10 Cara Kecerdasan Buatan Merevolusi Sektor Jasa Keuangan

Pada tahun 2030, adopsi AI di sektor jasa keuangan diperkirakan akan menambah nilai $1,2 triliun, menurut laporan oleh McKinsey & Company. Kecerdasan Buatan (AI) dengan cepat mengubah industri keuangan, merevolusi cara lembaga keuangan beroperasi, dan sangat memengaruhi berbagai aspek keuangan. Integrasi AI di bidang keuangan telah menghasilkan banyak manfaat AI di bidang keuangan, dan saat ini, terdapat berbagai macam aplikasi AI di bidang keuangan yang dapat menjadi pengubah permainan di masa depan.

Di blog ini, kita akan melihat secara mendetail 10 kasus penggunaan AI teratas di industri keuangan.

10 Kasus Penggunaan AI Teratas di Bidang Keuangan

Revolusi AI telah dimulai untuk keuangan. Berikut adalah 10 kasus penggunaan AI teratas dalam layanan keuangan.

1. Layanan Pelanggan

AI percakapan untuk keuangan telah muncul sebagai pengubah permainan dalam layanan pelanggan. Dengan menerapkan chatbot dan asisten virtual bertenaga AI, bank dan lembaga keuangan dapat menangani permintaan pelanggan dalam jumlah besar secara efisien dan waktu nyata. Asisten virtual ini memanfaatkan kemampuan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memahami pertanyaan keuangan yang rumit dan segera memberikan tanggapan yang akurat.

Salah satu contoh penting AI di bidang keuangan adalah adopsi asisten suara bertenaga AI. Asisten suara ini, terintegrasi ke dalam aplikasi mobile banking atau perangkat pintar, memungkinkan pelanggan untuk berinteraksi secara alami melalui perintah suara. Pelanggan dapat memeriksa detail akun mereka, melakukan transaksi, dan mendapatkan wawasan keuangan yang dipersonalisasi hanya dengan berbicara dengan asisten AI.

Misalnya, Wells Fargo menggunakan chatbot Facebook Messenger yang didukung oleh pembelajaran mesin untuk terlibat secara efisien dengan pelanggannya. Pelanggan dapat mengakses semua informasi yang mereka butuhkan tentang akun dan kata sandi mereka dengan bantuan chatbot. Penggunaan AI percakapan dalam layanan keuangan mengubah layanan pelanggan dengan memungkinkan dukungan yang dipersonalisasi dan efisien.

Contoh AI lain yang luar biasa dalam bidang keuangan adalah penggunaan algoritme AI untuk analisis sentimen. Lembaga keuangan dapat menganalisis umpan balik pelanggan, postingan media sosial, dan ulasan menggunakan algoritme analisis sentimen yang didukung AI. Ini memberikan wawasan berharga tentang preferensi dan sentimen pelanggan, memungkinkan organisasi untuk secara proaktif menangani masalah pelanggan dan meningkatkan kualitas layanan.

Integrasi AI dalam layanan keuangan telah merevolusi layanan pelanggan di sektor keuangan. AI percakapan, asisten suara, dan analisis sentimen hanyalah beberapa contoh bagaimana AI mengubah layanan pelanggan dengan memberikan pengalaman yang dipersonalisasi dan dukungan yang efisien di industri keuangan.

2. Deteksi Penipuan

Dengan solusi AI terbaru untuk keuangan, lembaga keuangan dapat memerangi aktivitas penipuan secara efektif, melindungi diri mereka sendiri dan pelanggan mereka.

Dengan memanfaatkan algoritme pembelajaran mesin dan analitik prediktif, penggunaan AI dalam layanan keuangan memungkinkan analisis data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi dan mencegah penipuan secara real time. Sistem bertenaga AI ini terus belajar dari data baru, mendeteksi pola penipuan yang muncul yang mungkin luput dari perhatian sistem berbasis aturan tradisional.

Algoritme deteksi anomali adalah contoh utama AI untuk keuangan dalam deteksi penipuan. Mereka dapat mengidentifikasi pola dan penyimpangan yang tidak biasa dari perilaku normal, meningkatkan kewaspadaan untuk penyelidikan lebih lanjut. Misalnya, jika pelanggan tiba-tiba melakukan beberapa transaksi bernilai tinggi dari lokasi yang tidak dikenal, sistem AI dapat segera menandainya sebagai kasus penipuan potensial.

