Asia menjadi makmal fintech dan medan jenayah kewangan. Begini cara bank, insurans dan fintech Malaysia gunakan AI, API dan blockchain untuk kekal selamat.
AI dalam Fintech Asia: Mengapa Malaysia Tak Mampu Lagi Tunggu
Dalam tempoh 12 bulan terakhir, beberapa bank dan fintech di Asia melaporkan lonjakan percubaan penipuan digital melebihi 30%. Di Malaysia, kes scam seperti love scam, pelaburan palsu dan mule account terus masuk berita, walaupun bank sudah berbelanja besar untuk sistem keselamatan.
Ini bukan masalah kecil. Bila jenayah kewangan meningkat, reputasi bank terjejas, kos pematuhan naik, dan kepercayaan pelanggan runtuh. Dalam masa yang sama, pelanggan mahukan proses yang pantas: buka akaun dalam beberapa minit, pindahan rentas sempadan segera, dan pengalaman digital yang licin.
Di sinilah fokus webinar “PREDICT: Asia’s Fintech Stack: Engineering Impact Amid Rising Financial Crime Risks” menjadi sangat relevan untuk Malaysia. Ia bukan sekadar cakap teknologi, tetapi bagaimana APIs, AI dan blockchain digabung untuk membina fintech stack Asia yang benar‑benar tahan lasak terhadap penipuan – sambil kekal pantas dan mesra pengguna.
Artikel ini merungkai inti pati tema webinar tersebut, dan bagaimana bank, insurans dan fintech di Malaysia boleh gunakan pendekatan sama untuk memacu transformasi AI mereka dengan lebih terarah.
1. Realiti Baharu: Inovasi Fintech & Ledakan Jenayah Kewangan
Asia kini makmal fintech paling rancak di dunia – dan juga padang permainan sindiket jenayah kewangan.
Pertumbuhan e‑wallet, instant payments, BNPL, aset digital dan super app di rantau ini membuka peluang besar untuk inovasi. Tetapi pada masa yang sama, ia mencipta permukaan serangan (attack surface) yang luas.
Antara corak jenayah kewangan yang semakin ketara di Asia dan turut menyentuh Malaysia:
- Scam “pig butchering” – penjenayah bina hubungan jangka panjang dengan mangsa (selalunya di media sosial), kemudian memujuk masuk skim pelaburan kripto atau forex palsu.
- Scam pemerdagangan manusia & “fraud farms” – mangsa diculik atau diperdaya ke luar negara dan dipaksa mengendalikan operasi penipuan, termasuk mengawal akaun bank dan fintech.
- Mule account & layered transactions – akaun bank atau e‑wallet digunakan sebagai transit dana untuk menutup jejak wang haram.
- Eksploitasi jurang rentas sempadan – sindiket gunakan perbezaan regulasi antara negara ASEAN dan Asia lain untuk mengelak pengesanan.
Untuk Malaysia – sebagai hab kewangan serantau dan ekonomi digital yang semakin matang – trend ini membawa satu mesej jelas: strategi keselamatan tradisional tak cukup lagi. Kebanyakan organisasi masih berfikir dari sudut produk: “kita ada sistem AML, kita ada fraud monitoring”. Yang diperlukan sekarang ialah pendekatan fintech stack menyeluruh yang dipacu AI dan kejuruteraan infra moden.
2. Apa Sebenarnya “Asia’s Fintech Stack” – dan Di Mana Peranan AI?
Fintech stack Asia generasi baharu boleh diringkaskan sebagai tiga lapisan yang saling bergantung:
- Lapisan Integrasi: APIs & Open Finance
- Lapisan Otak: AI, analitik risiko & automasi
- Lapisan Kepercayaan: Blockchain, identiti digital & kawal selia
Malaysia yang sedang agresif dalam inisiatif open data, instant payments dan pelesenan digital bank sebenarnya sudah berada di landasan yang sama. Persoalannya: sejauh mana ketiga‑tiga lapisan ini direka bentuk secara “secure‑by‑design”?
