Sejak awal pengetahuan umat manusia dan perkembangan kemampuan imajinatif, keinginan untuk menciptakan tiruan pemikiran dalam bentuk konstruksi yang mereplikasi kecerdasan manusia untuk tujuan bertindak sebagai asisten telah dapat dilacak dalam semua jenis karya seni dan literatur.
Dari pekerja droid emas yang membantu Hephaestus dalam menempanya hingga Golem yang terkenal, peniruan pemikiran hidup telah mendorong imajinasi manusia dan mendorong para penemu lebih jauh ke dunia yang sekarang kita kenal sebagai Kecerdasan buatan.
Tetapi baru pada tahun 1950-an komputer berukuran ruangan membuka jalan untuk pemrograman dan upaya pertama untuk mereplikasi konstruksi kecerdasan buatan dan jaringan saraf. dimungkinkan.
Karena ekonomi telah mengambil kendali atas hampir setiap area aktivitas manusia, menyetujui atau menjatuhkan penemuan dan inovasi melalui prisma profitabilitas, AI juga telah menapaki jalan penghakiman dengan laba atas investasi..
Dan sekarang AI telah menetapkan tujuannya di sektor keuangan, berubah menjadi istilah yang sama sekali baru yang dikenal sebagai fintech. Perbankan, perdagangan, dan investasi adalah area baru yang akan dihubungi AI di tahun-tahun mendatang.
AI Akan Datang
Alasan utama mengapa AI telah diselesaikan di sektor keuangan sebagian besar berkat fakta sederhana bahwa teknologinya paling sesuai untuk menangani data dalam jumlah besar dan melakukan apa yang dimaksudkan sejak jaman dahulu – membantu pikiran manusia mengatasi tugas-tugas yang terakhir secara biologis terbatas dalam.
Sektor keuangan memerlukan data dalam jumlah besar yang perlu diproses dan dianalisis untuk mengekstrak informasi penting yang dapat digunakan untuk menghasilkan keuntungan. Dan ini adalah area utama di mana AI dapat membantu dengan diprogram untuk mendapatkan dan mengekstrak hasil atau tren sebagai instrumen prediktif dari susunan data yang melewati infrastruktur keuangan..
Secara alami, seperti halnya dengan setiap teknologi, AI telah melewati siklus besar perkembangan dan akibatnya jeda yang lahir dari kekecewaan atau krisis keuangan..
Siklus “musim dingin” terbaru terjadi pada 1990-an dan berlanjut hingga beberapa tahun terakhir, sampai ekonomi global pulih sepenuhnya untuk merangkul teknologi baru dan mencapai terobosan dalam inovasi. Teknologi wajar dari AI telah menjadi ujung tombak gerakan ini dan telah melihat banyak aplikasi.
AI sebagai Fintech: Bagaimana AI Mengubah Fintech?
Manifestasi AI yang pertama dan paling gamblang dapat disaksikan dengan munculnya bot.
Siapa pun yang pernah memasuki toko internet dan bercakap-cakap dengan asisten online kemungkinan besar telah mengobrol dengan bot. Sebuah studi dari Statista menunjukkan bahwa jumlah konsumen yang menggunakan asisten virtual di seluruh dunia diperkirakan akan melebihi satu miliar pada tahun 2018.
Kata “pengoptimalan” dalam terminologi ekonomi berarti dua hal yang dibentuk menjadi satu – pengurangan atau biaya dan peningkatan produktivitas. Hasilnya adalah pemecatan karyawan melalui pengenalan bot, atau lebih tepatnya build AI sederhana yang dapat diprogram untuk melakukan tugas-tugas sederhana, seperti menjawab pertanyaan klien melalui serangkaian algoritme yang telah diprogram sebelumnya..
Bot semacam itu mampu menjawab banyak permintaan secara bersamaan dan mengarah ke penjualan, sesuatu yang tidak dapat dilakukan oleh manajer manusia dalam skala seperti itu. Bot telah meresap secara signifikan ke dalam berbagai industri, dari perdagangan online hingga perbankan, di mana mereka telah menggantikan lapisan besar manajer garis menengah.
Sberbank, raksasa keuangan terkemuka Rusia, baru-baru ini diumumkan bahwa solusi AI telah mengurangi hingga 90% staf lini menengah dan menghasilkan pengurangan kunjungan klien ke cabang hingga 5 juta pada tahun 2018. Pencapaian penghematan biaya yang substansial.
Analisis prediktif adalah aplikasi besar lainnya untuk teknologi AI yang baru-baru ini masuk ke kancah keuangan.
NASDAQ mulai menggunakan AI di lantai bursa pada tahun 2018, dan Indeks Kecerdasan Buatan dan Robotika NASDQ CTA (NQROBO) mengungguli pesaingnya ROBO Global Robotics and Automation Index dan Indxx Global Robotics & Indeks Tematik Kecerdasan Buatan (IBOTZ) masing-masing sebesar 5,3% vs 0,19% dan 2,71%.
Menggunakan AI untuk menganalisis pergerakan grafik potensial menjadi alternatif yang layak dan jauh lebih menguntungkan untuk mempertahankan staf analis yang sangat besar, yang tidak akan pernah bisa memproses jumlah informasi yang bisa AI dalam hitungan detik.