AI digunakan oleh JPMorgan Chase untuk mengidentifikasi penipuan dalam bisnis kartu kreditnya. Bank telah menciptakan algoritme kepemilikan yang memeriksa setiap transaksi kartu kredit secara real-time untuk menemukan pola penipuan.

Solusi AI untuk keuangan memanfaatkan beragam sumber data, termasuk media sosial dan database eksternal, untuk meningkatkan kemampuan deteksi penipuan. Dengan menggabungkan data tidak terstruktur dan menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP), sistem AI dapat mengidentifikasi indikator penipuan dan mendeteksi aktivitas penipuan secara akurat.

3. Penilaian Risiko Kredit

Penilaian risiko kredit adalah proses penting dalam industri keuangan, dan AI telah merevolusi bidang ini dengan menyediakan solusi AI keuangan tingkat lanjut. Dengan integrasi AI dalam layanan keuangan, model penilaian risiko kredit di industri pembiayaan menjadi lebih akurat dan efisien.

Secara tradisional, penilaian risiko kredit mengandalkan evaluasi manual dan pengambilan keputusan subjektif. Namun, dengan munculnya AI di sektor keuangan, lembaga keuangan dapat mengotomatiskan dan merampingkan proses ini. Algoritme pembelajaran mesin dan analitik prediktif menganalisis data ekstensif, termasuk riwayat kredit, laporan keuangan, dan tren pasar, untuk mengevaluasi risiko yang terkait dengan pemberian kredit.

Contoh penerapan AI dan ML yang sangat baik di bidang keuangan adalah penggunaan model penilaian kredit bertenaga AI. Model ini menganalisis data historis, mengidentifikasi pola, dan memprediksi kemungkinan gagal bayar atau tunggakan. Pemberi pinjaman dapat membuat keputusan berdasarkan informasi, meningkatkan manajemen risiko, dan menawarkan suku bunga kompetitif kepada peminjam yang layak kredit.

AI dalam perbankan dan keuangan memungkinkan pemantauan risiko kredit secara real-time. Sistem AI di industri keuangan terus menganalisis data keuangan dan kondisi pasar untuk memberikan peringatan dan peringatan dini terkait potensi gagal bayar kredit atau memburuknya kelayakan kredit.

4. Manajemen Kekayaan yang Dipersonalisasi

Dengan algoritme canggih dan kapabilitas pembelajaran mesin (ML), AI mengubah peran AI di bidang keuangan dan memungkinkan solusi AI yang kreatif untuk keuangan. Manajemen kekayaan yang dipersonalisasi adalah salah satu bidang utama di mana AI merevolusi keuangan.

Integrasi AI dalam layanan keuangan memberdayakan institusi untuk menawarkan saran dan solusi yang dipersonalisasi. Melalui analisis sejumlah besar data, termasuk tren pasar dan kinerja historis, AI memberikan wawasan berharga untuk membuat keputusan yang tepat. Dengan memanfaatkan AI untuk keuangan, institusi dapat menyesuaikan strategi investasi dengan preferensi individu, toleransi risiko, dan tujuan keuangan.

Misalnya, bayangkan seorang investor berusaha mengoptimalkan portofolionya dalam menghadapi fluktuasi pasar. Melalui penggunaan ML di bidang keuangan, algoritme AI dapat terus memantau dan menganalisis kondisi pasar, membuat penyesuaian waktu nyata pada portofolio investasi untuk memaksimalkan pengembalian.

Platform Aladdin dari BlackRock menganalisis sejumlah besar data keuangan, mengidentifikasi risiko dan peluang, dan memberi manajer investasi wawasan waktu nyata.

Peran AI dalam keuangan merevolusi industri dengan memfasilitasi manajemen kekayaan yang dipersonalisasi dan memperkenalkan solusi AI yang inovatif untuk keuangan. Pergeseran paradigma ini memungkinkan lembaga keuangan untuk memberikan layanan yang unggul, meningkatkan pengalaman dan hasil pelanggan. Di ranah layanan keuangan yang dipersonalisasi, AI di bidang keuangan membentuk kembali cara kerja institusi.

