Bagaimana AI Mengubah Penarafan Kredit Private Global

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

Private credit global sudah melepasi USD2 trilion. AI kini mengubah cara bank & fintech Malaysia menilai risiko kredit – lebih pantas, dinamik dan inklusif.

AI kewanganpenarafan kreditrisiko kreditfintech Malaysiaperbankan digitalprivate creditalternative data
Share:

AI Sedang Mengubah Cara Risiko Kredit Dinilai

Private credit global sudah melepasi paras USD2 trilion. Dalam masa yang sama, startup seperti AIR baru sahaja mengumpul USD6.1 juta untuk membangunkan platform penarafan kredit berasaskan AI yang menilai kesihatan kewangan syarikat, setiap hari, secara automatik.

Ini bukan sekadar berita startup di New York atau London. Ini cerminan arah seluruh industri – termasuk bank, syarikat insurans dan fintech di Malaysia – yang semakin bergantung pada AI untuk penarafan kredit, pemodelan risiko dan keputusan pembiayaan.

Dalam siri "AI in Financial Services (Banks, Insurance, Fintech)" ini, fokusnya jelas: siapa yang pantas mengadaptasi AI akan memimpin pasaran pinjaman dan pengurusan risiko. Siapa yang kekal dengan model tradisional yang perlahan dan statik akan tertinggal.

Artikel ini membedah:

  • Apa sebenarnya yang AIR buat dan kenapa model ini penting
  • Kelemahan besar penarafan kredit tradisional yang juga berlaku di Malaysia
  • Bagaimana bank dan fintech di Malaysia boleh ambil pelajaran praktikal untuk modernisasikan skor kredit dan pengurusan risiko menggunakan AI

Apa Yang AIR Sedang Cuba Ubah Dalam Dunia Penarafan Kredit

Inti model AIR mudah: gantikan penarafan kredit berasaskan metodologi berusia 100 tahun dengan sistem AI yang hidup, automatik dan berterusan.

Platform AIR dibina oleh veteran industri dari Moody’s, DataRobot, Goldman Sachs dan Morgan Stanley. Mereka menyasar satu jurang besar: penarafan kredit private company yang selama ini lambat, subjektif dan jarang dikemas kini.

AIR mendakwa sistem mereka:

  • Menggunakan AI yang dilatih dengan data kewangan bertahun-tahun dan data alternatif
  • Memantau syarikat setiap hari dan menanda awal early warning signals
  • Menyemak semula penarafan (re-rate) secara masa nyata, bukan secara berkala beberapa bulan sekali
  • Memberi pelabur, bank dan pengurus aset pandangan risiko yang lebih telus dan kurang bias manusia

CEO AIR, Glenn Carvajal, menggambarkan platform ini sebagai “Iron Man suit” untuk penganalisis kredit – sentiasa aktif, adaptif dan sentiasa belajar. Maksudnya, AI bukan menggantikan penganalisis, tapi menambah keupayaan mereka supaya kurang perkara penting yang terlepas pandang.

Ini sangat selari dengan apa yang banyak bank dan fintech Malaysia mahukan bila bercakap tentang automated credit scoring dan pemodelan risiko berasaskan data besar.

Masalah Besar Penarafan Kredit Tradisional (Termasuk di Malaysia)

Kebanyakan institusi kewangan – sama ada di Wall Street atau di Jalan Raja Laut – masih bergantung pada pendekatan yang hampir sama untuk menilai risiko kredit:

  1. Model statistik tradisional yang statik
  2. Penilaian manual dan judgement subjektif
  3. Kitaran kemas kini yang perlahan (suku tahunan, separuh tahun, tahunan)

Kenapa model lama ini tak lagi cukup

Ada tiga isu utama yang semakin ketara:

  • Backward-looking: Banyak model terlalu bergantung pada penyata kewangan sejarah dan rekod bayaran masa lalu. Dalam ekonomi yang cepat berubah, data tahun lepas kadang-kadang sudah tidak relevan.
  • Subjektif & tidak konsisten: Dua penganalisis boleh memberi pandangan risiko yang berbeza untuk profil pelanggan yang hampir sama. Ini menjejaskan konsistensi dan sukar untuk diaudit.
  • Lambat: Dalam pasaran pembiayaan korporat dan SME, menunggu laporan kewangan audit dan komiti kredit berminggu-minggu bermakna peluang perniagaan boleh hilang, terutamanya bila bersaing dengan fintech yang lebih lincah.

Di Malaysia, isu ini terasa dalam beberapa konteks:

  • SME yang kurang dokumen – ramai pemilik bisnes mikro dan PKS yang sukar dapat pembiayaan kerana data kewangan formal mereka lemah, walaupun aliran tunai sebenar (contohnya melalui transaksi e-wallet atau POS) sebenarnya sihat.
  • Pembiayaan patuh Syariah – keperluan untuk menilai risiko sambil patuh kepada struktur kontrak yang berbeza (murabahah, ijarah, tawarruq) menambah lagi kerumitan jika hanya bergantung pada model linear lama.
  • Lonjakan fintech BNPL, e-wallet & P2P lending – kelajuan keputusan kredit adalah faktor utama. Model penarafan yang perlahan akan menyebabkan drop-off pelanggan yang tinggi.

Jadi bila kita lihat model seperti AIR, mesejnya jelas: penarafan kredit mesti bergerak dari statik kepada dinamik, dari judgement berat manual kepada AI yang berpusat pada data.

