Lonsdale Services jimat 87% masa laporan dengan AI Aveni. Apa yang mereka buat, dan bagaimana bank, insurans & fintech di Malaysia boleh tiru model ini?
Dari 2 Jam ke 20 Minit: Realiti AI dalam Perkhidmatan Kewangan
Satu laporan baru-baru ini menunjukkan Lonsdale Services, sebuah firma penasihat kewangan bebas di UK, berjaya mengurangkan masa menyediakan suitability report daripada 2 jam 30 minit kepada sekitar 20 minit menggunakan platform AI, Aveni Assist. Itu penjimatan kira-kira 87% hanya pada satu proses.
Ini bukan cerita futuristik. Ini contoh nyata bagaimana kecerdasan buatan (AI) mengubah cara penasihat kewangan, pengurus kekayaan, bank, insurans dan fintech mengendalikan operasi harian. Di Malaysia, di mana bank-bank besar sudah melabur agresif dalam AI untuk pengesanan penipuan, automasi kredit dan pematuhan, kisah Lonsdale ini sebenarnya satu blueprint yang sangat relevan.
Dalam siri “AI in Financial Services (Banks, Insurance, Fintech)” ini, saya nak tunjukkan apa yang sebenarnya berlaku di belakang tabir kes Lonsdale–Aveni, dan bagaimana pendekatan yang sama boleh diguna pakai oleh institusi kewangan di Malaysia yang sedang membina strategi AI dan automasi operasi.
Siapa Lonsdale dan Apa Sebenarnya Aveni Assist Buat?
Lonsdale Services ialah firma Independent Financial Adviser (IFA) yang fokus kepada wealth management. Mereka memperkenalkan Aveni Assist, satu platform automasi AI yang direka khusus untuk proses nasihat kewangan.
Secara ringkas, Aveni Assist:
- Merakam, mentranskripsi dan merumus perbualan mesyuarat pelanggan secara automatik
- Menjana meeting summary dan suitability report yang lengkap dan patuh regulatori
- Membantu menyiapkan follow-up komunikasi pelanggan dengan lebih cepat dan konsisten
- Menggantikan catatan manual dan proses berasaskan kertas
Platform ini telah digunakan oleh 19 orang penasihat kewangan di Lonsdale, merentasi keseluruhan pasukan wealth management mereka.
“Tugas yang dahulu ambil masa berjam-jam sekarang siap dalam beberapa minit. Ia lebih pantas, lebih konsisten dan hasilnya lebih berkualiti.” – Simon Hawker, Managing Director, Lonsdale Wealth Management
Untuk konteks Malaysia, fungsi sebegini selari dengan keperluan bank, syarikat insurans dan fintech yang perlu:
- Mendokumenkan interaksi pelanggan dengan teliti untuk tujuan pematuhan (BNM, PIDM, Sekuriti, dan lain-lain)
- Mengurangkan risiko kes salah jual (mis-selling)
- Mempercepatkan masa tindak balas kepada pelanggan berpendapatan tinggi, SME, atau pelanggan runcit
Mengapa Automasi Berasaskan AI Penting untuk Bank dan Insurans
Automasi proses berasaskan AI bukan sekadar jimat masa staf. Ia mengubah model operasi seluruh organisasi kewangan.
1. Produktiviti Penasihat dan Pegawai Jualan Naik Mendadak
Dalam kes Lonsdale:
- Sebelum AI: Menyiapkan satu suitability report boleh ambil sehingga 2.5 jam
- Selepas AI: Hanya sekitar 20 minit
Bayangkan jika seorang penasihat atau pegawai jualan bank di Malaysia:
- Mengendalikan 4–6 mesyuarat pelanggan sehari
- Setiap mesyuarat perlukan call/meeting notes, suitability report, dan e-mel susulan
Dengan AI yang boleh mentranskripsi dan merumus secara automatik:
- Masa dokumentasi boleh turun lebih 60–80%
- Penasihat boleh tambah bilangan pelanggan yang dilayan tanpa menambah jumlah staf
Kesan langsung kepada institusi kewangan:
- Kos per pelanggan turun
- Pendapatan per penasihat naik
- Masa ke pasaran untuk produk baru (contoh pakej insurans atau produk pelaburan) boleh dipendekkan kerana proses onboarding dan nasihat lebih lancar
2. Konsistensi dan Kualiti Dokumentasi
Masalah besar dalam bank dan insurans ialah variasi kualiti dokumentasi antara pegawai:
- Ada yang menulis nota terperinci
- Ada yang sangat ringkas dan penting maklumat tertinggal
Dengan AI seperti Aveni Assist:
- Struktur rumusan mesyuarat adalah konsisten
- Kata kunci penting seperti objektif pelaburan, toleransi risiko, keperluan perlindungan, jangka masa, direkod dengan format yang sama
- Risiko terlepas maklumat kritikal pelanggan berkurang
Untuk unit compliance dan risk, ini satu kemenangan besar. Audit menjadi lebih mudah, sample checking lebih tepat, dan pemantauan kualiti nasihat boleh dibuat pada skala yang luas.
