di "gen perbankan berikutnya" sebagai "norma akan memakan waktu 10 tahun ke atas." pelajari lebih lanjut tentang fintech, lihat $ $ @! Is Fintech ?!)
Bagaimana AI Membentuk Masa Kini dan Dekat Masa Depan
Meskipun James melihat masa depan sebenarnya dari AI tiba lebih jauh, kekhawatiran tentang keamanan siber mendorong bank untuk menemukan solusi yang lebih baik daripada otentikasi dua faktor yang telah terbukti tidak sepenuhnya aman. Sementara mereka "masih lebih baik daripada kata sandi alfanumerik," katanya, "peretas telah menemukan cara untuk memotongnya."
Tanpa Bug, Tanpa Stres - Panduan Langkah Demi Langkah Anda untuk Membuat Perangkat Lunak yang Mengubah Hidup Tanpa Menghancurkan Kehidupan Anda
Anda tidak dapat meningkatkan keterampilan pemrograman Anda ketika tidak ada yang peduli dengan kualitas perangkat lunak.
Di Fincross, ada tim yang secara aktif bekerja pada inovasi AI dalam fokusnya pada alat perdagangan untuk pasar cryptocurrency, karena berkonsentrasi pada aset digital. Itu termasuk mengembangkan AR biometrik untuk teknologi terdepan dalam mengurangi penipuan. Salah satu solusinya baru akan diluncurkan.
Untuk perdagangan yang melibatkan jutaan, bank telah memelopori cara untuk menggunakan aplikasinya untuk memastikan bahwa itu memang pemegang rekening yang dimasukkan ke dalam pesanan. James menjelaskan bahwa ini berfungsi dengan meminta orang tersebut mengambil video pendek di ruangan pilihan pengguna, apakah itu di rumah atau di kantor, yang menunjukkan lingkungan dan dikirim ke bank. Kemudian ketika pesanan perdagangan atau penarikan jumlah yang signifikan datang, bank akan meminta pengembalian ke lingkungan yang sama yang mereka dapat melakukan geolokasi melalui telepon dan mencocokkan dengan video identifikasi melalui aplikasi.
Langkah ekstra ini tidak diperlukan untuk jenis pergerakan dana rata-rata Anda, tetapi, kata James, orang-orang bersedia "berusaha lebih jauh untuk melindungi diri mereka sendiri ketika menyangkut transaksi jutaan atau miliaran dolar."
Adopsi Otomasi Proses Robot
Bank juga sudah menggunakan otomatisasi proses robot (RPA). Diantaranya adalah BNY Mellon, yang mulai mengerahkan bot sebagai cara memanfaatkan kapabilitas AI untuk mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi operasional sekitar tiga tahun lalu. Kemungkinan orang lain akan mengikuti, karena RPA adalah bidang pengeluaran yang diprediksi Forrester akan tumbuh menjadi $ 2,9 miliar dalam dua tahun.
Penghematan biaya sangat signifikan. Pada 2017 Reuters melaporkan bahwa bank memperkirakan penghematan tahunan $ 300.000 sebagai akibat dari pergeseran dari proses manual yang dilakukan oleh orang-orang ke otomatisasi yang dimungkinkan oleh bot. Adapun efisiensi, bank melaporkan angka-angka berikut:
Keakuratan 100% dalam validasi penutupan akun di lima sistem
Peningkatan waktu pemrosesan 88%
66% peningkatan waktu penyelesaian masuk perdagangan
Rekonsiliasi robot ¼-detik dari perdagangan yang gagal vs 5-10 menit oleh manusia
Teknologi yang diadopsi oleh bank untuk ini adalah Blue Prism. Dalam video di bawah ini, Dave Moss, CTO dan salah satu pendiri Blue Prism menjelaskan cara kerja Platform Perangkat Lunak Otomasi Blue Prism Robotic:
Idenya adalah bahwa otomatisasi robot yang didukung oleh AI dapat menjembatani kesenjangan yang saat ini ada dalam menerapkan teknologi yang membutuhkan intervensi manusia.
