Digital Transformation Indonesia
Transportasi merupakan salah satu sektor yang sangat relevan dalam mengadopsi teknologi digital.
Perkembangan menuju era digital ini tidak hanya bertujuan untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat pengguna layanan transportasi, melainkan juga membawa dampak positif dalam hal efisiensi waktu.
Kinerja digitalisasi di sektor perbankan memiliki peran dan dampak yang sangat signifikan terutama bagi bank seperti UOB dalam konteks pertumbuhan basis pelanggan. UOB telah mencatat pertumbuhan yang luar biasa berkat strategi digitalnya.
Selain meningkatkan jumlah pelanggan, inovasi digital juga telah membawa dampak positif lainnya bagi UOB. Untuk menggali lebih dalam tentang kemajuan UOB dalam hal digitalisasi, DTI berkesempatan untuk melakukan wawancara eksklusif bersama Edisono Limin, Executive Director dan Country Head of Channels And Digitalisation di UOB Indonesia untuk membahas perkembangan UOB melalui transformasi digital yang telah mereka jalani.
Ekonomi digital di Indonesia sangat prospektif karena negara Indonesia memiliki populasi terbesar keempat di dunia. Hanya saja prospek ini masih terkendala karena baru penduduk di kota-kota besar saja yang sudah melek digital.
Deputi IV Koordinasi Ekonomi Digital, Ketenagakerjaan, dan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah, Kementerian Koordinator Perekonomian Rudy Salahuddin mengatakan sebanyak 40% nilai transaksi ekonomi digital di Asean berasal dari Indonesia pada tahun 2022 dengan nilai US$ 77 Miliar.
“Memperluas adopsi digital pada kota tier dua dan tiga membuka peluang pasar yang lebih tinggi” tutur Rudi.
Saat ini, penetrasi internet di Indonesia baru mencapai 76 persen dari total populasi. Angka ini lebih rendah daripada negara-negara di ASEAN. Ditambah lagi, banyak masyarakat belum tersentuh layanan perbankan.
Melansir dari Deloitte, ekonomi digital adalah aktivitas ekonomi yang dilakukan secara online oleh orang, bisnis, perangkat data, dan proses. Pertumbuhan keterkaitan masyarakat, organisasi yang dihasilkan dari Internet, perangkat seluler, dan IoT yang merupakan tulang punggung ekonomi digital.
Kehadiran ekonomi digital perlahan merusak gagasan susunan bisnis konvensional seperti cara perusahaan berinteraksi dengan konsumen, cara konsumen mendapatkan layanan dan informasi dari produk yang digunakan.
Selain itu, ekonomi digital adalah bentuk transisi dari revolusi industri tiga menuju revolusi industri keempat. Kondisi dimana teknologi menjadi jembatan antara dunia fisik dengan dunia maya.
Ekonomi digital lebih menyoroti peluang dan kebutuhan organisasi untuk menggunakan teknologi tepat guna untuk mengerjakan pekerjaan dengan lebih baik, cepat, dan berbeda dari sebelumnya.
Berdasarkan Digital Economy Framework for Action, terdapat tiga strategi utama yang dimanfaatkan untuk melaksanakan ekonomi digital yaitu:
Ekonomi digital berdampak pada semua industri. Suatu saat, semua aktivitas ekonomi akan dipengaruhi oleh transformasi digital.
Kekuatan daya dapat mempengaruhi perusahaan untuk membantu memahami industri dan konsumen jauh lebih baik. Makin banyak orang meningkatkan pemakaian teknologi, makin banyak informasi tentang konsumen yang mempengaruhi perkembangan perusahaan.
Ekonomi digital memungkinkan untuk mengembangkan produk dan layanan secara eksponensial. Sebuah platform makin banyak membuat produk dan layanan yang lebih kompleks bagi banyak orang.
Berdasarkan MIT Sloan research, perusahaan yang mengadaptasikan digital mendapatkan profit 26% lebih banyak dibandingkan industry peers.
Menurut penelitian tersebut, keberhasilan ekonomi digital dipengaruhi oleh empat pilar utama yaitu customer expectation, product enhancements, collaborative innovative, dan organizations forms.
Teknologi digital membuat perusahaan untuk lebih terikat dengan konsumen dan menawarkan produk dengan harga terjangkau. Namun, memberikan pengalaman yang luar biasa tidaklah mudah karena pelanggan semakin cerdas.