3. Pematuhan Regulasi Jadi Lebih Terkawal
Dalam industri perbankan dan insurans Malaysia, pematuhan kepada:
- Garis panduan Bank Negara Malaysia (BNM)
- Keperluan dokumentasi nasihat dan pendedahan risiko
- Keperluan suitability untuk produk pelaburan dan insurans
…adalah antara faktor kos operasi yang paling tinggi.
AI yang dibina khusus untuk perkhidmatan kewangan boleh:
- Menandakan bahagian perbualan yang menyentuh pendedahan risiko
- Mengesan sama ada penasihat sudah menjelaskan caj, risiko, dan alternatif produk
- Menghasilkan rekod yang boleh dijadikan bukti apabila berlaku pertikaian dengan pelanggan
Bagi saya, di sinilah nilai sebenar AI dalam perkhidmatan kewangan: bukan hanya automasi, tetapi mengurangkan risiko undang-undang dan reputasi.
Dari Kertas ke AI: Perjalanan Transformasi Lonsdale
Lonsdale tidak sekadar “beli teknologi”. Mereka menyusun transformasi secara berstruktur. Ini satu pelajaran penting untuk bank, insurans, dan fintech yang kerap terperangkap dalam pilot yang tak pernah berkembang.
Fasa 1: Kenal Pasti “Bottleneck” Terbesar
Mereka fokus kepada satu masalah yang sangat jelas:
- Catatan manual dan proses berasaskan kertas
- Masa menyiapkan suitability report dan follow-up yang terlalu panjang
Bagi organisasi kewangan di Malaysia, analogi yang hampir sama termasuk:
- Proses permohonan pinjaman SME yang panjang dan banyak dokumen
- Proses claim insurans yang berulang dan manual
- Onboarding pelanggan korporat yang perlu KYC & CDD mendalam
Fasa 2: Pilih AI yang “Domain-Specific”
Aveni bukan platform generik. Ia dibina dengan fokus kepada:
- Perbualan nasihat kewangan
- Pematuhan regulator
- Keperluan audit dan dokumentasi wealth management
Institusi kewangan Malaysia sering tersilap bila guna alat AI umum tanpa lapisan pemahaman domain kewangan dan regulasi tempatan. Hasilnya:
- Output tak cukup tepat
- Bahaya dari sudut pematuhan
- Buy-in dalaman jadi rendah
Fasa 3: Gulung Secara Luas, Bukan Sekadar Pilot
Lonsdale terus melancarkan Aveni Assist kepada 19 orang penasihat. Ini bukan POC kecil-kecilan.
Kenapa ini penting?
- Skala yang lebih besar memberi data sebenar tentang perubahan produktiviti
- Budaya kerja baru (contoh: tak perlu tulis nota manual) cepat menular
- Kesan kepada pelanggan boleh dinilai dengan lebih kukuh – dari segi kelajuan respons, kepuasan, dan tahap kepercayaan
Fasa 4: Bina Perkongsian, Bukan Hanya Hubungan Vendor
Lonsdale turut bekerjasama rapat dengan Aveni untuk:
- Membangunkan fungsi baru seperti automasi Letter of Authority
- Menambah baik pengalaman pengguna berdasarkan maklum balas penasihat
Struktur ini penting jika anda bank atau insurans:
- AI bukan projek “beli, pasang, lupakan”
- Ia memerlukan kitaran berterusan: guna → beri maklum balas → perhalusi model
Saya selalu berpendapat, AI yang berjaya datang daripada perkongsian produk dan operasi, bukan sekadar kontrak IT.
Apa Maksudnya untuk Bank, Insurans dan Fintech di Malaysia
Kisah Lonsdale–Aveni ini sebenarnya model yang boleh disalin semula di Malaysia, dengan penyesuaian lokal.
