Last Updated on October 3, 2023 by appkey
Dalam bisnis keuangan yang semakin kompleks dan kompetitif, bank dan lembaga keuangan memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk beradaptasi dan unggul. Dengan kemampuannya dalam mengolah data massal, mengidentifikasi pola, dan mengotomatisasi proses, AI telah menjadi alat berharga untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas di sektor ini. Dilansir dari hypersenseai.com, dalam tulisan ini kita akan membuka cakrawala tentang bagaimana lanskap keuangan berubah, tantangan yang muncul dalam industri ini, dan bagaimana AI dapat menjadi penyelesaiannya. Mari kita selami lebih dalam!
Daftar Isi
AI dan Bisnis Keuangan
Industri keuangan kini menjadi lebih dinamis dibandingkan sebelumnya, berkat hadirnya teknologi baru seperti blockchain, mata uang digital, dan AI. Penelitian dari ResearchAndMarkets memperkirakan pasar AI global di sektor bisnis perbankan akan mengalami pertumbuhan pesat, dengan rata-rata pertumbuhan tahunan sebesar 31,38% dari tahun 2020 hingga 2025. Faktor utama pertumbuhan ini adalah adopsi AI oleh bank dan lembaga keuangan untuk meningkatkan layanan pelanggan dan efisiensi operasional.
Salah satu keuntungan besar AI dalam bidang keuangan adalah kemampuannya untuk mengotomasi proses dan mengurangi keterlibatan manual. Ini dapat mengurangi biaya operasional dan mempercepat serta meningkatkan akurasi proses keuangan. Misalnya, sejumlah proses paling rumit dalam perusahaan biasanya terdapat di departemen akuntansi, pajak, dan keuangan.
Semua bagian dalam organisasi memerlukan data tentang pendapatan, pengeluaran, peramalan, dan pelaporan. Mengumpulkan dan memverifikasi data, serta menyusun laporan yang informatif bisa menjadi tantangan. Namun, banyak tugas dan prosedur ini dapat diotomatisasi oleh AI, yang bisa menghemat waktu dan biaya kita.
Tantangan di Sektor Bisnis Keuangan dan Solusi AI
Meski AI membawa banyak manfaat di sektor keuangan, industri ini juga dihadapi dengan sejumlah tantangan yang dapat menghambat adopsi dan implementasi solusi AI. Tantangan ini meliputi masalah privasi dan keamanan data, kurangnya tenaga kerja yang terampil dalam AI, dan kepatuhan terhadap regulasi. Namun, dengan solusi yang tepat, AI dapat membantu mengatasi tantangan-tantangan tersebut.
Pemanfaatan AI dalam Sistem ERP (Enterprise Resource Planning)
Dalam dunia kerja keuangan yang semakin kompleks, tim keuangan membutuhkan alat yang bisa mempermudah proses, hemat biaya, dan memberikan gambaran jelas tentang kinerja keuangan. Sistem ERP modern dengan integrasi AI dan Machine Learning mampu menjawab tantangan tersebut. Dengan sistem ini, pekerjaan rutin seperti entri data dan rekonsiliasi bisa diotomatisasi, memungkinkan profesional keuangan untuk fokus pada pekerjaan berdampak tinggi.
Dengan integrasi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), sistem ERP modern mampu menangani tugas-tugas berat yang berkaitan dengan data, seperti memprediksi arus kas, mengidentifikasi risiko, dan membantu pengambilan keputusan. Sistem ERP berbasis AI dapat mengotomatisasi pelaporan keuangan, mendeteksi potensi penipuan, dan memberikan pemahaman real-time tentang kinerja keuangan.
Sebagai contoh, tim keuangan dapat mengakses semua data ERP yang relevan dalam satu dasbor. Ini mempermudah koordinasi antara tim Financial Planning & Analysis (FP&A) dan tim bisnis, hingga tiga kali lebih cepat dibandingkan menggunakan spreadsheet. Inilah keuntungan yang bisa didapatkan dari adopsi sistem ERP modern dalam operasional keuangan.
Analisis Data AI di Bidang Keuangan
Era big data telah membawa analitik big data ke pusat penting dalam dunia keuangan. Meski begitu, mengolah dan menyelaraskan data besar dari berbagai sumber ke dalam model keuangan yang efektif bisa jadi rumit dan memakan waktu. Proses manual, seperti penggunaan spreadsheet dan skrip VBA, kerap memunculkan kesalahan dan memperlambat proses, membuat pelaporan menjadi kurang efisien dan monoton.
