Peran Machine Learning dalam Mendukung Industri Finansial
20 September 2022
Author by Finantier

Peran Machine Learning dalam Mendukung Industri Finansial

Machine Learning (ML) adalah bagian dari teknologi Artificial Intelligence (AI) yang bertujuan agar sistem komputer dapat belajar secara terus-menerus dengan mengenali pola perilaku dari data. Di balik teknologi tersebut terdapat algoritma dan pemodelan statistik yang kompleks agar komputer dapat menjalankan tugas-tugasnya tanpa instruksi eksplisit. Pemanfaatanya untuk berbagai hal, mulai dari membuat prediksi, mengenali objek, mengautomasi proses, dan lain sebagainya.

Artikel ini akan memberikan gambaran bagaimana teknologi ML bisa memberikan banyak manfaat dalam pengembangan layanan berbasis teknologi finansial. Termasuk pemanfaatan ML dalam pengembangan infrastruktur Open Finance, sehingga menghasilkan performa aplikasi yang andal.

Machine learning di industri finansial

Di dalam dunia teknologi finansial, Machine Learning juga berperan untuk menangani berbagai tugas untuk memudahkan perusahaan dalam menghadirkan pengalaman pengguna yang lebih baik bagi konsumennya. Semua pemrosesan akan lebih cepat, tanpa harus diperiksa dan ditangani secara manual. Di sisi lain, investasi terhadap pengembangan ML juga berpotensi memberikan penghematan dan efisiensi di jangka panjang.

Ada banyak use case pemanfaatan ML di dunia finansial, salah satu contoh paling populer adalah fraud detection. Dalam prosesnya, setiap data yang dimasukkan akan melalui tahapan proses pengujian untuk memastikan bahwa data-data tersebut valid. Caranya, melalui algoritma khusus yang dikembangkan, sistem akan mempelajari, menganalisis, membandingkan, menyeleksi, hingga mengenali data-data yang ada untuk membuat sebuah kesimpulan. Seluruh proses tersebut terjadi secara otomatis dan cepat.

Tidak berhenti pada fraud detection saja, Machine Learning dapat berperan lebih dalam industri finansial. Teknologi ini bekerja di balik layar di setiap tahapan proses yang ada, mulai dari e-KYC (diterapkan dalam sistem computer vision seperti untuk melakukan deteksi wajah), proses on-boarding (diterapkan untuk menghasilkan layanan yang terpersonalisasi dengan mempelajari data-data pendukung), proses penggunaan layanan (memberikan rekomendasi tindakan atau produk yang sesuai dengan kebutuhannya), dan proses-proses lain.

Satu hal yang perlu digarisbawahi, keluaran hasil dari pemrosesan ML akan sangat bergantung pada data input yang dimiliki. Sehingga dalam hal ini teknologi ML tidak bisa bekerja sendiri, perlu adanya platform pendukung yang memastikan data-data yang masuk bisa relevan dan valid.

Urgensi penggunaan Machine Learning

Ada beberapa hal yang menjadikan penggunaan Machine Learning cukup krusial dalam bisnis keuangan digital, di antaranya:

  • Mengurangi human-error untuk akurasi data. Algoritma Machine Learning didesain untuk bisa memahami tren dan pola data secara terperinci, bahkan sampai detail data yang sangat spesifik. Jika dilakukan secara manual, terkadang bisa berpotensi untuk terlewat saat proses pengecekan, terlebih jika jumlah tumpukan data sangat banyak.
  • Kinerja tanpa intervensi, menghindari manipulasi. Machine Learning bekerja sesuai dengan standar operasional prosedur yang telah ditanamkan ke dalam sistem. Seiring kinerja dan pola data yang dipelajari, sistem akan secara otomatis meningkatkan kinerjanya dan kepekaannya terhadap data-data yang masuk. Proses otomatis ini akan menghilangkan friksi dan silo yang dihasilkan dari hal-hal yang bersifat manipulatif. Sehingga seluruh proses yang ada akan menjadi lebih transparan dan bisa dipertanggungjawabkan.
  • Membantu menjadi bisnis yang scalable. Layaknya manusia yang belajar, maka ia akan menjadi lebih cerdas. Pun demikian Machine Learning, semakin banyak memproses data maka ia akan memiliki pemahaman yang lebih luas terhadap jenis dan pola-pola data yang ada. Machine Learning juga dapat bekerja dengan Big Data, yakni sebuah sistem basis data yang mengelola dan mengolah data dalam jumlah sangat besar. Automasi yang dihasilkan ML bisa membuat bisnis lebih efisien, meningkatkan jumlah pemrosesan tanpa khawatir beban operasional yang membengkak.

Machine Learning dalam Open Finance

Sebagai sebuah layanan infrastruktur teknologi untuk industri finansial, pengembangan Open Finance turut menyematkan kapabilitas Machine Learning ke dalam fitur-fiturnya. Hal ini termasuk dilakukan oleh Finantier, salah satunya untuk produk Credit Scoring yang dimiliki. Seperti diketahui, platform Credit Scoring bertugas untuk melakukan penilaian kelayakan kepada calon nasabah terhadap sebuah produk pembiayaan.

Finantier menyediakan layanan Alternative Credit Scoring, yakni dengan memanfaatkan berbagai jenis data —termasuk data konsumsi telekomunikasi, PPOB, e-wallet, e-commerce, dan sebagainya—untuk melengkapi sumber data yang dimiliki institusi finansial, seperti SLIK atau rekening koran yang dimiliki. Sehingga dalam prosesnya Finantier akan melakukan pemrosesan dan pengolahan data dari berbagai sumber untuk diramu menjadi sebuah insight yang berharga untuk penilaian kredit.

Pada proses kerjanya, sistem akan mengambil data (di bawah otorisasi pengguna) dan memprosesnya ke dalam sebuah dasbor terpusat. Di balik layar (backend), sistem bekerja secara otomatis dan cepat untuk melakukan analisis dan penilaian dari data-data terkait, hingga menyimpulkan skor yang layak untuk calon nasabah tersebut. Variasi sumber data —yang tidak hanya menitikberatkan pada data perbankan saja—memungkinkan calon nasabah di kalangan unbankable untuk bisa mendapatkan penilaian secara lebih adil.

Melalui penerapan teknologi terdepan seperti Machine Learning, Finantier mampu menyuguhkan layanan Credit Scoring yang reliable (99,9% uptime), komprehensif, dan dapat bekerja dalam hitungan detik. Sehingga memberikan value tersendiri bagi pemilik bisnis, sekaligus kenyamanan lebih kepada calon nasabah saat melakukan proses onboarding di sebuah layanan finansial.

Pelajari lebih lanjut tentang produk Open Finance dari Finantier di sini: https://finantier.co/id/