Untuk Mendorong Adopsi AI di Perbankan, Anda Perlu Memahami Keterampilan Karyawan Anda

Bernardo Nunes adalah ilmuwan data yang mengkhususkan diri dalam transformasi AI di Workera.

Temukan berita dan acara fintech teratas!

Berlangganan buletin FinTech Weekly

Dibaca oleh eksekutif di JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna, dan lainnya

AI tidak lagi sekadar eksperimen. Menurut Survei Global terbaru McKinsey tentang AI, 78% organisasi kini menggunakan AI di setidaknya satu fungsi bisnis.

Industri perbankan semakin cepat mengejar. Survei EY-Parthenon terbaru menemukan bahwa 77% bank telah meluncurkan atau meluncurkan secara lunak aplikasi AI generatif, meningkat dari sekitar 61% pada tahun 2023. Namun, hanya 31% yang telah mencapai implementasi penuh.

Sementara itu, meskipun ada investasi AI yang meluas di industri perbankan, hanya sedikit yang mengintegrasikan kemampuan ini ke dalam strategi mereka. Survei BCG melaporkan bahwa hanya 25% bank yang melakukannya — dan 75% sisanya terjebak dalam pilot silo dan bukti konsep, berisiko menjadi tidak relevan saat pesaing yang mengutamakan digital maju ke depan.

Industri perbankan ditandai oleh regulasi yang ketat dan strategi yang disengaja. Sejarah ini telah membawa risiko dan peluang terkait AI. Sementara industri lain telah melaju, bank yang bertindak sekarang masih memiliki peluang untuk mendapatkan keuntungan sebagai pelopor. Implementasi AI yang sukses membutuhkan infrastruktur, model, pipeline data, dan strategi kepatuhan. Namun, aspek terpenting dalam mengubah janji AI menjadi nilai bisnis terletak pada sumber daya manusia.

Lembaga keuangan yang menang adalah mereka yang memungkinkan karyawannya menggunakan alat AI tidak hanya secara ad hoc, tetapi sebagai bagian dari alur kerja harian mereka. Itu berarti mengembangkan keterampilan nyata dan terverifikasi agar orang dapat memahami, memanfaatkan, dan memimpin inovasi AI.

Mengapa karyawan mendorong inovasi AI

AI memiliki potensi untuk memberikan peningkatan luar biasa dalam produktivitas, pengalaman pelanggan, dan manajemen risiko. Tetapi pada intinya, AI hanyalah alat — yang memerlukan kreativitas manusia dan keahlian domain untuk menghasilkan nilai bisnis yang nyata. Teknologi saja tidak mendorong inovasi; manusia yang melakukannya. Dalam perbankan, di mana kepercayaan, regulasi, dan penilaian adalah pusatnya, interaksi antara manusia dan mesin menjadi semakin penting.

Setiap karyawan saat ini harus menjadi karyawan yang didukung AI dalam tingkat yang bervariasi. Beberapa akan sangat teknis — ilmuwan data, insinyur, dan pembuat model yang bertanggung jawab merancang dan memelihara sistem yang mendukung operasionalisasi AI. Yang lain, seperti teller, penilai risiko, atau perwakilan layanan pelanggan, mungkin tidak pernah menyentuh satu baris kode pun tetapi tetap dapat menggunakan alat berbasis AI untuk mempercepat alur kerja dan membuat keputusan yang lebih baik. Di antara kedua ekstrem ini terdapat karyawan “AI+X”. Mereka adalah individu yang membawa keahlian mendalam di bidang seperti risiko kredit, kepatuhan, atau deteksi penipuan dan memadukannya dengan literasi AI yang cukup untuk menggunakan teknologi tersebut guna meningkatkan keahlian tersebut.

Karyawan AI+X akan menjadi mereka yang mendorong inovasi sejati. Mereka dapat membantu menjembatani kesenjangan antara kebutuhan bisnis dan kemungkinan teknis, menerjemahkan tantangan perbankan yang kompleks menjadi peluang bagi AI untuk memberikan hasil nyata. Misalnya, petugas kepatuhan dengan kefasihan AI dapat bekerja sama dengan tim data untuk merancang model yang lebih adil dan transparan untuk proses KYC dan AML. Seorang manajer produk yang membuat prototipe menggunakan AI generatif dapat membayangkan ulang interaksi pelanggan, menciptakan saran keuangan yang dipersonalisasi atau meningkatkan perjalanan onboarding. Dalam semua kasus ini, AI memperkuat wawasan manusia alih-alih menggantikannya.

