Pengaruh Big Data pada Sistem Bank dan Keuangan

Big data (Foto: Pixabay)

Saat ini, mayoritas bank, layanan keuangan, dan asuransi bekerja keras untuk mengembangkan pendekatan berbasis data sepenuhnya untuk menumbuhkan bisnis mereka dan memperbaiki pelayanan yang diberikan kepada konsumen. Seperti kebanyakkan industri di bidang lainnya, analitik diprediksi akan menjadi hal yang krusial untuk dapat mengubah industri finansial.

Data-data yang dapat diolah oleh analitik memang sangat besar volumenya, terutama dengan digitalisasi yang terjadi selama beberapa tahun terakhir. Namun, pertanyaan sebenarnya hanyalah satu: “Bagaimana data-data dan analitik ini membantu perusahaan mengatasi masalah bisnisnya?”

Meningkatnya jumlah konsumen tentu berpengaruh terhadap tingkat layanan yang ditawarkan oleh perusahaan. Praktik data analitik yang sampai saat ini dilakukan telah menyederhanakan proses pengawasan dan evaluasi perusahaan-perusahaan layanan keuangan dan juga bank-bank, termasuk sejumlah besar data pribadi dan keamanan klien yang dimiliki. Namun dengan bantuan Big Data, bank-bank kini dapat menggunakan informasi tersebut untuk mengetahui kebiasaan klien secara real-time, sehingga perusahaan dapat menyediakan jenis-jenis resource yang dibutuhkan kapanpun. Evaluasi real-time ini akan mendorong kinerja dan keuntungan perusahaan, yang pada akhirnya akan membuat perusahaan bertumbuh lebih besar lagi.

Mengidentifikasi area di mana resource big data dapat dimanfaatkan secara efisien melibatkan keselarasan antara kasus-kasus bisnis dan kapabilitas teknologi, yang menunjukkan peluang untuk proses bisnis yang lebih baik. Ada tiga area utama di mana bank dan perusahaan keuangan lainnya bisa mendapatkan keuntungan dari analitik yang mumpuni: pengalaman konsumen, optimisasi operasional, dan keterlibatan karyawan.

Pengalaman Konsumen

Setiap langkah yang berhubungan dengan data pada industri keuangan berkaitan langsung dengan ukuran masing-masing perusahaan, namun di luar ukuran dari perusahaan, tujuan yang mengutamakan konsumen memainkan peran utama di antara mayoritas aktivitas yang berhubungan dengan data.

Sangatlah penting untuk fokus pada kebutuhan konsumen terutama karena konsumen yang ada saat ini kebanyakkan memiliki ekspektasi yang tinggi dalam hal bagaimana mereka berinteraksi dengan bank-nya atau perusahaan kreditnya. Pola pembelian mereka sangatlah kompleks dan berbentuk non-linear sehingga perusahaan harus dapat memahami motivasi dan pilihan konsumen dengan hati-hati.

Untuk dapat melihat pandangan mengenai konsumen secara keseluruhan, perusahaan perlu pusat data central yang terdiri dari kombinasi seluruh interaksi konsumen dengan perusahaan, termasuk data pribadi, riwayat transaksi, riwayat browsing, pelayanan, dll.

Menurut salah satu lembaga riset, menggunakan data untuk membuat keputusan pemasaran yang lebih baik dapat meningkatkan produktivitas sebesar 15-20% - yang berarti senilai 200 miliar US Dollar mengingat rata-rata pengeluaran global untuk marketing mencapai 1 triliun dollar pertahun.

Data analitik dapat diberdayakan oleh sektor keuangan untuk menghasilkan insight tentang konsumen dan membantu segmentasi konsumen. Kumpulan informasi dan evaluasi ini memang membutuhkan investasi tambahan di perusahaan dan koordinasi kembali di semua lini – namun dengan mengolah data konsumen, perusahaan hampir pasti akan mendapatkan kembali nilai investasinya dalam bentuk keuntungan yang meningkat.

Optimisasi Operasional

Walaupun Big Data sudah digunakan di banyak bidang pada sektor keuangan, teknologi ini masih belum digunakan secara benar-benar maksimal.

