Menguak Kekuatan Machine Learning dalam Industri Keuangan Modern

Di tengah gempuran “data is the new oil”, teknologi seperti machine learning (ML) kini tidak lagi hanya jargon kebanggan bagi para insinyur teknologi, melainkan sudah merambah ke dunia keuangan. Bank, fintech, asuransi, platform investasi, semuanya mulai memanfaatkan ML agar bisa lebih cepat, tepat, dan personal dalam pengambilan keputusan keuangan.

Ingin tahu bagaimana penerapan Machine Learning dalam industri keuangan? Yuk, simak pembahasan selengkapnya berikut ini!

1. Memahami Machine Learning dalam Industri Keuangan

Machine learning adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan sistem “belajar” dari data dan kemudian membuat prediksi atau keputusan otomatis tanpa diprogram secara manual untuk tiap kondisi. Dalam konteks keuangan, ML diterapkan untuk mengolah jutaan data transaksi, perilaku nasabah, pasar modal hingga sinyal risiko.

Misalnya, sistem ML bisa digunakan untuk menilai skor kredit calon peminjam secara otomatis, mendeteksi transaksi mencurigakan, atau memprediksi tren pasar saham. Sebuah ulasan literatur menunjukkan bahwa teknik-teknik ML seperti deep neural networks, convolutional neural networks, dan recurrent neural networks semakin banyak diterapkan di bisnis dan finansial karena keunggulannya dalam menangani data besar dan “tak terstruktur” seperti yang disebutkan oleh Ghoddusi et al., (2024) dalam studinya di SpringerOpen.

Dengan demikian, ketika kamu mendengar “ML di keuangan”, bayangkan algoritma yang bekerja di balik layar bank atau fintech yang mencoba “mengerti” pola data dan membantu mengambil keputusan keuangan secara pintar.

2. Mengapa Penerapan Ini Begitu Penting?

Penerapan ML di industri keuangan menjadi penting karena beberapa alasan utama. Pertama, volume, kecepatan, dan variasi data keuangan saat ini sangat besar, data transaksi harian, log perbankan, sinyal sosial media, hingga data perilaku nasabah menjadi tantangan besar jika hanya mengandalkan model tradisional. Misalnya, studi tentang industri jasa keuangan yang dilakukan oleh Buchanan & Wright (2021) dalam Oxford Review of Economic Policy yang menyebut bahwa dua-pertiga lembaga keuangan telah menggunakan bentuk-bentuk ML.

Kedua, persaingan di sektor keuangan sangat ketat: fintech, bank digital, platform investasi semua berlomba memberi layanan yang lebih cepat, murah, dan personal. ML memungkinkan layanan seperti robo-advisor, scoring kredit berbasis data alternatif, dan deteksi penipuan real-time Kelly & Xiu (2023) dalam Working Paper Financial Machine Learning.

Ketiga, dari sisi risiko dan regulasi, perusahaan keuangan harus mampu mendeteksi peringatan dini risiko gagal bayar, penipuan atau volatilitas pasar. ML menawarkan keunggulan dalam mendeteksi pola risiko yang tidak tampak oleh mata manusia seperti yang dijelaskan oleh Warin & Stojkov (2021) dalam jurnal MDPI.

Bagi kamu sebagai pekerja, mahasiswa, data-enthusiast atau pencari kerja, memahami tren ini artinya memahami ke mana arah industri keuangan dan data akan bergerak dan itu bisa jadi peluang besar untuk karir kamu.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

3. Bagaimana Cara Menerapkannya dalam Praktek?

Penerapan ML di industri keuangan bisa tampak kompleks, tapi secara garis besar ada beberapa langkah yang cukup jelas:

1. Mengumpulkan data: baik data terstruktur (seperti profil nasabah, riwayat transaksi) maupun data tak terstruktur (teks laporan keuangan, media sosial). Data harus bersih, relevan, dan terintegrasi agar hasilnya optimal (Kelly & Xiu, 2023).

2. Memilih dan melatih model ML: tergantung kasus, bisa menggunakan supervised learning untuk skoring kredit, unsupervised learning untuk klasterisasi nasabah, atau reinforcement learning untuk trading algoritmik. Salah satu studi dalam SpringerOpen (2024) menyebut bahwa dalam keuangan, deep learning semakin banyak digunakan.

3. Integrasi ke dalam proses bisnis: model yang sudah dilatih harus disambungkan ke workflow nyata, misalnya sistem bank memutuskan peminjam layak atau tidak secara otomatis, atau platform investasi memberi rekomendasi portofolio. Kecepatan dan skalabilitas menjadi kunci sukses seperti yang disebutkan oleh Warin & Stojkov (2021) dalam Journal of Risk and Financial Management.

4. Monitoring dan evaluasi: ML bukan sekali jalan. Model harus terus diuji ulang, diverifikasi, dan diperbarui agar tetap relevan dengan kondisi pasar yang selalu berubah. Interpretabilitas juga penting agar keputusan bisa dipertanggungjawabkan seperti studi yang dipaparkan oleh Ghoddusi et al., (2024) dalam SpringerOpen.

Bagi kamu yang tertarik, mulai dengan menguasai dasar-dasar statistik, bahasa pemrograman seperti Python atau R, dan punya mindset “data first” akan sangat membantu.

4. Hal-Hal yang Perlu Diperhatikan

Meskipun potensi ML sangat besar di industri keuangan, ada sejumlah hal yang perlu diperhatikan supaya implementasi berjalan dengan bijak. Pertama, kualitas dan bias data: Jika data yang digunakan buruk atau memiliki bias, maka hasil model bisa menyesatkan seperti yang dipaparkan oleh Ghoddusi et al., (2024) dalam SpringerOpen.

Kedua, interpretabilitas model. Dalam keuangan, keputusan yang diambil oleh model harus bisa dijelaskan (explainable), karena regulasi dan kepercayaan publik menuntut transparansi. Studi menunjukkan bahwa interpretabilitas masih menjadi kendala besar. (Deep Learning in Finance survey, 2023).

Ketiga, etika dan regulasi: Misalnya penggunaan data alternatif bisa menimbulkan isu privasi atau diskriminasi algoritmik, dan perubahan pasar yang cepat bisa membuat model ketinggalan seperti yang disebutkan oleh Hall & Pesenti (2017) dalam publikasinya di PubMed Central.

Keempat, keamanan dan risiko sistemik: Karena algoritma sering beroperasi otomatis dan pada skala besar, ada potensi dampak sistemik jika terjadi kesalahan. Lembaga seperti IMF sudah memperingatkan bahwa percepatan AI/ML bisa membuat pergerakan pasar menjadi lebih cepat dan sulit diprediksi seperti yang dijelaskan oleh Zhang (2024) dalam Science, Technology and Social Development Proceedings Series.

Dengan memahami hal-hal ini, institusi keuangan bisa menerapkan ML secara lebih bijak, dan kamu sebagai calon profesional bisa mempersiapkan diri dengan mindset yang tepat, yakni bukan hanya “bisa ML”, tapi juga “paham risikonya”.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

Nah, jadi gimana? Kamu tertarik untuk mempelajari machine learning secara lebih dalam, serta menerapkannya untuk upgrade karir kamu? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak Alumni Sukses. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari