Setiap kali debitur ingin mengajukan pinjaman, kreditur akan melakukan analisis untuk menghindari kemungkinan gangguan penagihan. Analisis tersebut dikenal dengan istilah analisis risiko kredit. Kreditur perlu menghitung segala potensi debitur gagal mengembalikan pinjaman hingga tenggat waktu atau jatuh tempo pembayaran.
Dalam proses analisis tersebut, kreditur biasanya akan dihadapkan dengan data yang memiliki jumlah yang sangat besar. Pasalnya, semakin luas dan mendalam data yang dimiliki, kemungkinan untuk menghasilkan assessment yang akurat akan semakin tinggi. Tentu saja hal ini memberi beban pekerjaan yang besar bagi kreditur sehingga perlu mencari cara guna mengatasinya.
Memanfaatkan teknologi yang dewasa ini sedang berkembang pesat, yakni teknologi kecerdasan buatan, sangat mungkin menawarkan alternatif. Untuk alasan ini, sejumlah pihak sedang mengembangkan teknologi AI berbasis large language model (LLM) yang dapat melakukan analisis risiko kredit. LLM ini nantinya mampu memberikan laporan yang komprehensif sekaligus sesuai dengan target dan kebutuhan di dunia nyata.
Mengotomatiskan proses analisis risiko kredit dapat membawa perubahan transformatif pada industri keuangan. Terdapat sejumlah kelebihan ketika memanfaatkan LLM dibandingkan hanya mengandalkan analisis dengan metode tradisional atau yang biasa dikerjakan secara manual. Kelebihan tersebut antara lain:
- Menyederhanakan pemrosesan sejumlah besar data
Pengembangan AI berbasis LLM dirancang sedemikian rupa untuk menyederhanakan pemrosesan sejumlah besar data. Semisal dengan metode rekayasa prompt yang memberikan contoh kepada pengguna terkait topik risiko kredit tertentu. Rekayasa prompt tersebut juga menjelaskan arah, jalur, dan interaksi antara variabel untuk menilai risiko kredit.
- Memungkinkan analisis secara langsung (real time)
Kompetensi utama digitalisasi analisis adalah ketersediaan data yang diperbarui secara terus-menerus. Dengan demikian, pengguna dapat memantau perkembangan dan membuat keputusan yang cepat dan tepat berdasarkan informasi terkini.
- Analisis yang lebih konsisten dan objektif
Analis manusia mungkin dipengaruhi oleh bias atau tingkat keahlian yang berbeda-beda, penggunaan LLM untuk penilaian risiko kredit dapat mempertahankan tingkat analisis standar berdasarkan infrastruktur rekayasa cepatnya.
Kompleksitas Penggunaan Kecerdasan Buatan untuk Analisis Risiko Kredit
Dengan pengaruh wacana sektor keuangan yang semakin kuat dewasa ini pada pengembangan kecerdasan buatan, pengaruh otomatisasi dalam kerja analisis risiko kredit semakin besar. Meskipun demikian, tetap ada hambatan-hambatan yang harus dipecahkan guna meningkatkan efisiensi secara signifikan dan menghasilkan akurasi keputusan yang lebih baik. Sejumlah faktor yang menyumbang kompleksitas dari penggunaan kecerdasan buatan, seperti GPT-4 yang populer, untuk analisis risiko kredit antara lain sebagai berikut.
- Kerumitan Analisis Multidimensi
Analisis risiko kredit melibatkan berbagai aspek. Diperlukan pertimbangan berbagai variabel seperti riwayat kredit pribadi, status keuangan saat ini, kondisi ekonomi secara keseluruhan, dan faktor khusus industri.
- Sifat Dinamis Data Keuangan
Data keuangan bersifat dinamis dengan perubahan berkelanjutan dan volatilitas sesekali. Sifat dinamis ini membuat interaksi antar variabel menjadi lebih relevan dan menghasilkan hubungan yang terus berkembang antara fitur dan risiko kredit.
- Kesulitan dalam Pemanfaatan Model Bahasa
Terdapat tantangan mendasar dalam menggunakan model bahasa seperti GPT-4 untuk tugas-tugas yang biasanya dilakukan oleh analis kredit. Analis kredit memiliki pemahaman mendalam tentang dinamika dan risiko keuangan yang sulit direplikasi oleh model bahasa.
Pembuatan laporan risiko kredit yang komprehensif akhirnya menguji batas-batas LLM seperti GPT-4. Meskipun beberapa elemen mungkin dapat dipecahkan menggunakan model bahasa yang ada, sifat analisis yang kompleks seperti pemikiran manusia tentu menuntut lebih. Semisal ketika dihadapkan pada data yang tak kasat mata, anomali, atau perubahan kebutuhan.
Efektivitas GPT-4 dalam membuat laporan risiko kredit bergantung pada kapasitasnya untuk memahami dan menggabungkan pengetahuan dan intuisi yang masih berada dalam kerangka analisis. Sehingga bisa dikatakan bahwa proyek pengembangan ini masih terbuka sangat lebar meskipun telah banyak pondasi yang sudah diletakkan.
Sebagai produk jasa yang melayani industri pada sektor digital, Netray menawarkan solusi permasalahan analisis big data dengan mudah, termasuk mengolah data-data ekonomi dan keuangan. Salah satu kelebihan Netray adalah kustomisasi yang disesuaikan dengan kebutuhan konsumen dan industri. Untuk informasi lebih lanjut hubungi Kontak Netray.
Editor: Winda Trilatifah