Mesin pembelajaran atau machine learning dapat digunakan dalam berbagai aplikasi di bidang keuangan, seperti deteksi kecurangan, manajemen risiko, otomatisasi proses, analisis data, dukungan pelanggan, dan perdagangan algoritma. Penerapan mesin pembelajaran dalam bidang keuangan terus berkembang dan bertujuan untuk mencapai keuangan otonom.
Menurut survei eksekutif keuangan Gartner pada tahun 2022, keuangan telah banyak berinvestasi pada teknologi: teknologi buku besar umum, solusi penutupan keuangan, atau otomatisasi alur kerja. Teknologi-teknologi ini sudah diterapkan di lebih dari separuh fungsi keuangan. Studi tersebut juga mencatat bahwa sebagian besar eksekutif bertujuan untuk mencapai penutupan keuangan tanpa sentuhan manusia pada tahun 2025, yang berarti seluruh proses penutupan keuangan dijalankan secara otonom tanpa campur tangan karyawan manusia. Jelas bahwa kecerdasan buatan dan mesin pembelajaran semakin menjadi masa depan layanan keuangan.
Mesin pembelajaran dapat digunakan untuk memprediksi tren keuangan dengan sangat baik. Dengan menganalisis data besar, mesin pembelajaran dapat memprediksi tren masa depan dan mengidentifikasi risiko dan peluang yang akan datang untuk membuat keputusan investasi yang lebih baik.
Mesin pembelajaran dapat meningkatkan pengalaman dan dukungan pelanggan dengan bantuan chatbot. Chatbot ini memberikan dukungan instan dan rekomendasi yang dipersonalisasi, memberikan saran keuangan, dan menyelesaikan pertanyaan dasar. Penggunaan dukungan pelanggan yang canggih ini sangat berharga bagi bisnis dengan pangsa pelanggan besar.
Robo-advisors membantu dalam membuat dan mengelola portofolio keuangan investor. Aplikasi online ini menggunakan algoritma untuk mengawasi investasi dan mengoptimalkan aset klien sesuai dengan preferensi risiko dan tujuan keuangan yang diinginkan.
Algoritma mesin pembelajaran membantu merancang kerangka deteksi penipuan untuk mendeteksi dan mencegah aktivitas penipuan di perusahaan Fintech. Dengan lonjakan transaksi digital, ML dapat menjadi aset berharga dalam menangkap aktivitas yang mencurigakan secara real-time dan membekukannya untuk meminimalkan kerugian.
Perdagangan algoritmik adalah pengganti perdagangan manual yang efektif dan efisien dalam waktu yang lebih singkat dan bebas dari bias. Hal ini menganalisis ribuan sumber data dan kondisi pasar untuk mendeteksi pola, mengembangkan strategi, dan akhirnya meningkatkan peluang keuntungan yang lebih tinggi.
Mesin pembelajaran memudahkan proses underwriting. Dengan melatih algoritma pada jumlah data pelanggan yang besar, sistem dapat membuat keputusan underwriting dan scoring kredit yang cepat serta membantu karyawan bekerja dengan lebih efektif.
Otomatisasi proses mungkin adalah salah satu penggunaan mesin pembelajaran yang paling umum tetapi efektif dalam industri keuangan. Otomatisasi, seperti otomatisasi pusat panggilan, chatbot, gamifikasi pelatihan karyawan, dan otomatisasi dokumen, dapat memungkinkan perusahaan menggantikan pekerjaan manual, meningkatkan layanan, dan meningkatkan produktivitas bisnis.
Perusahaan keuangan melakukan transaksi miliaran dolar setiap hari dan menghasilkan jumlah data besar yang perlu diproses untuk mendapatkan wawasan berharga. Koleksi dan analisis data yang beragam adalah area di mana kecerdasan buatan (AI) berperan penting. Berikut beberapa alasan mengapa perusahaan keuangan beralih ke machine learning (ML) dan AI. Kasus penggunaan machine learning di masa depan di sektor keuangan kemungkinan akan terus berkembang dengan perusahaan keuangan yang terus berinvestasi dalam AI dan AI memberikan nilai tambah pada layanan. Dalam era digital yang didukung oleh AI, machine learning menjadi kebutuhan yang sangat penting bagi sektor keuangan. Besar jumlah data yang dihasilkan di sektor keuangan juga menjadi lingkungan pelatihan yang berharga untuk AI. Pelatihan dan perbaikan algoritma ML ini berakibat pada kemajuan teknologi yang terus-menerus, sehingga membawa sektor keuangan lebih dekat ke masa depan keuangan yang sepenuhnya terotomatisasi.