2.1 APIs: Laluan Laju Untuk Inovasi… dan Penipuan
Open API membolehkan bank berhubung dengan fintech, insurans, e‑commerce dan ekosistem lain dengan pantas. Namun, setiap API baharu:
- menambah titik masuk untuk penyerang,
- membuka risiko account takeover melalui integrasi pihak ketiga,
- mendedahkan data jika pengurusan kunci (keys) dan access token lemah.
Di Asia, semakin banyak bank kini membina API gateway dengan “AI‑driven threat detection” – memantau corak panggilan API, anomali kelajuan, lokasi IP dan payload mencurigakan secara masa nyata.
2.2 AI Sebagai “Risk Engine” Pusat
Inilah jantung fintech stack moden. AI dalam perkhidmatan kewangan bukan lagi sekadar chatbot atau cadangan produk. Ia kini:
- menilai risiko transaksi dalam milisaat,
- mengesan rangkaian mule account melalui graph analytics,
- menyesuaikan had transaksi pelanggan berdasarkan tingkah laku, bukan hanya profil statik.
Model AI moden (misalnya kombinasi machine learning, graph ML dan rules engine) boleh:
- memproses beratus petunjuk (features) – jenis peranti, lokasi, masa, corak transaksi sejarah,
- menandakan (flag) transaksi berisiko tinggi dengan false positive lebih rendah berbanding sistem berasaskan peraturan sahaja,
- belajar daripada kes penipuan terkini supaya lebih pantas mengesan taktik baharu.
2.3 Blockchain & Identiti Digital
Beberapa negara Asia sudah menguji:
- rekod identiti berasaskan blockchain untuk mengurangkan pemalsuan dokumen,
- jejak audit (audit trail) yang tidak boleh diubah untuk transaksi sensitif,
- penggunaan smart contract bagi mematuhi sekatan dan syarat tertentu sebelum dana dilepaskan.
Bagi institusi kewangan Malaysia yang sedang meneroka aset digital, tokenisasi dan cross‑border payments, konsep dalam webinar ini memberi satu mesej: aset rantaian blok memerlukan kawal selia dan kejuruteraan risiko yang sama serius seperti produk tradisional – malah lebih ketat.
3. AI Melawan Scam Kompleks: Dari “Pig Butchering” ke Mule Account
AI paling bernilai bila berdepan musuh yang adaptif dan licik – iaitu sindiket jenayah kewangan moden.
Webinar PREDICT menekankan beberapa jenis serangan yang kini menguji ketahanan infrastruktur fintech Asia, termasuk:
- pig butchering yang memanipulasi emosi,
- operasi penipuan dipaksa (hostage‑driven fraud),
- eksploitasi akaun rentas negara,
- penyalahgunaan aset digital.
Bagaimana AI boleh digunakan secara praktikal oleh bank dan fintech Malaysia?
3.1 Pemetaan Corak Tingkah Laku, Bukan Sekadar “Rule” Statik
Kebanyakan sistem lama beroperasi dengan peraturan mudah: jumlah X, negara Y, masa Z = suspicious. Sindiket moden sudah belajar memecahkan transaksi, memperlahankan rentak, dan meniru corak biasa.
AI membolehkan:
- profil tingkah laku individu – misalnya, apa yang biasa untuk Puan A berbanding Encik B,
- pengesanan corak halus seperti sedikit peningkatan nilai transaksi, pertukaran peranti, atau perubahan kecil lokasi,
- pemberat risiko dinamik yang bergantung pada konteks masa nyata.
Contoh:
Seorang pelanggan Malaysia mula kerap memindahkan wang ke akaun luar negara yang berkaitan dengan kluster penerima tertentu. Setiap transaksi mungkin kecil dan kelihatan sah. Model graph AI boleh mengesan bahawa akaun‑akaun ini saling berkait dengan ratusan akaun lain yang sudah dikenal pasti sebagai mule. Sistem boleh segera:
- menandakan akaun,
- memperlahankan atau menahan transaksi,
- mengaktifkan step‑up authentication (contohnya pengesahan manual atau panggilan ke pelanggan).
