Manfaat Machine Learning dalam Bidang Keuangan

Machine learning memiliki segudang manfaat khususnya dalam bidang keuangan. Mulai dari melakukan manajemen aset, evaluasi risiko keuangan, kalkulasi risiko kredit dan lain-lain. Machine learning dalam bidang keuangan juga sangat membantu dalam mendeteksi adanya kecurangan finansial, trading dan memberikan bantuan penasehat keuangan kepada investor. 

Machine learning menghasilkan prediksi yang lebih akurat dalam menggambarkan wawasan dan membuat prediksi saat sejumlah besar data dimasukkan ke dalam sistem. Misalnya industri jasa keuangan cenderung menghadapi volume data yang berkaitan dengan transaksi harian, tagihan pembayaran, risiko saham, literasi keuangan, laporan keuangan dan lain-lain. 

Saat ini, perkembangan industri yang bergerak di bidang fintech semakin melejit. Perkembangan pengguna fintech meroket, dari 7% pada 2006/2007 menjadi 78% pada sepuluh tahun berikutnya. Jumlah pengguna tercatat sebanyak 135-140 perusahaan. 43% pada sektor pembayaran, seperti mobile payment seperti halnya payment gateway startups. 

Menariknya, hanya sebanyak 20 perusahaan asing yang berpartisipasi untuk berinvestasi pada fintech, baik lokal maupun startup asing. Industri Fintech juga membantu masyarakat untuk lebih mudah untuk mendapatkan akses terhadap produk keuangan dan meningkatkan literasi keuangan. Kira-kira apa aja sih manfaat penggunaan machine learning dalam bidang keuangan? Pantengin terus ya sahabat DQLab!

1. Credit Risk Assessment

Credit risk didefinisikan sebagai risiko kerugian yang terkait dengan kemungkinan kegagalan counterparty memenuhi kewajibannya. Credit risk juga merupakan sebuah indikasi bahwa debitur tidak membayar kembali hutang-hutangnya. Risiko kredit timbul dari adanya kemungkinan bahwa kredit yang diberikan oleh bank, atau obligasi yang dibeli, tidak dapat dibayarkan kembali.

Risiko kredit juga timbul dari tidak dipenuhinya berbagai bentuk kewajiban pihak lain kepada bank, seperti kegagalan memenuhi kewajiban pembayaran dalam kontrak derivatif. Untuk sebagian bank, risiko kredit merupakan risiko terbesar yang dihadapi. 

Pada umumnya, marjin yang diperhitungkan untuk mengantisipasi risiko kredit hanyalah merupakan bagian kecil dari total kredit yang diberikan bank dan oleh karenanya kerugian pada kredit dapat menghancurkan modal bank dalam waktu singkat. Salah satu algoritma yang bisa diterapkan dalam penentuan risiko kredit perbankan adalah algoritma decision tree C45. 

Algoritma ini berhasil diterapkan oleh Handayani dkk (2021) bahwa Prediksi tingkat risiko yang digunakan terdapat dua kelas, yaitu lancar dan tidak lancar. Algoritma pohon keputusan C45 memiliki fungsi untuk menemukan pengetahuan atau pola-pola kesamaan karakteristik dalam suatu kelompok atau kelas tertentu. Dari hasil evaluasi menggunakan confusion matrix didapatkan akurasi yang dihasilkan untuk 1.153 data training dengan 91 data testing dan enam atribut yang digunakan menghasilkan akurasi sebesar 79%

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Customer Satisfaction Prediction

Keberhasilan strategi pemasaran dapat diraih apabila kepuasan pelanggan telah terpenuhi. Jika pelanggan merasa puas dengan produk yang dijual, mereka akan menjadi pelanggan yang loyal dan akan merekomendasikan produk anda pada orang lain. Terkadang setiap pelanggan memiliki tingkat kepuasan yang berbeda meskipun produk yang dijual itu sama. 

Ada beberapa indikator yang bisa menyebabkan terjadinya kepuasan pelanggan alias konsumen merasa puas.