Platform AI membuka peluang bagi analisis data yang efisien, merampingkan proses pelaporan keuangan. Dengan menggabungkan data dari berbagai sumber dengan cepat, mengotomatiskan analisis dan persiapan data, serta memberikan transparansi, penggunaan ulang, dan kontrol versi, platform AI mendorong tim keuangan untuk menyajikan wawasan bisnis yang bermanfaat secara akurat.
Platform ini memudahkan tim dalam berkolaborasi dalam proyek dan menggabungkan elemen pembelajaran mesin untuk meningkatkan analisis mereka, serta mendemokratisasikan AI untuk peramalan yang otomatis.
Bank ritel dan korporat/investasi kerap menghadapi tantangan dalam operasional sehari-hari. Sebagai solusi, banyak bank memilih menggunakan teknologi AI untuk membantu pengambilan keputusan yang lebih presisi dan efisien dalam proses kerja mereka.
Contoh Penggunaan AI di Bidang Keuangan
Di era digital saat ini, AI menjadi kunci dalam membantu industri keuangan mengatasi berbagai tantangan. Dengan AI, proses keuangan yang rumit dan memakan waktu dapat diotomatisasi, analisis data dapat dilakukan dengan lebih efisien dan akurat, dan risiko dapat dikelola dengan lebih baik. Dalam konteks ini, adopsi AI di sektor keuangan bukanlah pilihan lagi, melainkan keharusan. Berikut adalah contoh penggunaan AI di bidang keuangan:
Pelaporan Pajak Penjualan
Kode pajak yang rumit dan variasi tarif di berbagai wilayah bisa membuat pelaporan pajak penjualan menjadi tantangan besar bagi bisnis. Kesalahan dalam pelaporan bisa berujung pada sanksi finansial, perselisihan hukum, dan merusak reputasi. AI bisa membantu otomatisasi pelaporan pajak penjualan dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk melacak penjualan dan tarif pajak di berbagai wilayah, sehingga mengurangi risiko kesalahan. Selain itu, AI juga bisa membantu menemukan pola dalam data penjualan untuk menyoroti area risiko dan peluang pengoptimalan.
Kepatuhan Ketentuan Pajak Penghasilan
Kepatuhan terhadap ketentuan pajak penghasilan mengharuskan perusahaan untuk menghitung dan melaporkan kewajiban pajak mereka secara akurat dan memastikan kepatuhan terhadap undang-undang dan peraturan pajak. Tugas ini dapat menjadi tantangan karena kompleksitas kode pajak dan seringnya perubahan undang-undang pajak. AI dapat membantu menyederhanakan proses penyediaan pajak penghasilan dengan mengotomatiskan pengumpulan, analisis, dan pelaporan data. AI juga dapat membantu mengidentifikasi peluang penghematan pajak potensial dan mengoptimalkan strategi perencanaan pajak.
Penyusutan Aset Tetap
Penyusutan aset tetap adalah proses akuntansi penting yang menentukan nilai aset selama masa manfaatnya. Menghitung penyusutan dapat memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan, terutama ketika berurusan dengan sejumlah besar aset. AI dapat membantu mengotomatiskan penghitungan penyusutan aset tetap dengan memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis data aset dan menghitung jadwal penyusutan secara akurat. AI juga dapat membantu mengidentifikasi peluang untuk mengoptimalkan pemanfaatan aset dan meningkatkan strategi penyusutan.
Perhitungan Penelitian dan Pengembangan
Biaya penelitian dan pengembangan (R&D) sering kali merupakan biaya yang signifikan bagi bisnis di industri inovatif. Menghitung biaya R&D bisa jadi rumit dan membutuhkan pelacakan banyak variabel. AI dapat membantu mengotomatiskan penghitungan biaya R&D dengan menganalisis data dan mengidentifikasi biaya R&D yang memenuhi syarat untuk mendapatkan kredit dan pengurangan pajak. AI juga dapat membantu mengoptimalkan investasi R&D dengan mengidentifikasi area penelitian dan pengembangan yang menjanjikan.
Pembagian Penjualan
Pembagian penjualan adalah proses mengalokasikan pendapatan perusahaan di berbagai yurisdiksi berdasarkan aktivitas penjualannya. Proses ini dapat menjadi rumit karena adanya perbedaan hukum pajak di berbagai wilayah dan kebutuhan untuk melacak data penjualan secara akurat. AI dapat membantu mengotomatiskan penghitungan alokasi penjualan dengan menganalisis data penjualan dan mengidentifikasi alokasi pendapatan yang sesuai di berbagai yurisdiksi. AI juga dapat membantu mengidentifikasi area risiko dan peluang untuk optimalisasi pajak.
