Menutup Kesenjangan Bakat Data Science & AI: Mengapa Bank dan Fintech Berkolaborasi dengan Perusahaan Analitik Berbasis AI dan Mengapa Anda Juga Harus Melakukannya

Sektor keuangan tengah mengalami transformasi, didorong oleh kemajuan dalam kecerdasan buatan (AI) dan ilmu data. Ketika bank berusaha meningkatkan efisiensi operasional, kepuasan pelanggan, dan manajemen risiko mereka, permintaan akan ahli data yang terampil dan ahli AI melonjak. Namun, lonjakan permintaan ini telah mengekspos kesenjangan bakat yang signifikan, menimbulkan tantangan bagi bank untuk memanfaatkan potensi penuh AI. Artikel ini menyelami penyebab dari kesenjangan bakat ini dan berargumen bahwa bermitra dengan perusahaan analitik pelanggan berbasis AI dapat menjadi solusi strategis bagi bank.

Kebutuhan akan AI di Perbankan

AI menawarkan potensi transformatif bagi bank, memungkinkan mereka untuk memanfaatkan jumlah data yang besar untuk membuat keputusan yang terinformasi, menyederhanakan operasi, dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Solusi yang didorong AI dapat memperkirakan tren pasar, mengoptimalkan portofolio investasi, dan mengeksekusi perdagangan dengan kecepatan dan akurasi yang tak tertandingi. Selain itu, AI dapat terus memantau jaringan untuk anomali, mengidentifikasi ancaman potensial, dan melindungi data sensitif.

Dalam layanan pelanggan, chatbot dan asisten virtual yang didukung AI menyediakan dukungan 24/7, menangani pertanyaan rutin, dan mempersonalisasi interaksi berdasarkan sejarah perbankan individu. Hal ini meningkatkan kepuasan pelanggan dan membebaskan perwakilan manusia untuk menangani masalah yang lebih kompleks. Selain itu, AI memungkinkan bank untuk memberikan saran keuangan yang dipersonalisasi dan rekomendasi produk, mendorong loyalitas dan keterlibatan pelanggan.

Meskipun manfaat-manfaat ini, integrasi AI di perbankan terhambat oleh kesenjangan bakat. Bank-bank kesulitan merekrut dan mempertahankan para profesional terampil untuk mengembangkan dan mengelola solusi AI. Hal ini telah mengarah pada persaingan sengit, dengan beberapa bank menawarkan paket kompensasi yang menguntungkan untuk menarik bakat terbaik. Sebagai contoh, lembaga keuangan besar seperti JPMorgan Chase sedang menjalin hubungan kuat dengan universitas untuk mendapatkan akses awal terhadap bakat AI yang menjanjikan.

Kesenjangan Bakat di Bidang AI dan Ilmu Data Keuangan

Kesenjangan bakat ilmu data terutama akut di sektor keuangan. Meskipun pengakuan yang semakin meningkat terhadap ilmu data sebagai keterampilan kritis, pasokan profesional yang berkualifikasi tetap tidak mencukupi. Kekurangan ini diperparah oleh laju transformasi digital yang cepat, yang telah meningkatkan kebutuhan akan wawasan dan solusi yang didorong AI.

Beberapa faktor berkontribusi terhadap kesenjangan bakat ini. Pertama, ilmu data adalah bidang yang relatif baru, dengan sedikit profesional yang memiliki pengalaman yang luas. Seperti yang dicatat oleh Forbes, karir ini begitu baru sehingga profesional dengan lebih dari satu dekade pengalaman jarang. Kedua, keterampilan yang diperlukan untuk peran ilmu data dan AI kompleks dan banyak, meliputi analisis statistik, pembelajaran mesin, pemrograman, dan pengetahuan spesifik domain.

Biro Statistik Tenaga Kerja AS memproyeksikan tingkat pertumbuhan hampir 28% dalam pekerjaan yang membutuhkan keterampilan ilmu data pada tahun 2026. Kebutuhan akan analitika prediktif, manajemen risiko, deteksi penipuan, dan personalisasi pelanggan di perbankan mendorong permintaan yang tinggi ini. Namun, pipa pasokan bakat baru tidak berkembang cukup cepat untuk memenuhi permintaan ini, menciptakan persaingan sengit di antara para pengusaha.