5. Kepatuhan

Kepatuhan adalah aspek penting dari industri keuangan, memastikan bahwa bisnis mematuhi standar peraturan dan kewajiban hukum. AI telah muncul sebagai pengubah permainan di lapangan, merevolusi proses kepatuhan dengan kemampuannya yang canggih.

Penggunaan AI dalam layanan keuangan telah membawa peningkatan signifikan pada prosedur kepatuhan. Salah satu contoh penting penggunaan AI dalam perbankan dan keuangan adalah otomatisasi tugas kepatuhan, seperti prosedur Kenali Pelanggan Anda (KYC). Algoritme pembelajaran mesin dapat menganalisis data pelanggan, mengidentifikasi potensi risiko, dan menandai individu yang mencurigakan, sehingga menyederhanakan proses verifikasi. Ini menghemat waktu, mengurangi biaya, dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan.

Penggunaan AI di bidang keuangan telah merevolusi kepatuhan dengan mengotomatiskan tugas-tugas manual dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan dalam layanan keuangan serta perbankan dan keuangan.

6. Perencanaan Keuangan

Integrasi AI dalam keuangan telah mengubah perencanaan keuangan dengan memanfaatkan analitik data dan algoritme pembelajaran mesin. Misalnya, platform yang didukung AI dapat menganalisis data keuangan historis, tren pasar, dan indikator ekonomi untuk menghasilkan prakiraan keuangan yang akurat dan personal. Fitur AI ini membantu bank dalam merayu milenial, yang merupakan segmen pelanggan penting di sebagian besar negara. Ini memberdayakan individu dan bisnis untuk membuat keputusan berdasarkan informasi dan mengoptimalkan strategi keuangan mereka.

Salah satu contoh AI yang menonjol dalam bidang keuangan adalah penggunaan robo-advisor yang digerakkan oleh AI dalam layanan keuangan. Platform ini menggunakan AI untuk keuangan guna menawarkan saran investasi yang dipersonalisasi berdasarkan tujuan individu, toleransi risiko, dan kondisi pasar. Melalui algoritme yang canggih, penasihat robo dapat memberikan manajemen portofolio yang hemat biaya dan real-time, memungkinkan individu untuk mengakses layanan perencanaan keuangan profesional dengan biaya yang lebih murah.

Baru-baru ini AI percakapan untuk keuangan telah mendapatkan daya tarik, memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan asisten virtual untuk perencanaan keuangan. Chatbot bertenaga AI ini dapat menjawab pertanyaan, memberikan wawasan, dan bahkan melakukan transaksi keuangan, menawarkan bantuan dan kenyamanan yang dipersonalisasi. AI percakapan tampaknya menjadi masa depan AI di bidang keuangan karena menjanjikan perubahan tektonik dalam cara perencanaan keuangan dilakukan.

7. Peramalan dan Pengelolaan Kredit Macet

Peramalan dan pengelolaan kredit macet adalah aspek penting dari layanan keuangan, dan penggunaan AI dalam keuangan merevolusi aspek manajemen keuangan ini.

Penggunaan AI dalam akuntansi dan keuangan serta penerapannya dalam layanan keuangan telah memperkenalkan alat yang ampuh untuk memperkirakan utang buruk. Algoritme Pembelajaran Mesin (ML) dapat menganalisis sejumlah besar data historis, termasuk pola pembayaran pelanggan, skor kredit, dan indikator ekonomi, untuk mengidentifikasi potensi risiko gagal bayar. Dengan memanfaatkan wawasan ini, lembaga keuangan dapat membuat keputusan berdasarkan data dan mengambil tindakan proaktif untuk mengurangi utang buruk.

Selain itu, AI generatif untuk keuangan sedang digunakan untuk mengembangkan pendekatan inovatif untuk manajemen utang buruk. Misalnya, model AI generatif dapat mensimulasikan skenario ekonomi yang berbeda dan menilai dampaknya terhadap portofolio pinjaman, memungkinkan lembaga keuangan untuk mengevaluasi potensi risiko dan menyesuaikan strategi mereka.

