Published on

Technology

AI dan machine learning masuki industri finansial & perbankan

Maria Yuniar

mobile-phone-2223997__340.jpg

Ketika banyak orang merasa khawatir bahwa pekerjaan mereka akan digantikan dengan keberadaan robot dan mesin di masa depan, Wall Street sudah menerapkan teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) untuk kegiatan operasional mereka.

Kekhawatiran tersebut cukup wajar mengingat robot kini tidak hanya dapat memathui perintah, tetapi juga dapat belajar dan menganalisis suatu masalah secara mendalam sampai mereka menguasai masalah tersebut dan dapat memperbaiki diri tanpa perlu intervensi manusia.

Namun, manusia sesungguhnya tak perlu merasa khawatir karena ide utama dari penciptaan robot tersebut bukan untuk mengambil alih dunia, melainkan memberi bantuan pada manusia untuk melakukan beberapa prosedur mengingat manusia memiliki keterbatasan waktu, ruang, dan kemampuan. Sejauh apa sih peran AI dan machine learning saat ini, tantangan, dan risikonya?

 

Dilirik industri finansial

Padahal, AI memiliki banyak sekali kegunaan yang dapat dimanfaatkan oleh berbagai sektor industri, sebut saja sektor finansial. Mengingat banyaknya data yang dimiliki, sektor finansial dapat memanfaatkan teknologi AI dan ML untuk memproses data yang banyak.

Sebagai contoh, industri perbankan mulai melirik peluang ini dengan menggunakan chatbot dan robot pemberi saran. Berdasarkan survey dari 86 bank, ditemukan bahwa penggunaan AI dapat meningkatkan pendapatan bank sebesar 3,4 persen dan menurunkan pengeluaran mereka sebesar 3,9 persen.

 

Identifikasi penipuan

Adapun bidang lain di sektor finansial yang dapat dibantu oleh AI adalah pendeteksi penipuan yang dapat dilihat dari perilaku pengguna dengan fokus utama untuk menemukan transaksi yang mencurigakan.

Bagaimanapun, kolaborasi antara AI dan sektor finansial dapat melampaui pencapaian sehari-hari bila dikerjakan manusia. Teknologi AI memiliki potensi besar untuk melampaui kemampuan manusia dan menyelesaikan tugas-tugas sulit. 

 

Tantangan dalam transparansi sistem

Meski begitu, tantangan terbesar teknologi AI dan ML terletak pada transparansi sistem. Bagi sebagian besar pengembang ML, rasanya cukup sulit untuk menjelaskan bagaimana mereka menciptakan atau menjalankan teknologi ini mengingat betapa rumitnya algoritma yang digunakan. Apalagi jika harus menjelaskan cara kerja ML pada orang awam.

Hal itu merupakan jurang besar yang harus dijembatani bila teknologi AI dan ML ingin diterapkan. Sebab, bila prosesnya tidak transparan, tentu tak semua investor setuju untuk menyimpan uang mereka pada perusahaan-perusahaan yang melibatkan teknologi AI atau ML.

 

Risiko

Kemampuan robot atau machine learning sayangnya saat ini sering disalahgunakan dan dirujuk pada hal-hal yang tidak relevan. Seorang peneliti AI, Eliezer Yudkowsky, pernah berkata, bahaya terbesar dari AI adalah ketika orang-orang membuat kesimpulan terlalu cepat dari pemahaman mereka yang belum menyeluruh.

Bila Anda berencana untuk mengeksplorasi penggunaan AI atau ML untuk perusahaan, ingatlah untuk membuat platform yang dapat mengerti kebutuhan pengguna. Anda perlu meyakinkan mereka mengenai cara kerja algoritme teknologi AI atau ML tersebut terlebih dahulu. Selain itu, pikirkan risiko dan tantangannya di masa mendatang.

 

Sumber:
hackernoon.com

Tags

Share

Apakah Kamu Sedang Mencari Pekerjaan?

    Already have an account? Login

    Artikel Terkait

    H1_1._Mengenal_Python_Bahasa_Pemrograman_yang_Sedang_Populer_Saat_Ini.jpg

    Technology

    Mengenal Python: Bahasa Pemrograman yang Sedang Populer Saat Ini

    Anisa Sekarningrum

    10 August 2022
    6 min read
    H1_1._Mengenal_Gerbang_Logika_Mulai_dari_Pengertian__Fungsi__Jenis_Beserta_Simbolnya.png

    Technology

    Mengenal Gerbang Logika Mulai dari Pengertian, Fungsi, Jenis, beserta Simbolnya

    Anisa Sekarningrum

    21 July 2022
    6 min read
    H1_Black_Box_Testing.jpg

    Technology

    Black Box Testing: Pro-Kontra, Perbedaan dengan White Box Testing, dan 6 Tekniknya

    Algonz D.B. Raharja

    19 July 2022
    7 min read

    Video