Kecerdasan buatan dalam sektor kewangan: bagaimana bank benar-benar menggunakannya.

Kecerdasan buatan dalam sektor kewangan Ia telah berubah daripada sekadar janji utama kepada satu barisan kod yang berjalan dalam pengeluaran 24 jam sehari.

Bank-bank yang sepuluh tahun lalu masih berdebat "sama ada" untuk menerima pakai AI kini sedang berebut siapa yang boleh mendapatkan nilai paling banyak sebelum pesaing mereka melakukan perkara yang sama.

Ia bukan lagi tentang teknologi futuristik — ia tentang kelangsungan hidup pada masa kini.

Teruskan membaca teks!

Ringkasan

1. Apa yang sebenarnya telah berubah dengan kecerdasan buatan dalam sektor kewangan
2. Di mana bank menggunakan AI hari ini (dan apa yang tidak disebut oleh sesiapa pun dalam pembentangan)
3. Kelebihan sebenar (dan kelebihan yang hanya muncul pada slaid 47)
4. Masalah yang belum diselesaikan oleh sesiapa pun.
5. Ke mana hala tuju semua ini — dan apa yang boleh menjadi sangat salah?

Apakah yang telah berubah secara berkesan dengan kecerdasan buatan dalam sektor kewangan?

Perbezaannya bukan terletak pada akronim AI, tetapi pada hakikat bahawa sistem kini belajar sendiri daripada setiap transaksi, setiap klik, setiap kelewatan pembayaran.

Sebelum ini, bank mempunyai peraturan tetap yang ditulis oleh jawatankuasa; hari ini ia mempunyai model yang menulis semula peraturan itu sendiri semasa anda tidur.

Ini mewujudkan asimetri yang kejam: sesiapa yang menguasai data + model + gelung maklum balas boleh melihat corak yang manusia tidak dapat lihat.

Seorang pengurus perhubungan boleh mempunyai pengalaman selama 15 tahun dan masih kalah kepada algoritma yang telah melihat 15 juta tingkah laku serupa dalam seminggu yang lalu.

Perkara yang paling menarik (dan membimbangkan) ialah keupayaan untuk melihat corak pada skala besar ini tidak disertai dengan keupayaan yang setara untuk menjelaskan mengapa seseorang melihatnya.

"Kotak hitam" yang terkenal itu tidak hilang — ia hanya menjadi lebih menguntungkan.

Baca juga: Perniagaan pertanian bandar lestari pada tahun 2026: cara bermula sekarang

Di mana bank menggunakan AI hari ini (dan apa yang tidak disebut oleh sesiapa pun dalam pembentangan)

Dalam pengesanan penipuan, prosesnya hampir seperti sinematik. Sistem ini tidak lagi mencari "transaksi atipikal" mengikut senarai peraturan.

Dia membina peta tingkah laku setiap pelanggan dan, apabila sesuatu menyimpang dengan ketara daripada peta itu, dia akan memberi amaran—selalunya sebelum pemegang akaun menyedari sesuatu yang tidak kena.

Dalam penawaran produk, pemperibadian telah menjadi sangat terperinci. Ia bukan lagi soal "anda mempunyai profil pelaburan yang sederhana.".

Ia seperti ini: "Anda cenderung untuk meningkatkan perbelanjaan penghantaran pada malam Khamis selepas gim, jadi berikut ialah had kad kredit tambahan yang memperoleh pulangan tunai dalam kategori yang sama.".

++ Bagaimana untuk mengimbangi kehidupan peribadi dan perniagaan sebagai usahawan

Pelanggan tidak selalu menyedari bahawa mereka sedang dibaca dengan ketepatan ini.

Dalam analisis kredit untuk perniagaan kecil, sesetengah bank Brazil sudah merujuk silang data alternatif (seperti transaksi Pix, pembayaran bil berulang dan juga musim carian Google Trends di rantau ini) untuk membuat keputusan dalam beberapa minit yang sebelum ini mengambil masa berminggu-minggu.

++ Dana kecemasan ideal untuk tahun 2026: berapa banyak yang perlu disimpan setiap bulan

Ia berfungsi dengan baik — sehinggalah model mempelajari corak yang cacat dan menggandakan ralat merentasi beribu-ribu keputusan.

Kelebihan sebenar (dan kelebihan yang hanya muncul pada slaid 47)

Produktiviti meningkat dengan ketara. Proses yang dahulunya mengambil masa 14 hari kini berjalan dalam masa 14 minit — dan dengan lebih sedikit orang yang mengendalikan kertas kerja.

Ini bukanlah satu pencapaian kecil dalam industri di mana margin ralat diukur dalam mata asas.

Pengalaman pelanggan bertambah baik apabila bank mendapat pemperibadian yang betul.

Mereka yang menerima cadangan yang benar-benar masuk akal cenderung untuk tinggal lebih lama, berbelanja lebih banyak, dan kurang merungut.

Masalahnya ialah mekanisme yang sama yang melakukannya dengan betul juga boleh menakutkan — terdapat sempadan halus antara "berguna" dan "invasif" yang masih belum difahami oleh algoritma.

Statistik yang paling kerap disebut kebelakangan ini datangnya daripada McKinsey: AI Generatif boleh menyuntik antara US$200 dan US$340 bilion nilai tahunan ke dalam sektor perbankan global.

Angka tersebut memang mengagumkan, tetapi apa yang masih tersembunyi ialah sebahagian besar daripada nilai ini datangnya daripada pengurangan kos — dalam erti kata lain, lebih sedikit orang yang melakukan tugasan yang sebelum ini memerlukan seluruh pasukan.

