Transformasi digital sering dianggap sebagai jawaban untuk meningkatkan produktivitas. Namun, meskipun investasi besar, pertumbuhan produktivitas Inggris masih tertinggal di belakang pasar serupa seperti AS, Prancis, dan Jerman.
Sektor keuangan dan perbankan Inggris diakui secara internasional dan menjadi jantung ekonomi negara. Ketika bank beroperasi efisien, bisnis bergerak lebih cepat. Tapi ketika bank melambat karena gesekan operasional, efeknya dirasakan luas.
Lembaga keuangan Inggris mengoperasikan banyak teknologi: platform perbankan inti, sistem CRM, infrastruktur pusat kontak, aplikasi mobile, sistem fraud, alat onboarding, platform kepatuhan, dan basis pengetahuan. Masing-masing dibuat untuk selesaikan masalah spesifik, tapi bersama-sama mereka menciptakan solusi yang terfragmentasi. Karyawan harus sering berpindah aplikasi untuk cari informasi guna menjawab pertanyaan pelanggan atau pahami cara meningkatkan bisnis.
Fragmentasi ini menciptakan kesenjangan orkestrasi. AI agen adalah teknologi yang bisa menjembatani itu—bukan dengan menambah alat lain, tapi dengan menjadi bagian penting dari infrastruktur TI.
Gelombang otomatisasi perbankan pertama fokus pada ‘defleksi’. Pada dasarnya, chatbot dan sistem IVR diluncurkan untuk kurangi volume panggilan dan jawab pertanyaan akun dasar. Tapi 61% pelanggan masih naikkan ke agen manusia karena sistem ini gagal selesaikan masalah. Bank yang diatur tidak bisa izinkan model bahasa besar (LLM) publik akses sistem inti tanpa tata kelola ketat. Mereka menghasilkan respons, bukan mengorkestrasi alur kerja.
Pengenalan alat AI Generatif beberapa tahun terakhir memungkinkan kemampuan bahasa alami yang lebih baik. Tapi meningkatkan bahasa saja tidak menyelesaikan pekerjaan. Banyak, bahkan hampir semua, lembaga keuangan tidak mau LLM publik akses sistem perbankan inti mereka, terapkan aturan bisnis, atau tentukan apakah mereka bisa tahan uji audit di industri yang sangat diatur. Singkatnya, mereka menghasilkan respons, mereka tidak mengorkestrasi proses bisnis.
Agen AI dibangun dari dasar untuk mampu mengambil keputusan dan berorientasi tujuan. Mereka mampu jalankan alur kerja atau proses multi-langkah di berbagai platform inti, sambil beroperasi dalam batasan ketat tata kelola keuangan.
Jika pelanggan tanya “Berapa saldo akun saya?”, agen AI akan autentikasi pelanggan, ambil data akun yang diperlukan dari sistem perbankan inti, dan berikan jawaban. Mereka juga bisa bantu dengan pertanyaan seperti penggantian kartu, perbarui detail kontak, atau pandu pelanggan melalui proses pengajuan pinjaman sampai selesai. Terlepas dari apakah pelanggan pilih berinteraksi lewat chat, SMS, suara, atau mobile banking, agen AI tidak akan kehilangan konteks permintaan bahkan jika mereka ganti platform.
Cerita Berlanjut
Pelanggan bank ritel berinteraksi dengan bank mereka sekitar 150 kali per tahun. Ketika titik kontak itu terfragmentasi di berbagai saluran, biaya layanan naik dan kepercayaan turun. Namun, ketika masalah diselesaikan dengan cepat dan aman di saluran digital, efisiensi dan retensi membaik.
Peluang produktivitas untuk perbankan Inggris terletak pada mengotomatisasi perjalanan bernilai tinggi dan berulang—bukan melalui chatbot kaku, tapi melalui eksekusi alur kerja cerdas yang diatur.
Perjalanan bernilai tinggi seperti layanan akun, aplikasi pinjaman, dan pertanyaan penipuan memerlukan verifikasi aman, pemeriksaan sistem, dan tindakan lanjutan. Tapi pelanggan sering dipaksa naikkan ke agen manusia untuk menyelesaikannya.
