Bagaimana AI Mengubah Compliance Marketing Kewangan

AI Bukan Lagi Sekadar Chatbot: Ia Sudah Masuk ke Dunia Compliance

Satu angka yang sedang berlegar dalam dunia insurans dan fintech: platform semakan promosi kewangan berasaskan AI seperti Adclear mendakwa boleh mengurangkan masa review bahan pemasaran sehingga 88%. Untuk pasukan marketing dan compliance, angka ini bukan sekadar menarik – ia boleh mengubah cara mereka bekerja setiap hari.

Inilah yang sedang diuji oleh Scottish Widows, sebuah syarikat insurans, pencen dan pelaburan milik Lloyds Banking Group. Mereka memulakan projek perintis enam bulan menggunakan AI untuk memastikan semua bahan marketing – teks, visual dan video – mematuhi peraturan pengawal selia UK.

Kenapa cerita di UK ini relevan untuk bank, insurans dan fintech di Malaysia menjelang hujung tahun 2025? Sebab landskap kita bergerak ke arah yang sama: penggunaan AI dalam perkhidmatan kewangan semakin meluas, regulatori semakin tegas, dan pelanggan makin peka terhadap ketelusan.

Dalam artikel ini, saya akan kongsikan:

• Apa sebenarnya yang Scottish Widows sedang buat dengan AI untuk compliance marketing
• Kenapa pendekatan ini penting untuk bank, insurans dan fintech di Malaysia
• Model praktikal bagaimana organisasi anda boleh mula mengguna pakai AI untuk marketing compliance secara selamat
• Langkah seterusnya jika anda serius nak bawa AI masuk ke fungsi risiko & compliance anda

Apa Yang Scottish Widows Sedang Uji Dengan AI

Inti projek Scottish Widows mudah: gunakan AI sebagai enjin semakan promosi kewangan (financial promotions review engine) bagi semua bahan komunikasi pelanggan mereka.

Cara kerja ringkas

Platform seperti Adclear:

• Menganalisis kandungan bertulis (artikel, email, skrip), imej dan video
• Memadankan kandungan dengan peraturan berkaitan (contoh: garis panduan FCA di UK)
• Menggunakan model AI untuk mengesan perkataan, klaim, atau visual yang berisiko melanggar peraturan
• Menghasilkan audit trail yang terperinci untuk pasukan compliance

Dalam kes Scottish Widows:

• Pasukan marketing boleh menghasilkan kempen dengan lebih pantas
• AI akan melakukan semakan awal (first line check) terhadap compliance
• Hanya isu yang ditandakan (flagged) akan diangkat untuk semakan manusia oleh pasukan risiko & compliance

Maria Herrero-Bullich, Chief Customer & Digital Officer Scottish Widows, jelaskan objektif mereka jelas: bergerak pantas dalam kempen digital, tetapi tetap kekal jelas, telus dan patuh peraturan ketika berkomunikasi dengan pelanggan.

Apa yang menarik dari sudut regulatori

Scottish Widows juga berada dalam kumpulan terpilih yang diuji secara langsung oleh Financial Conduct Authority (FCA) untuk aplikasi AI yang “selamat dan bertanggungjawab”. Mereka mendapat bimbingan terus daripada regulator dan rakan teknikal pihak ketiga.

Ini memberi tiga mesej penting:

1. Regulator tidak anti-AI – mereka mahu AI digunakan dengan cara yang terkawal
2. Firma yang proaktif menguji AI bersama regulator mendapat ruang bergerak lebih strategik
3. Compliance bukan lagi blok penghalang, sebaliknya menjadi rakan strategik inovasi

Bagi saya, inilah model kerjasama yang patut bank dan insurans Malaysia kejar bersama Bank Negara Malaysia (BNM) dan Suruhanjaya Sekuriti (SC): eksperimen terkawal, dengan sandbox, bukannya menunggu garis panduan sempurna baru mula bergerak.

Kenapa Marketing Compliance Patut Jadi Use Case AI Pertama Anda

AI dalam kewangan sering dikaitkan dengan fraud detection, credit scoring atau chatbot. Tapi marketing compliance sebenarnya salah satu use case yang paling cepat beri pulangan (quick ROI) dan paling mudah diukur.

