Bukan teknologinya, tetapi bagaimana Anda menggunakannya: empat cara AI akan mengubah industri kredit

Dengan banyaknya pembicaraan tentang bagaimana AI generatif akan memberikan dampak di berbagai industri, mudah untuk memahami mengapa beberapa orang akan menerima janji-janji ini dengan sedikit garam. Kebisingan seputar AI dan potensinya dapat memekakkan telinga, karena perusahaan mengadopsi lencana tersebut untuk meningkatkan upaya pemasaran mereka, sehingga sulit untuk memisahkan antara hype dan kenyataan. Namun, jika diterapkan dengan bijaksana dan pada masalah yang terdefinisi dengan baik, AI memiliki potensi untuk mengubah industri kredit dan pinjaman dengan merevolusi cara membaca, memahami, dan meringkas data yang sangat besar.

Kredit menghasilkan aliran data yang konstan dan membutuhkan manajemen yang cermat di setiap titik dalam siklus hidupnya. Hal ini berlaku untuk bank dan penerbit kredit yang ingin memberikan pinjaman, peminjam yang membutuhkan alat dan informasi untuk memantau pembayaran mereka, manajer yang memastikan pembukuan pinjaman stabil, dan investor yang memitigasi risiko portofolio. Digitalisasi dan munculnya perbankan online sangat penting dalam meningkatkan ketersediaan data. Namun, tanpa adanya sekelompok orang yang mengekstraksi, memproses, dan menganalisis data ini, banyak dari data tersebut yang akan terbuang percuma.

Terlepas dari potensinya, menurut Mortgage Lender Sentiment Survey 2023 dari pemberi pinjaman hipotek AS, Fannie Mae, hanya 7% bisnis di bidang hipotek yang menggunakan AI tahun lalu, yang menyisakan banyak sekali ruang untuk perbaikan. Namun, meskipun transformatif, AI sendiri merupakan instrumen yang tumpul. Pelaku pasar kredit harus berpikir cerdas tentang bagaimana menerapkan teknologi ini. Pertanyaan yang harus ditanyakan oleh semua perusahaan adalah: bagaimana teknologi ini dapat memberikan nilai tambah yang konkret bagi para pemangku kepentingan?

Area yang perlu ditingkatkan

Karena kompleksitas pasar dan beragamnya pemangku kepentingan, mustahil untuk memilih satu dampak transformatif dari AI. Potensi teknologi ini terletak pada penerapannya bersama dengan model bahasa yang besar pada semesta data industri hipotek dengan cara yang dapat melayani kelompok-kelompok tertentu. Dengan mengambil langkah mundur untuk memahami kebutuhan dan tantangan mendasar dari kelompok-kelompok ini, kita dapat mengidentifikasi empat area utama di mana AI dapat mengubah industri ini menjadi lebih baik.

1. Bantu tim yang berhadapan langsung dengan nasabah dan tim operasional dengan mengotomatiskan analisis data:
   Mengelola beberapa buku yang terkadang terdiri dari ribuan pinjaman dan hipotek adalah pekerjaan yang signifikan. Manajer perlu memastikan bahwa pembayaran dilakukan, nasabah didukung, dan risiko diidentifikasi dan ditangani sejak dini. Sementara otomatisasi proses robotik dapat digunakan untuk merampingkan proses-proses ini, kemampuan untuk memperoleh wawasan prediktif tentang cara meningkatkan dan mengelola pembukuan serta memangkas biaya operasional dengan menggunakan konteks historis dapat memberikan gambaran yang belum pernah ada sebelumnya ke dalam operasi perusahaan. Model AI ini juga dapat membantu perusahaan menyediakan staf yang berhadapan dengan pelanggan dengan pengambilan data yang lebih cepat menggunakan pemrosesan bahasa alami dan meringkas seluruh riwayat akun klien dengan cepat tanpa perlu memilah-milah deretan data. Asisten AI Pepper saat ini membantu tim operasi kami menanyakan proses apa pun yang menjadi perhatian khusus bagi pelanggan tertentu menggunakan fungsi "Ops chat" dengan sekali klik.
   
   
2. Manajemen risiko yang lebih baik untuk portofolio investasi alternatif: Uji tuntas dan manajemen risiko sangat penting bagi investor institusi. Investor dengan portofolio yang terdiversifikasi akan terbiasa memiliki pandangan yang jelas tentang investasi pasar publik mereka. Namun, investasi alternatif secara historis tidak jelas. AI memiliki potensi untuk bertindak sebagai asisten analis yang membantu memberikan wawasan yang lebih dalam tentang kinerja dan susunan pembukuan kredit, memberikan pengawasan yang lebih besar terhadap investasi di luar pasar ekuitas dan pendapatan tetap tradisional. Ditambah dengan visualisasi data berbasis AI, transparansi yang lebih baik terhadap aset-aset alternatif dapat menjadi manfaat yang mengubah permainan bagi para investor dan manajer.
   
