Jakarta, Mediaprofesi.id – Dalam artikelnya, Sherlie Karnidta, Country Manager Cloudera Indonesia mengungkapkan harapan akan penurunan suku bunga oleh Federal Reserve (The Fed) telah menekan prospek profitabilitas bank di kawasan Asia Pasifik. Seiring melunaknya suku bunga global, bank-bank di kawasan ini mulai merasakan tekanan terhadap pendapatan bunga, yang merupakan komponen utama dalam perolehan laba.
Tekanan ini diperparah oleh tantangan struktural lainnya. Fitch Ratings telah memperingatkan bahwa profitabilitas bank bisa semakin tertekan, dengan revisi prospek sektor di pasar seperti China dan Korea Selatan akibat meningkatnya biaya kredit dan kekhawatiran terhadap kualitas aset. Di China, misalnya, stimulus yang diberikan oleh pemerintah justru mempersempit margin, sementara permintaan kredit yang lemah terus membebani kinerja perusahaan.
Di Indonesia, keputusan Bank Indonesia untuk menurunkan suku bunga acuan sebesar 0,25% menunjukkan upaya bank sentral untuk mendorong pertumbuhan kredit. Namun, meskipun kebijakan moneter dilonggarkan, bank-bank masih enggan menurunkan suku bunga pinjaman karena tekanan biaya pendanaan dan risiko kredit. Hal ini menunjukkan bahwa tantangan profitabilitas tetap ada, bahkan di tengah kebijakan yang mendukung.
Menghadapi berbagai tekanan ini, bank perlu meningkatkan efisiensi operasionalnya, dimulai dari sumber daya yang mereka miliki dalam jumlah besar: data. Dengan arsitektur yang tepat, pengelolaan data yang baik bisa menjadi pendorong untuk otomatisasi, pencegahan fraud (penipuan), dan pemanfaatan AI untuk menghasilkan insight yang strategis, membuka jalan menuju ketahanan jangka panjang.
Mentransformasi Pengelolaan Customer Relationship, menyampaikan empati dalam skala besar
Mewujudkan pengalaman nasabah yang sangat personal dulunya merupakan upaya yang mahal, melibatkan pengumpulan pola dasar dan profil nasabah secara manual, serta membuat prediksi tren nasabah yang rentan terhadap kesalahan manusia. Namun saat ini, bank memiliki sumber daya untuk mengubah data menjadi sumber insight yang kuat, menghadirkan empati dalam skala besar melalui AI.
Kemampuan data dan AI modern memungkinkan bank untuk mengkonsolidasikan informasi nasabah yang sebelumnya terpisah-pisah di sistem lama, di cabang, di kanal digital, dan berbagai lokasi lainnya. Model AI yang dilatih dari data yang terpadu ini bisa menghasilkan gambaran menyeluruh tentang nasabah dengan cepat, memberikan insight yang berharga kepada tim layanan nasabah tentang kebutuhan, perilaku dan profil risiko nasabah. Hasilnya adalah layanan yang lebih tepat sasaran, sehingga meningkatkan retensi, loyalitas, dan pertumbuhan pendapatan.
Di tengah semua ini, keamanan menjadi lapisan utama yang harus menopang seluruh operasi tersebut. Pemerintah di Asia Pasifik memperketat regulasi terkait pengelolaan data pribadi oleh bank. Maka, penting bagi bank untuk menggunakan platform data yang sudah dilengkapi dengan tata kelola dan kontrol privasi.
OCBC menjadi contoh yang nyata. Bersama Cloudera, bank ini membangun platform data di lingkungan cloud privat untuk mendukung analitik real time dan pengambilan keputusan berbasis AI. Ini memungkinkan layanan perbankan yang lebih personal, transaksi yang lebih cepat dan lebih efisien. Di saat yang sama bank ini tetap mematuhi regulasi perlindungan data di Singapura dan di pasar lainnya di mana mereka beroperasi. Langkah OCBC menunjukkan bagaimana infrastruktur yang dirancang dengan baik dapat mendorong hasil bisnis yang terukur.
UOB juga menempuh langkah yang sama. Bank ini menjalin kemitraan strategis dengan Cloudera untuk memperkuat kualitas dan tata kelola data perusahaan. Dengan mengatasi tantangan mendasar seperti konsistensi metadata dan perbaikan kualitas data, UOB sedang membangun fondasi data yang tepercaya dan siap untuk GenAI di seluruh operasinya. Inisiatif ini mempercepat penyelesaian proyek, meningkatkan aksesibilitas data, dan memastikan adopsi AI selaras dengan regulasi dan kebutuhan bisnis, menjadikan disiplin data sebagai penggerak nilai jangka panjang.
Mengatasi penipuan dengan intelijen terpadu
Seiring meningkatnya transaksi digital, risiko penipuan (fraud) pun ikut naik dan ini sulit ditangani karena sistem yang terfragmentasi. Sistem pemantauan fraud tradisional, yang berbasis aturan dan batch data, tidak lagi mampu menghadapi ancaman yang semakin canggih.
Platform data memungkinkan bank menyatukan data streaming, catatan perilaku, dan model risiko historis dalam satu lingkungan. Pandangan terpadu ini membantu tim fraud untuk mendeteksi anomali secara real time dan bertindak sebelum timbul kerugian. Ini juga mengurangi false positive, menekan biaya penyelidikan, dan meminimalkan gangguan di sisi nasabah.
Memungkinkan tata kelola di era GenAI
Ketika AI generatif mulai digunakan di berbagai aktivitas perbankan, mulai dari penilaian kredit hingga asisten virtual, lanskap risikonya menjadi semakin kompleks. Untuk mengadopsi GenAI secara bertanggung jawab, bank perlu beralih dari tools tata kelola yang terpisah-pisah (siloed) ke pendekatan yang terintegrasi. Dengan menanamkan kontrol, kepatuhan, dan sinyal risiko langsung ke dalam platform data, bank dapat memantau penggunaan secara real time, mengaudit perilaku model, dan merespons risiko baru dengan cepat.
Bank Negara Indonesia (BNI) menjadi pelopor dalam hal ini. Dengan menggunakan Cloudera AI Inference untuk menjalankan large language model di lingkungan on-premise, BNI mempertahankan kendali penuh atas data sensitif sambil tetap mematuhi regulasi di Indonesia dan mendukung tujuan kedaulatan data BNI. Dengan menyatukan proses data ingestion, analitik, machine learning, dan tata kelola ke dalam satu platform terpadu, BNI membangun fondasi AI yang skalabel dan aman.
Di tengah margin yang semakin tipis, profitabilitas bank akan semakin tergantung pada disiplin operasional dan kemampuan memanfaatkan data untuk mentransformasi perbankan. Platform data dan AI yang tepat, yang menyatukan kecerdasan di seluruh organisasi dan menanamkan tata kelola di setiap lapisan, akan memberdayakan bank untuk bergerak cepat, tetap patuh, dan mengembangkan AI dengan percaya diri. Di era AI saat ini, data yang dikelola dengan baik adalah kekuatan yang strategis. * (Syam/Wah)
98 Views
