Apa dampak AI terhadap keuntungan perbankan dan bagaimana caranya?

"1. Akselerasi tenaga kerja

Pendekatan keuntungan marjinal untuk menerapkan banyak peningkatan produktivitas di seluruh angkatan kerja manusia. Pada tingkat paling dasar, hal ini akan mencakup otomatisasi tugas yang berulang seperti entri dan analisis data, pencarian dan kueri, rancangan produksi berbagai jenis konten operasional (risalah rapat, komunikasi) dan ringkasan dokumentasi besar. Ini adalah jenis dukungan produktivitas teks dan gambar yang mungkin paling banyak dikaitkan dengan GenAI, khususnya di kalangan pengguna baru.

Rekayasa transformasi

Secara khusus, untuk memanfaatkan fungsi teknologi bank yang besar, GenAI sudah dapat menghasilkan dan mengoptimalkan kode perangkat lunak, mengurangi waktu penulisan, sekaligus meningkatkan kualitas. Karena banyak insinyur perangkat lunak di bidang teknologi informasi (TI) perbankan cenderung relatif tidak berpengalaman dan memerlukan pengawasan dari insinyur senior, co-pilot GenAI memiliki kemampuan untuk mempercepat pelepasan produksi dan membuat pemeliharaan menjadi lebih mudah.

Penghindaran kerugian

Fungsi manajemen risiko, pencegahan penipuan, siber, hukum, dan perlindungan merek lainnya memiliki potensi besar untuk ditingkatkan melalui AI. Fungsi-fungsi ini cenderung ditingkatkan dengan mempercepat proses, memperluas cakupan proses, dan menyediakan kumpulan input data yang lebih luas untuk meningkatkan kinerja proses - yang semuanya siap didukung oleh AI. Secara khusus, peningkatan manajemen risiko kredit yang ditingkatkan dengan AI dapat mengurangi penurunan nilai pinjaman dan biaya penghapusan. Pencegahan penipuan dan proses FinCrime dapat dipercepat dan diperluas dengan menggunakan AI untuk meninjau kumpulan data masukan yang lebih luas guna mengungkap wawasan baru tentang pelaku dan pada akhirnya mengurangi kerugian.

Meningkatkan pendapatan melalui kemampuan baru dan peningkatan retensi

Kemampuan baru untuk pertumbuhan

A. Penetapan harga berdasarkan wawasan: penyesuaian harga secara real-time untuk memberikan penawaran yang sangat kompetitif kepada pelanggan sasaran berdasarkan peningkatan pengukuran risiko kredit mereka.

B. Pemasaran yang sangat dipersonalisasi: peningkatan tingkat konversi berdasarkan identifikasi mendalam atas prospek individu dan kebutuhan pelanggan/klien, dan komunikasi yang sangat disesuaikan.

C. Algoritme perdagangan generasi berikutnya: peningkatan pendapatan perdagangan dari peningkatan wawasan pasar dan keputusan perdagangan otomatis.

Pengalaman dan retensi pelanggan

Agen digital yang didukung AI dapat mengurangi waktu tunggu pelanggan dengan mengatasi semakin banyaknya kompleksitas permintaan pelanggan. Meskipun perjalanan pelanggan tertentu harus tetap berupa interaksi langsung, peningkatan respons agen layanan pelanggan digital dapat meningkatkan pengalaman pelanggan dan tingkat retensi. Kualitas interaksi AI dengan manusia akan semakin meningkat seiring berkembangnya teknologi AI - menyesuaikan perilaku agen AI sesuai dengan perilaku/emosi pelanggan"

Harap dicatat bahwa versi bahasa Indonesia didukung oleh AI dan karena itu mungkin terjadi kesalahan kecil.

Penulis

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA didirikan oleh orang-orang dengan akar yang kuat di dunia akademis, dengan pengalaman kerja di Amerika Serikat, Belanda, Hungaria, Jepang, Korea Selatan, Singapura, dan Vietnam. ABN Asia adalah tempat di mana akademik dan teknologi bertemu dengan peluang. Dengan solusi terdepan kami dan layanan pengembangan perangkat lunak yang kompeten, kami membantu bisnis untuk meningkatkan level dan bersaing di panggung global. Komitmen kami: Lebih Cepat. Lebih Baik. Lebih handal. Dalam kebanyakan kasus: Lebih murah juga.

Jangan ragu untuk menghubungi kami jika Anda membutuhkan layanan IT, konsultasi digital, solusi perangkat lunak siap pakai, atau jika Anda ingin mengirimkan permintaan proposal (RFP). Anda dapat menghubungi kami di [email protected]. Kami siap membantu Anda dengan semua kebutuhan teknologi Anda.