Kekalutan saham AI bukan sekadar drama Wall Street. Untuk bank, fintech, insurans dan pengeluar Malaysia, inilah masa terbaik membina AI yang beri ROI sebenar.
Pasaran saham global baru sahaja bagi satu peringatan keras: euforia AI ada harga yang perlu dibayar.
Dalam satu sesi dagangan yang lemah minggu ini, indeks utama di AS jatuh, dipimpin oleh kejatuhan saham teknologi berkaitan AI seperti Broadcom, Oracle dan Nvidia. Hasil bon Perbendaharaan AS melonjak, dolar menguat, dan sentimen pelabur beralih daripada “AI boleh buat semua” kepada “adakah kita terlebih bayar untuk AI?”.
Di atas kertas, ini kelihatan seperti berita buruk. Tetapi untuk sektor perkhidmatan kewangan dan pembuatan – terutama bank, insurans, fintech dan industri E&E di Malaysia – cerita sebenar jauh lebih menarik: semasa pasaran gelabah tentang AI, pemain yang membina AI dalam operasi sebenar sedang mencipta kelebihan daya saing jangka panjang.
Artikel ini kupas apa yang sedang berlaku di pasaran, dan lebih penting, bagaimana bank, syarikat insurans, fintech dan pengeluar di Malaysia boleh ambil kesempatan daripada kekalutan ini.
1. Apa Sebenarnya Berlaku: Dari Euforia AI ke Reality Check
Inti pergerakan pasaran minggu ini mudah: pelabur mula persoal sama ada naratif AI yang terlalu optimistik disokong oleh asas perniagaan.
Beberapa titik penting:
- Saham teknologi dalam S&P 500 jatuh hampir 3 peratus
- Broadcom merosot lebih 11 peratus selepas beri amaran tentang margin
- Oracle sambung kejatuhan selepas pandu hadapan yang lemah dalam perbelanjaan cloud
- Nvidia – poster boy AI – turut tergelincir lebih 3 peratus
Dalam masa yang sama, hasil bon AS 10 tahun naik sekitar 5 mata asas ke sekitar 4.19 peratus, didorong komen pegawai Federal Reserve yang masih bimbang tentang inflasi dan tidak tergesa-gesa memotong kadar faedah lanjut.
Ringkasnya:
Modal semakin mahal, pelabur jadi lebih memilih, dan semua naratif “AI akan naik selama-lamanya” sedang diuji.
Untuk pelabur runcit, ini nampak seperti roller coaster. Untuk pengurus bank, CFO syarikat pengeluar atau ketua risiko di fintech, ini satu mesej jelas: AI bukan lagi cerita saham, ia kembali kepada asas – bolehkah AI kurangkan kos, kurangkan risiko dan tambah pendapatan secara konsisten?
2. Mengapa Kekalutan AI di Pasaran Penting Untuk Bank & Fintech
Bagi sektor kewangan, pelaburan AI tidak diukur dengan harga saham mingguan, tetapi dengan ROI operasi.
Dari hype ke P&L
Bank-bank besar di Malaysia dan rantau ini sudah lama guna AI untuk:
- pengesanan penipuan masa nyata
- pemarkahan kredit automatik
- model risiko pasaran dan kredit
- chatbot perkhidmatan pelanggan 24/7
- analitik kekayaan dan cadangan pelaburan peribadi
Pulangan sebenar datang dalam bentuk:
- penurunan kadar penipuan 30–50 peratus
- masa kelulusan pinjaman yang dipendekkan dari hari ke minit
- penjimatan kos operasi dua digit dalam pusat panggilan
Ini sangat berbeza dengan syarikat yang hanya menjual cerita AI kepada pelabur tetapi belum membuktikan aliran tunai.
Realitinya, AI dalam perkhidmatan kewangan sudah berada pada fasa “utiliti” – ia bukan lagi eksperimentasi; ia asas kepada kecekapan dan pematuhan.
Mengapa bank lebih “stabil” berbanding saham AI tulen
Apabila hasil bon naik dan pelabur lari dari saham berisiko, beberapa perkara berlaku yang memihak kepada institusi kewangan yang menggunakan AI dengan bijak:
- Permintaan untuk pengurusan risiko meningkat. Pasaran tidak menentu memerlukan model risiko yang lebih tepat. AI risk modelling jadi lebih berharga, bukan kurang.
- Pematuhan jadi lebih kompleks. Perubahan kadar dan peraturan memacu keperluan RegTech berasaskan AI untuk pemantauan transaksi dan pelaporan automatik.
