AI Praktikal Untuk Urus Exception Pembayaran Dengan Bijak

AI dalam Perkhidmatan Kewangan (Bank, Insurans, Fintek)••By 3L3C

Aliran pembayaran global melonjak dan 1% transaksi sangkut sudah cukup buat pelanggan lari. Inilah masa guna AI secara praktikal untuk urus exception pembayaran dengan bijak.

AI dalam kewanganpayment exception handlingperbankan digital Malaysiaautomasi operasi bankgenerative AIISO 20022fraud dan pematuhan
Share:

AI Praktikal Untuk Urus Exception Pembayaran Dengan Bijak

Nilai aliran pembayaran global mencecah sekitar USD195 trilion pada 2024 dan dijangka melonjak ke USD320 trilion menjelang 2032. Dalam jumlah yang gila besar ini, kalau 1% transaksi sangkut, korporat besar tak akan tunggu lama sebelum tukar bank yang boleh beri servis lebih laju dan telus.

Inilah realiti yang bank, insurans, dan fintech di Malaysia sedang hadapi sekarang – terutama bila DuitNow, FPX, pemindahan rentas sempadan, dan pembayaran masa nyata makin rancak hujung tahun seperti musim bonus, jualan 12.12 dan persediaan tahun baharu. Bila volume naik, exception pembayaran (transaksi tersangkut, ralat data, mismatch akaun, isu AML, dan sebagainya) akan naik sama kalau proses tak diperkemas.

Artikel ini fokus kepada satu soalan yang ramai pasukan operasi dan transformasi digital sedang fikir: bagaimana nak gunakan AI secara praktikal untuk kurangkan exception dan percepat siasatan bila ia berlaku – tanpa melanggar garis halus pematuhan dan risiko?

Kenapa Exception Pembayaran Jadi Sakit Kepala Besar

Exception pembayaran bukan sekadar "kerja belakang tabir". Ia terus sentuh working capital pelanggan dan reputasi institusi kewangan.

Beberapa isu yang selalu saya nampak bila berbual dengan orang bank dan fintech:

  • Masa siasatan terlalu lama – ada kes cross-border yang ambil masa berhari-hari atau berminggu hanya sebab data tak lengkap.
  • Beban manual yang tinggi – staf perlu semak e-mel, core banking, SWIFT, Excel, dan sistem berasingan untuk jejak satu transaksi.
  • Pelaporan pematuhan terasing – unit AML, risiko operasi, dan pasukan pembayaran guna sistem berlainan, jadi pandangan menyeluruh sukar dicapai.
  • Pelanggan korporat makin tak sabar – bila 99% transaksi laju, mereka tak boleh terima 1% yang ambil 2 minggu untuk diselesaikan.

Dalam konteks Malaysia yang agresif dengan AI dalam sektor kewangan – dari fraud detection ke credit scoring – bahagian exception pembayaran sebenarnya adalah lubuk ROI yang ramai belum manfaat sepenuhnya.

Prinsip Utama: Design‑Time Intelligence Dulu, AI Runtime Kemudian

Jawapan praktikal yang banyak institusi global dan serantau gunakan: kuatkan design-time intelligence sebelum terlalu ghairah dengan AI runtime.

Design-time intelligence bermaksud: membina peraturan, aliran kerja, dan model keputusan yang baik sewaktu proses direka, bukan hanya masa transaksi berlaku.

Apa yang berlaku bila design‑time dibuat dengan betul?

Institusi yang matang dari segi operasi pembayaran biasanya capai:

  • Sehingga 80–90% exception diselesaikan secara deterministik melalui workflow dan rules yang jelas.
  • Hanya 10–20% kes kompleks yang perlukan intervensi manusia dibantu AI (contoh: generative AI, agentic AI).

Beberapa contoh design-time intelligence yang praktikal:

  • Validasi data ISO 20022 yang ketat sebelum hantar pembayaran, supaya ralat struktur dan format dikesan awal.
  • Peraturan padanan (matching rules) pintar untuk reconciliation – contohnya algoritma yang fleksibel dengan ejaan nama syarikat, variasi rujukan invoice, dan perbezaan kod negara.
  • Orkestrasi aliran kerja yang memaksa setiap exception melalui laluan jelas: siapa pemilik kes, SLA, dan bila perlu escalate.

Realitinya, AI paling berkesan bila ia duduk di atas asas proses yang sudah stabil. Kalau proses asas berterabur, AI cuma mempercepat kekeliruan.