• Konsumen memuji produk atau jasa yang mereka beli. Tingkat kepuasan pelanggan dinilai tinggi jika mereka ikut merekomendasikan kepada orang lain terkait produk atau jasa yang kita tawarkan

• Konsumen memberikan ulasan positif atau rating atas produk yang ditawarkan 

3. Sentiment Analysis

Aplikasi machine learning dalam data science selanjutnya adalah sentiment analysis. Di era big data, analisis sentiment banyak diimplementasikan dalam perilaku konsumen dan media sosial. 

Penelitian Arratia et.al., (2021) menjelaskan bahwa analisis sentimen pelaku pasar dilakukan terhadap banyak jenis informasi yang beredar di internet seperti term searching, text analysis laporan analisis pasar, posting di sosial media (komentar dan image), respon manajemen dan serta transaksi-transaksi komersial. Mereka menemukan berbagai item tersebut dapat digunakan untuk mengukur sentimen pasar serta memiliki daya terhadap imbal hasil (return) saham. 

Sebagai contoh ketika kita mengupload gambar-foto suatu aktivitas pada media sosial apakah hal tersebut merupakan suatu data public sehingga bebas dimanfaatkan oleh semua orang? Selanjutnya apakah menggunakan informasi-informasi tersebut untuk tujuan komersial (misalnya promosi) apakah memerlukan persetujuan (consent) dari pemilik data; yang juga merupakan target promosi.

Selanjutnya promosi tersebut dikirimkan ke alamat email atau messenger apps; yang tentu saja merupakan domain pribadi. Tidak semua orang senang memperoleh personalized ad pada email pribadinya.

4. Credit Card Fraud Detection

Seperti yang kita ketahui bahwa kartu kredit merupakan salah satu metode pembayaran yang sedang naik daun di era teknologi digital saat ini. Sejalan dengan banyaknya pengguna kartu kredit dan menjadi metode pembayaran sehari-hari maka ada kemungkinan terjadi indikasi kecurangan dalam finansial. Salah satunya kecurangan dalam melakukan pembayaran elektronik. 

Apalagi kecurangan yang satu ini termasuk pada tindakan ilegal yang dapat merugikan bagi nasabah itu sendiri maupun pihak perbankan. Oleh karena itu, keamanan dalam memverifikasi setiap transaksi juga sangat penting untuk ditingkatkan. Terlebih dengan melakukan deteksi kecurangan dalam kartu kredit sebagai metode pembayaran akan sangat membantu pihak perbankan untuk menekan dan melacak siapa pelakunya. 

Salah satu metode data mining yang populer adalah support vector machine (SVM) yang masuk dalam metode klasifikasi. SVM adalah metode yang berakar dari teori pembelajaran statistik. Cara kerja SVM adalah mencari hyperplane terbaik yang berfungsi sebagai pemisah dua buah kelas data pada input space [5].

Hyperplane (batas keputusan) pemisah terbaik antara kedua kelas dapat ditemukan dengan mengukur margin hyperplane tersebut dan mencari titik maksimalnya. Margin adalah jarak antara hyperplane tersebut dengan data terdekat dari masing-masing kelas. Data yang paling dekat disebut sebagai support vector.

5. Customer Segmentation

Customer segmentation adalah salah satu strategi pemasaran yang diterapkan untuk melakukan pengelompokkan sesuai dengan target pasar yang disasar. Mulai dari usia, jenis kelamin, frekuensi pembelian, loyalitas, pendapatan, status sosial konsumen dan lain-lainnya.

Adapun tujuan dari segmentasi adalah untuk mengenali pelanggan yang berharga, mengenai peluang up-selling dan cross-selling. Selain itu, dengan adanya metode segmentasi pelanggan juga jauh lebih tertarget dan tepat sasaran. Hal ini dilakukan agar perusahaan tidak membuang biaya yang begitu besar terutama dalam biaya promosi. 

