Bagaimana AI Akan Mengubah Model Risiko Kredit di Pasar Keuangan Tersemat Indonesia

Di jalanan yang ramai di Jakarta, Rizky, seorang pengusaha muda, menggunakan ponsel pintarnya untuk mengakses berbagai layanan keuangan yang terintegrasi secara lancar ke dalam platform e-commerce favoritnya. Akses keuangan yang mudah ini, baik untuk pinjaman kecil guna meningkatkan inventarisnya atau asuransi untuk sepeda motornya, mewakili masa depan layanan keuangan di Indonesia.

Munculnya keuangan tersemat, di mana produk-produk keuangan terintegrasi secara lancar ke dalam platform non-keuangan, merevolusi cara orang Indonesia berinteraksi dengan layanan keuangan. Menurut laporan terbaru dari ResearchAndMarkets.com, pasar keuangan tersemat di Indonesia diperkirakan akan tumbuh sebesar 40.8% pada tahun 2024, mencapai $2.59 miliar, dengan proyeksi mencapai $10.54 miliar pada tahun 2029.

Sementara pertumbuhan pesat keuangan tersemat menawarkan peluang besar, hal ini juga menimbulkan tantangan signifikan bagi eksekutif risiko di bank dan perusahaan fintech. Untuk memanfaatkan tren ini dan tetap unggul dalam persaingan, perusahaan-perusahaan ini harus melampaui sekadar merangkul keuangan tersemat. Mereka perlu memanfaatkan alam semesta data kredit alternatif yang lebih besar dan menggunakan model analitik konsumen prediktif yang didorong oleh AI untuk membuat keputusan risiko kredit yang lebih terinformasi, terutama ketika memperluas jangkauan pelanggan mereka ke populasi yang tidak dilayani dan pekerja informal.

Munculnya Keuangan Tersemat di Indonesia

Pasar keuangan tersemat Indonesia didorong oleh beberapa faktor kunci:

1. Penetrasi Internet Tinggi: Dengan lebih dari 70% populasi terhubung ke internet, layanan keuangan digital memiliki lahan yang luas dan subur untuk tumbuh.

2. Jumlah Populasi Tanpa Rekening Bank yang Besar: Lebih dari 74% penduduk Indonesia tidak memiliki rekening bank atau hanya memiliki akses terbatas, menjadikan mereka calon utama untuk solusi keuangan inovatif yang ditawarkan oleh keuangan tersemat.

3. Lingkungan Regulasi yang Mendukung: Pemerintah Indonesia secara aktif mendorong inklusi keuangan dan inovasi fintech, menciptakan lingkungan yang kondusif untuk pertumbuhan keuangan tersemat.

4. Penggunaan Smartphone yang Luas: Dengan penetrasi smartphone mencapai 80% dan lebih dari 212 juta pengguna internet seluler, akses ke layanan keuangan tersemat lebih mudah dari sebelumnya.

5. Permintaan atas Kemudahan: Konsumen semakin mencari solusi keuangan yang terintegrasi secara lancar dalam platform-platform yang sudah mereka gunakan.

Meskipun adanya pendorong-pendorong ini, data kredit tradisional seringkali kurang dalam menilai kelayakan kredit bagi segmen besar populasi, terutama bagi mereka yang tidak memiliki akses ke sistem keuangan formal. Inilah tempat di mana data kredit alternatif dan model-model yang didorong oleh AI memainkan peran.

Pentingnya Data Kredit Alternatif

Data kredit alternatif mencakup informasi non-tradisional seperti pembayaran utilitas, sewa, tagihan telepon seluler, dan aktivitas media sosial. Data ini memberikan pandangan yang lebih komprehensif tentang perilaku keuangan seseorang, terutama bagi mereka yang tidak memiliki sejarah kredit formal. Misalnya, pembayaran rutin tagihan utilitas dapat menunjukkan tanggung jawab keuangan, sementara pola aktivitas media sosial dapat memberikan wawasan tentang stabilitas dan keandalan seseorang.

Mengakses dan mengintegrasikan data alternatif ini sangat penting bagi bank dan perusahaan fintech yang bertujuan untuk memperluas basis pelanggan mereka ke populasi yang tidak dilayani. Menurut laporan Bank Dunia, memanfaatkan data kredit alternatif dapat membantu lembaga keuangan lebih baik menilai kelayakan kredit hingga 45% orang dewasa di Amerika Latin yang tidak memiliki rekening bank, sebuah situasi yang sangat relevan untuk Indonesia.

Mengapa Analitik Prediktif yang Didorong oleh AI?

