Courtesy of Forbes

Mengapa Bank Gagal Skala AI dan Cara Bangun Strategi AI yang Efektif

Memberikan pemahaman mendalam tentang hambatan dalam penerapan AI di sektor perbankan serta memberikan panduan strategis agar AI dapat diimplementasikan secara efektif, berkelanjutan, dan berdampak signifikan dalam bisnis perbankan.

19 Nov 2025, 01.00 WIB

9 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Strategi AI yang efektif di sektor perbankan harus fokus pada data berkualitas tinggi.
Penerapan AI harus terintegrasi dengan tujuan bisnis yang lebih besar dan bukan hanya sebagai proyek sampingan.
Keterlibatan tim risiko dan hukum sejak awal sangat penting untuk memastikan kepatuhan dan keberlanjutan sistem AI.

Eropa - Banyak bank saat ini sangat tertarik dengan teknologi AI dan melakukan berbagai pilot project untuk mencoba kemampuan baru ini. Namun, meskipun AI menunjukkan potensi besar, banyak dari proyek ini gagal berkembang menjadi perubahan besar yang berpengaruh dalam operasional bank. Hal ini disebabkan oleh berbagai hambatan, terutama masalah integrasi, kesiapan data, dan kurangnya fokus pada nilai bisnis nyata.

Salah satu masalah utama adalah data yang kurang siap dan tidak terkelola dengan baik. Data yang berkualitas buruk membuat model AI sulit dipercaya, sulit dijelaskan, dan tidak memenuhi regulasi yang ketat di industri perbankan. Bank perlu menetapkan standar data bersama dan membuat setiap unit bisnis bertanggung jawab atas kualitas data mereka agar AI bisa tumbuh dengan stabil.

Selain itu, pilot AI sering hanya mengotomatisasi tugas-tugas sederhana yang terlihat inovatif tapi tidak memberikan nilai jangka panjang yang jelas. Agar berhasil, AI harus diarahkan untuk menyelesaikan masalah bisnis yang kritis dan memberikan dampak nyata yang bisa diukur oleh tim lintas fungsi di bank, seperti produk yang lebih baik atau proses yang lebih efisien.

Aspek kepatuhan juga menjadi faktor penting, karena perbankan beroperasi di lingkungan regulasi yang ketat. Oleh karena itu, keterlibatan tim hukum dan risiko dari awal pengembangan sangat penting agar sistem AI selalu mematuhi aturan yang berlaku dan mampu beradaptasi dengan perubahan peraturan.

Akhirnya, keberhasilan AI tidak hanya soal teknologi melainkan juga soal membangun budaya dan kemampuan di dalam organisasi. Pelatihan khusus untuk tiap peran dan kerja sama dengan vendor eksternal menjadi kunci untuk mempercepat adopsi dan memanfaatkan AI secara maksimal di industri perbankan.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/11/18/ai-strategy-in-banking-a-5-step-roadmap-to-move-from-pilots-to-scalable-success/

Analisis Ahli

Tom Davenport

"Bank harus fokus pada integrasi AI secara menyeluruh, bukan sekadar eksperimen kecil, dengan mengutamakan pengukuran dampak bisnis nyata untuk menghindari inefisiensi investasi."

Andrew Ng

"Data adalah fondasi AI; kualitas dan tata kelola data yang kuat akan menentukan apakah bank dapat mengeskalasi AI dengan sukses atau tidak."

Analisis Kami

"AI di perbankan bukan hanya soal teknologi tapi soal kesiapan organisasi dan budaya yang mendukung perubahan. Tanpa tata kelola data yang kuat dan kolaborasi lintas fungsi, proyek AI hanya akan berhenti di tahap pilot dan gagal memberikan nilai nyata."

Prediksi Kami

Dalam beberapa tahun ke depan, bank yang gagal memperbaiki kesiapan data dan membangun strategi AI yang menyeluruh akan tertinggal dalam inovasi dan efisiensi, sementara mereka yang berhasil akan meraih keunggulan kompetitif signifikan melalui transformasi produk dan model bisnis.