Bank DBS mengungkap tantangan big data melalui penggunaan AI dan juga solusinya
Bank Singapura ini terbuka mengenai hambatan yang harus mereka atasi dalam menerapkan kecerdasan buatan pada operasionalnya dan mengapa kesuksesan tidak hanya sekedar membuat model menjadi tepat.
Bank DBS harus melewati rintangan yang signifikan dalam upayanya selama bertahun-tahun untuk mengadopsi kecerdasan buatan (AI). Dalam upayanya selama bertahun-tahun, Bank DBS menyadari bahwa keberhasilannya lebih dari sekadar memahami model pelatihan.
Data, khususnya, terbukti menjadi hambatan besar, menurut kepala analisis DBS Sameer Gupta. Pada tahun 2018, bank Singapura ini memulai perjalanannya untuk memanfaatkan AI di empat bidang utama yang mencakup pengembangan kemampuan analitik, budaya dan kurikulum data, peningkatan keterampilan data, dan pemberdayaan data.
“Visinya di sini adalah menggunakan data untuk memberikan manfaat yang lebih besar bagi organisasi,” kata Gupta dalam wawancara dengan ZDNET. Untuk melakukan hal tersebut, ia mengatakan bank menyadari adanya kebutuhan untuk membuat akses terhadap AI tersebar luas di seluruh perusahaan serta memberikan nilai ekonomi dari AI. Biaya penyampaian solusi AI juga perlu terus dikurangi.
Upaya-upaya tersebut diarahkan untuk mengembangkan kasus penggunaan dan talenta yang tepat, termasuk insinyur pembelajaran mesin, dan membangun budaya data yang mendorong seluruh karyawan untuk terus memikirkan bagaimana data dan AI dapat membantu pekerjaan mereka. Hal ini berarti menyediakan program pelatihan yang memandu staf tentang bagaimana dan kapan menggunakan, dan tidak menggunakan, data.
Bank Dunia mulai berupaya membangun infrastruktur untuk memfasilitasi adopsi AI, yang mencakup platform data, struktur manajemen data, dan tata kelola data. Perusahaan ini menerapkan kerangka kerja yang menjadi dasar penilaian seluruh kasus penggunaan datanya. Disebut PURE, prinsip ini didasarkan pada empat prinsip -- penuh tujuan, tidak mengejutkan, penuh hormat, dan dapat dijelaskan -- yang menurut DBS penting untuk memandu bank dalam menggunakan data secara bertanggung jawab.
Platform datanya, ADA, berfungsi sebagai sumber pusat tunggal, memungkinkan bank untuk memastikan tata kelola, kualitas, kemudahan penemuan, dan keamanan data dengan lebih baik.
Saat ini, lebih dari 95% data yang dianggap berguna dan diperlukan untuk memfasilitasi operasi DBS yang didukung AI dapat ditemukan di platform. Platform ini menyimpan lebih dari 5,3 petabyte data, yang terdiri dari 32.000 kumpulan data yang mencakup video dan data terstruktur.
Namun, mencapai titik ini terbukti merupakan tugas yang sangat besar, seperti yang diungkapkan Gupta. Secara khusus, mengatur data dan membuatnya dapat ditemukan memerlukan kerja keras, yang sebagian besar melibatkan keahlian manual dan manusia, katanya. Berjam-jam dihabiskan untuk mengidentifikasi metadata, dan alat untuk mengotomatisasi tugas-tugas tersebut sangat kurang.
Dia menambahkan bahwa bank tersebut menggunakan banyak aplikasi, masing-masing menyimpan data yang diperlukan untuk mendukung inisiatif AI-nya.
Dengan data yang tersebar di berbagai sistem, ia mencatat bahwa "banyak pekerjaan berat" diperlukan untuk membawa kumpulan data ke dalam satu platform dan membuatnya dapat ditemukan. Karyawan harus dapat mengekstrak data yang mereka perlukan dan bank harus memastikan hal ini dilakukan dengan aman, katanya.
DBS saat ini menjalankan lebih dari 300 proyek AI dan pembelajaran mesin, yang dikatakan menghasilkan peningkatan pendapatan sebesar SG$150 juta ($112,53 juta) tahun lalu dan menghemat SG$30 juta ($22,51 juta) dalam penghindaran risiko, misalnya, dari peningkatan pemantauan kredit. Kasus penggunaan AI ini mencakup berbagai fungsi, termasuk sumber daya manusia, hukum, dan deteksi penipuan, menurut Gupta.
Inisiatif AI yang dilakukan bank ini berada pada jalur yang tepat untuk menghasilkan nilai ekonomi lebih lanjut dan manfaat penghindaran biaya pada tahun ini, dengan jumlah dua kali lipat menjadi SG$350 juta ($262,56 juta). Angka ini ditargetkan mencapai SG$1 miliar ($750,17 juta) dalam tiga tahun ke depan. Bank terbesar di Singapura, DBS, saat ini memiliki sekitar 1.000 insinyur data, ilmuwan data, dan insinyur data.
Tidak ada 'peluru ajaib' dalam adopsi AI
Ketika ditanya apakah bank tersebut sedang menjajaki penggunaan AI generatif, Gupta membenarkan bahwa bank tersebut telah menjalankan lebih dari 10 proyek percontohan, namun menekankan bahwa hal ini masih dalam tahap awal. Berbagai tim, termasuk pemasaran, penjualan, dan TI, perlu melakukan diskusi lebih lanjut selama beberapa bulan ke depan untuk lebih memahami dari pengujian ini bagaimana AI generatif dapat bermanfaat bagi bank, katanya.