- Pelanggan cari keselamatan, bukan spekulasi. Bank yang boleh guna AI untuk memberi nasihat kekayaan yang telus, peribadi dan berpandukan data akan menang kepercayaan.
Jadi walaupun pelabur kecewa dengan beberapa saham teknologi AI, permintaan asas untuk AI dalam bank dan fintech sebenarnya semakin kukuh.
3. Peluang Terbesar: AI Di Persimpangan Kewangan & Pembuatan
Kekalutan pasaran sekarang juga membuka satu ruang strategik yang ramai pemain Malaysia belum benar-benar manfaatkan: AI sebagai jambatan antara kewangan dan sektor pembuatan bernilai tinggi seperti E&E, automotif dan semikonduktor.
Kenapa pengeluar Malaysia patut peduli tentang drama AI di Wall Street?
Tiga sebab utama:
- Modal akan pilih sektor yang ada asas kukuh. Bila naratif AI tulen goyah, pelabur global selalunya cari sektor yang ada gabungan teknologi + aset nyata. Pembuatan elektronik dan automotif yang digerakkan AI adalah salah satu sasaran jelas.
- Rantaian bekalan semakin kompleks. Pengeluar komponen semikonduktor, PCB, sensor kenderaan dan peralatan elektronik lain perlukan AI untuk perancangan kapasiti, ramalan permintaan dan jaminan kualiti.
- Bank dan insurans perlukan data pembuatan untuk harga risiko dengan tepat. Di sinilah integrasi AI antara kilang dan institusi kewangan mencipta nilai sebenar.
Contoh: bagaimana bank boleh guna data AI dari kilang
Bayangkan sebuah bank besar di Malaysia membiayai beberapa kilang E&E yang sangat automatik di Pulau Pinang dan Kulim. Kilang ini sudah gunakan AI untuk:
- pengesanan kecacatan (defect detection) pada line SMT atau testing semikonduktor
- pemantauan OEE (Overall Equipment Effectiveness) masa nyata
- ramalan kerosakan mesin (predictive maintenance)
Jika data ini dikongsi secara terpilih dan terkawal, bank boleh:
- bina model kredit dinamik yang menilai risiko berdasarkan kadar reject sebenar, utilisasi mesin dan prestasi penghantaran
- strukturkan pinjaman berasaskan prestasi (contoh: spread faedah lebih rendah apabila metrik kualiti dan output berada dalam julat tertentu)
- reka bentuk insurans parameter-based (parametric insurance) di mana tuntutan dicetuskan automatik bila downtime melebihi ambang tertentu
Dalam senario ini, AI bukan hanya alat dalaman kilang; ia menjadi lapisan maklumat bersama antara pengeluar, bank dan penanggung insurans. Itu jauh lebih kukuh daripada bergantung semata-mata kepada laporan kewangan suku tahunan.
4. Strategi Praktikal Untuk Bank, Insurans & Fintech Di Malaysia
Soal sebenar sekarang: apa yang patut dibuat oleh pemain kewangan dan pengeluar di Malaysia ketika pasaran global bertanyakan sama ada AI terlalu dibesar-besarkan?
Berikut pendekatan yang, pada pandangan saya, lebih bijak daripada hanya “tunggu dan lihat”.
4.1 Utamakan use case yang dekat dengan hasil kewangan
Jangan kejar AI untuk imej jenama. Fokus pada kes penggunaan yang boleh dikesan terus ke P&L:
Untuk bank & fintech:
- Pengesanan penipuan masa nyata pada e-wallet, FPX, kad dan perbankan digital
- Pemarkahan kredit automatik untuk SME pengeluar dengan data invois dan transaksi
- Model risiko tekanan (stress testing) berasaskan senario makro ekonomi dan turun naik kadar faedah
Untuk insurans:
- Pengesanan tuntutan mencurigakan menggunakan corak sejarah
- Harga premium lebih adil untuk kilang yang membuktikan prestasi operasi yang stabil melalui data AI
Untuk pengeluar E&E & automotif:
- Sistem visi komputer untuk kualiti produk
- Pengoptimuman jadual produksi berdasarkan data pesanan sebenar
- Ramalan permintaan komponen untuk elak lebihan stok atau kekurangan stok
4.2 Sambung titik antara data operasi & data kewangan
Kebanyakan firma masih simpan “data operasi” (mesin, line kilang, sensor) dan “data kewangan” (akaun belum terima, inventori, pinjaman) dalam silo berasingan.
