Kesenjangan AI Perbankan: Riset Forrester Ungkap Hanya 5% Bank yang Siap Bangun Infrastruktur
Riset Forrester terbaru memproyeksikan pergeseran perbankan menuju intelligent finance pada 2027. Di tengah maraknya pengumuman adopsi kecerdasan buatan, tantangan integrasi infrastruktur inti dan regulasi ketat menjadi ujian berat bagi industri keuangan global.
____________
KEY FACTS:
■ Riset Forrester memproyeksikan perbankan global memasuki era intelligent finance menjelang tahun 2027. Sebanyak 30% bank diproyeksikan akan mengumumkan program transformasi AI skala besar, namun hanya 5% yang benar-benar membangun fondasi teknologi yang memadai untuk sukses.
■ Kesenjangan antara ambisi transformasi dan kesiapan infrastruktur diprediksi memicu lonjakan merger dan akuisisi (M&A) teknologi perbankan sebesar 50%.
■ Empat prinsip utama arsitektur infrastruktur AI yang dirumuskan Dell dan AMD mencakup: membawa AI ke data, mengutamakan arsitektur spesifik domain, mengindustrialisasi AI, serta membangun tata kelola Zero Trust sejak hari pertama.
__________
Industri perbankan dan jasa keuangan global bersiap memasuki era baru yang disebut sebagai intelligent finance menjelang tahun 2027. Berdasarkan riset terbaru dari Forrester Research bertajuk "Predictions 2027: Banking and Investing", lanskap perbankan digital akan mengalami pergeseran radikal, didorong oleh adopsi asisten kecerdasan buatan (artificial intelligence / AI), model operasi AI-native, serta partisipasi investasi ritel yang semakin masif.
Namun, di balik optimisme inovasi tersebut, riset memperingatkan adanya kesenjangan yang menganga antara ambisi strategis dan kesiapan infrastruktur. Meskipun 30% bank diproyeksikan akan mengumumkan program transformasi AI skala besar, hanya 5% di antaranya yang benar-benar membangun fondasi teknologi yang memadai untuk meraih kesuksesan jangka panjang.
Realitas Transisi: Dari Pilot Eksperimental ke Infrastruktur Produksi
Sebagian besar proyek percontohan (pilots) AI di institusi keuangan saat ini terbukti berjalan di lingkungan terbatas atau sandbox. Tantangan sesungguhnya muncul ketika model-model tersebut harus diintegrasikan dengan sistem inti (core banking systems) yang telah beroperasi selama puluhan tahun, serta data nasabah yang tersebar di berbagai platform berbeda.
Selain masalah teknis integrasi, institusi keuangan juga harus memenuhi kepatuhan regulasi yang semakin ketat, termasuk kerangka kerja Digital Operational Resilience Act (DORA), GDPR, serta aturan kedaulatan data regional (data sovereignty). Memindahkan sejarah transaksi, model risiko, dan catatan klaim ke tempat model AI beroperasi justru berisiko menambah latensi, biaya operasional, serta eksposur kepatuhan hukum.
John Roese, Global Chief Technology Officer (CTO) Dell Technologies, menegaskan bahwa jarak antara institusi yang sekadar "berbasis AI" (AI-enabled) dan institusi yang benar-benar "berakar AI" (AI-native) bukan sekadar masalah strategi bisnis, melainkan keharusan infrastruktur (infrastructure imperative).
Proyeksi Pasar dan Konsolidasi Teknologi
Forrester mencatat sejumlah prediksi krusial yang akan membentuk arah industri perbankan dan investasi pada 2027:
● Setengah dari seluruh penemuan finansial dan perjalanan panduan nasabah akan mengalami perubahan fundamental.
● Sebanyak 40% bank akan meluncurkan asisten berbasis AI, meskipun sebagian besar belum mampu mengorkestrasikan seluruh aspek kehidupan finansial nasabah secara utuh.
● Arus investasi ritel diproyeksikan tumbuh dua kali lipat lebih cepat dibandingkan tabungan kas konvensional, di tengah ketekunan konsumen yang dibayangi kecemasan finansial.
● Kesenjangan antara ambisi transformasi dan kesiapan infrastruktur akan memicu lonjakan merger dan akuisisi (M&A) teknologi perbankan sebesar 50%, seiring peralihan pasar dari solusi parsial yang terfragmentasi menuju platform terintegrasi.
Empat Pilar Arsitektur Infrastruktur AI Finansial
Untuk menjembatani jurang antara eksperimen dan produksi massal, Dell Technologies bersama Advanced Micro Devices (AMD) merumuskan empat prinsip arsitektural praktis bagi pemimpin teknologi finansial:
Pertama, Bawa AI ke Data Anda, Bukan Data ke AI: Menjalankan beban kerja AI di lokasi penyimpanan data sensitif yang sudah ada—baik di pusat data perusahaan, fasilitas colocation, maupun lingkungan hibrida—guna mematuhi mandat kedaulatan data sekaligus meredam biaya transfer dan latensi.
Kedua, Utamakan Arsitektur Spesifik Domain: Memadukan model AI berukuran lebih kecil yang terarah dengan teknologi Retrieval-Augmented Generation (RAG) berbasis pengetahuan terverifikasi institusi. Pendekatan ini krusial untuk menjaga akurasi deteksi penipuan, keputusan kredit, dan penanganan klaim tanpa membocorkan data kepemilikan ke dalam model publik.
Ketiga, Industrialisasi AI: Memperlakukan AI sebagai kapabilitas operasional yang membutuhkan disiplin terstruktur dan dapat direplikasi, bukan sekadar proyek riset atau pembuktian konsep (proof of concept) semata.
Keempat, Bangun Tata Kelola Zero Trust Sejak Hari Pertama: Melakukan autentikasi, otorisasi, dan pemantauan pada setiap permintaan sistem, baik yang berasal dari manusia maupun agen AI, sambil menjaga transparansi penelusuran (auditable lineage) dari setiap model yang diterapkan. ■