Teknologi Big Data dapat meningkatkan kekuatan prediktif dari model-model resiko, secara massif memperbaiki waktu respon dan efektivitas sistem perusahaan, menyediakan cakupan resiko yang lebih luas, dan menghasilkan penghematan biaya yang signifikan dengan menyediakan proses yang lebih otomatis, sistem prediktif yang lebih tepat, dan resiko kegagalan yang lebih rendah. Tim resiko juga bisa mendapatkan masukan mengenai resiko dari berbagai sumber secara real-time.

Banyak area manajemen resiko di mana Big Data dapat diaplikasikan dan membawa nilai lebih, termasuk manajemen fraud, manajemen kredit, pinjaman komersil, resiko operasional, dan manajemen resiko terintegrasi.

Sistem yang dilengkapi Big Data dapat mendeteksi tanda-tanda fraud, menganalisanya secara real-time menggunakan machine learning dan memprediksi secara akurat pengguna dan atau transaksi yang tidak seharusnya ada. Big Data menawarkan kemampuan untuk menyediakan visi global dari berbagai faktor dan area berbeda yang berkaitan dengan resiko keuangan.

Keterlibatan Karyawan

Untuk segala perhatian yang diterima Big Data, banyak perusahaan yang lupa akan satu hal yang dapat memberikan pengaruh besar bagi bisnis mereka – pengalaman karyawan. Ketika dimanfaatkan dengan baik, Big Data dapat membantu melacak, analisa, dan berbagi metric performa karyawan. Mengaplikasikan Big Data analitik untuk mengetahui performa karyawan tidak hanya membantu perusahaan mengidentifikasi siapa yang bekerja dengan baik, namun juga kesulitan yang dihadapi karyawan sehingga ada yang merasa tidak bahagia. Teknologi ini memperkenankan perusahaan untuk melihat data real-time daripada hanya review tahunan berdasarkan memori masing-masing kepala departemen.

Ketika perusahaan memiliki tool dan analitik yang tepat, perusahaan dapat mengukur semuanya dengan benar termasuk performa individu, semangat tim, interaksi antar departemen, dan budaya perusahaan secara keseluruhan.

Selain merancang dan mengeksekusi berbagai solusi teknologi, ahli data dapat membantu menetapkan tujuan yang sesuai untuk tiap proyek Big Data dan menyuntikkan keahlian analitiknya pada komponen bisnis untuk mendapatkan keuntungan maksimal, baik internal maupun eksternal. Dengan mengadaptasi komponen teknologi global terbaru, khususnya Big Data, industri keuangan akan mengetahui kebutuhan mereka secara lebih baik, mulai dari kebutuhan internal perusahaan, pelayanan konsumen, hingga pengoptimalisasian biaya operasional perusahaan.

Walaupun industri keuangan di dunia sudah mulai menggunakan teknologi Big Data, di Indonesia sendiri penggunaan teknologi ini di bidang yang sama terbilang masih minim dikarenakan beberapa faktor, mulai dari ketidakpercayaan perusahaan hingga keengganan perusahaan untuk mengeluarkan anggaran ekstra demi teknologi ini. Tidak banyak yang tahu bahwa teknologi Big Data sudah ditawarkan dengan harga yang terjangkau namun tetap kompeten, salah satunya adalah Paques (Pakis). Produk asli Indonesia ini merupakan teknologi Big Data analitik yang siap bersaing dengan teknologi global lainnya seperti Hadoop dan Oracle, namun yang membuat Paques berbeda ada pada teknologi self-service analytics yang dimilikinya sehingga setiap orang dari berbagai latar belakang bisa dengan mudah menggunakannya. Paques juga dapat diperoleh dengan harga yang relatif lebih rendah. Hal ini kritikal bagi perusahaan yang ingin mulai mengadaptasi teknologi Big Data ke dalam bisnisnya, terutama bisnis keuangan. Karena teknologi Big Data sekarang sangat penting di dalam dunia digital yang bergerak cepat dan dinamis seperti sekarang.