Aplikasi AI di bidang keuangan juga mencakup otomatisasi proses penagihan utang. Sistem yang didukung AI dapat menganalisis perilaku pelanggan, pola komunikasi, dan demografi untuk mempersonalisasi upaya penagihan utang, meningkatkan peluang keberhasilan pemulihan utang sambil mengoptimalkan sumber daya.

AI generatif untuk keuangan, bersama dengan ML di bidang keuangan, mengubah perkiraan dan pengelolaan kredit macet. Dengan memanfaatkan kemampuan analitik dan otomatisasi AI, lembaga keuangan dapat membuat prediksi yang lebih akurat, merancang strategi yang efektif, dan meningkatkan hasil penagihan utang, serta meningkatkan kesehatan keuangan mereka secara keseluruhan.

8. Membuat Laporan Keuangan

Peran AI di bidang keuangan saat ini semakin menonjol di arena pembuatan laporan keuangan. Sistem yang didukung AI dapat menganalisis sejumlah besar data keuangan, termasuk transaksi, faktur, dan laporan rekening, untuk mengotomatiskan proses pembuatan laporan. Perusahaan dapat memanfaatkan kekuatan AI dalam layanan keuangan dengan memanfaatkan algoritme pembelajaran mesin yang dapat mengekstraksi informasi yang relevan, melakukan validasi data, dan menghasilkan laporan keuangan yang komprehensif dan bebas dari kesalahan.

Salah satu kasus penggunaan AI utama dalam keuangan adalah otomatisasi pelaporan peraturan. Lembaga keuangan diharuskan untuk mematuhi peraturan yang rumit dan menyerahkan laporan yang akurat kepada pihak berwenang. Dengan menggunakan AI di bidang keuangan, perusahaan dapat merampingkan proses ini dengan secara otomatis mengekstraksi data yang relevan, melakukan perhitungan, dan menghasilkan laporan yang sesuai dengan standar peraturan.

Selain itu, penggunaan ML di bidang keuangan memfasilitasi pembuatan laporan keuangan real-time dengan menganalisis data hampir secara real-time, memungkinkan pemangku kepentingan untuk mengakses informasi terkini untuk pengambilan keputusan. Integrasi AI dalam akuntansi dan keuangan telah merevolusi pembuatan laporan keuangan, mengubah cara data keuangan diproses, dianalisis, dan digunakan.

9. Perdagangan Algoritma

Perdagangan algoritmik adalah salah satu kasus penggunaan utama AI di bidang keuangan. Dengan kemampuannya yang canggih, AI mengubah perdagangan saham, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat, lebih akurat, dan berdasarkan data.

Penggunaan AI yang ekstensif di bidang keuangan telah membuka jalan bagi perdagangan algoritmik. Algoritma bertenaga AI dapat menganalisis sejumlah besar data pasar, termasuk tren harga historis, indikator pasar, dan sentimen berita, untuk mengidentifikasi pola dan memprediksi pergerakan pasar. Hal ini memungkinkan lembaga keuangan untuk mengeksekusi perdagangan dengan presisi dan efisiensi.

AI percakapan dalam layanan keuangan juga memainkan peran penting dalam perdagangan algoritmik. Asisten virtual yang dilengkapi dengan kemampuan AI dapat memproses pertanyaan bahasa alami dari trader, memberikan wawasan pasar secara real-time, menganalisis strategi trading, dan mengeksekusi trading berdasarkan parameter yang telah ditentukan.

Misalnya, Virtu Financial adalah perusahaan perdagangan elektronik global yang menggunakan AI untuk memperkuat platform perdagangan algoritmiknya. Platform bertenaga AI perusahaan dapat memindai jutaan titik data secara real-time dan mengeksekusi perdagangan dengan harga optimal. Berdasarkan strategi perdagangan dan parameter risiko yang telah ditentukan, sistem dapat secara otomatis mengeksekusi perdagangan pada waktu dan harga yang optimal, memanfaatkan peluang pasar dan meminimalkan kesalahan manusia.

Integrasi AI dan ML dalam keuangan memungkinkan sistem perdagangan algoritmik untuk terus belajar dan beradaptasi dengan kondisi pasar. Algoritme pembelajaran mesin dapat secara dinamis menyesuaikan strategi perdagangan berdasarkan data waktu nyata, mengoptimalkan kinerja, dan memaksimalkan keuntungan.

