AI and Machine Learning: Transforming Risk Management in Fintech and Traditional Finance
Dalam era digital yang terus berkembang, integrasi teknologi canggih seperti kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (machine learning) menjadi langkah strategis bagi sektor keuangan untuk memperkuat manajemen risiko.
Artikel “Integrating Risk Management in Fintech and Traditional Financial Institutions through AI and Machine Learning” oleh Bibitayo Ebunlomo Abikoye, Wunmi Adelusi, Stanley Chidozie Umeorah, Adesola Oluwatosin Adelaja, dan Cedrick Agorbia-Atta (2024) membahas bagaimana AI dan machine learning dapat digunakan untuk meningkatkan kecepatan dan akurasi dalam mendeteksi dan mengelola risiko di fintech dan lembaga keuangan tradisional
. Teknologi ini memungkinkan pengelolaan risiko yang lebih proaktif dan adaptif, memberikan peluang bagi lembaga keuangan untuk mendeteksi anomali dan potensi ancaman dalam skala yang lebih besar dan waktu yang lebih singkat.
Di tengah ancaman siber yang terus meningkat, industri keuangan menghadapi tantangan serius untuk menjaga integritas dan keamanan data nasabah. Laporan IBM pada 2023 mencatat bahwa biaya rata-rata akibat pelanggaran data di sektor keuangan mencapai USD 5,85 juta, menunjukkan pentingnya manajemen risiko yang efisien dan responsif.
Pendekatan tradisional sering kali tidak mampu menangani volume dan kompleksitas data dalam fintech dan institusi finansial saat ini. Dengan penerapan AI, lembaga keuangan dapat merespons secara lebih efektif terhadap perubahan yang cepat dalam pola ancaman dan kebutuhan regulasi.
Melalui artikel ini, Abikoye dan rekan-rekannya menyoroti bahwa machine learning tidak hanya mempercepat proses identifikasi risiko, tetapi juga memberikan fleksibilitas bagi lembaga untuk menyesuaikan strategi manajemen risiko secara dinamis.
Penerapan AI dalam manajemen risiko memungkinkan lembaga untuk tidak hanya bertahan di tengah ancaman yang terus berkembang tetapi juga beradaptasi dengan perubahan yang ada, menjaga reputasi, dan meningkatkan kepercayaan nasabah dalam jangka panjang.
***
Artikel Abikoye et al. (2024) menguraikan bagaimana AI dan machine learning dapat digunakan untuk meningkatkan manajemen risiko dalam sektor fintech dan lembaga keuangan tradisional melalui tiga tahap utama: identifikasi risiko, penilaian risiko, dan mitigasi risiko.
Pada tahap identifikasi, machine learning memungkinkan lembaga keuangan untuk mendeteksi potensi risiko dengan menganalisis data secara real-time dan mendeteksi anomali yang mungkin mengindikasikan adanya ancaman, seperti pola transaksi yang tidak biasa atau potensi penipuan.
Kemampuan ini sangat relevan mengingat bahwa laporan Fraud Advisory Panel pada tahun 2022 menunjukkan bahwa kasus penipuan digital meningkat hingga 24% dibandingkan tahun sebelumnya, yang memerlukan respons yang cepat dan akurat dari sistem keamanan.
