Bagaimana Pembelajaran Mesin Meningkatkan Layanan Perbankan Digital

Lebih dari sekadar menerjemahkan teks atau merekomendasikan video yang Anda tonton berikutnya, Machine Learning (bagian dari kecerdasan buatan) telah memberikan dampak signifikan di banyak bidang seperti layanan kesehatan, perbankan, dan banyak lagi.

Meskipun layanan kesehatan terbatas pada beberapa skenario, model pembelajaran mesin di perbankan telah membantu memecahkan permasalahan terbesar dan mempermudah aktivitas perbankan kita sehari-hari. Dalam panduan ini, Anda akan mempelajari dampak pembelajaran mesin di sektor perbankan dan bagaimana hal tersebut meningkatkan layanan perbankan digital.

Apa itu Pembelajaran Mesin (ML)?

Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan yang memungkinkan sistem mempelajari dan mengambil keputusan sendiri menggunakan data tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukannya. Ini menganalisis sejumlah besar data untuk mengidentifikasi pola yang berbeda dan memprediksi hasil berdasarkan data tersebut. Ada tiga jenis utama pembelajaran mesin.

• Pembelajaran mesin yang diawasi: Dalam pembelajaran mesin yang diawasi, model dilatih menggunakan data berlabel untuk memprediksi hasil berdasarkan data sebelumnya.
• Pembelajaran mesin tanpa pengawasan: Sebaliknya, dalam pembelajaran tanpa pengawasan, model dilatih menggunakan data yang tidak diberi label dan memprediksi keluarannya sendiri berdasarkan pola tersembunyi.
• Pembelajaran yang diperkuat: Model belajar secara real-time berdasarkan umpan balik.

Misalnya, bayangkan Anda menginginkan komputer yang dapat mengenali gambar kucing. Dalam pembelajaran yang diawasi, Anda melatih komputer dengan gambar berlabel “kucing” dan “bukan kucing”, dan model tersebut mempelajari tentang kucing sehingga dapat memprediksi gambar kucing dalam data.

Sementara itu, dalam pembelajaran tanpa pengawasan, Anda melatih model menggunakan data yang tidak berlabel. Di sini, Anda tidak secara eksplisit menyebutkan bahwa itu adalah kucing; namun, berdasarkan pola atau struktur tersembunyi, model tersebut mengidentifikasi suatu pola dan memprediksi kucing di masa depan.

Terakhir, dalam pembelajaran yang diperkuat, Anda memberi penghargaan kepada model jika model tersebut mengidentifikasi kucing dengan benar atau menghukumnya jika tidak, dan model belajar berdasarkan masukan.

Pembelajaran mesin sangat luas. Perlu waktu bertahun-tahun untuk mempelajari dan memahami cara kerjanya. Namun, Anda tidak perlu mempelajari segala hal tentang pembelajaran mesin untuk mengetahui dampaknya terhadap kehidupan kita, terutama di perbankan digital; pembelajaran mesin menjadi hal penting dalam memberikan layanan yang lebih cepat, efisien, dan aman.

Personalisasi Layanan Perbankan

Bank dapat menawarkan layanan yang lebih personal menggunakan Machine learning. Dengan menganalisis transaksi nasabah dan aktivitas rekening, bank dapat membuat penawaran yang dipersonalisasi berdasarkan tujuan keuangan nasabah. Selain itu, algoritme pembelajaran mesin dapat membantu menganalisis pengeluaran pelanggan, kebiasaan menabung, dan riwayat transaksi serta menawarkan rekomendasi yang dipersonalisasi.

Misalnya, jika Anda terus-menerus membelanjakan uang untuk makan atau hiburan, bank dapat menyarankan kartu kredit dengan manfaat yang disesuaikan dengan kategori tersebut.

Penilaian Kredit Dinamis

Nilai kredit tradisional didasarkan pada serangkaian faktor terbatas seperti pendapatan, tingkat utang, dan riwayat kredit individu. Namun, faktor-faktor ini tidak mewakili keseluruhan situasi keuangan pengguna.

Selain faktor standar, Dengan menggunakan pembelajaran mesin, bank dapat mengevaluasi perilaku belanja pelanggan, riwayat transaksi, dan bahkan indikator sosial seperti riwayat pendidikan dan pekerjaan, pilihan gaya hidup, dan informasi transaksi keuangan lainnya untuk menawarkan nilai kredit.

Hal ini membantu bank melakukan evaluasi yang lebih akurat dan menghindari kesalahan, serta membantu pengguna, terutama mereka yang memiliki riwayat kredit terbatas. Hal ini juga memungkinkan bank untuk memberikan kredit kepada lebih banyak orang, termasuk mereka yang mungkin diabaikan oleh metode tradisional.

Meningkatkan Deteksi dan Keamanan Penipuan

Keamanan adalah salah satu kekhawatiran terbesar dalam perbankan digital. Mengingat meningkatnya penipuan bank, bank memerlukan sistem yang efisien untuk melindungi informasi keuangan sensitif nasabahnya. Di sinilah Machine learning dapat berperan penting dalam mendeteksi dan mencegah penipuan.

Dengan menggunakan Machine learning, bank dapat mengidentifikasi transaksi mencurigakan secara real-time dan mencegah transaksi tidak sah. Selain itu, model-model ini mempelajari dan beradaptasi dengan jenis penipuan baru dan membantu mencegahnya. Misalnya, jika pelanggan melakukan penarikan dalam jumlah besar dari lokasi yang tidak dikenalnya, sistem pembelajaran mesin dapat menandai perilaku ini dan memperingatkan pelanggan atau sekadar memblokir transaksi tersebut.