Meskipun data kredit alternatif memberikan wawasan yang berharga, transformasi sejati datang dari analitik prediktif yang didorong oleh AI. Algoritma AI dapat menganalisis sejumlah besar data dari berbagai sumber, mengidentifikasi pola dan korelasi yang mungkin terlewatkan oleh analis manusia. Model-model ini menghasilkan skor risiko yang komprehensif, memungkinkan lembaga keuangan membuat keputusan kredit yang lebih terinformasi dan akurat.

Misalnya, model-model yang didorong oleh AI dapat mengidentifikasi individu yang layak mendapatkan kredit di antara mereka yang tidak memiliki akses ke sistem keuangan formal dan pekerja informal dengan menganalisis berbagai titik data kredit alternatif. Profiling yang detail ini memungkinkan bank dan perusahaan fintech untuk memberikan kredit kepada basis pelanggan yang lebih luas, mendorong inklusi keuangan, dan memperluas jangkauan pasar.

Studi Kasus: Mengubah Risiko Kredit dengan AI dan Data Alternatif di Indonesia

Pertimbangkan kasus sebuah perusahaan fintech di Indonesia yang menerapkan model penilaian risiko kredit yang didorong oleh AI yang mencakup data kredit alternatif. Sebelum mengadopsi pendekatan ini, perusahaan tersebut kesulitan untuk menilai dengan akurat kelayakan kredit pekerja informal dan individu dengan riwayat kredit terbatas. Dengan mengintegrasikan data dari tagihan utilitas, pembayaran telepon seluler, dan aktivitas media sosial, model AI menghasilkan skor risiko yang rinci untuk individu-individu tersebut.

Hasilnya mengesankan. Perusahaan tersebut melihat peningkatan 25% dalam tingkat persetujuan untuk aplikasi kredit dari individu-individu yang tidak memiliki akses penuh ke sistem keuangan sambil menjaga tingkat gagal bayar yang rendah. Perluasan ini tidak hanya meningkatkan basis pelanggan mereka tetapi juga secara signifikan berkontribusi pada inklusi keuangan dengan memberikan akses ke kredit bagi mereka yang sebelumnya dikecualikan dari sistem keuangan formal.

Langkah Praktis untuk Eksekutif Risiko

Bagi eksekutif risiko di bank dan perusahaan fintech, langkah ke depan melibatkan beberapa langkah kunci:

1. Berinvestasi dalam Integrasi Data: Pastikan akses ke berbagai sumber data kredit alternatif. Ini bisa mencakup perusahaan utilitas, operator jaringan seluler, dan platform media sosial.

2. Manfaatkan AI dan Machine Learning: Terapkan model analitik prediktif yang didorong oleh AI untuk menganalisis data kredit alternatif dan menghasilkan skor risiko yang komprehensif.

3. Fokus pada Inklusi Keuangan: Kembangkan strategi yang secara khusus menargetkan pekerja informal dan yang tidak memiliki akses penuh ke sistem keuangan, memanfaatkan data alternatif untuk menilai kelayakan kredit mereka dengan akurat.

4. Tetap Mendahului Perubahan Regulasi: Tetap up-to-date dengan perkembangan regulasi yang dapat memengaruhi penggunaan data alternatif dan AI dalam penilaian risiko kredit.

Masa depan manajemen risiko kredit di Indonesia terletak pada integrasi data alternatif dan analitik prediktif yang didorong oleh AI. Teknologi-teknologi ini menawarkan potensi untuk mengubah penilaian risiko kredit, memungkinkan bank dan perusahaan fintech untuk menilai dengan akurat kelayakan kredit pekerja informal dan yang tidak memiliki akses penuh ke sistem keuangan. Saat pasar keuangan tersemat terus berkembang, mengadopsi solusi-solusi inovatif ini akan menjadi kunci bagi lembaga keuangan untuk tetap kompetitif dan mendorong inklusi keuangan.

Di 1datapipe, kami memahami pentingnya memanfaatkan analitik pelanggan yang didukung oleh AI untuk memberdayakan lembaga keuangan. Solusi-solusi kami membantu eksekutif risiko kredit menilai pendapatan dengan akurat dan mempercepat persetujuan pelanggan, terutama untuk populasi yang tidak memiliki akses penuh ke sistem keuangan dan pekerja informal. Hubungi tim kami di 1datapipe untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana analitik kami yang didorong oleh AI dapat memberikan manfaat bagi organisasi Anda.

Apakah Anda siap untuk merangkul masa depan manajemen risiko kredit dan membuka potensi analitik prediktif yang didorong oleh AI?