   
3. Personalisasi yang efektif untuk nasabah: AI Generatif membuka jalan bagi layanan yang sangat personal bagi individu yang mengelola utang mereka. Chatbot yang canggih dapat menganalisis dan menyampaikan informasi individu, memberikan bantuan panggilan yang lebih baik, wawasan yang disesuaikan, dan saran sesuai permintaan yang membantu nasabah mengendalikan utang mereka dengan lebih baik. Hal ini merupakan langkah penting dalam meningkatkan kapasitas manajer kredit untuk merespons dengan cepat dan sesuai dengan pertanyaan rutin nasabah sekaligus membebaskan sumber daya manusia untuk menangani permintaan yang lebih kompleks. Obrolan umum internal Pepper sendiri, yang terbatas pada tim internal kami, berfungsi sebagai referensi yang siap untuk analisis dan rangkuman cepat untuk staf bisnis, operasi, dan teknologi.
   
   
4. Transparansi yang lebih besar untuk pelaporan peraturan: Transparansi yang lebih besar merupakan dorongan yang signifikan bagi regulator. Deteksi penipuan tingkat lanjut dan kemampuan untuk mengumpulkan kumpulan data yang besar merupakan langkah penting dalam memberikan gambaran yang lebih akurat mengenai kondisi pasar kredit. Grafik yang memetakan entitas dan hubungannya dalam set data yang besar dan kemampuan untuk melakukan kueri terhadapnya akan mengarah pada identifikasi asosiasi yang tidak jelas sebelumnya. Hubungan tersebut dapat digunakan untuk mendeteksi sinyal peringatan dini yang dapat membantu menginformasikan tindakan yang menentukan. Sementara itu, bagi perusahaan yang beroperasi di bidang ini, transparansi yang lebih besar memungkinkan peningkatan akuntabilitas, komunikasi yang lebih efektif antara perusahaan dan regulator, serta membantu meningkatkan kualitas pembukuan kredit secara keseluruhan.

Tidak ada waktu seperti saat ini

Dorongan untuk memanfaatkan AI hanya akan tumbuh seiring dengan hype yang ada. McKinsey Global Institute baru-baru ini memperkirakan bahwa di seluruh sektor perbankan global, AI generatif dapat menambah nilai antara $240 hingga $340 miliar per tahun, terutama didorong oleh peningkatan produktivitas. Ruang kredit juga akan mendapatkan manfaat yang sama, tidak hanya bagi para manajer, tetapi juga bagi para pelanggan dan investor.

Sentimen ini didukung oleh lebih dari sekadar kata-kata. Ukuran rata-rata untuk investasi berbasis AI telah meningkat lebih dari tiga kali lipat sejak Q1 2023 menurut data dari Pitchbook, dengan rata-rata kesepakatan pada Q1 2024 mencapai $8 juta karena semakin banyak perusahaan yang berinvestasi dalam teknologi ini. Pengetahuan adalah kekuatan dalam industri apa pun, dan perhatian terhadap detail sangat penting. Hal ini terutama berlaku dalam kredit, di mana utang individu memiliki konsekuensi yang besar, dan risiko harus dikelola dengan hati-hati di tengah kondisi ekonomi yang menantang.

Penerapan AI secara hati-hati di area tertentu memiliki potensi untuk mengubah sektor ini secara signifikan dengan meningkatkan skala dan keakuratan analisis data, mengotomatiskan proses yang rumit, dan meningkatkan cara pemangku kepentingan mengakses informasi. Sebagai contoh, tim operasional Pepper Advantage telah menanamkan GenAI ke dalam alur kerja produk LoanGuard, yang memungkinkan mereka untuk menilai kebijakan khusus untuk berbagai kelompok pelanggan dengan cepat, sehingga membantu mengurangi waktu penyelesaian aplikasi pinjaman. 

Ini hanyalah salah satu contoh kecil dari sekian banyak contoh, namun ini menunjukkan nilai yang dapat diperoleh industri dari penggunaan teknologi GenAI yang cerdas dan bijaksana. Teknologi ini jelas akan berkembang lebih jauh, dan merupakan kewajiban industri untuk secara proaktif mencari, mengidentifikasi, dan mengevaluasi bagaimana evolusi ini dapat digunakan untuk memajukan hasil yang lebih baik bagi para peminjam. Mereka yang gagal melakukan hal tersebut berisiko tidak memenuhi harapan para pemangku kepentingan dan, pada akhirnya, akan tertinggal.