AI dapat dimanfaatkan untuk menganalisis kumpulan data yang luas dan kompleks, memanfaatkan kemampuan pemrosesan data dan pengenalan pola yang canggih untuk mengidentifikasi tren dan hubungan yang bermakna. Hal ini memungkinkan sistem bertenaga AI untuk menghasilkan proyeksi keuangan masa depan dengan akurasi dan keandalan yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan metode proyeksi tradisional. Dengan mengungkap wawasan yang tersembunyi dalam kumpulan data yang besar dan beragam, proyeksi keuangan berbasis AI dapat memperhitungkan dinamika pasar yang rumit, pola historis, dan kondisi ekonomi potensial dengan lebih baik, sehingga memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan strategis yang lebih tepat dan mempersiapkan berbagai skenario masa depan yang lebih luas (Wu, 2021).

Dengan memanfaatkan kemampuan pemrosesan data dan pengenalan pola yang canggih, kemajuan pesat dalam kecerdasan buatan telah memberikan dampak yang mendalam pada industri keuangan, menghadirkan manfaat yang signifikan dan tantangan yang nyata. Sistem bertenaga AI dapat menganalisis kumpulan data yang luas dan kompleks untuk mengungkap wawasan tersembunyi, sehingga memungkinkan proyeksi keuangan yang lebih akurat yang memperhitungkan faktor pasar dan skenario ekonomi yang rumit. Hal ini memberdayakan organisasi untuk membuat keputusan yang lebih strategis dan berbasis data serta meningkatkan kesiapan mereka untuk berbagai hasil masa depan yang lebih luas.

Namun, integrasi AI ke dalam proses proyeksi keuangan juga menimbulkan beberapa tantangan penting yang memerlukan pemeriksaan dan mitigasi. Pertimbangan cermat harus diberikan pada kualitas dan kelengkapan data yang digunakan untuk melatih model AI, karena bias atau ketidakakuratan dalam data yang mendasarinya dapat diperkuat dan disebarkan melalui proses peramalan yang digerakkan oleh AI. Memastikan transparansi dan interpretabilitas model peramalan yang didukung AI juga penting, karena sifat “black box” dari beberapa algoritma AI dapat mengaburkan alasan di balik keluarannya, sehingga membatasi kemampuan untuk memvalidasi dan memercayai hasilnya. (Maple et al., 2023)

Seiring sektor keuangan terus merangkul solusi yang digerakkan oleh AI, penting bagi organisasi untuk secara hati-hati menavigasi tradeoff dan menerapkan kerangka tata kelola yang kuat untuk memanfaatkan potensi transformatif dari teknologi ini sambil mengurangi risiko yang melekat. Untuk melakukannya, diperlukan pendekatan multifaset yang mempertimbangkan kualitas dan integritas data, transparansi model, dan interpretabilitas sistem yang didukung AI. Organisasi juga harus memastikan bahwa kontrol dan mekanisme pengawasan yang tepat tersedia untuk memvalidasi keakuratan dan keandalan proyeksi dan proyeksi keuangan yang dihasilkan AI. Dengan mencapai keseimbangan yang tepat antara memanfaatkan kemampuan AI dan mempertahankan tata kelola yang kuat serta praktik manajemen risiko, industri keuangan dapat sepenuhnya menyadari manfaat dari teknologi inovatif ini sekaligus melindungi dari potensi jebakan (Truby et al., 2020).

 

Referensi:

  1. Maple, C., Szpruch, Ł., Epiphaniou, G., Staykova, K., Singh, S. B., Penwarden, W., Wen, Y., Wang, Z., Hariharan, J., & Avramović, P. 2023. The AI Revolution: Opportunities and Challenges for the Finance Sector. Cornell University. DOI: 10.48550/arxiv.2308.16538
  2. Truby, J., Brown, R. D., & Dahdal, A. (2020). Banking on AI: mandating a proactive approach to AI regulation in the financial sector. Law and Financial Markets Review. Vol. 14 (2). DOI: 10.1080/17521440.2020.1760454
  3. Wu, X. 2021. Research on Accounting Risk Based on AI. Journal of Physics Conference Series. Vol. 1915 (2). DOI: 10.1088/1742-6596/1915/2/022052