Kalau bicara soal teknologi yang paling cepat berkembang saat ini, machine learning pasti jadi salah satunya.
Tapi, tahukah Anda kalau contoh teknologi machine learning bukan cuma dipakai di internet, dunia digital, atau media sosial saja, tapi juga di industri keuangan?
Machine learning (ML) memungkinkan sistem untuk belajar dari data yang ada dan membuat keputusan tanpa perlu diprogram secara eksplisit.
Dalam dunia keuangan, sistem ini sangat berguna karena sektor finansial sangat bergantung pada data dan perhitungan yang akurat.
Contoh Teknologi Machine Learning di Bidang Finansial
Jadi, apa saja contoh penerapan machine learning alias ML untuk bidang keuangan? Cek contoh penerapannya di sini, yuk!
1. Deteksi Penipuan Finansial
Salah satu penggunaan teknologi machine learning paling penting di dunia keuangan adalah sistem deteksi penipuan.
Setiap harinya, ada jutaan transaksi keuangan yang terjadi. Dan di antara transaksi tersebut, ada saja potensi aktivitas mencurigakan seperti pencucian uang, pembobolan rekening, atau transaksi ilegal lainnya.
Dengan ML, sistem bisa mempelajari pola transaksi normal dan mengenali anomali secara otomatis.
Ketika muncul aktivitas yang tidak biasa, sistem bisa langsung memberi peringatan dan memblokir transaksi sebelum kerugian terjadi.
Hal ini jelas jauh lebih efisien dibandingkan pemeriksaan manual yang memakan waktu dan tenaga.
Kemampuan deteksi dini inilah yang membuat banyak bank dan fintech mulai mengandalkan machine learning untuk menjaga keamanan dana nasabah.
2. Credit Scoring dan Pinjaman Otomatis
Dulu, proses pengajuan kredit atau pinjaman bisa makan waktu berhari-hari. Tapi sekarang, banyak platform online bisa memberikan keputusan dalam hitungan menit.
Rahasianya? Tentu saja machine learning!
ML digunakan untuk menilai kelayakan kredit seseorang berdasarkan data historis keuangan mereka, seperti catatan pembayaran, penghasilan, dan pengeluaran.
Sistem ini akan belajar dari jutaan data serupa dan memberi skor kredit secara akurat, bahkan untuk orang-orang yang belum punya riwayat kredit lengkap.
Selain itu, platform pinjaman online seperti peer-to-peer lending juga memanfaatkan ML untuk mencocokkan pemberi dana dengan peminjam yang cocok secara real-time, sehingga prosesnya lebih cepat dan aman.
3. Robo-Advisor untuk Investasi Otomatis
Pernah dengar istilah ‘robo-advisor’? Ini adalah platform berbasis AI yang memberikan saran investasi secara otomatis sesuai dengan profil risiko dan tujuan keuangan pengguna.
Robo-advisor bekerja dengan mengumpulkan informasi dari pengguna, seperti toleransi risiko, jangka waktu investasi, dan target keuntungan, kemudian mengelola portofolio investasi yang sesuai.
Semua hal itu dilakukan oleh algoritma yang belajar dari data pasar dan pengalaman investor lainnya.
Artinya, Anda tidak perlu repot menganalisis pasar setiap hari. Cukup pantau kinerja investasi melalui aplikasi, dan biarkan mesin bekerja untuk Anda.
4. Prediksi Harga Saham
Satu lagi contoh teknologi machine learning yang tidak kalah menarik adalah penggunaannya dalam perdagangan saham, terutama high-frequency trading (HFT).
Di sini, ML digunakan untuk menganalisis data historis pasar, mengenali pola, dan memprediksi arah harga saham ke depan.
Algoritma ini mampu bekerja sangat cepat, bahkan dalam hitungan mikrodetik untuk mengambil keputusan jual-beli.
Karena itu, banyak perusahaan investasi besar menggunakan ML untuk mengoptimalkan hasil investasi mereka.
Meski teknologi ini tidak menjamin keuntungan 100%, tapi kemampuannya untuk memproses jutaan data dalam waktu singkat tentu menjadi nilai tambah tersendiri.
5. Manajemen Risiko dan Analisis Data
Dalam dunia keuangan, risiko adalah hal yang tidak bisa dihindari. Tapi dengan bantuan machine learning, risiko bisa diidentifikasi dan dikelola lebih baik.
Sistem ML dapat menganalisis kemungkinan kerugian berdasarkan data masa lalu, tren pasar, dan situasi ekonomi global.
Semua data diolah untuk memberikan insight alias wawasan yang lebih akurat dan real-time, sehingga perusahaan keuangan bisa membuat keputusan yang lebih tepat dan cepat.
Di masa depan, diprediksi bahwa kita akan melihat lebih banyak lagi integrasi contoh teknologi machine learning dalam bidang keuangan. Misalnya cryptocurrency, blockchain, dan sistem perbankan digital lainnya.