Saat ini, pelanggan mengharapkan pengalaman proaktif. Pemakaian big data menjadi salah satu pendorong untuk memberikan pengalaman proaktif bagi pelanggan. Perusahaan dapat memanfaatkan data untuk menemukan celah keamanan perusahaan, privasi data, dan keterbatasan analitik yang terlihat jelas.
Perusahaan yang sedang berkembang perlu mengintegrasikan produk terkait ke dalam solusi industry sembari memperluas jangkauan industri. Yang pada akhirnya dapat menciptakan potensi industri baru.
Terlepas dari produk individu, perusahaan memanfaatkan platform untuk menghubungkan antara penjual dengan pembeli, pemilik dengan penyewa, dan pengemudi dengan penumpang. Beberapa platform berhasil memunculkan ekonomi baru akibat permintaan konsumen yang semakin banyak, ini dapat dilihat dari perusahaan transportasi seperti Uber dan Gojek.
Perusahaan harus lebih inovatif dalam merespon pasar yang kompetitif. Kolaborasi diperlukan untuk menghadirkan inovasi baik untuk perusahaan, pelanggan, mitra, praktisi, sampai Lembaga riset peneliti.
Agar dapat berkembang, perusahaan berkolaborasi untuk membangun ekosistem yang bergerak melampaui rantai pasokan linier.
Berdasarkan penelitian MIT, perusahaan dengan pendapatan 50% atau lebih dari ekosistem digital memiliki pendapatan lebih tinggi dan margin keuntungan lebih tinggi daripada rata-rata industri mereka.
Kemunculan Internet of Things penting dalam keberlangsungan kolaborasi dan ekosistem. Di mana banyak perusahaan memastikan penawaran kerja sama mereka di semua area industri mulai dari kesehatan, otomasi, sampai smart city.
Perusahaan perlu menata ulang struktur dan budaya perusahaan untuk menghasilkan pasar dan model bisnis baru. Model production-oriented industry economy tidak akan bekerja di dunia ekonomi digital yang cepat berubah.
Perusahaan melibatkan data scientist untuk meningkatkan pembelajaran organisasi. Membuat keputusan lebih cepat dengan mengandalkan algoritma, AI, robot, dan teknologi lainnya.
Ekonomi digital menjadi salah satu masalah yang dihadapi sekarang. Teknologi mempercepat transformasi digital dalam lingkup sosial dan bisnis, dan melahirkan jenis ekonomi baru di masa depan. Walaupun begitu, ekonomi digital mampu mendisrupsi kultur ekonomi dan sosial yang sudah ada. Hal ini serupa dengan kelahiran revolusi industri pada abad ke 18.
Dapatkan paparan terkait ekonomi digital yang berkelanjutan dalam conference bertajuk Digital Transformation as the Key to National Digital Economic Growth (AFTECH Role). Kunjungi digitaltransformation.co.id untuk informasi dan registrasi.
Berdasarkan studi dari McKinsey, sekitar 60% pekerjaan dapat diotomatisasi dengan memakai RPA (Robotic Process Automation). Kesalahan manusia dalam sektor manusia menghasilkan 25.000 jam pengulangan pekerjaan di sektor keuangan.
Tak heran jika institusi keuangan menerapkan RPA untuk mengembangkan layanan kepada nasabah.
Penerapan RPA dalam industri perbankan menghindari pekerjaan repetitif. Sehingga dapat mengajak karyawan untuk berfokus pada tugas yang lebih krusial demi meningkatkan daya saing di industri.
Agar menunjang penerapan transformasi digital, bank mengimplementasikan RPA dengan menambahkan artificial intelligence. Hal ini memungkinkan RPA menangani proses dan beradaptasi dengan data real time.
Melansir dari itrexgroup.com, berdasarkan McKinsey, operasi akuntansi umum memiliki potensi untuk otomatisasi di bidang keuangan. Fungsi pengembangan bisnis dapat diotomatisasi mencapai 56%.
Pasar global RPA mencatatkan nilai sebesar $1,57 miliar di tahun 2020 dan diperkirakan akan meningkat pada CAGR sebesar 32,8% dari tahun 2021 sampai 2028.
Berdasarkan Garner, 80% pimpinan di sektor keuangan memakai RPA untuk berbagai tujuan organisasi. Salah satunya dengan menerapkan RPA di industri perbankan.
Berikut ini adalah keuntungan RPA di industri perbankan.
Robot dapat bekerja lebih lama dan tidak perlu berhenti. Dampaknya adalah dapat mengelola lonjakan volume permintaan selama jam sibuk.
