Bagaimana AI Bantu Bank Menang Semula dalam Merchant Acquiring

Mengapa Bank Sedang Kalah Dalam Merchant Acquiring

Satu fakta yang ramai banker tak selesa dengar: sebahagian besar pertumbuhan transaksi digital peniaga di Malaysia beberapa tahun kebelakangan ini pergi ke fintech dan payment gateway, bukan ke bank tradisional.

Sementara bank sibuk mengurus sistem warisan, fintech datang dengan platform awan, API moden dan dashboard masa nyata yang peniaga suka. Tambah pula kebangkitan DuitNow QR, e-dompet, dan cross-border e‑commerce, peniaga hari ini tak lagi setia pada satu bank – mereka setia pada pihak yang paling senang diintegrasi, paling telus dan paling tinggi success rate.

Dalam siri "AI dalam Perkhidmatan Kewangan" ini, merchant acquiring adalah salah satu medan utama di mana AI boleh mengembalikan kelebihan bank. Bukan sekadar automasi, tetapi bagaimana AI mengubah fraud, routing, dan pengalaman peniaga menjadi aset strategik.

Artikel ini membina semula idea asal Nakul Kothari (Juspay) dengan memberi fokus khusus: bagaimana bank boleh gunakan AI untuk memodenkan merchant acquiring dan kembali menang berdepan fintech.

---

1. Landskap Baharu: Merchant Acquiring Bukan Lagi Sekadar Proses Transaksi

Hari ini, merchant acquiring sudah jadi pengalaman digital hujung ke hujung, bukan lagi sekadar proses swipe kad atau terima duit.

Peniaga — dari kedai Shopee kecil sampai rangkaian runcit besar — mahukan:

• Satu platform untuk web, app, in-store, QR, e-dompet dan cross-border
• Onboarding dalam jam, bukan minggu
• Dashboard real-time: authorisation rate, yuran, chargeback, settlement
• Keupayaan tambah payment method baharu dengan segera

Fintech acquirer menang kerana mereka bina dari awal dengan:

• Platform cloud-native
• Senibina modular & berasaskan API
• Orchestration layer yang asingkan checkout, routing, fraud, tokenisation, FX dan reconciliation

Sementara itu, banyak bank masih bergantung pada:

• Gateway lama yang ditampal dengan pelbagai vendor
• Proses onboarding manual dan kertas
• Routing statik
• Penambahan payment method yang ambil masa berbulan

Di sinilah AI masuk

AI takkan menyelesaikan semua masalah jika senibina asas masih monolitik. Tapi bila bank sudah bergerak ke platform modular, AI menjadi pembeza utama:

• Automasi proses dalaman (KYC, underwriting, pemantauan risiko peniaga)
• Pemetaan corak transaksi untuk tingkatkan approval rate
• Pengesanan fraud masa nyata merentas kad, QR, dan e-dompet
• Analitik tingkah laku peniaga untuk tawaran produk yang lebih tepat

Ringkasnya: platform moden + AI = peluang bank untuk lawan balik.

---

2. Dari Gateway ke Platform AI-Native

Bank yang kekal sebagai "payment gateway" akan terus ditekan margin. Bank yang bertindak sebagai platform AI-native pula akan jadi rakan strategik peniaga.

Ciri senibina yang bank perlu sasarkan

1. Modular & berasaskan servis mikro
   Routing, fraud, tokenisation, settlement dan reconciliation beroperasi sebagai servis berasingan yang boleh diskala dan dikemas kini tanpa ganggu keseluruhan sistem.

2. Cloud-native (on-prem, awan atau hybrid yang patuh regulasi)
   Ini penting untuk:

   • Latensi rendah untuk keputusan AI masa nyata
   • Keupayaan memproses data besar (authorisation log, data issuer, data jaringan pembayaran)

3. Unified merchant interface
   Peniaga patut nampak satu portal & satu API, walaupun di belakangnya ada pelbagai sistem warisan dan partner.

Di mana AI duduk dalam senibina ini?

AI sepatutnya wujud sebagai lapisan merentas:

• AI Routing Engine – pilih laluan pembayaran terbaik (acquirer/network/rail) mengikut corak sejarah, masa, BIN, jenis peranti dan risiko
• AI Fraud Engine – skor risiko setiap transaksi dengan mengambil kira data bank + data jaringan + corak merchant
• AI Insights Layer – memproses data transaksi menjadi insight perniagaan untuk peniaga (bukan sekadar laporan CSV)

Bank yang sudah labur besar dalam AI untuk kredit, AML dan chatbot sebenarnya boleh kitar semula keupayaan sama ke dalam merchant acquiring — dengan penyesuaian yang betul.

