KABARBURSA.COM - Chief Executive Officer (CEO) Citi Indonesia Batara Sianturi memproyeksikan peningkatan keuntungan di industri perbankan digital menggunakan AI (artificial intelligence) atau teknologi kecerdasan buatan mencapai USD2 triliun.
"AI berpotensi meningkatkan keuntungan industri perbankan global hingga USD2 triliun pada tahun 2028, atau meningkat sebesar 9 persen dalam lima tahun ke depan," kata Batara di Jakarta, Kamis, 8 Agustus 2024.
Lanjutnya, Batara mengungkap saat ini industri keuangan yang dikenal dengan kekayaan data dan klien yang cepat mengadopsi AI, akan memimpin dalam menyambut era perubahan saat ini. Di Citi Indonesia, Batara berkomitmen untuk terus memodernisasi sistem dan kapabilitas, sambil meningkatkan fokus pada inovasi dan digitalisasi produk.
"Tujuannya yakni untuk memposisikan diri sebagai pilar penting stabilitas pasar domestik dan klien kami," ujarnya, dalam paparannya.
Dia menjelaskan bahwa struktur baru Citi Indonesia, yang kini sepenuhnya berfokus pada bisnis perbankan institusi, akan mendukung visi untuk menjadi mitra perbankan terkemuka bagi klien dengan kebutuhan lintas negara.
Batara memastikan bahwa Citi Indonesia telah membuat kemajuan signifikan melalui integrasi bisnis di Indonesia, termasuk Citi Commercial Bank dalam sektor perbankan serta Treasury & Trade Solutions yang merupakan bagian dari layanan Citi Indonesia.
"Citi Commercial Bank merupakan bagian penting dari strategi Citi sebagai pendorong pertumbuhan utama, sementara Treasury & Trade Solutions sangat penting bagi ribuan perusahaan global, dengan jaringan globalnya yang luas menjadi inti dari strategi Citi," tandas Batara, dalam penjelasannya.
BI Dorong Digitalisai dan AI
Kemajuan teknologi yang cepat menjadi tantangan bagi bank sentral untuk memanfaatkan keunggulan digitalisasi sambil mengelola risikonya, guna menjaga stabilitas perekonomian dan mendukung pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan.
Gubernur Perry menekankan bahwa digitalisasi merupakan elemen krusial dalam strategi kebijakan BI, terutama untuk memperbaiki sistem pembayaran yang telah dirancang melalui Blueprint Sistem Pembayaran Indonesia (BSPI) sejak 2019.
Dalam waktu dekat, katanya, Bank Indonesia akan meluncurkan BSPI 2030 dengan beberapa fokus utama untuk mendukung pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan.
“Pertama, BI berencana membangun dan memperkuat infrastruktur sistem pembayaran ritel serta mengajak pelaku usaha sistem pembayaran swasta untuk berkolaborasi dalam fast payment BI. Dengan kolaborasi ini, diharapkan dapat tercipta ekosistem pembayaran yang lebih efisien dan aman,” katanya.
Kedua, lanjut Perry, BI akan memodernisasi infrastruktur wholesale sistem pembayaran agar dapat terkoneksi dengan sistem pembayaran ritel dalam ekosistem internasional. Ini termasuk pengembangan fitur Real Time Gross Settlement (RTGS) yang memungkinkan transaksi antar negara dilakukan dengan lebih cepat dan efisien.
Ketiga, BI berkomitmen untuk mengintegrasikan dan mengatur infrastruktur data sistem pembayaran baik dari bank maupun non-bank secara aman. Penguatan infrastruktur data ini bertujuan untuk meningkatkan keamanan dan efisiensi pengelolaan data transaksi serta mendorong inovasi dalam sistem pembayaran.
Keempat, untuk memperluas akses dan menciptakan ekosistem sistem pembayaran digital yang inklusif, BI akan mengkonsolidasi industri sistem pembayaran antara pemain besar dan kecil. Langkah ini diharapkan dapat mengurangi kesenjangan akses terhadap layanan pembayaran digital di berbagai lapisan masyarakat.
“Selanjutnya, BI akan mengembangkan Central Bank Digital Currency (CBDC) sebagai langkah untuk meningkatkan efisiensi pembayaran domestik dan kebijakan moneter. CBDC diharapkan dapat menjadi alat pembayaran yang lebih efisien, aman, dan mudah diakses oleh masyarakat luas,” tambahnya.
AI untuk Perbankan
Artificial Intelligence (AI) telah menjadi komponen penting dalam transformasi industri perbankan. Berikut adalah beberapa penerapan utama AI dalam sektor ini.
Yang pertama deteksi penipuan: AI digunakan untuk mendeteksi aktivitas yang mencurigakan dengan menganalisis pola transaksi dan perilaku nasabah. Sistem ini bisa mengenali anomali yang mungkin menandakan penipuan, seperti transaksi yang tidak biasa atau tidak konsisten.
Selanjutnya, chatbot dan layanan pelanggan: Chatbot berbasis AI memberikan dukungan pelanggan 24/7, menjawab pertanyaan umum, menyelesaikan transaksi sederhana, dan memberikan rekomendasi produk. Ini meningkatkan efisiensi layanan dan pengalaman nasabah.
Analisis risiko kredit: AI membantu dalam penilaian kredit dengan menganalisis data lebih luas dan kompleks daripada metode tradisional. Ini mencakup analisis data transaksi, profil sosial, dan perilaku nasabah untuk menentukan kelayakan kredit dengan lebih akurat.
Personalisasi penawaran: Algoritma AI dapat menganalisis data nasabah untuk menawarkan produk dan layanan yang lebih relevan dan dipersonalisasi, meningkatkan cross-selling dan up-selling. (*)
Berita atau informasi yang Anda baca membahas emiten atau saham tertentu berdasarkan data yang tersedia dari keterbukaan informasi PT Bursa Efek Indonesia dan sumber lain yang dapat dipercaya. Konten ini tidak dimaksudkan sebagai ajakan untuk membeli atau menjual saham tertentu. Selalu lakukan riset mandiri dan konsultasikan keputusan investasi Anda dengan penasihat keuangan profesional. Pastikan Anda memahami risiko dari setiap keputusan investasi yang diambil.