Pemenang sebenar AI ialah mereka yang boleh:
- satukan data ini dalam satu platform analitik
- membenarkan model risiko merekodkan korelasi antara prestasi kilang dan kemampuan bayar hutang
- bina dashboard bersama antara CFO, ketua operasi dan ketua risiko bank
Di sinilah kolaborasi antara bank, pengeluar dan fintech analitik sangat kritikal.
4.3 Guna ketidaktentuan sekarang untuk berunding lebih bijak
Satu sisi positif bila pasaran AI jadi lebih berhati-hati: harga teknologi dan vendor juga jadi lebih realistik.
Bank dan pengeluar boleh:
- merundingkan struktur harga berdasarkan kejayaan (success-based pricing) dengan vendor AI
- minta proof of concept yang jelas dengan metrik kejayaan yang diukur
- elakkan kontrak jangka panjang yang kaku sebelum ROI dibuktikan
Naratif pasaran yang lebih sederhana tentang AI memberi ruang kepada pemilik perniagaan Malaysia untuk memilih projek yang betul, bukan ikut trend.
5. Risiko Yang Perlu Disebut Terus Terang
Saya memang pro-AI dalam kewangan dan pembuatan, tetapi buta-buta optimistik adalah silap besar. Beberapa risiko yang saya lihat sering dipandang ringan:
- Model AI terlalu bergantung pada data sejarah “era kadar rendah”. Dalam persekitaran kadar faedah lebih tinggi dan inflasi tidak menentu, model risiko lama perlu dikalibrasi semula.
- Kualiti data operasi kilang tidak konsisten. Jika sensor tidak diselenggara atau data tidak dibersihkan, output AI akan mengelirukan, bukan membantu.
- Bias dan fairness dalam pemarkahan kredit AI. Untuk SME pengeluar yang baru naik taraf, data sejarah mungkin tidak mencerminkan risiko sebenar mereka – ini perlu ditangani dengan reka bentuk model yang telus.
Pendek kata, governans AI bukan isu kosmetik. Untuk bank dan pengeluar yang mahu gunakan AI sebagai asas keputusan kredit, penentuan harga dan pengurusan risiko, mereka memerlukan:
- rangka kerja model risk management yang jelas
- audit berkala terhadap prestasi dan fairness model
- dokumentasi telus yang boleh jelaskan “kenapa keputusan ini dibuat oleh model”
6. Dari Goncangan Pasaran ke Strategi 2026: Jalan Stabil Untuk Malaysia
Volatiliti pasaran saham AI minggu ini hanyalah satu bab dalam cerita yang lebih panjang: AI sudah berpindah dari hype ke infrastruktur ekonomi.
Bagi Malaysia, terutama:
- bank-bank utama yang agresif dalam transformasi digital
- syarikat insurans yang menanggung risiko kilang dan aset bernilai tinggi
- fintech yang menyokong pembiayaan rantaian bekalan
- pengeluar E&E, automotif dan semikonduktor
mesejnya agak jelas:
Jangan kejar saham AI, bina ekonomi AI sebenar.
Pasaran saham boleh jatuh 1–2 peratus dalam sehari. Tetapi bila bank berjaya kurangkan kerugian penipuan 40 peratus dengan model AI, atau bila pengeluar boleh buktikan kepada pemberi pinjaman bahawa kadar defect mereka konsisten di bawah 0.5 peratus, kesan kewangan itu berulang setiap bulan.
Musim hujung tahun ini, ramai pelabur sedang mempersoalkan “buih AI”. Saya rasa soalan yang lebih berguna untuk bank, insurans, fintech dan pengeluar di Malaysia ialah:
- Projek AI mana yang betul-betul mengubah cara kita menilai risiko dan menyalurkan modal?
- Bagaimana kita boleh gunakan data kilang, logistik dan transaksi untuk mencipta produk kewangan yang lebih pintar?
- Adakah kita bersedia dari segi data, governans dan bakat untuk skala AI pada 2026, ketika pesaing serantau semakin agresif?
Jika jawapannya belum jelas, inilah masa yang baik – sewaktu pasaran global sedikit goyah – untuk susun semula pelan AI anda. Bukan untuk kelihatan canggih, tetapi untuk menjadikan AI sebagai tulang belakang pertumbuhan yang konsisten, stabil dan boleh diaudit.
Ringkasnya: pasaran mungkin mula bosan dengan cerita AI yang kosong. Itu bagus. Ia membezakan antara hype dan nilai sebenar. Dan bagi sektor kewangan serta pembuatan Malaysia yang berani membina asas AI yang kukuh, tempoh “penapisan” ini sebenarnya peluang keemasan.