Industri bank telah lama menjadi tempat eksperimen dengan teknologi kecerdasan buatan (AI), namun masa depannya sekarang tampaknya akan berubah drastis. Menurut laporan McKinsey & Company, era agentic AI (AI yang memiliki kekuatan untuk merencanakan, mengeksekusi, dan menggunakan alat secara mandiri) telah tiba. Ini bukan lagi tentang chatbot yang bisa berbicara, tetapi tentang sistem yang dapat secara mandiri menyelesaikan transaksi atau mengatur proses bisnis.
Transformasi dari Hype ke Precision
Konsep agentic AI bukanlah hal baru, namun sekarang mulai mendapatkan perhatian serius dari bank-bank besar. Dalam laporan mereka, McKinsey mengatakan bahwa bank-bank yang tidak beradaptasi dengan teknologi ini bisa kehilangan hingga $170 miliar dalam profit global pada tahun 2030. Ini adalah ancaman nyata yang tidak boleh diabaikan.
Namun, ada juga potensi positif. McKinsey memperkirakan bahwa agentic AI dapat mengurangi biaya operasional bank hingga 15-20%. Ini adalah angka yang signifikan, namun tetap saja ada risiko yang harus diwaspadai.
Menyusun Strategi Adaptasi
Untuk memahami bagaimana bank-bank mengatasi tantangan ini, saya berbicara dengan beberapa pemimpin industri. Jonathan Pelosi, Head of Financial Services di Anthropic, Scott Mullins, Managing Director of Financial Services di Amazon Web Services, dan Steve Suarez, CEO dari HorizonX dan Senior Advisor di McKinsey.
Jonathan Pelosi menjelaskan bahwa bank-bank sekarang lebih percaya pada AI karena evolusi evaluasi model. “Sebuah tahun lalu, jika kita cek, mungkin ada 8 dari 10 fakta yang benar. Sekarang kita mendapatkan 99 dari 100,” katanya. Ini adalah peningkatan yang signifikan, namun masih ada ruang untuk ditingkatkan.
Pelosi juga menyebutkan bahwa 2026 akan menjadi tahun psikologis dan statistik di mana bank-bank mencapai titik balik. Dia mengambil contoh mobil tanpa pengemudi, di mana penumpang membutuhkan data untuk mempercayai mobil tanpa pengemudi. Banker juga membutuhkan data untuk mempercayai agentic AI.
“Dari 80% ke 99% akurasi adalah pencapaian yang luar biasa, tapi bagi bank, itu masih 1% kesalahan,” kata Suarez. “Sistem masih salah lapor 100 saldo dari 10.000. AI dalam keuangan harus berusaha mendekati nol kesalahan.”
Implementasi yang Lebih Matang
Selain itu, bank-bank juga mulai berfokus pada implementasi yang lebih matang. Scott Mullins mengatakan bahwa bank-bank sekarang lebih memilih untuk tidak hanya melakukan eksperimen AI, tetapi juga mencari hasil bisnis konkret. “Jika tujuan Anda hanya ‘Saya ingin melakukan eksperimen AI’, itu tidak benar-benar hasil bisnis yang sebenarnya,” katanya. “Tempat di mana orang melihat nilai terbesar adalah memiliki hasil bisnis yang sangat spesifik dalam pikiran.”
Ini adalah pergeseran dari “wow” ke “how”, dari mencari fitur baru ke mencari cara memanfaatkan teknologi ini untuk meningkatkan efisiensi bisnis. Pelosi menyebut ini sebagai “stuff yang tidak menarik perhatian” – penggunaan agentic AI untuk peningkatan operasional yang nyata, bukan fitur chatbot yang menarik.
Modernisasi Infrastructure
Salah satu aplikasi kritis dari agentic AI adalah modernisasi infrastruktur industri yang sudah lama usang. Banyak bank masih bergantung pada kode COBOL yang ditulis puluhan tahun yang lalu. “Ternyata, lembaga ini dibangun pada kode legacy COBOL yang sebenarnya orang tidak lagi tahu cara mengkodekannya,” kata Pelosi.
Anthropic, perusahaan yang dikendalikan oleh AI, berhasil membaca jutaan baris kode lama dan merombaknya menjadi bahasa modern. Ini adalah langkah penting dalam modernisasi infrastruktur.
Kompliance dan KYC
Selain itu, agentic AI juga digunakan untuk otomatisasi proses kompliance seperti KYC (Know Your Customer). Mullins menunjukkan bahwa proses KYC sekarang lebih cenderung dipandu oleh agentic AI daripada proses manual.
Kesimpulan
Transformasi ini bukanlah hal yang instan. Ada tantangan teknis, hukum, dan budaya yang harus diatasi. Namun, dengan adanya agentic AI, bank-bank dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan. Ini adalah langkah penting menuju masa depan industri bank yang lebih cerdas dan efisien.
“Agentic AI bukan hanya tentang teknologi, tetapi juga tentang bagaimana kita menggunakan teknologi ini untuk membantu manusia,” kata Pelosi. “Ini adalah transformasi yang lebih besar dari hanya teknologi.”
Transformasi ini memerlukan kolaborasi antara bank, teknologi, dan regulator. Dengan kerjasama yang tepat, kita dapat melihat masa depan industri bank yang lebih cerah.