Pada saat yang sama, bank Swiss UBS, yang berada di peringkat 35 di dunia untuk volume asetnya, baru-baru ini bermitra dengan Amazon untuk memasukkan layanan “Ask UBS” ke dalam perangkat speaker Echo yang didukung Alexa.
Perdagangan uang adalah hal besar berikutnya bagi AI karena menggunakan kombinasi analisis predikatif dan bot untuk mengintip ke masa depan berdasarkan data yang dikumpulkan dari internet tentang potensi pergerakan pasar adalah alat yang tak ternilai bagi para pedagang..
AI khusus dapat meringkas sejumlah besar data dari jejaring sosial dan saluran berita untuk merumuskan perkiraan tentang nilai tukar mata uang apa pun. Dan itu adalah instrumen yang secara aktif digunakan oleh lantai perdagangan besar dan perusahaan rintisan keuangan yang lebih kecil.
GAN atau Generative Adversarial Networks adalah salah satunya tren terbesar di tahun-tahun mendatang.
GAN diciptakan oleh Ian Goodfellow pada tahun 2014, dan terdiri dari dua Jaringan Syaraf Tiruan berupa diskriminator dan generator yang dapat mengklasifikasikan segala bentuk data di antara mereka dan mencapai kesetimbangan dalam bentuk konsensus ketika generator menghasilkan foto yang tidak dapat dibedakan dari data nyata.
Dengan kata lain, GAN dapat dilatih secara tidak terbatas dan dapat dipelajari tanpa henti. Ini adalah berita luar biasa bagi fintech karena industri ini akan dapat mengajarkan jaringan ini secara individu untuk membentuk perilaku pasar yang realistis, sehingga menjadi instrumen surgawi bagi siapa saja mulai dari pedagang hingga manajer risiko..
Tren Penggunaan AI di Masa Depan
Di samping GAN, manifestasi AI yang paling terlihat di fintech di tahun-tahun mendatang tidak akan banyak difokuskan pada inovasi, tetapi pada aplikasi. Tren terbesar terletak pada penggunaan AI dalam keamanan, personalisasi, dan pengoptimalan proses.
Industri perbankan dan keuangan secara umum telah diganggu oleh masalah keamanan selama bertahun-tahun dan AI adalah salah satu instrumen yang tampaknya paling mampu untuk menebus banyak celah yang tersisa dalam sistem. Penggunaan data biometrik, seperti sidik jari dan pola retinal untuk identifikasi klien adalah salah satu area yang dapat menerapkan AI bersama dengan teknologi pengenalan wajah yang digunakan oleh Apple di ponselnya untuk layanan Apple Pay..
Laporan terbaru oleh Goode Intelligence mengklaim bahwa 1,9 miliar nasabah bank akan menggunakan identifikasi biometrik dalam satu bentuk atau lainnya pada tahun 2021. Penipuan adalah salah satu area utama yang dapat dihilangkan AI jika diterapkan dengan benar di departemen pencegahan penipuan.
Personalisasi pengalaman pengguna dengan bank merupakan tantangan utama bagi industri secara umum karena klien menjadi lebih menuntut, berubah-ubah, paham teknologi, dan mahir dalam literasi keuangan. Kustomisasi dan personalisasi pengalaman pengguna tidak dapat dipahami tanpa menggunakan AI, karena yang terakhir adalah kunci untuk memprediksi permintaan pengguna dan melayani mereka bahkan sebelum klien mengetahui apa yang mungkin mereka butuhkan di masa depan..
Dengan mengandalkan analisis perilaku klien, AI bisa menjadi sangat kuat alat periklanan untuk instrumen dan produk keuangan.
Tak perlu dikatakan, pengoptimalan proses internal dan manajemen klien adalah salah satu area utama yang akan diterapkan AI di tahun-tahun mendatang saat organisasi berjuang untuk mengurangi biaya dan merampingkan alur kerja. Sama seperti bot sekarang dapat menangani permintaan klien di toko online, konstruksi serupa yang disesuaikan dengan sektor keuangan dapat melayani klien dan mengurangi jumlah dokumen yang terlibat dalam menangani permintaan..
Dalam pengertian aplikasi yang lebih internal, JPMorgan mulai menggunakan konstruksi berbasis AI untuk memproses permintaan TI internal, seperti manipulasi karyawan dengan sistem bank kunci. JPMorgan Chase baru-baru ini memperkenalkan platform Contract Intelligence (COiN) yang dirancang untuk menganalisis dokumen hukum dan mengekstrak poin dan klausul data penting.
Karena peninjauan manual terhadap sekitar 12.000 perjanjian kredit komersial tahunan dan dokumen yang relevan membutuhkan sekitar 360.000 jam kerja, penggunaan AI yang dapat menangani tugas dalam beberapa jam lebih dari sekadar dibenarkan..
Penerapan: Siapa yang Diuntungkan dari Penggunaan AI dan Bagaimana?