3.2 Menggabungkan AI dengan Kawalan Manusia
AI bukan pengganti sepenuhnya kepada pegawai fraud. Ia “co‑pilot”:
- memprioritikan kes berisiko tinggi,
- memberikan penjelasan ciri utama yang mencetuskan skor risiko,
- membantu pasukan investigation menghubungkan kes berkaitan dengan lebih cepat.
Bank di Asia yang berjaya mengurangkan fraud bukan semata‑mata yang memasang model paling kompleks – tetapi yang menggabungkan AI dengan proses operasi, latihan dan KPI yang jelas.
4. Reka Bentuk “Hyperlocal”: Asia Tak Boleh Guna Salin‑Tampal Model Barat
Satu poin penting dari PREDICT: pendekatan keselamatan kewangan di Asia mesti hyperlocal.
Regulasi, tingkah laku pelanggan, tahap literasi digital, dan corak scam di Malaysia berbeza daripada Singapura, Vietnam atau China. Menggunakan model risiko “import” tanpa penyesuaian tempatan lazimnya membawa dua masalah:
- Terlalu banyak false positive – pelanggan sah tersekat,
- Terlepas corak penipuan tempatan yang tak wujud di pasaran asal.
Bagi Malaysia, reka bentuk hyperlocal bermaksud:
- menyuntik data dan senario tempatan (contoh: taktik scam yang kerap muncul dalam berita),
- mengambil kira payment rails khusus seperti DuitNow, FPX, e‑wallet tempatan,
- memasukkan kehendak pengawal selia seperti BNM dalam reka bentuk rules dan model.
4.1 Menutup Jurang Rentas Sempadan
Asia tenggara terkenal dengan aliran remitan dan transaksi rentas negara yang tinggi. Jurang kawal selia antara negara sering menjadi peluang untuk sindiket.
Hyperlocal tech design membantu:
- menyelaraskan format data,
- membina shared intelligence layer (contoh: senarai entiti berisiko tinggi serantau),
- memodelkan risiko mengikut laluan transaksi (route‑based risk), bukan hanya negara asal dan destinasi.
Institusi kewangan Malaysia yang serius mahu jadi pemain serantau perlu membina fintech stack yang sudah sedia “ASEAN‑aware” sejak peringkat reka bentuk – bukan ditampal kemudian.
5. Menguatkan Ekosistem Hibrid: Tradisional + Terdesentralisasi
Realiti hari ini: sistem kewangan Asia adalah hibrid. Bank tradisional, e‑wallet, aset digital, platform DeFi dan super app berjalan sebelah‑menyebelah.
Ini mencipta beberapa cabaran utama:
- aset dan dana boleh bergerak dari bank ke kripto dan kembali semula dalam beberapa minit,
- beberapa transaksi berlaku di luar perimeter tradisional bank,
- sukar untuk mendapatkan pandangan menyeluruh (holistik) risiko pelanggan.
Webinar PREDICT mengangkat persoalan penting: bagaimana mengukuhkan ekosistem hibrid ini daripada eksploitasi rangkaian jenayah?
5.1 Kerangka Tadbir Urus Teknikal
Institusi kewangan Malaysia perlu melangkaui polisi kertas. Tadbir urus teknikal merangkumi:
- standard integrasi API minimum (pengesahan, rate limiting, pemantauan AI),
- polisi jelas bila berhubung dengan rakan kongsi aset digital atau fintech pihak ketiga,
- proses due diligence teknologi untuk vendor AI (bagaimana model dibina, diuji, diaudit).