Mengurangi Buruh Manusia
Apa yang terjadi secara alami dari menghilangkan kebutuhan akan keterlibatan manusia adalah hilangnya kebutuhan akan kerja manusia dan lebih sedikit pekerjaan bagi manusia karena pekerjaan akan dilakukan dengan lebih baik dan lebih andal tanpa mereka. Itulah putaran Sandeep Gawade, manajer operasi untuk BNY Mellon di Pune, India, berikan di sini:
Robot dapat diandalkan dan memberikan kinerja yang dirancang untuk mereka. Mereka sama sekali tidak terpengaruh oleh faktor-faktor seperti beban kerja, absensi, gesekan, stres, atau hari libur. Bahkan mereka mengurangi risiko dan meningkatkan kualitas dalam lingkungan yang terkendali.
Dia juga menambahkan beberapa jenis rasionalisasi yang biasa bahwa lebih banyak pekerjaan yang dilakukan oleh robot berarti pekerjaan yang lebih menarik bagi manusia: “Otomasi membebaskan karyawan kami untuk fokus pada kegiatan pengambilan keputusan. Ini juga menghilangkan kejenuhan - kami merekrut orang-orang dengan keterampilan canggih untuk menganalisis data, dan itu menyedihkan bagi mereka untuk menghabiskan 30% hingga 40% dari waktu kerja mereka untuk tugas-tugas hafalan. Dengan bantuan robot, kami dapat meningkatkan efisiensinya dan membantu mereka fokus pada pekerjaan yang lebih produktif, termasuk interaksi langsung dengan klien. "
Tetapi Anda tidak memerlukan keterampilan analitik lanjutan untuk dapat memperkirakan bahwa mengurangi 30% hingga 40% dari waktu kerja akan, tak terhindarkan, berarti menghilangkan 30% hingga 40% dari jumlah karyawan. Itu adalah keprihatinan utama yang dimiliki James untuk masa depan yang ditenagai AI. "Kantor belakang hari ini bisa jadi ribuan karyawan," dia mengamati. "Jumlah yang sangat besar akan digantikan oleh AI." (Kemajuan besar lainnya di fintech adalah mobile banking. Cari tahu lebih lanjut di Dampak Mobile Banking.)
Merencanakan Masa Depan
Fakta bahwa akan ada lebih sedikit pekerjaan yang tersedia di bank, serta di industri lain yang akan lebih bergantung pada AI dan lebih sedikit pada tenaga kerja manusia, adalah salah satu masalah utama yang memerlukan perencanaan untuk ekonomi yang berkelanjutan. Lainnya adalah regulasi AI itu sendiri.
"Regulator keuangan sekarang harus memahami inovasi di fintech," tandas James, dan AI adalah area yang "akan memiliki dampak terbesar pada masa depan bank mana pun." menjadi sedikit ladang ranjau. "
Tetapi regulasi diperlukan karena dimungkinkan bagi AI untuk digunakan tidak hanya untuk melawan penipuan tetapi untuk melanggengkannya. Dia menjelaskan hal itu dapat diatur dengan cara yang "menyembunyikan dan memanipulasi pasar, yang merupakan ancaman serius bagi operasi bank yang patuh, serta setiap vertikal yang mengadopsi penggunaan AI."
Ini adalah masalah serius, James menekankan, karena ketika "AI digunakan untuk potensi penuhnya, itu beberapa kali lebih canggih daripada manusia." Dan itu adalah pedang bermata dua yang melekat dalam kemajuan AI: Itu adalah sangat kuat kekuatan yang dapat meningkatkan efisiensi, tetapi juga dapat memiliki konsekuensi negatif ketika diarahkan untuk tujuan jahat atau ketika menghilangkan lebih banyak pekerjaan daripada yang didukungnya.