10. Mengotomatiskan Tugas Rutin

Dengan memanfaatkan AI di bidang keuangan, organisasi keuangan mengotomatiskan operasi mereka dan menuai manfaat dari teknologi ini.

Salah satu contoh yang menonjol adalah penggunaan AI percakapan untuk keuangan. Asisten virtual yang didukung oleh teknologi AI dapat berinteraksi dengan pelanggan, memberikan dukungan dan bantuan secara real time. Chatbot cerdas ini dapat menangani pertanyaan rutin, manajemen akun, dan transaksi dasar, membebaskan sumber daya manusia untuk tugas yang lebih kompleks.

Baca juga:- Apa Kegunaan dan Manfaat RPA di Bidang Keuangan?

Dalam industri keuangan, kombinasi AI dan pembelajaran mesin (ML) berperan penting dalam proses otomatisasi. Algoritme ML dapat menganalisis data keuangan dalam jumlah besar, mendeteksi pola, dan membuat prediksi. Ini memungkinkan entri data otomatis, pemrosesan dokumen, dan rekonsiliasi, mengurangi upaya manual dan meningkatkan akurasi.

Manfaat AI di bidang keuangan sangat signifikan. Dengan mengotomatiskan tugas rutin, lembaga keuangan dapat merampingkan operasi, mengurangi biaya, dan meningkatkan akurasi. Selain itu, karyawan dapat berfokus pada aktivitas bernilai lebih tinggi seperti analisis keuangan dan pengambilan keputusan, yang menghasilkan hasil strategis yang lebih baik.

Penggunaan AI dalam layanan keuangan untuk mengotomatiskan tugas-tugas rutin adalah pengubah permainan untuk sektor keuangan.

Manfaatkan kekuatan AI dalam bisnis keuangan Anda dan tawarkan pengalaman tak tertandingi kepada pengguna Anda dengan memanfaatkan layanan terbaik kami

Lihat layanan kami

Bagaimana Appinventiv Dapat Membantu Anda Memanfaatkan Kekuatan AI dalam Keuangan

Appinventiv adalah mitra tepercaya Anda dalam memanfaatkan kekuatan AI di bidang keuangan. Dengan keahlian kami dalam teknologi AI dan pemahaman mendalam tentang industri keuangan, kami dapat membantu Anda membuka potensi transformatif AI untuk operasi keuangan Anda. Dengan layanan pengembangan perangkat lunak fintech kami yang luar biasa, kami dapat membantu Anda dalam mengembangkan solusi bertenaga AI yang disesuaikan dengan kebutuhan khusus Anda, baik itu mengotomatiskan tugas rutin, meningkatkan deteksi penipuan, atau mengoptimalkan strategi investasi. Melalui pendekatan kolaboratif dan solusi AI mutakhir, kami memastikan bahwa Anda tetap terdepan dalam lanskap dinamis keuangan dan memanfaatkan kekuatan penuh AI untuk mendorong pertumbuhan dan efisiensi di organisasi Anda.

FAQ

T. Apa itu AI di bidang keuangan

A. AI dalam bidang keuangan mengacu pada penerapan teknologi dan teknik Kecerdasan Buatan dalam industri keuangan. Ini melibatkan penggunaan algoritme dan pembelajaran mesin untuk menganalisis sejumlah besar data keuangan untuk melakukan berbagai tugas terkait keuangan.

T. Bagaimana AI digunakan dalam keuangan?

J. AI digunakan di bidang keuangan untuk mengotomatiskan tugas rutin, menganalisis data untuk wawasan, meningkatkan deteksi penipuan, mengoptimalkan strategi investasi, mempersonalisasi pengalaman pelanggan, dan meningkatkan penilaian dan manajemen risiko. Ini memungkinkan lembaga keuangan untuk merampingkan operasi, membuat keputusan berdasarkan data, meningkatkan efisiensi, dan memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan.

T. Mengapa AI adalah masa depan keuangan?

J. AI dianggap sebagai masa depan keuangan karena berpotensi merevolusi industri. Dengan kemampuannya yang canggih, AI dapat memproses dan menganalisis sejumlah besar data keuangan dengan lebih cepat dan lebih akurat daripada manusia, sehingga menghasilkan peningkatan efisiensi dan akurasi dalam pengambilan keputusan.