Anggap AI sebagai pelatih yang sangat pantas yang tidak pernah tidur dan tidak meminta kenaikan gaji.

Dia melakukan kesilapan yang merugikan dari semasa ke semasa, tetapi purata kos setiap tugas menurun mendadak.

Ia satu tawaran — sehingga titik di mana kesilapan bukan lagi pengecualian, tetapi norma sistemik.

Masalah yang belum diselesaikan oleh sesiapa pun.

Privasi telah menjadi medan ranjau kawal selia. Lebih banyak data yang digunakan oleh AI, lebih besar risiko kebocoran atau tafsiran berat sebelah yang membawa kepada diskriminasi tidak langsung.

LGPD (Undang-undang Perlindungan Data Umum Brazil) wujud, tetapi jurang antara apa yang dikehendaki oleh undang-undang dan apa yang model perlukan untuk berfungsi dengan baik masih besar.

Bias algoritma bukan sekadar teori akademik — ia telah pun muncul dalam kelulusan kredit, penetapan harga insurans, malah dalam penetapan had kad kredit.

Aspek yang paling berbahaya ialah bias sering tersembunyi dalam korelasi yang nampaknya neutral.

Bank-bank yang serius sedang mewujudkan pasukan "etika AI" dan menjalankan audit yang berterusan, tetapi kosnya tinggi dan hasilnya tidak pernah 100%.

Sistem legasi masih menjadi kelemahan.

Banyak prinsip perbankan teras telah ditulis pada tahun 80-an atau 90-an. Mengintegrasikan AI moden ke dalamnya adalah seperti cuba menyambungkan kereta elektrik canggih ke soket 110V dari tahun 70-an.

Ia boleh dilakukan, tetapi ia membebankan dompet dan menguji kesabaran anda.

Adakah mungkin untuk mencipta mesin yang membuat keputusan kewangan yang lebih adil daripada manusia tanpa pernah meniru bias yang sama yang dibawa oleh manusia?

Ke mana hala tuju semua ini — dan apa yang boleh menjadi sangat salah?

Sempadan seterusnya ialah ejen autonomi.

Bukan sahaja mencadangkan pelaburan, tetapi juga melaksanakan pesanan, mengimbangi semula portfolio, merundingkan terma dengan pihak lawan — semuanya dalam had yang telah ditetapkan.

Sesetengah bank sudah menguji ini dalam persekitaran sandbox. Apabila ia keluar dari sandbox, kelajuan tindak balas pasaran akan berubah secara mendadak.

Gabungan AI, rantaian blok dan kontrak pintar boleh menjadikan produk kewangan tertentu (seperti derivatif atau pensekuritian) jauh lebih murah dan pantas.

Risikonya ialah kelajuan yang sama yang mengurangkan kos juga menguatkan penularan sekiranya berlaku krisis.

Sebaliknya, tekanan untuk kewangan lestari memaksa bank menggunakan AI bagi mengukur jejak karbon keseluruhan portfolio dalam masa nyata.

Sesiapa yang boleh melakukan ini dengan tepat akan memenangi hati pelanggan institusi yang kini mengelak daripada amalan greenwashing.

Unjuran menunjukkan bahawa perbelanjaan untuk AI dalam sektor perbankan akan mencecah US$$ menjelang 2030.

Angkanya besar, tetapi apa yang sebenarnya penting ialah siapa yang akan menguasai data → model → keputusan → kitaran maklum balas sebelum yang lain.

Contoh-contoh yang menunjukkan denyutan jirim tersebut.

Sebuah bank bersaiz sederhana di pedalaman São Paulo telah mula meluluskan kredit untuk peruncit menggunakan data Pix dari 90 hari terakhir serta hasil bermusim yang diisytiharkan di bawah rejim cukai Simples Nacional.

Hasilnya: pengurangan sebanyak 22% dalam tunggakan hutang selama 18 bulan dan peningkatan sebanyak 37% dalam jumlah kredit yang dikeluarkan kepada PKS di rantau ini.

Algoritma tersebut telah membuat kesilapan yang serius dalam tempoh tiga bulan pertama — tetapi ia belajar dengan cepat.

Satu lagi contoh: aplikasi yang mencipta "peta kehidupan kewangan" untuk pengguna.

Daripada matlamat generik (“jimat 20%”), beliau mengunjurkan senario konkrit — “jika anda mengekalkan corak perbelanjaan ini dengan aplikasi penghantaran, anda akan menangguhkan bayaran pendahuluan untuk rumah yang anda simpan sebagai impian selama 14 bulan”.

Penglibatan dalam aplikasi meningkat 2.1x ganda. Orang ramai kembali kerana mereka merasakan seseorang benar-benar memahami kehidupan mereka.

Soalan yang semua orang ada (dan jawapan yang tiada siapa suka berikan)

A kecerdasan buatan dalam sektor kewangan Ia bukan lagi satu trend.

Inilah graviti baharu. Sesiapa yang belajar menavigasi graviti ini terlebih dahulu akan menentukan peraturan permainan untuk 15 tahun akan datang.

Yang lain sama ada akan mengejar mereka — atau menghilangkan diri sambil mencuba.

Gali lebih dalam:

++ Apakah kecerdasan buatan (AI) dalam kewangan?

++ AI dalam sektor perbankan

Ditulis oleh Andre Neri

André Neri, seorang penulis bebas selama 2 tahun, pakar dalam pemasaran digital dan SEO. Beliau telah bekerjasama dengan beberapa pelanggan, mencipta kandungan yang dioptimumkan dan memberi impak. Beliau menyukai sejarah agama!

Dikemas kini pada 10 Mei 2026