Dunia Fintech sedang mengalami pergeseran besar di tahun 2025 ini. Cara lama kita menilai risiko (baik untuk kredit maupun fraud detection) dianggap sudah usang. Artikel dari Fintech Takes ini membedah bagaimana Agentic AI mengubah permainan.
Ini ringkasannya:
1. ⚠️ Problem Statement (Masalah)
* Sistem Kaku: Infrastruktur risiko tradisional (legacy) terlalu bergantung pada aturan statis (if-this-then-that) atau model ML prediksi sederhana.
* False Positives Tinggi: Akibatnya, banyak transaksi sah yang terblokir, membuat nasabah kesal.
* Beban Operasional: Tim analis manusia kewalahan melakukan manual review untuk kasus-kasus yang sebenarnya bisa diotomatisasi jika sistemnya lebih pintar. Fraudster makin canggih, tapi sistem pertahanannya lambat beradaptasi.
2. 🛠️ Metodologi & Solusi
Solusinya adalah “Refactoring” dengan Agentic AI.
* Bukan Sekadar Chatbot: Agentic AI berbeda dengan LLM biasa. Agen ini memiliki “tangan” dan “kaki”. Dia bisa mengakses API, menarik data eksternal, dan memverifikasi dokumen secara otonom.
* Orkestrasi Cerdas: Alih-alih satu model besar, sistem dipecah menjadi beberapa agen spesialis (misal: Agen Verifikasi ID, Agen Analisis Transaksi, Agen Kebijakan) yang bekerja sama untuk mengambil keputusan.
* Reasoning: Agen ini tidak hanya mengeluarkan skor (0-100), tapi juga memberikan alasan logis kenapa sebuah aplikasi disetujui atau ditolak, persis seperti analis manusia.
3. 📈 Findings & Dampak
* ⚡ Keputusan Real-Time: Proses underwriting atau deteksi fraud yang kompleks bisa dilakukan dalam hitungan detik, bukan jam atau hari.
* 🔍 Konteks Lebih Dalam: Agen mampu memahami nuansa. Contoh: Transaksi besar di luar negeri mungkin mencurigakan bagi sistem lama, tapi Agentic AI bisa mengecek data travel history nasabah untuk memvalidasinya.
* 📉 Efisiensi Biaya: Mengurangi kebutuhan manual review secara drastis. Manusia hanya turun tangan untuk kasus-kasus edge cases yang sangat sulit.
4. 💡 Key Takeaways
* From Prediction to Decision: Masa depan risk engine bukan lagi soal memprediksi probabilitas (angka), tapi soal mengambil keputusan (tindakan).
* Dynamic Policies: Kita tidak perlu lagi menunggu tim IT untuk mengubah aturan coding setiap ada modus fraud baru. Agentic AI bisa beradaptasi lebih cepat lewat instruksi bahasa alami (prompt).
* Human-on-the-loop: Peran manusia bergeser dari “melakukan pekerjaan” menjadi “mengawasi dan mengaudit” kinerja agen.
🔗 Baca Artikel Lengkapnya:
https://fintechtakes.com/articles/2025-11-20/refactoring-risk-decisioning-with-agentic-ai/
#Fintech #AgenticAI #RiskManagement #BankingTech #ArtificialIntelligence #FraudDetection #Underwriting #TechTrends2025