Ia menambahkan bahwa pihaknya juga perlu memastikan penggunaan aplikasi AI tersebut terus mematuhi prinsip PURE dan prinsip FEAT Singapura yang memandu penggunaan AI di sektor ini. Risiko lain yang diketahui seperti halusinasi dan pelanggaran hak cipta juga perlu dinilai, katanya.
DBS saat ini menjalankan 600 algoritma AI dan pembelajaran mesin, yang secara kolektif membantu memperkuat interaksi dengan lima juta pelanggannya di seluruh wilayah, termasuk di Tiongkok, Indonesia, dan India.
Namun, penggunaan 600 model AI tidaklah penting, kata Gupta, yang menekankan tujuan untuk mencapai efisiensi dan akurasi optimal dari jumlah model AI yang paling sedikit.
Menyoroti kesalahpahaman bahwa model itu sendiri adalah segalanya, ia mencatat bahwa model sebenarnya hanya memainkan peran kecil dalam memastikan perusahaan mendapat manfaat dari penggunaan AI mereka.
Sebaliknya, mereka perlu melakukan seluruh elemen teknis, termasuk membangun mekanisme untuk memantau penggunaan AI dan terus mengumpulkan masukan untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. Hal ini akan memastikan organisasi belajar dari penerapan AI dan melakukan perubahan kapan pun diperlukan, termasuk pada model AI dan proses operasionalnya, seiring dengan upaya mengatasi permasalahan dan menutup lubang yang ada.
“Anda harus gigih untuk mendapatkan manfaat penuh. Tidak ada obat ajaib,” kata Gupta.
Ketika ditanya apakah DBS menggunakan AI untuk mengantisipasi pemadaman listrik dengan lebih baik, seperti gangguan yang dialaminya pada tahun lalu, dia mengatakan bank tersebut sedang berupaya untuk mengidentifikasi bagaimana mereka dapat melakukan hal yang lebih baik, termasuk memanfaatkan analisis data. Mengingat banyak faktor yang dapat menyebabkan lonjakan permintaan, dia mengatakan ada potensi untuk memanfaatkan AI, misalnya, dalam operasi untuk mendeteksi anomali dan menentukan tindakan selanjutnya.
Dia tidak dapat berkomentar secara spesifik mengenai pemadaman layanan tersebut, namun mengatakan bahwa sebuah komite khusus yang terdiri dari empat anggota dewan bank sedang memimpin peninjauan penuh terhadap ketahanan teknologi perusahaan. Pakar eksternal juga telah dilibatkan untuk membantu peninjauan tersebut, katanya, seraya menambahkan bahwa rincian lebih lanjut akan diberikan setelah peninjauan tersebut selesai.
Bulan lalu, kesalahan manusia diketahui menjadi penyebab penghentian layanan DBS pada bulan Mei, namun tidak ada kaitannya dengan gangguan pada bulan Maret. Menteri Senior Singapura dan Menteri yang bertanggung jawab atas MAS, Tharman Shanmugaratnam, mengatakan dalam jawaban tertulis parlemen bahwa kesalahan ditemukan pada perangkat lunak yang digunakan untuk pemeliharaan sistem dan mengakibatkan “pengurangan signifikan” dalam kapasitas sistem.
Hal ini mempengaruhi kemampuannya untuk memproses transaksi perbankan online dan seluler, pembayaran elektronik, dan ATM, kata Tharman, mengutip penyelidikan awal bank tersebut.
Dana untuk membantu sektor mengadopsi AI
Singapura pada hari Senin mengatakan pihaknya menyisihkan SG$150 juta ($112,53 juta) selama tiga tahun untuk lebih mendukung upaya sektor keuangan untuk berinovasi melalui penggunaan teknologi.
Skema Teknologi dan Inovasi Sektor Keuangan (FSTI 3.0) akan terus memfasilitasi pengembangan dan adopsi kemampuan di bidang-bidang utama seperti AI dan analisis data serta teknologi regulasi, atau regtech. Secara khusus, regulator industri Monetary Authority of Singapore (MAS) akan berupaya mendorong adopsi AI dan analisis data di kalangan bisnis keuangan kecil.
FSTI 3.0 juga mencakup jalur-jalur baru di mana dana akan diperluas untuk mencakup entitas modal ventura korporasi dan proyek-proyek ESG (lingkungan, sosial, dan tata kelola). MAS juga akan menjalankan panggilan terbuka untuk kasus penggunaan teknologi baru, seperti Web 3.0, dengan dana hibah yang akan ditawarkan untuk uji coba dan komersialisasi.
Bagi DBS, fokusnya saat ini adalah memastikan proyek AI mereka dapat diperluas dan aksesnya tetap tersebar luas di seluruh organisasi, kata Gupta.
“Kita perlu memastikan bahwa kita melakukan industrialisasi bagaimana AI dikembangkan dan diterapkan di bank, sehingga kita dapat mengurangi upaya untuk menerapkannya. Anda tidak dapat melakukan hal ini jika setiap kasus penggunaan dilakukan dengan cara yang sesuai pesanan,” katanya. .
Ia juga menggarisbawahi pentingnya memastikan AI terus diukur, sehingga bank dapat menentukan apakah AI memberikan hasil yang positif. “Kita perlu memastikan ada manfaatnya bagi karyawan dan pelanggan,” tambahnya.