Di Mana AI Tradisional Masih Sangat Bernilai

AI tak semestinya bermula dengan generative model yang glamor. Banyak bank dan fintech di Malaysia sudah lama menggunakan bentuk AI yang lebih "klasik" tetapi terbukti:

1. Pembelajaran mesin untuk pengesanan corak exception

Model machine learning boleh:

  • Kenal pasti punca exception yang berulang (contoh: ralat BIC dari satu negara tertentu, kegagalan format daripada satu integrasi ERP tertentu).
  • Cadangkan peraturan baru secara automatik berdasarkan sejarah exception – misalnya:
    • "Jika medan X kosong tetapi Y mempunyai nilai, gunakan Y untuk padanan akaun".

Ini mengurangkan kerja manual dan secara langsung meningkatkan kadar auto-straight-through-processing (STP).

2. Model skor risiko untuk triage dan pematuhan

Bila exception ada kaitan dengan AML, sanction screening, atau fraud, AI boleh:

  • Menilai risiko setiap kes berdasarkan negara, jumlah, sejarah pelanggan, dan corak transaksi.
  • Susun keutamaan kes berisiko tinggi untuk penyiasat senior.

Bagi bank dan insurans yang sudah menggunakan AI untuk fraud detection, ini sambungan semula jadi: guna data dan model sama untuk triage exception secara pintar.

3. Automasi berasaskan peraturan (deterministik) yang fleksibel

Tak semua benda perlu ML. Banyak situasi pembayaran masih paling selamat guna:

  • Peraturan if‑then yang jelas untuk patuh garis panduan BNM dan standard dalaman.
  • Decision tables yang mudah diaudit oleh pasukan risiko dan audit dalaman.

Pendek kata, gabungan rules + ML sering kali memberi hasil lebih stabil berbanding melompat terus ke generative AI untuk semua perkara.

Bila Generative & Agentic AI Patut Masuk Campur

Generative AI dan agentic AI mula menunjukkan kekuatan bila exception perlukan penjelasan, komunikasi, dan koordinasi – bukan hanya keputusan ya/tidak.

1. Membantu penyiasat manusia, bukan menggantikan

Pada tahap ini, generative AI patut berada dalam mod co‑pilot:

  • Ringkaskan kes: AI baca semua log transaksi, mesej ISO 20022, nota call center, dan hasil screening; kemudian rangkumkan dalam satu ringkasan yang mudah dibaca.
  • Cadangkan langkah seterusnya: "Berikut 3 tindakan yang biasanya berjaya untuk exception jenis ini".
  • Hasilkan draf jawapan untuk pelanggan korporat atau bank koresponden dalam bahasa yang profesional.

Penyiasat masih buat keputusan akhir, tapi masa mereka tidak habis pada kerja cari maklumat dan menaip.

2. Chatbot dalaman untuk pasukan operasi

Bayangkan pegawai operasi di unit pembayaran bank Malaysia boleh tanya dalam bahasa Melayu:

"Kenapa pembayaran rentas sempadan kepada pembekal di Vietnam ini pending lebih 3 hari?"

Agentic AI yang disambungkan ke sistem pembayaran, core banking, dan sistem pematuhan boleh:

  • Jejak laluan transaksi
  • Papar checkpoint yang gagal
  • Terangkan dalam bahasa mudah, bukan kod teknikal.

Ini bukan sahaja naikkan produktiviti, malah mempercepat pembelajaran staf baru.

3. Penterjemahan konteks dan dokumen sokongan

Bagi exception yang perlukan dokumen tambahan (invoice, kontrak, surat pengesahan), generative AI boleh:

  • Menyemak dokumen pelanggan
  • Mengaitkan mereka dengan transaksi
  • Menandakan bahagian kritikal untuk penyiasat.

Di rantau ASEAN yang pelbagai bahasa, fungsi penterjemahan dan ringkasan berbilang bahasa ini sangat membantu.

Mengimbangkan Inovasi AI Dengan Regulasi & Risiko

Untuk bank, insurans dan fintech di Malaysia, persoalan utama bukan "boleh atau tidak guna AI", tetapi bagaimana guna AI tanpa menggugat pematuhan.

Beberapa prinsip yang saya nampak berkesan di institusi yang lebih awal mengadaptasi AI:

1. Bezakan dengan jelas antara keputusan automatik dan cadangan

  • Untuk perkara kritikal (contoh: sanctions hit, pengesahan pelanggan berisiko tinggi), AI hanya beri cadangan, manusia masih buat keputusan.
  • Keputusan automatik dihadkan kepada senario risiko rendah dengan peraturan yang telus.

