Berikut adalah beberapa area utama di mana AI biasanya diterapkan dalam industri keuangan: 

Perdagangan algoritmik: AI dapat digunakan untuk mengembangkan algoritma perdagangan yang dapat menganalisis tren pasar dan data historis untuk mengambil keputusan dan mengeksekusi perdagangan lebih cepat dibandingkan manusia. 

Otomatisasi dan efisiensi: AI dapat mengotomatisasi tugas-tugas yang berulang dan memakan waktu, sehingga memungkinkan lembaga keuangan memproses data dalam jumlah besar dengan lebih cepat dan akurat.

Keunggulan kompetitif: AI dapat membantu lembaga keuangan mendorong inovasi dan tetap menjadi yang terdepan dalam teknologi, yang dapat memberikan keunggulan kompetitif.

Kepatuhan: AI dapat mengotomatiskan persyaratan pemantauan dan pelaporan untuk memastikan kepatuhan terhadap peraturan

Penilaian kredit: AI dapat menganalisis berbagai data, termasuk aktivitas media sosial dan perilaku online lainnya, untuk menilai kelayakan kredit pelanggan dan membuat keputusan kredit yang lebih akurat.

Pengurangan biaya: Dengan mengotomatisasi tugas-tugas, lembaga keuangan dapat mengurangi tenaga kerja manual, merampingkan alur kerja, dan meningkatkan efisiensi operasional, yang dapat mengurangi biaya.

Layanan pelanggan: Dengan menjawab pertanyaan dan menyelesaikan tugas rutin 24/7, asisten pribadi dan chatbot yang didukung AI dapat mengurangi kebutuhan akan campur tangan manusia, menyediakan layanan pelanggan yang dipersonalisasi seperti persetujuan kredit secara real-time, serta menawarkan perlindungan penipuan dan keamanan siber yang lebih baik kepada konsumen.

Analisis data: AI dapat menganalisis data dalam jumlah besar dan mengekstrak insight serta tren yang sulit dideteksi oleh ilmuwan data manusia, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat dan pemahaman yang lebih mendalam tentang perilaku pasar.

Deteksi penipuan: Algoritma AI dapat mencegah kejahatan keuangan, seperti penipuan dan serangan siber, dengan mengidentifikasi pola yang tidak biasa dalam transaksi keuangan. Solusi ini membantu meningkatkan keamanan dalam aktivitas seperti perbankan online dan transaksi kartu kredit.  

Pemrosesan pinjaman: AI dapat memprediksi dan menilai risiko pinjaman dengan lebih baik, serta merampingkan proses dan persetujuan untuk peminjam dengan mengotomatisasi tugas-tugas seperti penilaian risiko, penilaian kredit, dan verifikasi dokumen.

Keuangan pribadi: Perangkat AI dapat membantu orang mengelola keuangan pribadi mereka dengan menganalisis tujuan, pola pengeluaran, dan toleransi risiko untuk mengembangkan saran penganggaran dan strategi penghematan.

Manajemen portofolio: AI dapat menganalisis kondisi pasar dan indikator ekonomi untuk membantu investor mengambil keputusan yang lebih baik dan mengoptimalkan portofolio mereka.

Analisis prediktif: AI dapat memungkinkan pemodelan prediktif, yang dapat membantu organisasi keuangan mengantisipasi tren pasar, potensi risiko, dan perilaku pelanggan.

Manajemen risiko: AI dapat menganalisis data untuk membantu organisasi keuangan menilai dan mengelola risiko secara lebih efektif dan menciptakan lingkungan keuangan yang lebih aman dan stabil.

Analisis sentimen: AI dapat menganalisis sumber berita, media sosial, dan informasi lainnya untuk mengukur sentimen pasar, yang dapat membantu memprediksi tren pasar dan memengaruhi pengambilan keputusan.

Beragam pemangku kepentingan mengimplementasikan, mengoperasikan, mengatur, dan memanfaatkan teknologi AI di sektor keuangan. Ini termasuk:

Auditor dan tim pengendalian internal: Bertanggung jawab untuk menilai efektivitas sistem AI, individu dan kelompok ini melakukan audit untuk mengidentifikasi potensi masalah dan risiko dan memastikan efisiensi, akurasi, dan kepatuhan. 

