Integrasi Keterlibatan dalam Merancang Transfromasi Artificial Intelligence Bank

Agar berhasil dalam merancang dan mengimplementasikan lapisan keterlibatan untuk menjadi Artificial Intelligence (AI) Bank yang utama, maka bank perlu mengembangkan lima kemampuan sebagai berikut:

1. Mengadopsi pendekatan holistik berbasis data untuk memahami bagaimana nasabah terlibat dengan bank.

Pemain terbaik di kelasnya mencapai hal berikut ini dalam tiga langkah utama:

• Menerapkan infrastruktur data seluruh perusahaan secara real-time yang menangkap hampir semua titik data untuk hubungan pelanggan tertentu dengan berbagai divisi bank dan mendukung pandangan pelanggan terpadu yang mencakup semua saluran, perjalanan, dan produk.
• Mengonsolidasikan data pada platform pusat: Untuk memastikan bahwa kumpulan data perusahaan ini digunakan secara efektif dan luas di seluruh tim, bank AI menggabungkan data yang diambil dari berbagai sumber internal dan eksternal ke dalam platform data pelanggan pusat.
• Mengotomatiskan tata kelola dan kontrol untuk memastikan tim bisnis dan teknologi memiliki akses siap ke kumpulan data yang sesuai, dengan kontrol yang diperlukan untuk keamanan dan izin jika diperlukan. Penting juga untuk memastikan bahwa data yang sesuai tersedia untuk pengambilan keputusan, pada waktu yang tepat dan dalam bentuk yang tepat, untuk berbagai model Mesin Pembelajaran yang digunakan oleh tim internal (dari layanan pelanggan hingga manajemen produk) untuk mendukung kecerdasan, sangat dipersonalisasi interaksi dengan pelanggan.

2. Tanamkan bakat generasi berikutnya dalam tim tradisional.

Menciptakan pengalaman pelanggan yang unggul di era digital membutuhkan serangkaian keterampilan dan kemampuan baru yang berpusat pada desain, ilmu data, dan manajemen produk. 

Manajer produk individu, misalnya, dapat berfokus terutama pada solusi teknis, pengalaman pelanggan, atau memaksimalkan kinerja bisnis, tetapi dalam lingkungan yang mengutamakan AI, semua manajer produk akan memerlukan landasan di berbagai bidang, termasuk pengalaman pelanggan, analitik canggih, dan mesin. pembelajaran, analisis pasar, strategi bisnis, serta kepemimpinan dan pengembangan kemampuan.

Pemimpin desain memerlukan landasan yang sama serta keahlian mendalam dalam mengekstraksi wawasan pengguna untuk memandu strategi dan inovasi bisnis. Data, analitik, dan keterampilan AI yang diperlukan untuk membangun bank AI adalah hal asing bagi sebagian besar lembaga jasa keuangan tradisional, dan organisasi harus menyusun strategi terperinci untuk menarik mereka. 

Rencana ini harus menentukan kemampuan mana yang dapat dan harus dikembangkan sendiri (untuk memastikan perbedaan kompetitif) dan yang dapat diperoleh melalui kemitraan dengan spesialis teknologi.

Selain itu, tidak cukup hanya menyediakan staf untuk tim dengan talenta baru. Apa yang benar-benar membedakan pemimpin pengalaman adalah bagaimana mereka mengintegrasikan talent baru dalam struktur tim tradisional dan membuka potensi penuh dari kemampuan ini, dalam konteks masalah bisnis.

Beberapa organisasi telah membangun kumpulan talent ilmuwan internal dan data engineer. Namun, sebagian besar memperlakukan data sebagai fungsi operasional dan memanfaatkan bakat data dan analitik terutama untuk menghasilkan dan mengotomatiskan laporan yang diperlukan oleh tim bisnis tradisional. 

Beberapa pemimpin memperlakukan manajemen data sebagai fungsi strategis, dan menyematkan ilmuwan/engineer data dalam tim produk dan layanan pelanggan yang gesit, masing-masing berfokus pada perjalanan atau kasus penggunaan terpisah, seperti pinjaman usaha kecil, pembiayaan rumah, atau penasihat kekayaan digital untuk kaya massal. 

Organisasi-organisasi ini telah diakui sebagai pemimpin dalam menciptakan pengalaman superior yang memberi mereka keunggulan kompetitif, diukur dalam kepuasan pelanggan dan penciptaan nilai.

3. Melembagakan mekanisme top-down formal untuk mendukung koordinasi lintas produk tradisional dan silo saluran.

Lembaga jasa keuangan mengambil berbagai langkah untuk menyelaraskan tim kerja dengan kelompok yang berfokus pada melayani segmen pelanggan tertentu. Langkah-langkah tersebut biasanya membutuhkan waktu lama untuk memberikan hasil (dan sering kali gagal). 

Produk dan saluran silo di mana bank secara tradisional berusaha untuk memenuhi kebutuhan segmen pasar yang beragam bisa sangat kompleks, dan kompleksitas ini membuat sulit untuk keluar dari pola pikir yang berpusat pada produk dan mengasumsikan pandangan yang benar-benar berpusat pada pelanggan di seluruh organisasi. .