5.2 Metrik Resilien & Perlindungan Pengguna
Banyak organisasi hanya mengukur kadar fraud loss. Untuk fintech stack yang matang, beberapa metrik tambahan patut dipantau secara konsisten:
- masa pengesanan – berapa cepat insiden dikesan,
- masa pemulihan – berapa lama sistem kritikal kembali berfungsi selepas serangan,
- impak kepada pelanggan – berapa ramai pelanggan sah yang terganggu oleh kawalan keselamatan,
- ketelusan & pemulihan pelanggan – tempoh purata menyelesaikan aduan dan bayaran balik.
Inilah jenis rangka kerja yang semakin ditekankan dalam perbincangan serantau, termasuk dalam platform seperti PREDICT.
6. Apa Langkah Praktikal untuk Bank, Insurans & Fintech Malaysia?
Bagi organisasi Malaysia, mesej utama daripada tema webinar ini ringkas: AI bukan lagi “projek R&D”, ia perlu jadi teras seni bina kewangan anda.
Beberapa langkah praktikal yang saya lihat paling realistik:
-
Audit Semula Fintech Stack Sedia Ada
- Peta semua integrasi API, saluran digital dan sistem risiko sedia ada.
- Kenal pasti titik buta (contoh: data silo yang tak dimasukkan ke dalam fraud engine).
-
Bina “Risk Brain” Berasaskan AI Secara Berperingkat
- Mulakan dengan satu use case bernilai tinggi: pengesanan mule account, penipuan kad, atau DuitNow.
- Gunakan gabungan model ML, peraturan dan graph analytics.
- Pastikan pasukan risiko terlibat dari hari pertama, bukan selepas model siap.
-
Reka Playbook Hyperlocal
- Dokumentasikan senario scam tempatan dan corak pelanggan di Malaysia.
- Latih model dan rules untuk mencerminkan konteks sebenar, bukan teori generik.
-
Integrasikan AI ke Proses Operasi, Bukan Hanya Sistem
- Selaraskan KPI pasukan fraud, operasi dan IT dengan skor dan isyarat AI.
- Latih pegawai untuk membaca dan mencabar output model (bukan ikut bulat‑bulat).
-
Sertai Perbincangan Serantau & Komuniti Pakar
- Webinar seperti PREDICT beri peluang memahami amalan terbaik rantau ini,
- Dengar bagaimana institusi lain mengukur keberkesanan, mengurus bias model dan bekerjasama dengan pengawal selia.
Bagi organisasi yang serius mahu memimpin dalam AI in financial services, ini bukan masa tunggu dan lihat. Ini masa memilih sama ada anda mahu berada di kelompok yang membentuk standard baharu – atau terpaksa mengejar di belakang nanti.
Penutup: Masa Depan Fintech Malaysia – Inovasi, AI dan Tanggungjawab
Realiti fintech Asia hari ini agak keras: lagi laju anda berinovasi, lagi laju jenayah kewangan cuba ikut rentak. Bezanya, sama ada anda bergantung kepada sistem lama atau anda ada fintech stack berasaskan AI yang direka khusus untuk ekosistem Asia.
Untuk Malaysia, beberapa tahun akan datang akan menentukan siapa yang muncul sebagai peneraju serantau dalam AI untuk perkhidmatan kewangan – dan siapa yang terperangkap dalam kos fraud meningkat, tekanan regulasi dan pelanggan hilang kepercayaan.
Webinar seperti PREDICT: Asia’s Fintech Stack: Engineering Impact Amid Rising Financial Crime Risks menawarkan satu ruang penting: berkongsi bagaimana pemain utama Asia membina infrastruktur yang:
- cukup pantas untuk menyokong produk digital baharu,
- cukup pintar (dengan AI) untuk membaca niat penyerang,
- cukup kukuh untuk melindungi pengguna walaupun pola jenayah berubah.
Jika organisasi anda sedang merancang bajet AI 2026 atau menilai semula strategi risiko digital, ini masa yang tepat untuk menyertai perbincangan ini, bukannya menunggu garis panduan baharu keluar dulu. Fintech stack Asia sedang dibentuk sekarang – dan Malaysia patut berada di tengah pentas, bukan di bahagian tepi.