Dengan menerapkan aturan bisnis terpadu di saluran digital dan sistem IVR warisan, agen AI standarkan logika terfragmentasi ini. Satu alur kerja bisa dibangun sekali dan digunakan secara konsisten di saluran web, mobile, pusat kontak, dan pesan. Ini mengurangi kontak berulang, hilangkan frustrasi “mulai dari awal”, dan bebaskan penasihat manusia untuk fokus pada kasus kompleks, peluang penjualan silang, dan manajemen hubungan.
Di pasar di mana 17-22% konsumen Inggris aktif cari bank baru atau pertimbangkan ganti akun bank utama, layanan konsisten dan tanpa gesekan bukanlah kemewahan—itu adalah pertahanan kompetitif.
Dampak produktivitas melampaui pertanyaan layanan pelanggan dan merambah ke bagaimana karyawan bisa navigasi labirin aplikasi bisnis untuk onboarding pemasok, buat laporan kepatuhan, perbarui kebijakan, atau proses permintaan TI internal. Agen AI juga hadir di sistem internal ini, mengotomatisasi proses berulang dan mengorkestrasi tugas tanpa paksa karyawan berpindah antar antarmuka.
Salah satu penghalang terbesar adopsi transformasi ini dari CIO dan pemimpin TI adalah ketakutan akan program ‘robek-dan-ganti’. Sistem perbankan inti tertanam sangat dalam di organisasi, sistem CRM jangani manajemen kasus, dan platform Contact Centre as a Service (CCaaS) kelola perutean dan keterlibatan tenaga kerja.
Agen AI tidak mengharuskan sistem tertanam ini diganti. Ia terintegrasi dengan aman, menciptakan lapisan operasional yang meningkatkan produktivitas.
Platform AI Konversasional dengan agen otonom bertindak sebagai lapisan orkestrasi di tumpukan teknologi yang ada. Mereka terhubung ke sistem perbankan inti, CRM, dan infrastruktur CCaaS, lakukan tindakan teratur sambil jaga jejak audit dan kontrol akses berbasis peran. Pendekatan yang sangat dapat disesuaikan ini memungkinkan lembaga keuangan dan perbankan modernkan perjalanan pelanggan tanpa mengguncang sistem dasar.
Di sinilah argumen infrastruktur menjadi jelas. Lembaga keuangan dan perbankan Inggris tidak butuh lebih banyak aplikasi ditambahkan ke lingkungan TI perusahaan yang sudah kompleks, sensitif data, dan sangat aman—mereka butuh sistem cerdas yang satukan apa yang sudah ada.
Peningkatan produktivitas Inggris berikutnya tidak akan datang dari peningkatan fitur tambahan. Itu akan datang dari memikirkan kembali bagaimana tugas berulang berpindah di sistem perusahaan. Agen AI mewakili pergeseran dari alat yang merespons permintaan ke infrastruktur yang menyelesaikan tugas kompleks, dalam skala besar. Untuk bank ritel dan credit union menengah-besar, peluangnya jelas: selesaikan lebih banyak interaksi secara digital, tingkatkan kapasitas tanpa perluas jumlah karyawan, lindungi margin, dan perkuat kepercayaan pelanggan.
Andreea Plesea PhD adalah rekan pendiri dan COO di Druid AI
“Bagaimana perbankan Inggris bisa tingkatkan produktivitas dan capai keunggulan operasional menggunakan Agen AI” awalnya dibuat dan dipublikasikan oleh Retail Banker International, merek milik GlobalData.
Informasi di situs ini disertakan dengan itikad baik hanya untuk tujuan informasi umum. Ini tidak dimaksudkan sebagai saran yang harus Anda andalkan, dan kami tidak memberikan pernyataan, jaminan, atau jaminan, baik tersurat maupun tersirat, mengenai keakuratan atau kelengkapannya. Anda harus mendapatkan saran profesional atau spesialis sebelum mengambil, atau tidak mengambil, tindakan apa pun berdasarkan konten di situs kami.