---

3. Reimagining Pengalaman Peniaga dengan AI

Dalam merchant acquiring moden, pengalaman peniaga lebih penting daripada harga MDR semata-mata. Di Malaysia, ramai pemilik bisnes kecil cerita benda sama: "system lambat, nak integrate susah, nak dapat bantuan pun lambat".

AI boleh ubah ini secara praktikal.

a) Onboarding digital yang betul-betul pantas

Apa yang peniaga mahu:

• Borang eKYC, SSM check dan penilaian risiko dilakukan secara automatik
• Keputusan awal (approve / conditional / to review) dalam beberapa jam
• SDK dan API yang jelas, lengkap dengan contoh kod dan sandbox

Bagaimana AI membantu:

• Computer vision untuk baca dokumen pendaftaran syarikat dan ID
• Model risiko peniaga yang belajar dari sejarah chargeback, industri, geografi dan corak transaksi
• Chatbot / copilot AI untuk bantu developer peniaga integrasi API bank dengan lebih cepat

b) Dashboard pintar, bukan sekadar paparan data

Bank biasanya beri laporan standard: jumlah transaksi, jumlah tolakkan, yuran. Peniaga mahukan jawapan, bukan data mentah.

Dengan AI, dashboard boleh:

• Cadangkan slot masa promosi berdasarkan corak puncak transaksi
• Beritahu payment method mana paling tinggi conversion untuk segmen pelanggan tertentu
• Tunjuk sebab utama transaksi gagal mengikut issuer, jenis kad, atau channel
• Syor tindakan: contohnya "aktifkan DuitNow QR di cawangan X" atau "aktifkan tokenisation untuk kurangkan friction pelanggan kembali (repeat)"

Ini menjadikan bank bukan sekadar acquirer, tetapi rakan data & strategi.

c) Self-service yang benar-benar self-service

AI boleh menggerakkan portal self-service di mana peniaga:

• Ubah tetapan payment routing dengan panduan AI
• Simulasi kesan perubahan yuran atau kaedah pembayaran terhadap margin
• Dapat bantuan teknikal melalui copilot yang faham dokumentasi API bank

Peniaga tak perlu lagi menunggu RM untuk perkara kecil – dan bank jimat kos operasi.

---

4. Success-Rate Engineering: Medan Pertarungan Utama AI

Dalam dunia e‑commerce, 2–3% peningkatan authorisation rate boleh bersamaan jutaan ringgit setahun bagi peniaga besar. Ini salah satu sebab ramai peniaga berpindah ke payment gateway yang sanggup "berperang" untuk setiap transaksi.

Hari ini, fintech acquirer gunakan:

• Real‑time smart routing
• Tokenisation yang dioptimumkan
• Intelligent retries (cuba semula laluan lain dalam milisaat)
• Device intelligence dan BIN-level decisioning

Kelemahan banyak bank: routing statik, peraturan fraud yang keras dan sistem legasi yang tak mudah diubah.

Kelebihan tersembunyi bank

Sebenarnya bank mempunyai aset yang fintech tak ada:

• Hubungan lebih rapat dengan issuer
• Data corak kelulusan di peringkat rangkaian
• Infrastruktur settlement dan treasury yang kukuh

Dengan AI, bank boleh:

1. Membina model ramalan kelulusan
   Berdasarkan BIN, issuer, waktu, amaun, jenis peniaga, channel, dan lokasi. AI boleh "agak" laluan mana paling tinggi peluang lulus.

2. Adaptive routing masa nyata
   Jika laluan A mula turun approval rate dalam jam tertentu, sistem AI terus alih ke laluan B tanpa perlu campur tangan manual.

3. Experimentation berterusan (A/B routing)
   AI boleh jalankan ujian kecil antara beberapa strategi routing dan pilih yang paling tinggi success rate.

4. Anti-fraud yang lebih pintar, kurang friksi
   Daripada guna peraturan keras yang memblok banyak transaksi sah, model AI boleh beza antara corak fraud sebenar dengan tingkah laku pelanggan normal.

Bank yang serius melabur dalam success-rate engineering berasaskan AI akan cepat nampak perubahan: peniaga akan kembali kerana nampak lebih banyak transaksi lulus dengan bank berbanding gateway lain.