Perkiraan permintaan
Memperkirakan permintaan adalah tugas penting bagi bisnis untuk mengoptimalkan tingkat inventaris, jadwal produksi, dan manajemen rantai pasokan. Hal ini dapat menjadi tantangan karena banyaknya variabel yang dapat mempengaruhi perilaku dan permintaan konsumen. AI dapat membantu meramalkan permintaan dengan memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis data penjualan historis dan mengidentifikasi pola yang dapat menginformasikan prediksi penjualan di masa depan. AI juga dapat membantu bisnis mengoptimalkan tingkat produksi dan inventaris agar sesuai dengan prediksi permintaan.
Pelaporan manajemen
Pelaporan manajemen melibatkan pengumpulan, analisis, dan penyajian data untuk menginformasikan pengambilan keputusan bisnis. Tugas ini dapat memakan waktu dan memerlukan pelacakan banyak titik data di berbagai departemen. AI dapat membantu mengotomatiskan pelaporan manajemen dengan mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai sumber dan menyajikannya dalam format yang jelas dan dapat ditindaklanjuti. AI juga dapat membantu mengidentifikasi area risiko dan peluang untuk pengoptimalan di berbagai fungsi bisnis.
Mengidentifikasi akun-akun yang menarik
Pengaplikasian ini melibatkan analisis data keuangan untuk mengidentifikasi akun-akun yang memerlukan investigasi atau pemantauan lebih lanjut. Tugas ini dapat menjadi tantangan karena volume data keuangan yang dihasilkan bisnis dan kebutuhan untuk mengidentifikasi area risiko potensial. AI dapat membantu mengidentifikasi akun-akun yang menarik dengan menganalisis data keuangan dan mengidentifikasi anomali atau pola yang memerlukan penyelidikan lebih lanjut. AI juga dapat membantu bisnis mengoptimalkan strategi audit dan pemantauan untuk meningkatkan transparansi keuangan dan mengurangi risiko penipuan.
Model prediktif untuk menilai kelayakan kredit
Menilai kelayakan kredit melibatkan evaluasi kemampuan peminjam untuk membayar kembali pinjaman berdasarkan riwayat kredit dan informasi keuangan mereka. Tugas ini dapat memakan waktu dan membutuhkan analisis data dalam jumlah besar. AI dapat membantu menilai kelayakan kredit dengan memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis data kredit dan mengidentifikasi pola yang mengindikasikan kemampuan peminjam untuk melunasi pinjaman. AI juga dapat membantu bisnis mengoptimalkan proses penjaminan kredit mereka dengan mengidentifikasi area risiko potensial dan meningkatkan akurasi model risiko kredit. AI dapat membantu pemberi pinjaman membuat keputusan pinjaman yang tepat dan mengurangi risiko gagal bayar.
Kesimpulan
Dengan mengurangi risiko kesalahan, mengoptimalkan proses keuangan, dan mengidentifikasi area risiko dan peluang, AI dapat membantu bisnis meningkatkan transparansi keuangan, mengurangi biaya, dan membuat keputusan yang lebih tepat. Namun penting untuk diingat juga bahwa penerapan dan penggunaannya harus dilakukan dengan mempertimbangkan etika dan hukum yang berlaku. Keamanan data, privasi pelanggan, dan transparansi algoritma adalah beberapa isu yang perlu diperhatikan dalam penerapan AI di sektor keuangan. Harapan kita, diskusi ini dapat memberikan gambaran tentang bagaimana AI mempengaruhi lanskap keuangan dan bagaimana bank dan lembaga keuangan dapat memanfaatkan teknologi ini untuk meningkatkan operasional dan layanan mereka. Tetaplah bersama kami di blog ini untuk informasi dan pembahasan menarik lainnya tentang bisnis dan teknologi. Semoga informasi ini berguna ya!
Ingin mendapatkan lebih banyak tips terkait pengelolaan bisnis online? Follow MARKEY solusinya! Klik https://markey.id/ atau download MARKEY APP sekarang juga di Play Store dan AppStore agar tak ketinggalan info artikel bisnis terbaru setiap hari. Sampai jumpa lagi!
Jasa Pembuatan Aplikasi, Website dan Internet Marketing | PT APPKEY
PT APPKEY adalah perusahaan IT yang khusus membuat aplikasi Android, iOS dan mengembangkan sistem website. Kami juga memiliki pengetahuan dan wawasan dalam menjalankan pemasaran online sehingga diharapkan dapat membantu menyelesaikan permasalahan Anda.