Mengapa Bank Harus Berkolaborasi dengan Perusahaan Analitik Pelanggan Berbasis AI

Mengingat tantangan internal untuk menutup kesenjangan bakat, bank harus mempertimbangkan untuk bermitra dengan perusahaan analitik pelanggan yang didukung AI. Kemitraan ini dapat memberikan beberapa keuntungan:

1 – Tingkat Persetujuan yang Ditingkatkan dan Manajemen Risiko

Solusi analitik pelanggan yang didukung AI dapat merevolusi penilaian risiko kredit, fungsi kritis dalam perbankan. Metode penilaian risiko kredit tradisional sering bergantung pada kumpulan data terbatas dan model statis. Sebaliknya, solusi AI dapat memproses jumlah data yang besar dari berbagai sumber, termasuk sejarah transaksi, aktivitas media sosial, dan informasi geospasial. Dengan memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin, solusi ini dapat mengungkap pola dan korelasi yang tidak terlihat oleh analis manusia. Hal ini menghasilkan penilaian risiko kredit yang lebih akurat, menyebabkan tingkat persetujuan yang lebih tinggi untuk aplikasi kredit dan manajemen risiko yang lebih baik. Bank dapat dengan percaya diri memberikan kredit kepada lebih banyak pelanggan, dengan mengetahui bahwa paparan risikonya dikelola secara efektif.

2 – Operasi yang Disederhanakan dan Biaya yang Dikurangi

Keuntungan efisiensi operasional dari integrasi AI sangat besar. Banyak proses perbankan melibatkan tugas-tugas yang berulang dan memakan waktu, seperti penilaian pinjaman, deteksi penipuan, dan pendaftaran pelanggan. Staf manusia biasanya melakukan tugas-tugas ini, menyebabkan biaya tenaga kerja yang signifikan dan potensi kesalahan manusia. Solusi yang didukung AI dapat mengotomatisasi proses-proses ini, menghasilkan operasi yang lebih cepat, lebih akurat, dan hemat biaya.

3 – Pengalaman Pelanggan yang Ditingkatkan

Dalam lanskap perbankan yang kompetitif, pengalaman pelanggan adalah faktor kunci yang membedakan. Analitik berbasis AI memberikan wawasan mendalam tentang perilaku, preferensi, dan kebutuhan pelanggan, memungkinkan bank untuk menawarkan layanan yang sangat dipersonalisasi. AI dapat membuat profil pelanggan yang terperinci dengan menganalisis data seperti pola pengeluaran, sejarah transaksi, dan interaksi media sosial. Profil-profil ini membantu bank memahami perjalanan individu pelanggan dan memprediksi kebutuhan masa depan.

Kepatuhan terhadap persyaratan regulasi adalah kekhawatiran kritis bagi bank, terutama mengingat regulasi aktivitas keuangan yang ketat. Solusi AI dapat menjadi kunci dalam memastikan kepatuhan regulasi dengan menyediakan kemampuan pemantauan dan pelaporan real-time. Solusi-solusi ini dapat secara otomatis melacak metrik kepatuhan, menghasilkan laporan yang diperlukan, dan memberi peringatan kepada petugas kepatuhan tentang potensi masalah.

Salah satu perusahaan analitik pelanggan berbasis AI yang dapat membantu bank mengatasi kesenjangan bakat adalah 1datapipe. 1datapipe menawarkan solusi terintegrasi secara vertikal yang mencakup seluruh perjalanan siklus hidup pelanggan. Mulai dari pendaftaran dan penilaian kredit hingga keterlibatan pelanggan yang berkelanjutan dan manajemen risiko, platform berbasis AI 1datapipe menyederhanakan operasi dan meningkatkan proses pengambilan keputusan. Dengan bermitra dengan 1datapipe, perusahaan layanan keuangan dapat memanfaatkan teknologi AI terdepan tanpa perlu membangun keahlian internal yang luas. Hubungi kami untuk informasi lebih lanjut!