Use Case yang Paling Sesuai
Beberapa kes penggunaan yang masuk akal untuk pasaran Malaysia:
-
Wealth Management & Priority Banking
- Rumusan automatik mesyuarat relationship manager dengan pelanggan HNWI
- Penjanaan laporan cadangan pelaburan dan portfolio review
-
Bancassurance & Penasihat Insurans
- Rekod perbualan penjualan polisi untuk bukti needs-based selling
- Ringkasan keperluan perlindungan pelanggan dan cadangan pelan
-
Pusat Panggilan & Chat Centre
- Transkripsi panggilan pelanggan dan pengesanan isu risiko, aduan, atau potensi churn
- Quality assurance berasaskan AI untuk audit panggilan
-
Kredit & Pembiayaan
- Rumusan temubual permohonan pinjaman SME
- Penjelasan syarat pinjaman dan caj yang direkod kemas untuk tujuan pematuhan
Soalan Praktikal Sebelum Implementasi
Sebelum apa-apa pelaksanaan AI pertuturan seperti Aveni, saya rasa pengurusan perlu jujur menjawab beberapa soalan:
- Proses pelanggan mana yang paling banyak “kerja kertas” dan lambat?
- Unit mana yang paling tinggi risiko pematuhan kerana rekod tak konsisten?
- Berapa banyak masa staf dihabiskan untuk dokumentasi berbanding masa bersama pelanggan?
- Adakah organisasi sedia untuk mengubah cara kerja, bukan hanya tukar alat?
Jika jawapan menunjukkan beban berat di bahagian dokumentasi dan pematuhan, AI automasi perbualan memang calon yang kuat.
Cara Mula Kecil, Tapi Bergerak Cepat
Ramai pengurus suka idea AI, tapi takut dengan skala projek. Realitinya, anda boleh mula secara terkawal tetapi dengan sasaran kesan yang jelas.
1. Pilih Satu “Journey” Pelanggan
Contoh:
- Onboarding pelanggan priority banking
- Jualan polisi insurans hayat
- Permohonan pembiayaan perumahan
Fokus pada satu journey dari hujung ke hujung:
- Di mana perbualan penting berlaku? (cawangan, Zoom, telefon)
- Apa dokumen yang wajib dihasilkan? (laporan, nota, e-mel)
2. Tetapkan Metrik yang Jelas
Seperti Lonsdale, tentukan nombor:
- Masa purata siapkan laporan sebelum dan selepas AI
- Bilangan pelanggan seorang penasihat boleh urus sebulan
- Bilangan kes pematuhan yang perlu dibetulkan
Jika anda tak ukur, AI akan tinggal sebagai projek menarik yang tak pernah terbukti.
3. Libatkan Compliance dari Hari Pertama
Dalam persekitaran kawal selia seperti Malaysia, compliance tak boleh dilibatkan di hujung.
- Bincang tentang keperluan rekod, tempoh penyimpanan, akses data
- Semak sama ada AI tersebut boleh dikonfigurasi mengikut garis panduan BNM / SC
- Uji bersama-sama dalam pilot terhad sebelum skala besar
4. Rancang Pengurusan Perubahan (Change Management)
Penasihat dan pegawai jualan mungkin bimbang AI akan menggantikan mereka. Hakikatnya, seperti kes Lonsdale, AI menggantikan kerja menulis dan memproses, bukan hubungan manusia.
Komunikasi perlu jelas:
- AI bantu mereka habiskan kerja kertas lebih cepat
- Lebih banyak masa bersama pelanggan, bukan dengan borang
- Prestasi mereka boleh meningkat kerana hasil kerja lebih konsisten
AI Sebagai Rakan Sebelah, Bukan Pengganti Penasihat
Kisah Lonsdale Services dengan Aveni Assist menunjukkan satu perkara penting: inovasi sebenar dalam nasihat kewangan datang daripada gabungan manusia dan AI, bukan AI sahaja.
Untuk bank, syarikat insurans dan fintech di Malaysia yang sedang mempercepat transformasi digital menuju 2026 dan seterusnya, model ini sangat masuk akal:
- Gunakan AI untuk kerja transkripsi, ringkasan dan dokumentasi
- Biarkan penasihat fokus kepada empati, strategi dan hubungan
- Bina kerjasama dengan penyedia AI yang faham industri kewangan, bukan sekadar vendor teknologi generik
Jika organisasi anda sedang:
- Menghadapi tekanan kos operasi
- Berdepan tekanan regulatori yang semakin kompleks
- Mahu meningkatkan pengalaman pelanggan tanpa menambah bilangan staf secara besar-besaran
…maka sudah tiba masa menilai bagaimana platform AI seperti Aveni boleh masuk dalam pelan transformasi anda.
Persoalannya sekarang: adakah anda mahu menjadi antara yang awal mengguna pakai model ini, atau menunggu sehingga pelanggan dan regulator memaksa anda mengejarnya?