Bank Rakyat Indonesia atau disinfkat BRI adalah salah satu perusahaan perbankan terkenal yang berada di Indonesia. Perusahaan BRI senddir telah mengadopsi penerapan Business Intelligence. Tidak hanya satu saja, namun BRI juga membuat dalam beberapa bentuk. Penasaran? Yok langsung sajak kita simak sama-sama artikelnya.
YBRIBRAIN adalah pusat otak digital BRI yang mengkonsolidasikan kapabilitas Ai dan analitik untuk meningkatkan berbagai aspek operasional dan layanan perbankan. Menurut laman artikelnya sendiri https://digital.bri.co.id/article/bribrain-bawa-masa-depan-bri-dari-mobile-first-jadi-4xz6 yang menjelaskan mengenai Bank BRI yang terus berovolusi.Â
Pada tahun 1960-an, mulai dikenalnya Anjungan Tunai Mandiri (ATM) yang kemudian didukung oleh penggunaan kartu sebagai alat transaksi pada tahun 1970-an, menandai perubahan signifikan dalam dunia perbankan. Masuk ke tahun 2000-an, kebutuhan untuk mengunjungi gerai ATM mulai berkurang berkat kehadiran online dan SMS banking. Di era 2010, mobile banking mulai menjamur dan memperkaya layanan perbankan melalui aplikasi.
Transformasi digital BRI awalnya berfokus pada Mobile First, yaitu mengembangkan bisnis, layanan, dan meningkatkan keterlibatan pelanggan melalui pengalaman mobile. Namun, sejak tahun 2017, paradigma tersebut bergeser ke AI First. Dalam pendekatan AI First, BRI menempatkan AI sebagai pusat dalam pembangunan strategi digital dan operasional mereka.
Melalui pendekatan AI First ini, BRI memperbarui keterlibatan pelanggan dengan cara-cara yang inovatif, menghadirkan produk, layanan perbankan, dan proses bisnis yang cerdas, melampaui perbankan konvensional, serta personalisasi yang sesuai dengan kebutuhan masing-masing nasabah, dan menyediakan layanan melalui brbagai kanal.
BRIBrain juga telah menciptakan beberapa teknologinya dalam bentuk empat kapabilitas utama yaitu :
1. Credit UnderwritingÂ
Creidit Underwriting yang dalam fungsinya ini menggunakan machine learning untuk mengembangkan model yang dapat memprediksi skor kelayakan calon debitur berdasarkan data historis finansial mereka. Tujuannya adalah untuk mengurangi risiko gagal bayar. Saat ini, model scoring pada BRIBRAIN menganalisis berbagai aspek termasuk pengajuan kredit, behavioral scoring, dan prediksi churn atau collection scoring.
Salah satu implementasi teknologi ini adalah pada aplikasi Ceria, sebuah produk pinjaman digital dengan konsep "buy now, pay later." Pengajuan pinjaman melalui Ceria kini dapat diselesaikan dalam waktu kurang dari 10 menit dengan rasio NPL yang tetap rendah.
2. Â Customer EngagementÂ
BRI berfokus pada membangun koneksi dan interaksi mendalam dengan nasabah untuk menciptakan hubungan jangka panjang dengan produk dan layanan mereka. Salah satu cara yang digunakan adalah hyperpersonalization, yaitu personalisasi penawaran produk melalui sistem rekomendasi, sistem manajemen prospek untuk akuisisi nasabah baru, penawaran terbaik berikutnya (next-best offer), serta chatbot layanan pelanggan bernama Sabrina yang menggunakan Natural Language Processing untuk menyediakan informasi produk melalui chat.Â
