Di era digital yang semakin berkembang pesat, teknologi kecerdasan buatan generatif/Generative Artificial Intelligence (GenAI) mulai memainkan peran yang signifikan dalam berbagai industri. Salah satu sektor yang mulai mengadopsi teknologi ini adalah sektor keuangan, khususnya dalam manajemen risiko kredit.
Meskipun masih berada pada tahap awal, penerapan GenAI menjanjikan peningkatan efisiensi dan akurasi dalam berbagai proses. Artikel ini akan membahas bagaimana GenAI diterapkan dalam risiko kredit, tantangan yang dihadapi, serta potensi penerapannya di Indonesia.
Lompatan Teknologi GenAI
Generative Artificial Intelligence (GenAI) membuat lompatan besar dari laboratorium ke arus utama pada akhir tahun 2022, saat OpenAI meluncurkan versi beta publik dari layanan ChatGPT-nya.
Dalam waktu dua bulan, produk ini memiliki lebih dari 100 juta pengguna, menjadikannya produk dengan pertumbuhan tercepat dalam sejarah. Pada kuartal pertama tahun 2023, perusahaan teknologi besar mulai mengintegrasikan kemampuan GenAI ke dalam produk mereka, termasuk untuk kebutuhan bisnis.
Di sektor risiko kredit, GenAI mulai menunjukkan pengaruhnya. McKinsey baru-baru ini mensurvei eksekutif senior risiko kredit dari 24 lembaga keuangan, termasuk sembilan dari sepuluh bank terbesar di AS.
Survei ini menunjukkan bahwa 20 persen responden telah menerapkan setidaknya satu kasus penggunaan GenAI di organisasi mereka, dan 60 persen lainnya berharap dapat menerapkannya dalam waktu satu tahun.
Kasus Penggunaan GenAI dalam Risiko Kredit
Lembaga keuangan mempertimbangkan berbagai penerapan GenAI di seluruh siklus hidup kredit. GenAI menggunakan model bahasa besar (LLM) untuk menggabungkan, meringkas, dan menganalisis data tidak terstruktur dan bahasa alami. Berikut adalah beberapa potensi kasus penggunaan GenAI dalam risiko kredit:
- Keterlibatan Klien: GenAI dapat digunakan untuk menawarkan produk yang sangat dipersonalisasi kepada pelanggan berdasarkan profil dan riwayat aktivitas mereka. Sistem ini juga dapat membantu manajer hubungan dengan menyusun komunikasi penjangkauan individual, merangkum pertemuan, dan menyarankan langkah selanjutnya.
- Proses Pengambilan Keputusan Kredit dan Penjaminan:Â Alat GenAI dapat meninjau dokumen, menandai pelanggaran kebijakan atau data yang hilang, dan menyusun komunikasi penjangkauan untuk mencari klarifikasi atau informasi tambahan dari pelanggan. GenAI juga dapat membantu dalam mengumpulkan informasi tentang pelanggan, melakukan analisis kredit, dan menyusun bagian memo kredit.
- Proses Kontrak: Setelah kredit disetujui, GenAI dapat menyederhanakan dan mempercepat proses kontrak dengan menyusun kontrak hukum dan komunikasi penjangkauan kepada pelanggan.
- Pemantauan Portofolio: Alat GenAI dapat mendukung manajer portofolio dengan mengotomatiskan pembuatan laporan kinerja dan risiko rutin, serta menghasilkan strategi pengoptimalan portofolio.
- Proses Bantuan Pelanggan: GenAI dapat menyusun komunikasi penjangkauan yang dipersonalisasi kepada pelanggan jika terjadi masalah, membantu mengidentifikasi opsi restrukturisasi yang sesuai, dan membimbing pelanggan melalui proses restrukturisasi.
Kondisi GenAI dalam Risiko Kredit Saat Ini
Walaupun GenAI telah memasuki dunia risiko kredit, transformasi besar masih belum terjadi. Sebagian besar solusi GenAI yang diterapkan masih bersifat sempit dan tidak berorientasi pada pelanggan untuk mengatasi masalah operasional tertentu.
Misalnya, beberapa bank telah mengembangkan alat AI generatif untuk mengisi kuesioner risiko iklim untuk klien komersial, serta menyusun memo kredit. Alat ini membantu mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menjawab pertanyaan mengenai risiko perubahan iklim dan mempercepat proses pengambilan keputusan kredit.
Tantangan dalam Penerapan GenAI
Para eksekutif mengakui bahwa meningkatkan penerapan GenAI dalam risiko kredit akan menjadi sebuah tantangan. Hambatan utama yang diidentifikasi meliputi risiko dan tata kelola, dengan kategori risiko seperti gangguan keadilan dalam algoritme, pelanggaran IP, pelanggaran privasi, pembuatan konten berbahaya, ancaman keamanan, masalah kinerja dan penjelasan, serta risiko penggunaan data kepemilikan dari pihak ketiga.
Selain itu, kekurangan kemampuan GenAI di dalam organisasi, kesulitan dalam menentukan kasus penggunaan yang tepat, dan kurangnya dukungan organisasi yang formal dan terkoordinasi juga menjadi tantangan signifikan.
Banyak lembaga keuangan belum membentuk pusat keunggulan (CoE) untuk mengelola kasus penggunaan GenAI dan memulai program mereka dengan cara yang terdesentralisasi.
Penerapan GenAI dalam Risiko Kredit di Indonesia
Di Indonesia, penerapan GenAI dalam risiko kredit masih berada pada tahap awal. Beberapa bank besar dan lembaga keuangan telah mulai mengeksplorasi teknologi ini untuk meningkatkan efisiensi operasional dan akurasi analisis kredit. Fokus utama adalah pada analisis data besar dan tidak terstruktur, serta otomasi proses pengambilan keputusan kredit.
Namun, tantangan yang dihadapi mencakup kualitas data dan infrastruktur teknologi, risiko tata kelola dan kepatuhan, serta kesenjangan keterampilan. Otoritas Jasa Keuangan (OJK) dan Bank Indonesia (BI) telah mulai mendukung adopsi teknologi AI dalam sektor keuangan dengan mendorong inovasi dan kolaborasi antara lembaga keuangan dan perusahaan teknologi.
Perusahaan fintech juga memainkan peran penting dalam mendorong adopsi GenAI di Indonesia. Fintech menggunakan AI untuk menawarkan layanan pinjaman berbasis digital dengan proses penilaian kredit yang lebih cepat dan akurat, mempengaruhi lembaga keuangan tradisional untuk mengadopsi teknologi serupa.
Penutup
Penerapan GenAI dalam risiko kredit menunjukkan potensi besar untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan pengambilan keputusan di sektor keuangan.
Meskipun masih menghadapi berbagai tantangan, seperti kualitas data, infrastruktur teknologi, dan keterampilan sumber daya manusia, dukungan regulasi dan inovasi dari sektor fintech diharapkan dapat mempercepat adopsi teknologi ini di Indonesia.
Dengan langkah yang tepat, GenAI dapat membantu lembaga keuangan mengelola risiko kredit dengan lebih efektif dan memberikan manfaat yang signifikan bagi industri keuangan secara keseluruhan.
Penulis: Merza Gamal (Advisor & Konsultan Transformasi Corporate Culture)
