Untuk Mendorong Adopsi AI di Perbankan, Anda Perlu Memahami Keterampilan Karyawan Anda

Bernardo Nunes adalah ilmuwan data yang berspesialisasi dalam transformasi AI di Workera.

Temukan berita dan acara fintech teratas!

Berlangganan buletin FinTech Weekly

Dibaca oleh eksekutif di JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna, dan lainnya

AI kini bukan sekadar eksperimen. Menurut Survei Global terbaru McKinsey tentang AI, 78% organisasi kini menggunakan AI dalam setidaknya satu fungsi bisnis.

Industri perbankan sedang mengejar dengan cepat. Survei terbaru EY-Parthenon menemukan bahwa 77% bank telah meluncurkan atau meluncurkan secara bertahap aplikasi generative AI, naik dari sekitar 61% pada 2023. Namun, hanya 31% yang telah bergerak menuju implementasi penuh.

Sementara itu, meskipun terdapat investasi AI yang luas di industri perbankan, hanya sedikit yang menganyam kemampuan ini ke dalam rencana strategi mereka. Survei BCG melaporkan hanya 25% bank yang melakukannya — dan 75% sisanya terjebak dalam pilot dan proof of concept yang berjalan terpisah, sehingga berisiko menjadi tidak relevan ketika para pesaing yang mengutamakan digital terus melaju.

Industri perbankan dibentuk oleh regulasi yang ketat dan strategi yang disengaja. Sejarah tersebut telah membawa risiko dan peluang dengan AI. Sementara industri lain telah melaju lebih cepat, bank yang bertindak sekarang masih memiliki kesempatan untuk meraih keunggulan first-mover. Mengimplementasikan AI dengan sukses memerlukan infrastruktur, model, pipeline data, dan strategi kepatuhan. Namun, aspek paling penting dalam mengubah janji AI menjadi nilai bisnis terletak pada modal manusia.

Institusi keuangan yang menang adalah yang memungkinkan karyawannya menggunakan alat AI bukan hanya secara ad hoc, tetapi sebagai bagian dari alur kerja harian mereka. Itu berarti mengembangkan keterampilan yang nyata dan terverifikasi sehingga orang dapat memahami, memanfaatkan, dan memimpin inovasi AI.

Mengapa karyawan mendorong inovasi AI

AI berpotensi memberikan peningkatan luar biasa di seluruh produktivitas, pengalaman pelanggan, dan manajemen risiko. Namun, pada intinya, AI hanyalah sebuah alat — yang membutuhkan kreativitas manusia dan keahlian domain untuk menghasilkan nilai bisnis yang nyata. Teknologi saja tidak mendorong inovasi; manusialah yang melakukannya. Dalam perbankan, di mana kepercayaan, regulasi, dan penilaian menjadi inti, keterkaitan antara manusia dan mesin ini menjadi semakin penting.

Setiap karyawan hari ini harus menjadi karyawan yang terdaya AI dalam berbagai tingkat. Sebagian akan sangat teknis — ilmuwan data, insinyur, dan pembangun model yang bertanggung jawab untuk merancang dan memelihara sistem yang mendasari operasionalisasi AI. Lainnya, seperti teller, underwriter, atau perwakilan layanan pelanggan, mungkin tidak pernah menyentuh satu baris kode pun, tetapi tetap dapat menggunakan alat berbasis AI untuk menyederhanakan alur kerja dan membuat keputusan yang lebih baik. Di antara dua ujung tersebut ada karyawan “AI+X”. Ini adalah individu yang membawa keahlian mendalam di bidang-bidang seperti risiko kredit, kepatuhan, atau deteksi penipuan dan memadukannya dengan literasi AI yang cukup untuk menggunakan teknologi tersebut guna meningkatkan keahlian itu.

Karyawan AI+X akan menjadi pihak yang mendorong inovasi sejati. Mereka dapat membantu menjembatani kesenjangan antara kebutuhan bisnis dan kemungkinan teknis, menerjemahkan tantangan perbankan yang kompleks menjadi peluang agar AI memberikan hasil yang nyata. Misalnya, seorang petugas kepatuhan dengan kelancaran AI dapat bermitra dengan tim data untuk merancang model yang lebih adil dan lebih transparan untuk proses KYC dan AML. Seorang manajer produk yang membuat prototipe menggunakan generative AI dapat membayangkan ulang interaksi pelanggan, menciptakan saran finansial yang dipersonalisasi atau memperbaiki perjalanan onboarding. Dalam semua kasus ini, AI memperkuat wawasan manusia, bukan menggantikannya.

