Data Jadi Kunci Penting dalam Penerapan AI/ML di Bisnis Finansial

Transformasi digital saat ini telah dilakukan oleh perusahaan dan instansi di berbagai bidang untuk dapat mengikuti perkembangan zaman digital. Upaya transformasi digital ini pun dilakukan pula oleh perusahaan perbankan dan finansial.

Salah satu langkah transformasi digital perbankan dan finansial untuk meningkatkan agilitas bisnis adalah dengan menerapkan teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) dan pembelajaran mesin atau machine learning (ML).

Berkenaan dengan penerapan teknologi AI/ML untuk perusahaan perbankan dan finansial, data menjadi hal yang penting untuk diperhatikan. Data memegang peranan penting dalam mendukung pembangunan model AI/ML yang ingin diterapkan oleh bank.

“Kenapa data itu sangat penting setiap kali kita membahas tentang implementasi AI atau ML? Hal ini karena data sangatlah rumit, terutama berkaitan dengan industri finansial,” kata Director Digital Transformation & Application Development Modernization Red Hat Indonesia, Irwan Prabowo dalam paparannya di webinar ‘Accelerating Business Agility in Banking & Financial Services with Data Driven AI/ML’ yang merupakan bagian dari rangkaian kegiatan Cloud Computing Indonesia Conference 2022, Rabu (6/4/2022).

Irwan kemudian menggarisbawahi sebuat riset dari Google yang dilakukan di kantor utama Google, di mana riset tersebut menunjukkan bahwa mereka melihat jika AI tidak serta merta hanya tentang modelnya saja, tetapi juga harus memastikan bahwa data yang menjadi bahan bakar utama dari model AI tersebut bisa tersedia dengan baik.

Data sendiri sangat penting dalam hal penerapan AI/ML, terutama jika dikaitkan dengan industri finansial dan perbankan. Bidang industri ini adalah industri yang terikat ketat dengan aturan, sehingga data harus diperhatikan terlebih dahulu sebelum melakukan implementasi AI/ML.

Penerapan AI/ML sendiri menghadapi berbagai tantangan. Irwan menyebut, salah satunya adalah kekurangan talenta yang relevan untuk dapat menerapkan teknologi AI/ML untuk lingkungan perusahaan.

“Kedua, adalah kalaupun data untuk implementasi AI/ML ini sudah ada tapi tersebar, maka kita akan kesulitan untuk memanfaatkan data tersebut. Data is the new oil itu memang benar, tetapi jika kita tidak mampu memanfaatkannya dengan baik, maka data tersebut jadi kurang bermanfaat,” tutur Irwan.

Masih mengenai penggunaan data yang penting untuk penerapan AI/ML di perusahaan, Irwan kemudian menjelaskan bahwa Red Hat memiliki beberapa pendekatan untuk mendukung penerapannya.

Irwan mengungkapkan, bahwa sudut pandang Red Hat melihat bahwa semuanya adalah tentang data. Seluruh penerapan AI/ML selalu dimulai dengan data sebagai dasar fundamental, baik untuk diterapkan di hybrid multi-cloud, ataupun open hybrid cloud.

“Selanjutnya adalah bagaimana kami bisa membantu industri perbankan dan finansial untuk menyediakan intelligent platform, yang memiliki daya jual baik internal maupun eksternal, yang nantinya bisa meningkatkan produktivitas dari sisi customer sendiri,” kata Irwan.

Pendekatan selanjutnya adalah intelligent application atau aplikasi pintar. Irwan menjelaskan bahwa dengan pendekatan ini, alih-alih hanya mengonsumsi engine AI/ML dari luar atau langsung pakai, perusahaan dapat memasukkan AI/ML tersebut secara internal ke dalam aplikasi untuk memudahkan kemungkinan proses integrasi aplikasi di berbagai platform.

“Maka untuk memulai penerapan AI/ML, semuanya didasari oleh data. Perusahaan bisa memulai perjalanan penerapan AI/ML mereka dari penyusunan strategi sesuai kebutuhan masing-masing organisasi, lalu dilanjutkan dengan data sebagai dasar fundamental, terakhir adalah proses discovery terkait dengan strategi AI/ML yang dilakukan,” pungkas Irwan.