KONTAN.CO.ID - Perkembangan kecerdasan buatan (AI) tidak lagi berhenti pada tahap eksperimen. Di industri jasa keuangan, AI mulai menjadi bagian dari strategi bisnis, mulai dari meningkatkan pengalaman pelanggan, mengoptimalkan proses operasional, hingga mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat. Namun, pertanyaan yang kini dihadapi perusahaan bukan lagi sekadar apakah AI perlu digunakan, melainkan bagaimana teknologi tersebut dapat ditransformasikan menjadi kapabilitas bisnis yang memberikan manfaat nyata.

Persoalan tersebut menjadi salah satu pembahasan dalam Prima Executive Gathering 2026, yang diselenggarakan oleh PT Rintis Sejahtera, pengelola layanan switching Jaringan PRIMA, di The Mulia, Nusa Dua, Bali. Melalui sesi International Best Practices, PT Rintis Sejahtera menghadirkan Kenneth Siow, Senior Vice President INF Tech, membawakan topik “From AI Adoption to AI Transformation: Building the Intelligent Payment Ecosystem”; Ted Ding, Director of Tencent Cloud Global Technical Support Team, dan Shimin Zhang, Director of AI Solution Architecture at Tencent Cloud, dengan topik “Tencent Case Study: Proven and Potential AI-enabled Use Cases”.  Melalui dua pemaparan tersebut peserta diajak melihat bagaimana perusahaan dapat bergerak dari sekadar mengadopsi AI menuju transformasi yang lebih terstruktur, terukur, dan berkelanjutan. 

Untuk melengkapi dua pemaparan oleh praktisi internasional yang hadir, sebuah diskusi panel digelar menghadirkan Kenneth Siow dan Ted Ding dan dimoderatori oleh Darrick Rochili, Chief Innovation Officer DANA Indonesia dengan tajuk “International Best Practices Panel Discussion”.

Diskusi ini membahas mengenai implementasi AI di perusahaan serta tuntutan yang tinggi terhadap keamanan, kepatuhan, dan tata kelola. Dalam diskusi tersebut, Kenneth menilai AI dapat menjadi sumber keunggulan kompetitif bagi perusahaan, terutama melalui peningkatan pengalaman pelanggan. Salah satu penerapannya adalah customer service berbasis AI yang mampu memberikan layanan selama 24 jam dan menangani kebutuhan pelanggan secara otomatis.

Menurutnya, layanan yang lebih cepat dan responsif dapat meningkatkan kepuasan serta loyalitas pelanggan, sekaligus membuka peluang bagi perusahaan untuk memperkuat hubungan bisnis dan memperluas pangsa pasar.

Namun, penerapan AI tidak perlu dilakukan secara besar-besaran sejak awal. Ted menekankan pentingnya memulai dari persoalan bisnis yang spesifik dengan investasi yang terukur. Perusahaan dapat menguji satu use case, mengukur manfaatnya, kemudian memperluas implementasi setelah hasilnya terbukti.

Pendekatan tersebut juga perlu disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing organisasi. Kenneth menjelaskan bahwa tidak ada satu use case yang dapat diterapkan secara seragam di semua perusahaan. Implementasi dapat dimulai dari kebutuhan internal seperti collaboration tools, kemudian berkembang ke customer service hingga fungsi yang lebih kompleks, seperti Anti-Money Laundering dan credit scoring.

“Manusia, proses, dan platform membentuk model operasional yang menjadi fondasi untuk mendorong keberhasilan implementasi AI,” ujar Kenneth.

Tencent juga membagikan pengalaman bahwa bahwa pemilihan teknologi juga perlu mempertimbangkan efisiensi. Ted menjelaskan bahwa perusahaan tidak selalu membutuhkan model AI dengan kapasitas terbesar untuk setiap pekerjaan. Untuk kebutuhan tertentu, model open source yang lebih ringan dapat memberikan hasil yang memadai dengan biaya lebih rendah.

Artinya, perusahaan perlu memilih model AI berdasarkan kebutuhan dan karakteristik pekerjaan, bukan sekadar menggunakan teknologi yang paling canggih. Pertimbangan terhadap kemampuan, biaya, keamanan, dan tujuan bisnis menjadi bagian penting dalam menentukan solusi yang digunakan.

Selain efisiensi, tata kelola (governance) dan peran manusia menjadi faktor penting dalam implementasi AI. Ketika AI mulai mengambil alih sebagian pekerjaan manual, perusahaan tetap membutuhkan mekanisme human-in-the-loop untuk memastikan sistem bekerja sesuai konteks, aturan, dan standar yang ditetapkan.

Implementasi AI juga tidak dapat menjadi tanggung jawab tim teknologi semata. Fungsi bisnis, risk, compliance, dan unit terkait perlu terlibat agar penggunaan AI tetap selaras dengan kebutuhan operasional sekaligus memenuhi aspek keamanan dan regulasi.

Ke depan, kemampuan AI agent diperkirakan akan berkembang semakin pesat. Di sisi lain, biaya penggunaan model AI cenderung semakin rendah sehingga membuka peluang lebih besar bagi perusahaan untuk meningkatkan otomatisasi dan produktivitas.

Meski demikian, perusahaan perlu menghindari ketergantungan pada satu vendor, pembangunan proyek AI secara silo, serta mengabaikan keamanan. Pengembangan AI perlu dilakukan melalui arsitektur yang terbuka, kolaborasi lintas fungsi, pemilihan teknologi sesuai kebutuhan, dan implementasi secara bertahap.

Diskusi tersebut menegaskan bahwa transformasi AI bukan sekadar tentang seberapa banyak teknologi digunakan, melainkan seberapa efektif AI menyelesaikan persoalan bisnis. Bagi industri pembayaran dan jasa keuangan, pendekatan tersebut menjadi penting untuk membangun ekosistem yang semakin cerdas, efisien, aman, dan adaptif, sekaligus mampu memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pelanggan.

Cek Berita dan Artikel yang lain di Google News