Dalam sektor yang sangat diatur dan berhati-hati terhadap risiko seperti perbankan, lapisan manusia ini sangat penting. Teknologi mungkin mengidentifikasi anomali atau menghasilkan rekomendasi, tetapi manusia yang akan menafsirkan, mengkontekstualisasikan, dan memastikan keputusan sesuai dengan standar etika, hukum, dan reputasi. Itulah mengapa bank yang memimpin adopsi AI adalah mereka yang berinvestasi tidak hanya dalam sistem dan model, tetapi juga dalam keterampilan dan pemahaman tenaga kerjanya.

Mendorong pengembangan dengan keterampilan terverifikasi

Membangun tenaga kerja yang didukung AI dimulai dengan memahami keterampilan dan kekurangan yang ada. Untuk menskalakan AI dengan sukses, bank membutuhkan lebih dari sekadar antusiasme dan anggaran pelatihan. Mereka membutuhkan fondasi data keterampilan yang terverifikasi dan terukur. Tanpa gambaran yang jelas tentang kemampuan karyawan, pemimpin tidak dapat membuat keputusan yang tepat tentang bagaimana mengembangkan orang mereka atau di mana menempatkan AI secara paling efektif.

Penilaian diri saja tidak dapat diandalkan. Karyawan cenderung melebih-lebihkan atau meremehkan kemampuan mereka, yang menyebabkan ketidakefisienan dalam pelatihan. Keterampilan terverifikasi — yang diukur melalui penilaian objektif — memungkinkan organisasi memetakan kekuatan dan kelemahan saat ini secara akurat. Dengan informasi ini, bank dapat merancang jalur pembelajaran yang disesuaikan dengan proses dan tujuan tertentu, apakah itu pengenalan literasi AI untuk tim garis depan, pengetahuan teknis mendalam untuk profesional data, atau keahlian tata kelola untuk petugas kepatuhan.

Setelah karyawan mengetahui posisi mereka, mereka dapat mengejar peningkatan keterampilan yang terfokus dan memverifikasi keterampilan secara berkala untuk mengukur kemajuan dan melakukan investasi yang bertanggung jawab dalam orang. Siklus pembelajaran dan validasi ini menciptakan budaya peningkatan berkelanjutan, memastikan keterampilan tetap mutakhir seiring perkembangan bidang ini. Hal ini sangat penting dalam AI, di mana masa berlaku sebuah keterampilan lebih pendek dari sebelumnya. Apa yang dianggap mutakhir hari ini mungkin sudah usang dalam setahun, menjadikan kemampuan karyawan untuk belajar dengan cepat lebih berharga daripada kompetensi teknis tertentu.

Bagi bank, ini berarti memprioritaskan kecepatan pertumbuhan keterampilan — laju di mana karyawan dapat memperoleh dan menerapkan keterampilan baru. Institusi yang mengembangkan adaptabilitas ini akan mempertahankan keunggulan kompetitif, merespons lebih cepat terhadap regulasi baru, harapan pelanggan, dan teknologi. Keterampilan terverifikasi juga memperkuat tata kelola, memastikan karyawan tidak hanya tahu cara menggunakan AI, tetapi juga menggunakannya secara bertanggung jawab, dengan perhatian terhadap keadilan, transparansi, dan risiko.

Tujuan akhirnya adalah keselarasan. Ketika kecerdasan keterampilan memberi informasi pada strategi pembelajaran — dan strategi pembelajaran mendukung prioritas bisnis — bank dapat mempercepat transformasi AI mereka dengan percaya diri. Data keterampilan terverifikasi memungkinkan pemimpin melihat di mana harus berinvestasi, bagaimana memobilisasi talenta, dan kapan harus memperluas inovasi secara aman.

Membangun tenaga kerja yang unggul

Ini adalah momen penting bagi industri perbankan. Lembaga yang membangun fondasi untuk inovasi akan melaju lebih dulu, sementara yang ragu-ragu berisiko tertinggal. Jalan ke depan sudah jelas: bank yang membangun kemampuan AI yang luas di antara karyawannya — terutama keterampilan terverifikasi yang menggabungkan keahlian teknis dan domain — akan berada dalam posisi terkuat untuk berkembang.

Ketika setiap karyawan diberdayakan untuk menggunakan AI — baik sebagai pencipta, pengguna utama, maupun ahli bidang — bank secara keseluruhan mendapatkan kelincahan, ketahanan, dan kemampuan untuk mendorong nilai strategis daripada sekadar efisiensi tambahan. Saatnya beralih dari eksperimen ke pemberdayaan. Dalam AI, apa yang membedakan pemimpin dari yang tertinggal bukan hanya model yang dibangun atau R&D yang didanai, tetapi keterampilan yang dikembangkan.