Misalkan kamu sedang menjalankan bisnis fashion. Kita tahu sendiri bahwa fashion merupakan salah satu bidang usaha yang sedang naik daun. Terkadang ketika kita bisnis di bidang fashion pastinya Namun dalam bisnis tersebut juga Anda harus mengetahui bahwa masing-masing jenis fashion atau pakaian memiliki target khususnya tersendiri. 

Misalnya saja, daster yang identik dengan perempuan, batik yang identik dengan orang dewasa dan bergaya formal, kaos atau hoodie casual yang cenderung unisex dan masih banyak lagi lainnya. Oleh karena itu pastikan untuk tidak memilih dan salah menentukan segmentasi pelanggan. Dalam menangani customer segmentation, kalian bisa menggunakan algoritma machine learning yaitu K-Means Clustering untuk mengklasifikasikan segmentasi pelanggan berdasarkan kriteria tertentu. 

6. Company Bankruptcy Prediction

Bankruptcy atau kebangkrutan adalah suatu kondisi dimana sebuah bisnis atau individu tidak dapat membayar seluruh kewajibannya pada saat kreditur menetapkan jatuh tempo ataupun telah melewati tenggat waktu yang ditentukan. Dilansir menurut KBBI, bangkrut sendiri adalah sebuah perusahaan yang menderita kerugian sehingga menguras aset perusahaan.

Sebagai pebisnis pasti tidak ingin bisnis yang kita jalankan mengalami kegagalan. Kalau bisa justru bisnis kita bisa lebih berkembang dan maju. 

Salah satu kegagalan yang sering terjadi dalam kebangkrutan bisnis adalah kegagalan secara finansial. Istilah ini biasanya disebut dengan financial distress. Kondisi ini terjadi akibat perusahaan mengalami kesulitan keuangan. Baik untuk keperluan dana kas maupun modal untuk kegiatan operasional. 

Disini kalian bisa melakukan exploratory data analysis untuk memahami pola hubungan dari berbagai atribut yang mempengaruhi adanya bankruptcy dalam sebuah bisnis. Adapun algoritma machine learning yang bisa diaplikasikan adalah Regresi Logistik, Support Vector Machines (SVM) atau K-Nearest Neighbors untuk melakukan klasifikasi data.

7. Customer Churn Prediction

Customer churn merupakan salah satu istilah dari kehilangan pelanggan dalam ranah bisnis. Churn dihitung dari berapa banyak pelanggan yang mulai meninggalkan bisnis anda dalam waktu tertentu. Customer churn penting diketahui oleh seorang bisnis karena merupakan gambaran kesuksesan suatu bisnis dalam mempertahankan pelanggan. 

Customer churn menjadi salah satu hal yang penting sebab bisnis akan rugi besar jika kehilangan pelanggan. Oleh karena itu, diperlukan strategi untuk menghentikan customer churn alias kehilangan pelanggan. Justru adanya konsumen inilah yang menjadi sumber utama dalam revenue bisnis. 

Biasanya kasus customer churn prediction ini diselesaikan menggunakan algoritma machine learning. Mulai dari Logistic Regression, Naive Bayes Classifier, Tree-based algorithms, Random Forest. Dengan mengaplikasikan machine learning maka suatu bisnis dan organisasi menggunakan data pelanggan untuk melakukan identifikasi pola perilaku pelanggan dan mengelompokkannya.

Kemudian bagi pebisnis juga bisa memanfaatkan teknologi machine learning untuk melakukan aksi dalam meningkatkan retention rate atau retensi pelanggan agar bisa mendapatkan pelanggan yang setia.

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

Melihat perkembangan industri fintech yang semakin meningkat dan implementasi machine learning yang cocok untuk diterapkan dalam bidang keuangan dalam mencapai cashless society.

DQLab juga menyediakan modul-modul seputar machine learning yang bisa kamu pelajari. Caranya gimana? Langsung aja yuk buat subscribe akun kalian menjadi member DQLab Premium. Sahabat DQ akan mendapatkan modul-modul terupdate seputar data science dan machine learning yang sesuai dengan real-case industry.

Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang atau isi form dibawah ini yaa!

Penulis: Reyvan Maulid