Ketika menyiapkan aplikasi, efeknya mampu mengurangi waktu untuk mengerjakan pekerjaan tertentu sampai 90%.
Deloitte memprediksi pemakaian RPA mampu mengurangi biaya sebesar 30%. Accenture memperkirakan penurunan biaya sebesar 80% dengan memakai robot untuk mengerjakan tugas-tugas tertentu.
Dengan memakai RPA, semua karyawan non IT dapat dilatih untuk mengelola secara mandiri. Dengan begitu intervensi dengan departemen IT dapat dikurangi.
Implementasi RPA di bidang keuangan maupun perbankan tidak memerlukan perubahan infrastruktur yang signifikan. Ini merupakan lapisan yang berada di aplikasi perbankan yang sudah ada.
Berdasarkan studi, robot mampu bekerja lima kali lebih cepat daripada manusia. Maka, orang tidak perlu membuang waktu dan energi untuk mengerjakan tugas rutin. Keuntungan ini membuat karyawan dapat fokus pada hal produktif lainnya.
RPA memiliki cara kerja yang sistematis dalam menangani tugas-tugas yang diberikan. Hal ini memberikan kualitas dengan menghilangkan kesalahan yang mungkin dilakukan karyawan pada umumnya.
Mengutip dari automationedge.com, industri perbankan berurusan dengan data nasabah dalam jumlah banyak. Proses pengolahan data secara manual tidak luput dari error.
Ekstraksi data membuat operasional bank rawan terjadi kesalahan. Satu kesalahan saja dapat berpotensi pada pencurian, penipuan, hingga pencucian uang.
Memperkenalkan bot untuk proses manual dapat mengurangi biaya pemrosesan sebesar 30 sampai 70%. Berbagai proses di bank dapat diotomatisasi agar karyawan dapat mengerjakan tugas yang lebih penting.
RPA mampu mengotomatiskan berbagai tugas pelaporan yang meliputi penutupan bulanan, rekonsiliasi, dan laporan manajemen. Berdasarkan aturan kepatuhan, bank dan lembaga keuangan perlu menyiapkan laporan kinerja kepada dewan direksi.
Dokumen ini terdiri dari kumpulan data yang membosankan dan rawan kesalahan. Hadirnya RPA dapat mengumpulkan data secara efisien dari berbagai sumber, memasukan ke dalam format yang dapat dimengerti dan menhasilkan laporan bebas kesalahan.
Selain membantu membuat laporan, RPA juga membantu memproses laporan aktivitas yang mencurigakan. Alih-alih membaca dokumen panjang, petugas dapat mengandalkan software dengan kemampuan pemrosesan bahasa alami.
Sistem ini dapat mengekstraksi informasi yang diperlukan untuk mengisi ke dalam formular SAR.
Menyelesaikan utang dagang akan memakan waktu karena perlu memvalidasi semua kolom data sebelum melakukan proses pembayaran. Terutama jika dilakukan secara manual. Namun masalah ini dapat diselesaikan dengan RPA dengan Optical Character Recognition (OCR) untuk mengambil alih tugas.
OCR mampu mengekstrak informasi tagihan dan meneruskan ke robot untuk validasi proses pembayaran. Apabila terjadi kesalahan, sistem akan memberi tahu kepada pegawai bank.
Proses pengenalan konsumen dapat memakan waktu. Bank dapat menghabiskan 1000 jam penuh untuk melakukan proses ini dengan cara yang sesuai. Selain itu, investigasi peringatan juga memakan waktu, sementara 85% dari peringatan harian adalah positif palsu, dan 25% perlu ditinjau oleh analis senior level dua.
Memasukan RPA di bidang perbankan untuk pengenalan konsumen mampu meminimalisir kesalahan yang terjadi. Dengan demikian, dapat mengatisipasi interaksi yang kurang menyenangkan dengan pelanggan untuk menyelesaikan masalah.
Maka dari itu, RPA akan mempercepat proses onboarding pelanggan dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Mengajukan kartu kredit biasanya memakan waktu berminggu-minggu untuk memvalidasi informasi nasabah dan persetujuan kartu kredit. Masa tunggu yang lama ini menimbulkan ketidakpuasan pelanggan dan biaya bank.
Dengan bantuan RPA, bank dapat memproses permohonan dalam hitungan jam. RPA dapat berbicara dengan banyak sistem secara bersamaan untuk memvalidasi informasi seperti dokumen, pengecekan latar belakang, hingga pemeriksaan kredit untuk mengambil keputusan berdasarkan persetujuan atau penolakan aplikasi.
