Mengatasi tantangan terbesar yang dihadapi lembaga keuangan saat menggunakan analitik

Lembaga keuangan pada dasarnya didorong oleh data. Semua proses inti mereka — termasuk penilaian kesesuaian pelanggan, keputusan alokasi kredit, dan manajemen penyangga likuiditas — bergantung pada aksesibilitas data dan model AI untuk membuat keputusan bisnis terbaik yang disesuaikan dengan risiko. 

Keintiman data ini seharusnya memberi lembaga jasa keuangan langkah awal untuk memberikan akselerasi tajam ke analitik penuh dan penyematan AI, tetapi masih ada rintangan signifikan yang tersisa. 

Mari Mulai Dengan Akses ke Data

Data adalah roti dan mentega dari lembaga keuangan, dengan struktur data yang berasal dari komposisi historis model bisnis dan sistem informasi yang mendasarinya. Akibatnya, data sering diatur oleh produk dan aktivitas. 

Sejarah merger dan akuisisi juga telah memengaruhi fondasi sistem informasi, menciptakan beban warisan dan hambatan untuk memudahkan akses data. Hal ini, dikombinasikan dengan administrasi regulasi tingkat tinggi seputar akses data, merupakan penghalang signifikan pertama untuk pengembangan analitik.  

Langkah pertama bagi organisasi adalah mengenali bahwa penskalaan dengan analitik dimulai dengan memperluas akses ke data. Bank dan perusahaan asuransi berhak sangat enggan melakukannya karena berbagai alasan termasuk regulasi (misalnya, GDPR), tidak adanya gudang pusat, risiko yang dirasakan pada ketahanan infrastruktur, dan banyak lagi. 

Namun, itu tetap merupakan langkah penting untuk memberikan akselerasi yang tepat. Hal ini dapat dilakukan dengan menggabungkan ketangkasan ruang eksperimentasi terbuka dengan tata kelola yang kuat untuk menilai penilaian kritis dan beralih ke produksi. 

Salah satu manfaat utama dari strategi ini juga terletak pada kapasitas tim manajemen data untuk beralih ke pendekatan berbasis bukti. Mengapa? Karena semua bisnis akan mengklaim bahwa data mereka adalah yang paling penting, dengan cara yang sama semua tim akan selalu meminta alat mereka untuk memiliki status P1 pada rencana pemulihan. 

Memanfaatkan bukti pada penggunaan nyata adalah cara ampuh untuk mengurangi diskusi administratif dan upaya kualifikasi yang menyakitkan. Ini, tentu saja, perlu dilakukan dengan jenis struktur teknologi yang tepat untuk menurunkan semua risiko terkait — baik dari sudut pandang akses data menggunakan data sampel, hingga keamanan dan kontrol akses.   

Pentingnya Upskilling

Penghalang utama lain untuk pengembangan analitik terkait dengan peningkatan keterampilan dan kepercayaan. Tingkat literasi data rata-rata tinggi di lembaga jasa keuangan di antara pakar pemodelan. Namun, bagi yang lain, perpindahan ke analitik tersemat bisnis memerlukan perubahan pola pikir, serta kemungkinan peningkatan keterampilan teknologi dan manajemen perubahan. 

Contoh yang baik adalah praktik terbaik tentang cara menangani data yang tidak ada. Ada beberapa domain di mana mengambil proxy akan diterima dengan sempurna, dan yang lain di mana mengambil proxy akan menjadi praktik yang buruk. Jika tidak ada harga dan karakteristik untuk semua instrumen yang diperdagangkan pada hari tertentu, ada kalanya membuat perkiraan bisa sangat masuk akal (misalnya, untuk memperkirakan margin call dan risiko).  

Namun, dalam beberapa kasus, “menebak” data kosong dapat berdampak signifikan pada pengambilan keputusan. Perusahaan yang ingin merangkul analitik harus berinvestasi dalam peningkatan keterampilan karyawan mereka dan membangun lingkungan kolaborasi yang sesuai untuk mengatur pertukaran dan kontrol antara pakar risiko, profesional bisnis, dan ilmuwan data untuk mengembangkan inisiatif yang terkontrol dengan baik.