Selain itu, dengan menggunakan model ML yang berbeda, bank dapat melacak perilaku unik nasabah untuk memverifikasi identitas mereka sebagai nasabah. Hal ini termasuk menganalisis seberapa cepat pelanggan mengetik, momen mouse, atau bagaimana mereka berinteraksi dengan ponsel mereka, serta memeriksa apakah pola saat ini serupa dengan data historis pelanggan untuk mengonfirmasi pemegang akun sebenarnya.

Mengoptimalkan Pelayanan Cerukan

Perlindungan cerukan adalah fitur populer yang ditawarkan banyak bank untuk mencegah nasabah dikenai biaya ketika mereka tidak memiliki cukup uang di rekening mereka untuk menutupi transaksi. Dengan menggunakan ML, bank mengelola cakupan cerukan secara lebih efektif dengan menganalisis perilaku pelanggan, kebiasaan belanja, waktu transaksi, atau saldo rekening dan menandai rekening yang berisiko mengalami penarikan berlebih.

Dengan menggunakan data ini, Bank kemudian dapat mengirimkan pemberitahuan kepada nasabah, memberi mereka kesempatan untuk mentransfer dana atau membatalkan pembayaran yang tertunda. ML juga memungkinkan bank untuk menawarkan layanan perlindungan cerukan yang lebih personal dibandingkan solusi yang bersifat universal. Bank dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk menilai situasi keuangan nasabah dan menawarkan perlindungan cerukan yang sesuai dengan kebutuhan mereka.

Misalnya, pelanggan yang sering mengalami masalah saldo rendah mungkin ditawari tingkat perlindungan yang lebih tinggi, sedangkan pelanggan dengan aktivitas akun stabil mungkin menerima opsi berbeda. Hal ini menjamin bahwa Anda hanya membayar sesuai tingkat perlindungan yang benar-benar Anda perlukan, tanpa biaya tambahan.

Meningkatkan Dukungan Pelanggan

Dukungan pelanggan yang andal adalah bagian terpenting dari perbankan digital. Sebagian besar bank kini menggunakan chatbot cerdas, asisten virtual, dan berbagai sistem otomatis untuk membantu pelanggan mendapatkan dukungan. Dari menjawab pertanyaan pelanggan hingga dukungan pribadi, pembelajaran mesin dapat membantu bank membangun kepercayaan dan menyelesaikan masalah pelanggan dengan cepat.

Chatbot AI dapat membantu menjawab pertanyaan pelanggan secara real-time, memahami dan merespons berbagai pertanyaan pelanggan, dan menawarkan panduan yang dipersonalisasi. Dengan cara ini, bank mengurangi waktu tunggu dan membebaskan agen manusia untuk fokus pada permasalahan yang lebih kompleks.

Asisten Virtual untuk Dukungan yang Dipersonalisasi

Seperti chatbots, asisten virtual sudah menjadi hal yang umum dalam menawarkan dukungan yang dipersonalisasi. Asisten virtual ini menggunakan pembelajaran mesin untuk menganalisis data pelanggan dan memberikan saran atau informasi yang disesuaikan berdasarkan data apa yang dikaitkan dengan akun pelanggan.

Misalnya, asisten virtual mungkin merekomendasikan rekening tabungan tertentu berdasarkan tujuan keuangan pelanggan dan bahkan mengingatkan pelanggan tentang tagihan mendatang berdasarkan kebiasaan belanja mereka yang biasa. Seiring waktu, saat asisten belajar dari interaksi sebelumnya, asisten tersebut menjadi lebih baik dalam mengantisipasi kebutuhan Anda dan menawarkan saran yang lebih banyak dan lebih relevan.

Mengotomatiskan Proses Rutin

Pembelajaran mesin juga memungkinkan bank untuk mengotomatiskan tugas-tugas paling umum, seperti proses entri data dan verifikasi dokumen, untuk menghemat waktu dan sumber daya manusia. Hal ini membantu bank mempercepat operasional dan juga mengurangi kesalahan manusia.

Misalnya, sistem pembelajaran mesin dapat secara otomatis mengklasifikasikan dan menyortir dokumen keuangan, serta memverifikasi informasi pelanggan, dan bahkan memproses pinjaman atau klaim dengan lebih cepat. Otomatisasi juga menghemat uang, memungkinkan bank memfokuskan sumber daya mereka pada inovasi dan memberikan layanan yang lebih baik kepada Anda dan pelanggan lainnya.

Mengoptimalkan Keputusan Pinjaman

Pembelajaran mesin juga mengubah cara bank mengeluarkan pinjaman. Seiring dengan skor kredit tradisional, bank dapat menganalisis pola pengeluaran pengguna dan membuat keputusan pemberian pinjaman yang akurat. Dengan cara ini, bank dan peminjam dapat memperoleh manfaat dari pembelajaran mesin.

Kesimpulan

ML memainkan peran yang sangat penting dalam membentuk kembali layanan perbankan digital. Hal ini terlibat dalam meningkatkan personalisasi dan meningkatkan deteksi penipuan, serta menyederhanakan dukungan pelanggan dan mendorong masa depan perbankan. Karena sebagian besar bank terus mengadopsi teknologi ini, Anda dan nasabah lainnya dapat mengharapkan pengalaman yang lebih disesuaikan, keamanan yang lebih baik, dan layanan keuangan yang inovatif. Potensi pembelajaran mesin di perbankan sangat besar dan akan terus berkembang seiring dengan berkembangnya teknologi.