Chief Information Officer (CIO) dan kepala petugas teknologi (CTO): Sebagai pengawas infrastruktur teknis organisasi, CIO dan CTO mengambil keputusan penting terkait implementasi, penggunaan, dan keamanan AI.

Nasabah: Pengalaman pengguna yang positif dengan aplikasi yang didorong oleh AI diperlukan agar pelanggan dan pengguna akhir memiliki keyakinan dan kepercayaan terhadap organisasi keuangan.

Pengembang: Pengembang AI bertanggung jawab untuk merancang dan mengimplementasikan sistem AI ke dalam organisasi, serta memastikan keakuratan dan keefektifannya.

Petugas etika dan keberagaman: Organisasi menugaskan para individu ini untuk menjaga agar tidak terjadi bias, memastikan keadilan dan inklusivitas dalam penggunaan AI.

Eksekutif: Eksekutif tertinggi dan Dewan Direksi membuat keputusan strategis terkait implementasi dan penggunaan inisiatif AI serta pengelolaannya yang tepat.

Organisasi keuangan: Bank, perusahaan investasi, dan lembaga keuangan lainnya menerapkan AI untuk meningkatkan efektivitas deteksi penipuan, manajemen risiko, penjaminan emisi, strategi investasi, dan layanan pelanggan. 

Tim hukum: Tim ini bekerja sama dengan regulator untuk memastikan bahwa aplikasi AI mematuhi hukum dan peraturan industri yang relevan.

Tim manajemen risiko: Karena AI sering digunakan untuk menilai dan memitigasi risiko dalam organisasi keuangan, tim ini memantau efektivitas sistem AI. 

Penggunaan AI di bidang keuangan membutuhkan pemantauan untuk memastikan penggunaan yang tepat dan risiko yang minimal. Tata kelola yang proaktif dapat mendorong penggunaan AI yang bertanggung jawab, etis, dan transparan, yang sangat penting karena lembaga keuangan menangani data sensitif dalam jumlah besar.

Pagar pembatas untuk memastikan etika, kepatuhan terhadap peraturan, transparansi, dan kejelasan sehingga para pemangku kepentingan memahami keputusan yang diambil oleh lembaga keuangan. Hal ini sangat penting untuk menyeimbangkan manfaat AI dengan penggunaan yang bertanggung jawab dan dapat dipertanggungjawabkan. Dengan menetapkan pengawasan dan aturan yang jelas terkait penerapannya, AI dapat terus berkembang sebagai alat yang tepercaya dan kuat dalam industri keuangan.

Berbagai jenis lembaga keuangan memanfaatkan AI untuk meningkatkan efisiensi, pengambilan keputusan, dan pengalaman pengguna (UX). Beberapa contoh AI di bidang keuangan meliputi:

Layanan pelanggan: AI percakapan dan pemrosesan bahasa alami (NLP) mendukung chatbot yang memungkinkan pelanggan perbankan mengakses informasi rekening dengan cepat dan efisien, 24/7.

Pencegahan serangan siber: AI dapat menggunakan ilmu data untuk menganalisis pola dan tren serta memperingatkan perusahaan terhadap aktivitas yang tidak biasa.

Perencanaan keuangan: Penasihat robot menggunakan algoritma canggih untuk memberikan saran investasi yang terjangkau dan dipersonalisasi berdasarkan tujuan, toleransi risiko, dan kondisi pasar.

Deteksi dan pencegahan penipuan: Pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk menganalisis perilaku dan keinginan membeli pelanggan dan memicu peringatan ketika pola pengeluaran yang tidak biasa teridentifikasi.

Kelayakan pinjaman: Pemberi pinjaman mengelola risiko dengan menerapkan neural networks AI untuk menganalisis data dengan cepat guna menentukan kelayakan kredit nasabah.

Perdagangan: Perusahaan investasi menggunakan AI untuk perdagangan algoritmik, yaitu perdagangan yang dilakukan dengan kecepatan tinggi berdasarkan data real time dan tren pasar.