RPA menjadi salah satu teknologi yang digunakan industri perbankan. Penggunaan AI dibutuhkan untuk memeriksa data nasabah dalam jumlah besar. DTICX 2023 akan mengadakan konferensi yang membahas masa depan bank di Indonesia? Dapatkan insight transformasi digital di perbankan dengan klik tautan di bawah ini.
DTI-CX 2023 Registration
Robotic Process Automation (RPA) adalah salah satu alasan dibalik pertumbuhan industri keuangan dan perbankan beberapa tahun terakhir.
Berdasarkan Gartner, pada tahun 2020, banyak organisasi menerapkan RPA untuk menjawab tantangan nasabah di tengah pembatasan sosial. Pada artikel ini akan membahas pengertian robotic process automation beserta manfaatnya dalam industri keuangan.
Robotic Process Automation adalah software untuk mengerjakan back office secara otomatis. Bentuknya meliputi ekstraksi data, memasukan form, hingga memindahkan file.
Teknologi ini memadukan API dan interaksi user interface (UI) untuk melakukan pekerjaan repetitif antara organisasi bisnis dan produktivitas. Dengan pengembangan yang meliputi proses manusia, alat RPA menyelesaikan eksekusi otomon dari berbagai aktivitas di seluruh sistem software yang tidak terkait.
Bentuk otomasi ini memakai software berbasis aturan untuk melakukan proses bisnis dalam jumlah besar. Serta membebaskan sumber daya manusia dari pekerjaan repetitif.
RPA memungkinkan para pembuat keputusan mempercepat proses transformasi digital dan menghasilkan Return of investment (ROI) yang lebih tinggi.
Software RPA dapat beroperasi dengan melibatkan kapasitas utama sebagai berikut
Teknologi RPA dapat mengakses informasi melalui sistem yang terintegrasi melalui integrasi front-end. Ini memungkinkan platform otomasi berperilaku seperti pekerjaan manusia.
Sedangkan, koneksi backend ke database dan layanan web perusahaan dapat membantu melakukan otomasi. Kunci dari RPA adalah integrasi front-end yang cepat dan sederhana.
RPA memiliki berbagai keuntungan yang didapatkan jika mengimplementasikan dengan baik
RPA tidak mengharuskan pengembang untuk konfigurasi. Pemakaian fitur drag-and-drop di user interface memudahkan pemakaian bagi staf non-teknis.
RPA mampu mengurangi beban kerja tim. Staf dapat dialokasikan melalui pekerjaan prioritas lain yang membutuhkan input manusia. Dengan demikian perusahaan dapat meningkatkan meningkatkan produktivitas dan ROI.
Hadirnya bot dan chatbot mampu bekerja sepanjang waktu. Keuntungannya dapat mengurangi waktu tunggu pelanggan. Ini berdampak dengan tingginya tingkat kepuasan pelanggan.
Dengan mengangkat beban kerja yang berulang, RPA memungkinkan orang untuk fokus pada pengambilan keputusan yang lebih strategis. Pergeseran kerja ini memiliki efek positif pada kebahagiaan karyawan.
Anda dapat memprogram robot RPA untuk mengikuti alur kerja tertentu. Dengan ini, Anda dapat mengurangi kesalahan manusia, terutama yang membutuhkan akurasi dan standar kepatuhan.
RPA dapat memberikan jejak audit untuk memantau kemajuan dan menyelesiakan masalah lebih cepat.
Tetap mempertahankan sistem yang sudah ada
Perangkat lunak RPA tidak mengganggu sistem apapun. Sebab, pada dasarnya bot bekerja pada lapisan yang sudah ada. Jadi, Anda dapat mengimplementasikan bot dalam situasi yang tidak membutuhkan application programming interface (API) maupun sumber daya untuk pengembangan integrasi.
Seringkali, RPA disalahartikan dengan artificial intelligence, padahal keduanya berbeda. AI menggabungkan otomasi kognitif, machine learning, natural language processing, reasoning, pembuatan hipotesis dan analisis.
Bot RPA hanya mengikuti proses yang sudah ditentukan oleh penggguna. Sementara, bot AI memakai machine learning untuk mengenali pola data, terutama data tidak terstruktur.
Dengan kata lain, AI mensimulasi kecerdasan manusia dan RPA mereplikasi tugas yang dilakukan manusia. Sementara itu penggunaan kecerdasan buatan dan alat RPA meminimalkan kebutuhan intervensi manusia.