Upaya dari bawah ke atas untuk mengatur tim di sekitar segmen pelanggan sering kali gagal memenuhi harapan jika tidak dilengkapi dengan pendekatan top-down yang terdiri dari tim manajemen senior lintas departemen. 

Sementara tim ini diberdayakan untuk bertindak (yaitu, mereka memiliki sumber daya dan anggaran, bersama dengan otonomi dalam memutuskan bagaimana menggunakan ini untuk memenuhi tujuan strategis), mereka juga mengambil pandangan terpadu dari berbagai upaya tersembunyi di seluruh organisasi dan memprioritaskan sejumlah terbatas dari inisiatif lintas sektoral berdampak tinggi yang memerlukan koordinasi pusat (sebagai lawan untuk menyebarkan sumber daya organisasi tipis pada beberapa inisiatif yang lebih kecil). Akhirnya, mereka mengembangkan dan melacak kemajuan terhadap rencana terkoordinasi yang dijalankan melalui struktur tim tradisional.

4. Kemampuan yang dilembagakan untuk menjalin kemitraan baru dalam skala besar dengan serangkaian lembaga jasa non-keuangan yang heterogen.

Kemitraan menjadi semakin penting bagi pemain jasa keuangan untuk memperluas batasan mereka di luar saluran tradisional, memperoleh lebih banyak pelanggan, dan menciptakan keterlibatan yang lebih dalam. Sebagian besar institusi memahami pentingnya memiliki alasan strategis yang jelas (termasuk tesis penciptaan nilai "win-win" untuk mitra), dan model tata kelola yang kuat untuk mengawasi kemitraan. Penting juga untuk membentuk tim yang bertanggung jawab baik untuk menyiapkan kemitraan maupun untuk mengadaptasi infrastruktur teknologi untuk mendukung peluncuran kemitraan yang efisien dan cepat.

• Menyiapkan tim khusus yang berfokus pada pembentukan kemitraan. Tim-tim ini terus-menerus memindai pasar untuk mencari mitra potensial dan menilai relevansinya dengan strategi pertumbuhan institusi.
• Mereka terlibat secara efektif dengan berbagai mitra non-bank---dimulai dengan tinjauan perbedaan budaya dan teknologi---dan mengukur fleksibilitas yang diperlukan untuk menyelaraskan dengan cara kerja mitra (misalnya, profil dan senioritas orang yang berpartisipasi dalam diskusi, gaya pengambilan keputusan, responsif terhadap permintaan, kepatuhan terhadap jadwal) untuk memungkinkan kolaborasi yang lebih cepat, lancar, dan lebih produktif.
• Menjadikan infrastruktur teknologi yang ramah kemitraan bergantung pada tingkat signifikan pada kontrak yang mengidentifikasi fungsionalitas yang harus dikembangkan untuk memenuhi persyaratan mitra.
• Langkah penting lainnya adalah mengubah infrastruktur teknologi untuk memfasilitasi integrasi cepat dengan kemampuan mitra. Ini termasuk menciptakan lingkungan kotak pasir untuk memungkinkan eksperimen cepat dan uji coba pembuktian konsep, serta opsi berbagi data dan penyimpanan modern yang kompatibel dengan tumpukan data mitra.

5. Integrasi mendalam dengan lapisan bank AI yang tersisa, yaitu lapisan pengambilan keputusan yang mendukung AI serta teknologi inti dan lapisan data.

Perjalanan untuk menjadi bank AI memerlukan transformasi kemampuan di keempat lapisan tumpukan kemampuan: keterlibatan, pengambilan keputusan yang didukung AI, teknologi inti dan infrastruktur data, serta model operasi. 

Lapisan-lapisan tersebut harus bekerja secara serempak, dan investasi di setiap lapisan harus dilakukan bersama-sama dengan yang lain. Kurangnya investasi di lapisan mana pun akan menciptakan efek riak yang menghambat kemampuan tumpukan secara keseluruhan untuk mencapai tujuan perusahaan.

Ketika bank tradisional mengamati kemajuan pesat teknologi AI dan keberhasilan inovator digital dalam menciptakan pengalaman pelanggan yang menarik, banyak yang menyadari kebutuhan untuk memikirkan kembali bagaimana mereka melibatkan pelanggan mereka. 

Dengan mengadopsi pendekatan AI pertama dalam visi dan perencanaan mereka, bank-bank inovatif sedang membangun kemampuan yang memungkinkan mereka tidak hanya untuk memberikan layanan cerdas tetapi juga untuk merancang perjalanan yang intuitif dan sangat personal yang mencakup ekosistem yang beragam, dari perbankan hingga perumahan hingga perdagangan ritel, layanan B2B, dan banyak lagi.

Untuk mewujudkan visi tersebut membutuhkan talenta baru, mekanisme yang kuat untuk mengelola kemitraan, dan transformasi progresif dari tumpukan kemampuan. Sepanjang upaya ekspansif ini, para pemimpin harus tetap selaras dengan perspektif pelanggan dan jelas tentang bagaimana bank AI akan menciptakan nilai bagi setiap pelanggan.

MERZA GAMAL 

• Pengkaji Sosial Ekonomi Islami
• Author of Change Management & Cultural Transformation
• Former AVP Corporate Culture at Biggest Bank Syariah