Bagaimana Sektor Jasa Keuangan Mencapai Sukses Dengan AI? 

Yang pertama merangkul perjalanan AI adalah tim investasi, yang — dalam pencarian terus-menerus untuk wawasan pasar dan model investasi yang unik — telah melihat AI sebagai peluang unik untuk berinovasi. Meskipun sangat sukses untuk beberapa orang, hal itu juga menyebabkan banyak inisiatif yang tidak membuahkan hasil dan, sampai batas tertentu, menyebabkan kesalahpahaman bahwa AI hanya tentang inovasi dan memecahkan topik pasar yang sangat maju. 

Perusahaan keuangan yang paling sukses dengan AI adalah mereka yang memfokuskan inisiatif AI mereka pada "topik pemecahan hari pertama" seperti pengoptimalan proses operasional, analitik pelanggan dan peningkatan perjalanan pelanggan, manajemen risiko di semua dimensi, dan banyak lagi.

Setelah lebih dari 10 tahun transformasi peraturan yang mendalam, semua pelaku keuangan telah meningkatkan kerangka risiko mereka secara signifikan. Namun masih banyak yang harus dilakukan di semua dimensi. Integrasi AI yang berhasil dalam manajemen risiko telah memainkan peran penting dalam mendukung penguatan sistem perbankan, termasuk kelincahan dan dampak dalam investigasi, pengembangan kontrol internal baru, dan peningkatan pemantauan kejahatan keuangan melalui analitik, untuk menyebutkan beberapa contohnya.

AI juga merupakan revolusi nyata dalam penilaian risiko, terutama melalui peningkatan penggunaan data alternatif. Hal ini berlaku baik untuk risiko tradisional maupun risiko yang muncul seperti perubahan iklim, membantu semua pelaku keuangan — baik bank maupun asuransi — untuk mempertimbangkan kembali cara mereka menentukan harga risiko. Mereka yang telah mengembangkan keahlian yang kuat dalam memanfaatkan data alternatif dan pemodelan tangkas telah dapat benar-benar mendapatkan keuntungan dari investasi mereka selama krisis kesehatan yang sedang berlangsung, yang sangat menantang model tradisional (terutama dalam penilaian untuk perusahaan).

Terakhir, dampak positif AI terhadap pelanggan tidak boleh diremehkan. Layanan keuangan dihadapkan pada lanskap persaingan yang agresif serta permintaan dari pelanggan untuk personalisasi yang lebih baik, mendorong peningkatan orientasi pelanggan dalam organisasi ini. Kapasitas untuk membangun pandangan pelanggan yang lengkap dan mengoptimalkan perjalanan pelanggan, terutama pada manajemen klaim, adalah dua contoh area di mana AI telah secara signifikan mendukung transformasi mendalam di dalam bank dan perusahaan asuransi, dan masih banyak lagi peluang yang menunggu untuk dieksplorasi. 

Secara keseluruhan, analitik dan AI tetap menjadi peluang signifikan untuk menghasilkan bagi sebagian besar orang. Fakta bahwa kami melihat AI dan analitik lebih sering keluar dari lab data untuk disematkan sepenuhnya di lini bisnis menunjukkan adanya gerakan. Namun, masih banyak yang harus dilakukan, dan ada perlombaan di antara para pemain untuk melihat siapa yang akan meraih potensi penuh terlebih dahulu. Taruhan saya ada pada mereka yang memutuskan untuk mengatasi hambatan yang nyata dan dirasakan terhadap akses data, dengan kombinasi penekanan pada tata kelola, fokus yang menentukan pada peningkatan proses yang sistematis.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoAiStream. Kecerdasan Data Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Mencetak Masa Depan bersama Adryenn Ashley. Akses Di Sini.
• Beli dan Jual Saham di Perusahaan PRE-IPO dengan PREIPO®. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.finextra.com/blogposting/24220/overcoming-the-biggest-challenges-that-financial-institutions-face-when-it-comes-to-using-analytics?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs