Mengapa Kerangka Hidup Menjadi Inti dalam Mendorong Inovasi di Fintech

Imran Aftab, Co-Founder & CEO 10Pearls.

Temukan berita dan acara fintech teratas!

Berlangganan newsletter FinTech Weekly

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

Keuangan selalu menjadi pelopor inovasi digital, dan gelombang AI terbaru membuktikan tidak terkecuali. Sebagai industri yang semakin ditekan untuk memberikan pengalaman digital yang lebih cepat, lebih personal, dan efisien kepada pelanggan, mengintegrasikan teknologi mutakhir adalah hal yang tidak bisa ditawar.

Seiring fintech bergerak dari eksperimen AI ke penerapan AI dalam strategi inti mereka, pertanyaannya bukan lagi tentang nilai yang diberikan AI, tetapi bagaimana AI dikelola dari waktu ke waktu. Tanpa prinsip panduan yang jelas yang tertanam dalam kerangka kerja pusat, fintech akan dengan cepat menghadapi risiko dari segi reputasi, regulasi, dan keamanan.

Kerangka kerja yang hidup tidak hanya mencakup semua aspek, tetapi juga mengikuti perkembangan strategi yang terus berubah. Ia mendorong, bukan membatasi, inovasi—tanpa mengorbankan fintech dalam prosesnya.

Menyeimbangkan Keadilan dan Akurasi

Digitisasi layanan keuangan yang cepat juga menciptakan lebih banyak peluang untuk potensi penipuan dan serangan siber. Namun, AI yang tidak terkelola sering kali mengalami halusinasi dan bias—yang berarti bahwa pemegang akun bisa saja secara keliru ditandai oleh sistem yang dirancang untuk melindungi mereka.

Fintech harus memastikan sistem AI beroperasi secara konsisten dan memenuhi standar kinerja. Pengelolaan data yang buruk adalah fondasi dari AI yang tidak terkelola dan dapat berujung pada konsekuensi yang katastrofik. Ini bukan hanya soal bertindak secara real-time, tetapi melakukannya secara akurat dan adil. Ketika data yang mendukung sistem ini tidak dikelola dengan baik, penerapannya pasti gagal.

Bayangkan sebuah sistem AI yang salah diinformasikan oleh data yang tidak terkelola dan bias, yang secara keliru menandai transaksi besar yang sah sebagai penipuan berdasarkan kode pos pemegang akun. Demografi tertentu disorot berdasarkan data historis yang tidak akurat, yang hanya memperkuat bias terhadap individu atau kelompok. Diskriminasi tidak hanya merusak kepercayaan dan hubungan, tetapi juga memiliki dampak jangka panjang terhadap reputasi institusi, terutama karena secara langsung melanggar hukum perlindungan konsumen. Fintech memiliki kewajiban hukum untuk menggunakan data secara adil dan aman sepanjang siklus hidup sistem AI, dan bukan pada alatnya yang dipertanyakan saat terjadi pelanggaran, melainkan tim yang menggunakannya.

Konsekuensinya pun bertambah. Skema ini menambah beban pada tim, yang harus turun tangan, membuang waktu dan tenaga berharga. Yang lebih penting, ini juga menunjukkan adanya celah serius dalam fondasi yang ada. Data yang tidak terkelola adalah titik lemah dalam struktur digital fintech, membuatnya rentan terhadap penipuan nyata dan ancaman keamanan siber.

Kerangka pengelolaan yang hidup melawan risiko ini karena memerlukan pemantauan, pengujian, dan penyesuaian model AI secara terus-menerus. Ini memungkinkan penyedia keuangan memaksimalkan kekuatan keamanan mereka secara konstan sambil secara rutin mengevaluasi dan memperbarui sistem seiring data dan risiko berkembang. Pada saat yang sama, bias dihilangkan, membuka jalan bagi keadilan dan akurasi secara menyeluruh.

Menjamin Keterjelasan dan Transparansi

Fintech yang mengikuti kerangka kerja yang hidup mencegah AI berfungsi seperti kotak hitam, di mana cara kerjanya menjadi misteri bagi tim dan pengguna. Pemegang akun, staf, dan badan regulasi memerlukan jaminan berupa keterjelasan dan transparansi terkait teknologi yang terintegrasi.

Menghilangkan bias memerlukan pemahaman tentang bagaimana dan mengapa sebuah alat AI mencapai sebuah keputusan. Sistem AI kini digunakan dalam proses seperti penilaian kredit, tetapi sayangnya, mereka tidak kebal terhadap bias. Dampaknya serius: diskriminasi, terutama terhadap kelompok minoritas yang secara tidak proporsional ditolak pinjaman karena AI yang cacat. Regulasi seperti CFPB dan hukum Fair Lending menuntut keterjelasan dan jejak rekam alat AI yang digunakan dalam layanan keuangan. Mereka juga mewajibkan penghapusan bias dari proses tersebut.

Dalam model pengelolaan yang hidup, keterjelasan dan jejak rekam tertanam dalam setiap kasus penggunaan dan alur kerja:

*   Sumber dan tujuan data dicatat secara jelas.
*   Semua perubahan model, pengujian, dan observasi didokumentasikan.
*   Logika pengambilan keputusan dikomunikasikan sehingga regulator dan pelanggan, bukan hanya operator, memahami bagaimana dan mengapa sistem AI mencapai rekomendasi atau tindakan tertentu.

Menjamin Kepatuhan AML

Lembaga keuangan beralih ke otomatisasi dan AI untuk memantau transaksi dan aktivitas mencurigakan sebagai bagian dari sistem anti-pencucian uang. Namun, ketika AI tidak diawasi atau dikelola dengan baik, dua masalah muncul:

*   Positif palsu: Transaksi yang sah secara keliru ditandai, menyebabkan frustrasi pelanggan dan pemborosan tenaga berharga.
*   Negatif palsu: Ancaman nyata terlewatkan, mengancam seluruh dataset dan sistem digital, menempatkan reputasi organisasi dalam risiko, dan merusak kepercayaan.

Dengan pendekatan pengelolaan sebagai pengaman, risiko ini diminimalkan melalui data yang dikelola secara baik, transparan, dan dapat diaudit. Peringatan yang jelas juga diintegrasikan dengan wawasan tindakan langsung untuk memastikan intervensi cepat saat diperlukan.

Seiring solusi AI terus berkembang, kerangka kerja yang adaptif dan hidup menjadi semakin penting. Ini tidak hanya melindungi institusi dan individu dari potensi risiko keterlibatan AI, tetapi juga memberi fintech keunggulan kompetitif yang signifikan. Kerangka ini membekali mereka dengan cara meningkatkan kepercayaan dan memperkuat reputasi melalui pengelolaan yang bertanggung jawab, keadilan, dan transparansi, serta memastikan keandalan dan kinerja.