Masalah sebenar hari ini

Kebanyakan institusi kewangan Malaysia berdepan situasi ini:

• Pasukan marketing agresif keluarkan kempen untuk produk insurans, pembiayaan, pelaburan, e-wallet
• Setiap bahan perlu disemak oleh pasukan compliance dan legal
• SLA menjadi panjang – kadang-kadang 3–10 hari bekerja hanya untuk satu kempen
• Kakitangan compliance “burnout” semata-mata semak wording, disclaimer dan klaim produk
• Risiko human error tetap tinggi bila volume bahan sangat banyak

Hasilnya:

• Time-to-market produk digital jadi perlahan
• Peluang kempen bermusim (contoh: promosi Ramadan, hujung tahun, 11.11) terlepas
• Hubungan marketing–compliance jadi tegang

Apa yang AI boleh bantu, secara praktikal

AI untuk marketing compliance bukan bermaksud buang manusia dari proses. Ia lebih kepada menstruktur semula cara kerja:

• AI sebagai “first reviewer”
  Semua bahan yang draf akan melalui engine AI dahulu untuk semakan awal.

• Standardisasi interpretasi peraturan
  Model AI dilatih berdasarkan polisi dalaman, garis panduan regulator, dan contoh kes lampau. Jadi tafsiran menjadi lebih konsisten.

• Pengesanan automatik risiko khusus seperti:

  • Klaim “dijamin untung”, “tanpa risiko” untuk produk pelaburan
  • Perbandingan yang boleh mengelirukan dengan pesaing
  • Ketiadaan disclaimer yang sepatutnya
  • Visual yang implikasikan sesuatu yang tak disokong fakta produk

• Audit trail digital
  Setiap semakan AI direkod: apa yang ditandakan, apa yang diluluskan, siapa yang override. Ini memudahkan internal audit dan persediaan inspection dari regulator.

Bila AI boleh potong masa review hingga sekitar 70–80% (seperti dakwaan 88% oleh penyedia teknologi), pasukan compliance boleh tumpu pada kes yang betul-betul kompleks, bukannya sibuk dengan kerja repetitif.

Pelajaran Untuk Bank, Insurans & Fintech Malaysia

Pengalaman Scottish Widows membawa beberapa pengajaran terus-terang untuk pasaran kita.

1. Mulakan dengan satu domain yang fokus

Scottish Widows tak cuba guna AI untuk semua benda serentak. Mereka fokus pada marketing & promosi kewangan terlebih dahulu. Ini pendekatan yang bijak kerana:

• Skop jelas
• Data latihan (training data) mudah dikumpul
• KPI kejayaan boleh diukur (masa review, jumlah isu compliance, masa ke pasaran)

Bagi organisasi di Malaysia, beberapa domain permulaan yang realistik:

• Promosi kad kredit dan pembiayaan peribadi
• Produk takaful / insurans hayat dan kesihatan
• Kempen pelaburan runcit (unit trust, robo-advisor, e-wallet investment features)

2. Treat AI sebagai “co-pilot”, bukan hakim terakhir

Ramai yang skeptikal dengan AI dalam compliance kerana bimbang keputusan salah. Cara yang lebih selamat:

• Tetapkan AI sebagai lapisan semakan awal, bukan pengganti semakan manusia
• Jadikan output AI sebagai “cadangan + penanda risiko”, bukan keputusan muktamad
• Wajibkan semakan manusia untuk:
  • Bahan berimpak tinggi (TV, OOH, kempen nasional)
  • Produk kompleks (derivatif, structured product, pelaburan berisiko tinggi)

Kritikal: dokumentasikan dengan jelas dalam polisi dalaman peranan AI vs manusia bagi mengelakkan kekeliruan bila berlaku audit atau siasatan.

3. Libatkan regulator lebih awal

FCA di UK secara terbuka menjemput firma seperti Scottish Widows untuk uji AI secara terkawal. Di Malaysia, walaupun pendekatan mungkin berbeza, prinsipnya sama:

• Bina dialog awal dengan BNM/SC tentang penggunaan AI dalam proses compliance anda
• Kongsi secara telus:
  • Use case yang anda sasarkan
  • Kawalan dalaman (governance, model risk management)
  • Cara anda mengurangkan bias dan menjaga privasi data

Saya berpendapat firma yang proaktif menunjukkan eksperimen mereka kepada regulator akan dilihat lebih dipercayai berbanding yang “tunggu dan lihat”.

4. Fikir dari perspektif pelanggan, bukan hanya regulator

Mari jujur: ramai pelanggan masih rasa bahasa produk kewangan susah difahami. Satu faedah sampingan AI yang Scottish Widows tekankan ialah komunikasi yang lebih jelas dan relevan.

