NEWS

08 June 2018, Infobank - Big Data Harta Paling Berharga

Saat ini banyak perusahaan yang baru berpikir untuk mengolah datanya menjadi sesuatu yang lebih bermanfaat dan menghasilkan. Namun, setelah melihat data yang ada, banyak problem yang timbul. tiet, Rully Ferdian

TAHUKAH

Anda, setiap 6o detik tercipta banyak sekali konten baru di media online. Bayangkan, berapa banyak konten atau informasi yang bisa Anda tangkap dalam 6o menit, 6o jam, bahkan 6o hari terkait dengan produk atau layanan perusahaan Anda. Pada era digital sekarang ini, data merupakan sumber yang sangat berharga, bahkan menjadi penentu dalam pengambilan keputusan bisnis. Konten dari luar (eksternal), seperti dari media sosial atau media online, tentu akan sangat memperkaya data

intemal yang ada saat ini. Namun, faktanya, tidak mudah untuk menangkap dan membaca data (konten) yang tersebar di jagat maya, baik berupa sentimen positif maupun negatif, terkait dengan brand image perusahaan, produk, ataupun layanan Anda kepada pelanggan. Kini data bisa dibilang merupakan "tambang emas" baru. Namun, apakah Anda yakin bahwa kualitas data yang dimiliki saat ini sudah bagus dan valid? Data yang valid akan menghasilkan keputusan bisnis yang baik dan tentu memberikan hasil

keuangan yang baik pula. Saat ini memang banyak perusahaan yang baru berpikir untuk mengolah datanya menjadi sesuatu yang lebih bermanfaat dan menghasilkan. Namun, setelah melihat data yang ada, banyak problem yang timbul. Misalnya, data yang tidak valid, tidak bisa dipercaya, juga tidak konsisten. Lantas, apa yang harus dilakukan bank untuk memanfaatkan data yang jumlahnya jutaan itu? Teknologi apa saja yang mesti disiapkan untuk memanfaatkan data tersebut? Setidaknya, ada tujuh amunisi teknologi yang mesti disiapkan bank, yakni digital core banking, authentication system, big data, API management, loyalty system, OMNI channel, dan cash management. "Itu merupakan syarat mutlak yang mesti dimiliki bank sehingga memiliki sistem teknologi yang mumpuni untuk siap bersaing," kata Achmad Fakhrudin, Head of E-Channel & BI Solution, Multipolar Technology, kepada Infobank, saat "BPD Forum 2o18" di Nusa Dua, Bali, beberapa waktu lalu. Perbankan di Indonesia, khususnya bank-bank besar, memang sudah tak asing lagi dengan pemanfaatan teknologi big data. Namun, penggunaannya masih sangat minim. Pasalnya, biaya yang dikeluarkan untuk investasi ini relatif besar, meski sudah ada perusahaan yang menawarkan dengan harga terjangkau. Vendor lokal seperti Multipolar Technology, misalnya, menawarkan

VisionAnalytics yang mampu menyajikan informasi bagi manajemen atau pengambil keputusan untuk menganalisis kinerja perusahaan secara efektif dan efisien dengan menggunakan sumber data yang ada di internal maupun eksternal. Saat ini VisionA.nalytics juga memiliki modul cognitive yang memanfaatkan teknologi artificial intelligence (Al) sehingga dapat secara cepat mengolah data yang tersebar di media online menjadi informasi yang sangat bermanfaat untuk digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan strategis guna meningkatkan layanan kepada pelanggan. Menurut Achmad Fakhrudin, tekanan digital transformation merupakan hal yang tak bisa dihindari sektor perbankan saat ini. Seberapa siap sebuah perusahaan membangun kapabilitas dan kelenturannya sangat tergantung pada kemampuan perusahaan dalam merespons perubahan yang terkait dengan kebutuhan customer experience, digital operational effectiveness, maupun pemahaman terhadap new business model yang diperlukan. "Untuk itu, bank juga harus siap menghadapi perubahan yang terjadi dan mampu bergerak lebih gesit dengan menerapkan solusi teknologi yang tepat," jelasnya. Dalam memanfaatkan big data, ada beberapa data bank yang bisa dianalisis, seperti data nasabah, data transaksi, account data, dan media sosial. Data-data

tersebut tidak dibiarkan begitu saja. Bank mesti mengolah data tersebut untuk kemudian ditingkatkan menjadi informasi yang berguna. Misalnya, number of transaction, volume of transaction, complaint, dan benchmarking. Dari informasi tersebut, ditingkatkan lagi menjadi knowledge untuk keperluan cross selling dan up selling, seperti product analysis, portofolio analysis, customer type, sentiment, brand awareness, dan product acceptance. Dari informasi dan knowledge, bagian bisnis harus merencanakan product compaign, product development, complaint management, dan personalized marketing. Dengan begitu, muaranya adalah menjadi biz value dengan membuat produk baru, monitoring performing brand, dan monitoring performance product. "Itu semua berasal dari data," tegas Achmad Fakhrudin. Media sosial menjadi salah satu cara ampuh dalam pemanfaatan big data. Bagi bank, media sosial juga menjadi satu area yang harus diperhatikan. Pasalnya, dari nasabah-nasabah yang aktif di media sosial, ada data yang bisa dimanfaatkan. Misalnya, di Twitter, dalam semenit ada 9.00o ttveet. Begitu juga di Google Searches. Media sosial menjadi wadah perbincangan, termasuk produk bank. Hal ini yang mesti diperhatikan oleh kalangan perbankan. Teknologi big data sejatinya memperbaiki waktu respons dan efektivitas sistem perbankan dengan menyediakan cakupan risiko yang lebih luas dan menghasilkan penghematan biaya yang signifikan dengan menyediakan proses yang lebih otomatis, sistem prediktif yang lebih tepat, dan risiko kegagalan yang lebih rendah. Tim manajemen risiko juga bisa mendapatkan masukan mengenai risiko dari berbagai sumber secara real tirne. Banyak area manajemen risiko, di mana big data dapat diaplikasikan dan membawa nilai lebih, termasuk manajemenfraud, manajemen kredit, pinjaman komersial, risiko operasional, dan manajemen risiko terintegrasi. Sistem yang dilengkapi big data dapat mendeteksi tanda-tandafraud, menganalisisnya secara real time dengan menggunakan ntachine 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 risiko Peningkatan efisiensi dalam pelaksanaan pengadaan dapat memberikan kontribusi penghematan yang signifikan. Sebagai contoh, procurement transformation di bank dapat memberikan penghematan sampai dengan 35% dari marketing collateral, 12% dari travel management, membantu pemahaman mengenai komoditas apa yang paling berpotensi untuk penghematan, dan menjalankan otomatisasi terhadap sebagian proses pengadaan dalam meningkatkan efisiensi. Selain itu, mempercepat proses pemenuhan permintaan pengadaan dan membantu bagaimana seharusnya tim pengadaan mengukur key performance indicator (KPI) yang mencakup aspek cost, perforrnance, dan compliance dalam mencapai good corporate governance (GCG) yang menyeluruh di bidang pengadaan. Digital teknologi memang turut mengubah pola nasabah dalam melakukan transaksi. Kehadiranfinancial technology (fintech), khususnya yang bermain di marketplace, juga telah mengubah paradigma dalam melakukan transaksi. Ada dua strategi yang mesti dilakukan perbankan, yakni langsung berhadapan dengan mereka (fintech) dan melakukan kolaborasi dengan fintech.

Infobank - Big Data Harta Paling Berharga