RPA dan AI saling melengkapi. AI membantu RPA mengotomasi tugas secara lengkap dan penggunaannya lebih kompleks. RPA memungkinkan menindaklanjuti wawasan AI lebih cepat daripada menunggu implementasi manual.
Berdasarkan laporan Forrester, pasar layanan RPA mengalami pertumbuhan mencapai USD 12 Miliar pada tahun 2023. 36% dari semua kasus penggunaan berada di bidang keuangan dan akuntansi.
Saat ini, banyak bank besar menggunakan solusi otomatisasi RPA untuk mengerjakan tugas seperti riset pelanggan, pembukaan rekening, menjawab pertanyaan konsumen, hingga anti pencucian uang.Bank
menyebarkan ribuan bot untuk mengotomatiskan entri data volume tinggi secara manual. Proses ini membutuhkan tugas berbasis aturan namun sudah diotomatisasi dengan RPA.
Agen asuransi tidak lepas dari pekerjaan repetitif. Makanya dibutuhkan proses otomasi untuk mempercepat tugasnya. Contohnya adalah pemakaian RPA untuk proses klaim, kepatuhan aturan, manajemen kebijakan, dan penjamin emisi.
Hadirnya e-commerce menjadikan RPA sebagai komponen integral dari industri ritel modern untuk meningkatkan operasional dan pengalaman pengguna.
Kemunculan aplikasi e-commerce melibatkan manajemen hubungan pelanggan, manajemen gudang dan pesanan, menanggapi umpan balik pelanggan, dan mendeteksi penipuan.
Akurasi dan kepatuhan menjadi hal penting dalam industri kesehatan. Beberapa rumah sakit memakai software RPA untuk mengoptimalkan manajemen informasi, resep, proses klaim asuransi, hingga siklus pembayaran. Dengan ini, rumah sakit dapat meningkatkan pelayanan kepada masyarakat.
Tren teknologi industri perbankan mulai dirasakan oleh masyarakat, terutama pasca pandemi covid-19. Terlihat dari banyaknya layanan dan produk digital dari perbankan, terutama di Indonesia.
Produk bank digital pun mulai dirasakan oleh masyarakat. Kemudahan pembayaran dan transaksi menjadi menyenangkan. Hanya butuh waktu singkat sehingga Anda dapat mengerjakan pekerjaan lainnya.
Industri perbankan mulai meningkatkan customer experience dengan memanfaatkan artificial intelligence. Sementara, blockchain tersambung dengan transaksi finansial streamline untuk menaikan transparansi.
Berdasarkan riset dari Top Banking Technology Trends & Startup, lebih dari 1926 perusahaan menghasilkan inovasi berbasis data driven yang menaikan kemampuan pengambilan keputusan strategik dengan memberikan manfaat teknologi pada industri perbankan.
Berdasarkan peta inovasi teknologi perbankan, menggambarkan dampak tren teknologi industri perbankan pada tahun 2023. AI memungkinkan bank untuk mengotomasi interaksi nasabah dengan chatbot. Open banking dan hyper-personalized banking memberi pengalaman konsumen yang unik.
Selain itu, blockchain dapat meningkatkan integritas sistem keuangan. Internet of things memungkinkan respons transaksi keuangan secara real time. Sementara, solusi keamanan makin melindungi sistem perbankan dari cyber crime.
Teknologi imersif membawa bank ke arah metaverse dan meningkatkan interaksi dengan pelanggan. Startup menawarkan platform otomasi proses robot (RPA) untuk merampingkan proses perbankan.
Bank memanfaatkan artificial intelligence untuk menyediakan layanan perbankan kepada nasabah. Hal ini mampu menghemat biaya operasional dan efisiensi pekerjaan. Salah satu bentuknya adalah pemakaian chatbot untuk berinteraksi dengan nasabah.
Nantinya, chatbot memberikan informasi akun kepada pelanggan dan menyelesaikan kueri terkait. Biometrik dengan AI dapat mendeteksi kecurangan dan menaikan keamanan data nasabah.
Algoritma machine learning dapat memberdayakan pemodelan skor kredit untuk membantu bank memberikan pinjaman. Dengan dukungan komputer untuk menyederhanakan analisis dokumen sesuai dengan orientasi pelanggan dan manajemen kepatuhan.
Manfaat lain dari AI adalah menganalisa data keuangan untuk meningkatkan penilaian risiko dan prediksi keuangan. Nantinya mampu membantu investor dalam mengambil keputusan investasi.