Gunakan AI bukan sekadar untuk semak compliance, tetapi untuk:

• Uji tahap kefahaman (readability) bahan marketing
• Kenal pasti istilah teknikal yang mungkin mengelirukan
• Cadangkan versi ayat yang lebih mudah difahami tanpa mengorbankan ketepatan

Bagi produk seperti pencen, takaful, atau pelaburan jangka panjang – kejelasan bahasa biasanya terus mempengaruhi kepercayaan dan kadar penukaran (conversion).

Rangka Kerja 5 Langkah Untuk Memulakan AI Marketing Compliance

Jika organisasi anda di Malaysia sedang mempertimbangkan use case ini, berikut rangka kerja praktikal yang saya cadangkan.

1. Tetapkan objektif & KPI yang jelas

Contoh objektif:

• Kurangkan masa purata semakan promosi daripada 5 hari kepada 2 hari
• Kurangkan insiden pengesanan semula (post-approval findings) oleh audit dalaman sebanyak 40%
• Naikkan output kempen digital sebanyak 30% tanpa tambah FTE compliance

KPI yang jelas memudahkan anda menilai sama ada projek perintis (pilot) berjaya atau tidak.

2. Peta aliran kerja semasa (current state mapping)

Jawab soalan-soalan ini:

• Berapa banyak bahan marketing yang dihasilkan setiap bulan?
• Siapa yang terlibat dalam proses review? Marketing? Legal? Compliance? External agency?
• Di peringkat mana biasanya bottleneck berlaku?

Dengan peta aliran kerja yang jelas, anda boleh kenal pasti di mana AI memberi impak paling cepat.

3. Pilih model operasi AI yang sesuai

Ada tiga pendekatan utama:

1. Platform pihak ketiga khusus compliance
   Contoh seperti Adclear dalam kes Scottish Widows. Kelebihan: cepat untuk mula, model sudah dilatih untuk domain kewangan.

2. Model AI dalaman yang disesuaikan (fine-tuned)
   Sesuai untuk bank besar yang ada pasukan data/ML dalaman. Lebih kawalan, tetapi perlukan masa dan kos pembangunan.

3. Hybrid
   Gunakan platform luaran untuk semakan generik, dan lapisan dalaman untuk logik khusus syarikat atau syariah (bagi produk Islamik).

Yang penting: jelas di mana data anda disimpan, siapa yang mengakses, dan bagaimana keselamatan serta privasi dikawal.

4. Bangunkan polisi & governance AI

Beberapa elemen yang tak boleh diketepikan:

• Prinsip penggunaan AI yang selari dengan polisi korporat dan kehendak regulator
• Garis panduan bila AI boleh digunakan dan bila mesti dirujuk kepada pakar manusia
• Rangka kerja pengurusan risiko model (model risk management) – termasuk pengujian berkala dan pemantauan prestasi model
• Proses eskalasi bila AI memberi cadangan yang bercanggah dengan garis panduan sedia ada

Ini membezakan projek AI “eksperimen” dengan program AI yang boleh bertahan dan diskalakan.

5. Jalankan pilot terkawal 3–6 bulan

Ikuti jejak Scottish Widows: projek perintis dengan tempoh masa jelas. Semasa pilot:

• Hadkan skop kepada beberapa jenis kempen dan satu-dua produk sahaja
• Pantau metrik setiap bulan (masa review, bilangan isu compliance, kepuasan pasukan marketing & compliance)
• Kumpul contoh di mana AI betul dan di mana ia tersasar – gunakan sebagai data latihan tambahan

Di hujung pilot, buat keputusan berdasarkan data: perluas, ubah suai, atau hentikan.

Masa Sesuai Untuk Malaysia Bergerak Dari Chatbot ke Compliance

AI dalam perkhidmatan kewangan di Malaysia sudah melangkau chatbot dan cadangan produk. Bank besar, insurans dan fintech tempatan sudah biasa dengan AI untuk pengesanan penipuan, pemarkahan kredit, dan analitik kekayaan.

Langkah seterusnya yang logik ialah mengalihkan perhatian kepada regulatory compliance, khususnya dalam marketing – satu bidang yang terus berkembang kerana saluran digital semakin banyak dan pelanggan makin celik.

Kisah Scottish Widows menunjukkan:

• AI boleh mengurangkan masa semakan promosi sehingga puluhan peratus
• Regulator boleh jadi rakan dialog, bukan sekadar penguat kuasa
• Marketing dan compliance boleh bekerjasama dengan lebih sihat bila ada alat yang betul

Jika anda berada dalam bank, insurans atau fintech di Malaysia, soalan sebenar bukan lagi “patutkah kita guna AI untuk compliance?”, tetapi:

Produk atau proses mana yang paling sesuai untuk jadi pilot pertama anda – dan bila anda sanggup bermula?