Dalam sektor yang seketat dan sedemikian minim risikonya seperti perbankan, lapisan manusia ini sangat penting. Teknologi mungkin mengidentifikasi anomali atau menghasilkan rekomendasi, tetapi manusialah yang akan menafsirkan, memberi konteks, dan memastikan keputusan selaras dengan standar etika, hukum, dan reputasi. Itulah sebabnya bank-bank yang memimpin dalam adopsi AI adalah yang berinvestasi tidak hanya pada sistem dan model, tetapi juga pada keterampilan dan pemahaman atas tenaga kerja mereka.

Mendorong pengembangan dengan keterampilan terverifikasi

Membangun tenaga kerja yang terdaya AI dimulai dengan memahami keterampilan yang ada dan kesenjangan. Untuk menskalakan AI dengan sukses, bank memerlukan lebih dari sekadar antusiasme dan anggaran pelatihan. Mereka membutuhkan fondasi data keterampilan yang terverifikasi dan terukur. Tanpa gambaran yang jelas tentang kemampuan karyawan, para pemimpin tidak dapat mengambil keputusan yang tepat tentang cara mengembangkan orang-orang mereka atau di mana harus menerapkan AI paling efektif.

Penilaian diri saja tidak dapat diandalkan. Karyawan cenderung melebih-lebihkan atau meremehkan tingkat kemahiran mereka, sehingga menimbulkan inefisiensi dalam pelatihan. Keterampilan terverifikasi — diukur melalui asesmen objektif — memungkinkan organisasi memetakan kekuatan dan kelemahan saat ini dengan akurat. Dengan informasi ini, bank dapat merancang jalur pembelajaran yang disesuaikan dengan proses dan tujuan tertentu, baik itu berarti literasi AI pengantar untuk tim lini depan, pengetahuan teknis mendalam untuk profesional data, atau keahlian tata kelola untuk petugas kepatuhan.

Setelah karyawan mengetahui posisi mereka, mereka dapat mengejar peningkatan keterampilan yang terfokus dan memverifikasi keterampilan dalam siklus berkala untuk mengukur kemajuan dan membuat investasi yang dapat dipertanggungjawabkan pada orang. Siklus pembelajaran dan validasi ini menciptakan budaya perbaikan berkelanjutan, memastikan keterampilan tetap mutakhir seiring bidang tersebut berkembang. Ini sangat penting dalam AI, di mana paruh waktu suatu keterampilan lebih singkat dari sebelumnya. Apa yang dianggap mutakhir saat ini mungkin menjadi ketinggalan dalam waktu setahun, sehingga kemampuan karyawan untuk belajar dengan cepat menjadi lebih berharga daripada kompetensi teknis tertentu mana pun.

Bagi bank, ini berarti perlunya memprioritaskan kecepatan pertumbuhan keterampilan — laju di mana karyawan dapat memperoleh dan menerapkan keterampilan baru. Institusi yang menumbuhkan kemampuan beradaptasi ini akan mempertahankan keunggulan kompetitif, merespons lebih cepat terhadap regulasi baru, ekspektasi pelanggan, dan teknologi. Keterampilan terverifikasi juga memperkuat tata kelola, memastikan karyawan memahami bukan hanya cara menggunakan AI, tetapi juga cara menggunakannya secara bertanggung jawab, dengan perhatian pada keadilan, transparansi, dan risiko.

Tujuan akhirnya adalah keselarasan. Ketika kecerdasan keterampilan menginformasikan strategi pembelajaran — dan strategi pembelajaran mendukung prioritas bisnis — bank dapat mempercepat transformasi AI mereka dengan penuh keyakinan. Data keterampilan terverifikasi memungkinkan para pemimpin melihat di mana harus berinvestasi, bagaimana menggerakkan talenta, dan kapan harus menskalakan inovasi dengan aman.

Membangun tenaga kerja yang menang

Ini adalah momen penting bagi industri perbankan. Institusi yang membangun fondasi untuk inovasi akan melaju lebih cepat, sementara yang ragu berisiko tertinggal. Jalur ke depan jelas: bank yang membangun kapabilitas AI berbasis luas di antara karyawan mereka — terutama keterampilan terverifikasi yang memadukan keahlian teknis dan keahlian domain — akan berada pada posisi terkuat untuk berkembang.

Ketika setiap karyawan diberdayakan untuk menggunakan AI — baik sebagai kreator, pengguna berdaya, atau pakar bidang — bank secara keseluruhan memperoleh kelincahan, ketangguhan, dan kemampuan untuk mendorong nilai strategis, bukan sekadar efisiensi bertahap. Sekarang adalah waktu untuk beralih dari eksperimen menuju pemberdayaan. Dalam AI, yang membedakan pemimpin dari yang tertinggal bukan hanya model yang Anda bangun atau R&D yang Anda danai, tetapi keterampilan yang Anda kembangkan.