Tidak ada satu teknologi pun yang dapat benar-benar menguntungkan kecuali jika terbukti nilai dan kegunaannya di hadapan pengguna pada umumnya. Namun di sektor keuangan, rata-rata pengguna memiliki pengertian tiga kali lipat yang melibatkan klien, investor, dan pemula.
Untuk sisi klien di sektor keuangan, penerapan teknologi AI hanya dapat berarti satu hal dalam arti manfaat – kenyamanan. Kenyamanan untuk klien melibatkan keamanan yang lebih besar, personalisasi layanan yang lebih tinggi, layanan yang lebih cepat, dan profitabilitas yang lebih tinggi. Kombinasi dari anugerah ini dapat dicapai melalui penerapan AI, dan profitabilitasnya akan dijamin dengan pengurangan biaya pada personel.
Tentu saja, mengurangi staf adalah hal yang tidak disukai oleh masyarakat, tetapi klien sangat ingin melihat kesengsaraan mereka yang di-PHK demi kenyamanan mereka dalam berinteraksi dengan bank dan kemampuan untuk menerima layanan yang lebih baik di bawah payung perlindungan yang lebih besar dari kata sandi mereka. dan data pribadi.
Misalnya Bank of America Corporation baru-baru ini diresmikan asisten virtual cerdasnya bernama Erica, yang menggunakan analitik prediktif dan pesan kognitif untuk memberikan panduan keuangan kepada lebih dari 45 juta klien organisasi.
Tetapi para investor, seperti investor institusional dan pedagang yang merupakan klien paling menarik dari organisasi perbankan mana pun, dan AI adalah cawan suci ketika berbicara tentang pengembangan arah seperti itu..
Dari menawarkan bot perdagangan hingga analisis dan prediksi data besar-besaran hingga menangani berbagai macam data klien dengan hasil keuangan yang mendukungnya, teknologi ini dapat bekerja dengan sangat baik dalam melipatgandakan nilai bagi klien. Karena nilai sebagian besar diterjemahkan menjadi keuntungan dalam kasus investor, penggunaan AI dalam menganalisis peluang investasi yang optimal dan menawarkan kenyamanan yang lebih besar dalam pelayanan cukup menjanjikan..
Last but not least, startup yang menjadi tulang punggung pengembangan pasar, bisa mendapatkan keuntungan besar dari penerapan AI.
Karena persaingan adalah fenomena sehat yang mendorong kemajuan, ketersediaan gratis teknologi AI dan kehadiran sejumlah besar database pendukung membuat pengembangan konstruksi AI untuk memenuhi kebutuhan pasar menjadi usaha yang menguntungkan..
Karena pasar AI dan jaringan saraf sebagian besar didominasi oleh raksasa seperti Amazon, Google, dan IBM, kehadiran startup kecil yang mampu menawarkan produk bernilai tinggi serupa dengan yang ditawarkan oleh para dominator tetapi dengan fitur yang lebih baik dan, yang terpenting, dengan biaya lebih rendah, membuat pasar AI menjadi sangat menguntungkan dan sebagian besar belum tersentuh, penuh dengan peluang.
Pikiran Akhir
Revolusi fintech dengan penerapan AI masih baru muncul, tetapi telah memberikan kesan yang signifikan di seluruh industri.
Kelayakan dan efisiensi ekonomi yang telah terbukti yang ditawarkan oleh sistem dan turunannya mendorong para pemimpin industri untuk berinvestasi dalam pengembangan teknologi yang lebih baru untuk mencari keuntungan dan pengoptimalan yang lebih besar. Pasar solusi AI penuh dengan peluang dan tren global penerapannya dalam satu atau lain cara berasal dari pusat keuangan dunia di New York, di mana para trendsetter sektor keuangan berinvestasi dalam instrumen baru untuk merevolusi industri..
Sebuah laporan oleh CB Insights menunjukkan bahwa kuartal pertama tahun 2018 saja mencatat rekor $ 5,4 miliar yang dikumpulkan oleh perusahaan fintech yang didukung oleh modal ventura – bukti yang cukup bahwa investor institusional melihat janji pengembalian dalam mengembangkan teknologi baru untuk memenuhi pasar besar-besaran layanan keuangan.
Bank tidak ketinggalan karena pencapaian otomatisasi layanan pelanggan, personalisasi, peningkatan keamanan, optimalisasi proses, dan pengenalan pola akan memastikan keunggulan kompetitif mereka atas organisasi lain yang belum menganut ide inovasi..
Karena pasar keuangan sama kompetitifnya dengan pasar keuangan lainnya yang melibatkan uang dalam jumlah besar, orang-orang yang mengikuti dan merangkul tren pada akhirnya akan bertahan dan menang di atas tulang pemikiran kuno saat revolusi teknologi melanda ekonomi global. AI.
Kontribusi Ivan Aleksandrov
Ivan Aleksandrov adalah Managing Partner di Nota Modal, sebuah perusahaan investasi internasional yang berfokus pada aset berbasis blockchain. Keahlian mereka dalam Modal Ventura, Ekuitas Pribadi dan Perbankan Investasi memungkinkan mereka untuk memberikan layanan teladan kepada klien mereka dan peluang besar untuk daya tarik investasi.