---

5. Dari Lokal ke Global: AI untuk Cross-Border & Multi-Rail

Peniaga Malaysia, walaupun sederhana, semakin ramai berjualan ke luar negara melalui platform seperti TikTok Shop, Shopee, Amazon dan Shopify. Mereka mahu:

• Harga dan settlement berbilang mata wang
• FX yang telus
• Pematuhan SCA, data localisation dan regulasi tempatan negara sasaran
• Sokongan kaedah pembayaran tempatan (contoh: PayNow, UPI, GCash, dan lain-lain)

Bank yang kekal bergantung kepada card-only acquiring akan cepat ditinggalkan.

Bagaimana AI bantu di sini

• Pengurusan FX dinamik – model AI boleh mengoptimumkan kadar FX, spread dan masa conversion berdasarkan keadaan pasaran dan profil risiko
• Pengesanan anomali cross-border – AI pantau corak transaksi luar negara yang ganjil tanpa perlu tambah beratus peraturan manual
• Orchestration pintar merentas rail – sama ada kad, account-to-account (contoh DuitNow), dompet atau open banking, AI boleh pilih rail paling sesuai mengikut kos, masa dan risiko

Bila digabung dengan platform orchestration pihak ketiga, bank boleh melompat beberapa tahun ke hadapan tanpa perlu bina semua integrasi sendiri.

---

6. Peta Jalan Modernisasi: Dari Teori ke Pelaksanaan

Transformasi ini bukan soal beli satu sistem dan semua selesai. Bank perlu bergerak secara fasa, tetapi dengan sasaran jelas bahawa AI adalah komponen teras, bukan aksesori.

Fasa 1: Asas platform & data

• Wujudkan unified payment API untuk peniaga
• Konsolidasi data transaksi ke satu data platform yang patuh regulasi
• Pisahkan modul routing, fraud, settlement, reconciliation daripada sistem utama

Fasa 2: Automasi & pengalaman peniaga

• Onboarding digital dengan eKYC dan scoring risiko AI asas
• Dashboard masa nyata dengan insight ringkas (top payment method, top decline reasons)
• Portal self-service asas untuk konfigurasi payment gateway

Fasa 3: AI sebagai enjin utama

• AI routing dengan model ramalan authorisation rate
• Fraud engine generasi baharu yang gunakan machine learning dan graph analysis
• Dynamic pricing / fee engine mengikut risiko, kos dan nilai peniaga
• Merchant insights yang kaya (segmentasi pelanggan, corak belanja, cadangan promosi)

Fasa 4: Ekosistem & partnership

Tak logik untuk bank bina semua sendiri. Bank yang pantas biasanya:

• Bekerjasama dengan platform orchestration, risk platform, dan penyedia infrastruktur seperti Juspay
• Guna pendekatan build + partner: komponen strategik dibina sendiri, komponen generik diguna pakai dari rakan ekosistem

Yang penting, struktur organisasi juga berubah: pasukan produk merentas fungsi (IT, risiko, bisnes, compliance) menggantikan silo tradisional.

---

7. Bank Masih Boleh Menang – Jika Berani Jadikan AI Teras Strategi

Kena akui: fintech acquirer telah mendahului dari segi kelajuan dan pengalaman peniaga. Tapi itu bukan bermakna bank sudah tewas.

Bank masih ada tiga kekuatan besar yang sukar ditiru:

1. Kepercayaan dan jenama – terutama dalam konteks Malaysia yang sangat dikawal selia
2. Kepakaran regulatori dan pematuhan – kunci untuk cross-border dan industri berisiko tinggi
3. Infrastruktur settlement & treasury – asas kepada reliabiliti dan pengurusan kecairan

Bila kekuatan ini digabung dengan:

• Platform modular dan cloud-native
• Lapisan AI untuk routing, fraud, analitik dan pengalaman peniaga
• Pendekatan produk yang benar-benar merchant-centric

…bank bukan sahaja boleh mengejar fintech, malah boleh mendahului kerana mereka menguasai kedua-dua dunia: kepercayaan dan kecerdasan.

Untuk pengurus bank, pemimpin fintech dan insurer yang mengikuti siri "AI dalam Perkhidmatan Kewangan", soalan sebenar sekarang bukan lagi "perlu atau tidak kita guna AI dalam pembayaran?" tetapi:

Bank atau institusi mana yang akan menggabungkan AI dengan senibina pembayaran moden paling pantas, dan menang hati peniaga Malaysia dalam 12–24 bulan akan datang?

Siapa yang bertindak awal, akan jadi rakan utama ekosistem pembayaran digital Malaysia — dari kedai mamak hujung taman sampai ke jenama global.