2. Reka bentuk untuk audit sejak awal

Sistem AI dalam exception handling perlu:

  • Simpan jejak keputusan (decision trail) – dari input, skor, hingga output.
  • Tunjuk kepada audit dan pengawal selia logik bagaimana keputusan dibuat, terutama bila model digunakan untuk triage risiko.

3. Gunakan data dengan beretika dan mematuhi standard tempatan

Dalam konteks PDPA dan garis panduan BNM:

  • Pastikan data untuk latihan model dianonimkan atau dipseudonimkan bila perlu.
  • Ada kawalan jelas siapa boleh akses apa – AI bukan "tiket masuk" kepada semua data bank.

4. Mulakan dengan kes guna (use case) yang terkawal

Bagi banyak institusi, pendekatan yang selamat ialah:

  1. Pilih satu atau dua use case terfokus – contoh: ringkasan kes exception dan draf e-mel pelanggan.
  2. Uji dalam sandbox terhad, pantau hasil, kemaskan garis panduan.
  3. Barulah skala kepada proses yang lebih sensitif seperti AML exception.

Contoh Praktikal Untuk Bank & Fintech Di Malaysia

Supaya lebih konkret, berikut contoh hala tuju 6–12 bulan yang realistik untuk organisasi yang serius mahu gunakan AI secara praktikal dalam exception pembayaran:

Fasa 1: Kemas proses & data (3 bulan)

  • Peta hujung ke hujung proses exception sekarang: dari kegagalan pembayaran hingga resolusi.
  • Kenal pasti 10 jenis exception paling kerap dan paling menyakitkan pelanggan.
  • Standardkan penggunaan data ISO 20022, kod alasan, dan kategori exception.

Fasa 2: Design‑time intelligence (3–6 bulan)

  • Bina atau baik pulih rules & workflow untuk menangani 60–70% exception biasa secara automatik.
  • Tetapkan SLA, pemilikan kes, dan laluan eskalasi dalam satu platform orkestrasi yang jelas.

Fasa 3: Tambah AI tradisional & analitik (3–6 bulan)

  • Gunakan analitik dan ML untuk cari pola exception yang boleh dicegah lebih awal.
  • Guna model skor risiko untuk triage kes exception AML/fraud.

Fasa 4: Pilot generative & agentic AI terpilih (berperingkat)

  • Mulakan dengan ringkasan kes dan draf komunikasi.
  • Tambah kepada chatbot dalaman untuk membantu staf operasi.
  • Semak bersama risiko, pematuhan, dan audit sebelum skala.

Dengan pendekatan berperingkat macam ini, AI bukan lagi projek besar yang kabur, tetapi portfolio inisiatif kecil yang memberi nilai cepat dan boleh dibuktikan kepada pihak pengurusan.

Mengapa 2026 Akan Jadi Tahun Penting Bagi Exception Pembayaran

Dengan ISO 20022, percubaan CBDC, mata wang digital dan penggunaan blockchain yang semakin kerap di rantau ini, kompleksiti data pembayaran akan terus bertambah, bukan berkurang.

Bagi institusi kewangan di Malaysia yang sudah pun melabur besar dalam AI untuk fraud detection, chatbot dan pemarkahan kredit, langkah seterusnya cukup jelas:

Gunakan AI untuk menjadikan exception pembayaran sebagai kelebihan kompetitif, bukan sekadar kos operasi.

Organisasi yang berjaya akan ialah mereka yang:

  • Menguasai design‑time intelligence untuk mengurangkan exception sejak mula.
  • Menggunakan AI tradisional untuk analitik, pencegahan, dan triage risiko.
  • Menggunakan generative & agentic AI dengan bijak sebagai co‑pilot kepada manusia, bukan pengganti.
  • Menjaga pematuhan dan ketelusan supaya pengawal selia, pelanggan, dan pasukan dalaman kekal percaya.

Kalau pasukan anda sedang merancang bajet dan pelan transformasi 2026, ini masa terbaik untuk tanya satu soalan mudah:

"Berapa banyak exception pembayaran kami sekarang, dan apa rancangan konkrit untuk menurunkannya dengan bantuan AI dalam 12 bulan akan datang?"

Jawapan kepada soalan itu selalunya membezakan antara institusi yang hanya cakap pasal AI, dan institusi yang benar‑benar menjadikan AI sebagai enjin nilai dalam operasi kewangan mereka.