Open banking adalah konsep layanan keuangan perbankan untuk berbagai data finansial pada pihak ketiga melalui API (Application Programming Interface) dan platform terbuka. Konsep ini muncul pada tahun 2010 melalui peluncuran directive Payment Services (PSD) oleh Uni Eropa. Dari sini, perbankan wajib memfasilitasi pengiriman pembayaran dari pihak ketiga lewat API.
API memungkinkan pengembang pihak ketiga mengakses data keuangan pelanggan dengan aman tanpa mengorbankan kepatuhan data. Open banking mencakup aggregator akun yang memungkinkan pelanggan mengelola semua akun bank lewat satu platform.
Bukan cuma itu, API dari bank memungkinkan perusahaan keuangan non perbankan mengintegrasi fungsional perbankan kedalam aplikasi layanan mereka. Selain itu, open banking memungkinkan terjadi banking-as-a service (BaaS) untuk menjangkau nasabah baru.
Pengamanan perbankan yang dipersonalisasi dapat meningkatkan retensi nasabah. Inilah mengapa bank memanfaatkan berbagai strategi seperti buy now pay later, omnichannel, dan alat penasihat keuangan dan menyesuaikan penawaran pada konsumen.
Perbankan omnichannel memberi tampilan informasi keuangan terpusat pada pelanggan sembari berinteraksi melalui berbagai saluran. Dengan demikian, bank memakai AI dan machine learning merekomendasi produk keuangan secara real time.
Blockchain menyediakan catatan anti rusak dari semua transaksi keuangan dan peningkatan keamanan transaksi. Bukan cuma itu, ini mampu meningkatkan efisiensi perdagangan melalui otomatisasi transaksi dan merampingkan operasi manual berbasis kertas.
Adanya smart contract dapat mengotomatisasi transaksi keuangan dan meningkatkan kinerja kontrak keuangan. Ini dapat meniadakan kebutuhan perantara dan memungkinkan transaksi peer-to-peer (P2P). Hal ini mampu meningkatkan kecepatan dan efisiensi transaksi pada pembayaran lintas batas.
Semantara, keuangan terdesentralisasi memanfaatkan blockchain untuk menghadirkan layanan keuangan yang mudah diakses sembari menurunkan biaya transaksi.
Industri perbankan menerapkan IoT untuk mengumpulkan data yang efisien. Hal ini mengotomatiskan akuisisi data untuk merampingkan proses perbankan untuk merespon secara real time.
Anda dapat melihat pada mesin ATM berkemampuan IoT yang mampu mengirim peringatan untuk tingkat kasa yang rendah dan pemeliharaan tepat waktu. Kehadiran dompet digital berbasis IoT ke dalam ponsel memungkinkan nasabah melakukan transaksi.
Perangkat IoT mengirimkan data ke pelanggan secara real time agar bank dapat mendeteksi penipuan dan kerugian.
Industri keuangan memegang data nasabah dalam jumlah besar. Demi menjaga keamanan data, diperlukan infrastruktur IT untuk mengatasi kejahatan cyber.
Maka dari itu, perusahaan penyedia layanan keamanan data dan manajemen kepatuhan data perlu menyesuaikan sistem perbankan. Solusi keamanan ini memungkinkan bank dapat melindungi data nasabah.
Semakin luas alat enkripsi data mampu mengurangi resiko kebocoran data. Deteksi penipuan yang didukung AI dapat mengidentifikasi dan mencegah pencurian data dan phishing.
Perbankan juga memanfaatkan software anti-peretasan untuk melindungi jaringan yang tidak sah. Fitur ini membantu bank dalam meningkatkan deteksi dan respon ancaman.
Teknologi imersif menghadirkan customer experience yang interaktif dan personalisasi. Augmented Reality (AR) dan virtual reality (VR) mengoptimalkan interaksi antara bank dan nasabaH.
VR memungkinkan bank melatih karyawan berbagai prosedur, produk, dan pengaturan perbankan dalam lingkungan interaktif. Teknologi ini menjadi tempat pelanggan menjelajahi lingkungan virtual. Hadirnya lingkungan virtual membuat bank mampu merampingkan proses pengajuan pinjaman.
Adanya bank metaverse memungkinkan pelanggan berinteraksi di lingkungan virtual. Dengan memanfaatkan teknologi imersif, memastikan customer experience makin menarik untuk kepuasan dan loyalitas nasabah.