Bagaimana AI Mengubah Cara Bank & Fintech Menilai Risiko Kredit

Jawapan ringkas: AI menjadikan penarafan kredit lebih pantas, lebih granular, dan lebih proaktif.

1. Penarafan kredit dinamik, bukan sekali-sekala

Konsep teras AIR – dan apa yang semakin diterapkan oleh institusi kewangan maju – ialah “always-on credit monitoring”.

Daripada:

  • Memberi rating / limit setahun sekali

Kepada:

  • Memantau tingkah laku pelanggan dan akaun hampir masa nyata
  • Mengemas kini skor risiko bila ada perubahan ketara, contohnya:
    • Jualan merosot 20% tiga bulan berturut-turut
    • Pola pembayaran pembekal berubah ketara
    • Berita negatif tentang syarikat / industri

Untuk bank dan fintech Malaysia, ini boleh diterjemahkan kepada:

  • Auto review limit kad kredit bila risiko menurun atau meningkat
  • Dynamic pricing kadar keuntungan/pinjaman berdasarkan risiko semasa, bukan risiko masa permohonan
  • Pemantauan portfolio SME / korporat untuk mengesan syarikat yang mula menunjukkan tanda stres lebih awal

2. Gabungan data kewangan dan alternative data

AIR melatih model mereka menggunakan:

  • Data kewangan tradisional (penyata, nisbah kewangan, aliran tunai)
  • Alternative data – contohnya aktiviti transaksi, maklumat pasaran, mungkin juga data makro dan sektor

Di Malaysia, potensi alternative data sangat besar:

  • Data transaksi e-wallet & payment gateway
  • Data POS runcit
  • Pola transaksi akaun semasa / simpanan
  • Data P2P & BNPL

Bila digabungkan dengan AI, institusi kewangan boleh:

  • Menilai creditworthiness individu yang tiada atau lemah rekod CCRIS/CTOS
  • Memberi akses pembiayaan lebih luas kepada segment underbanked tanpa melonggarkan kawalan risiko

3. Mengurangkan bias manusia dan meningkatkan konsistensi

AIR menekankan bahawa pendekatan mereka memberikan pandangan risiko yang telus dan bebas bias (sekurang-kurangnya lebih kurang bias daripada judgement manual semata-mata).

Untuk bank dan fintech, ini bermaksud:

  • Kurang risiko inconsistent decision antara cawangan atau pegawai kredit
  • Jejak audit yang lebih jelas – kenapa satu permohonan diluluskan atau ditolak, faktor apa yang menyumbang kepada skor risiko
  • Peluang untuk mematuhi garis panduan pengawalseliaan dengan lebih baik, kerana model boleh diuji, dijelaskan dan ditambah baik secara sistematik

Di Malaysia, dengan panduan Bank Negara yang semakin menekankan governans model AI dan explainability, ini bukan lagi pilihan. Ini keperluan.

Apa Maknanya Untuk Bank & Fintech di Malaysia

Realitinya, AI untuk penarafan kredit bukan lagi “nice to have”, ia akan menjadi asas daya saing sektor kewangan.

Peluang utama untuk institusi kewangan tempatan

Beberapa peluang yang saya lihat sangat relevan:

  1. Modernisasi sistem skor kredit dalaman
    Gantikan atau tambah baik model statistik lama (contohnya logistic regression tunggal) dengan model AI yang:

    • Menggunakan lebih banyak pembolehubah tingkah laku dan transaksi
    • Disemak automatik secara berkala
    • Disepadukan dengan data luaran (ekonomi, sektor, sentimen)

  2. Penarafan risiko portfolio private credit & SME
    Hampir semua bank Malaysia mempunyai buku pinjaman SME/korporat yang besar, tetapi pemantauan risiko masih berat manual. Mengambil inspirasi daripada AIR:

    • Bangunkan “credit risk cockpit” untuk pemantauan harian atau mingguan
    • Tetapkan early warning triggers – contohnya penurunan jualan POS, kelewatan bayaran pembekal, atau kejatuhan mendadak dalam baki akaun

  3. Produk pembiayaan mikro yang lebih inklusif
    Dengan AI dan alternative data, bank dan fintech boleh:

    • Menilai pemilik gerai, peniaga dalam talian, gig worker yang sebelum ini dianggap “tiada data”
    • Mengurangkan kebergantungan kepada cagaran keras untuk amaun kecil

  4. Kerjasama bank–fintech–data provider
    Bukan semua organisasi perlu membina “AIR versi Malaysia” sendiri. Model yang lebih realistik:

    • Bank menyediakan infrastruktur dan kawal selia risiko
    • Fintech menyediakan pengalaman pelanggan dan pengumpul data tingkah laku
    • Rakan teknologi AI menyediakan enjin pemodelan dan pemantauan

Risiko jika kekal pada status quo

Ada kos besar jika terus bergantung pada pendekatan lama:

  • NPL melonjak tanpa amaran awal kerana institusi hanya “nampak” masalah apabila pelanggan sudah gagal bayar beberapa bulan
  • Peluang pendapatan hilang – pelanggan baik diberi harga terlalu mahal kerana model tidak cukup granular
  • Fintech asing dan pemain serantau yang menggunakan AI agresif boleh masuk dan menawarkan keputusan serta harga yang lebih menarik kepada pelanggan Malaysia

Dalam bahasa mudah: siapa yang pandai guna AI untuk risiko kredit akan boleh ambil risiko yang lebih tepat. Bukan lebih berani membabi buta, tetapi lebih yakin di mana perlu ambil risiko dan di mana perlu mengelak.

Langkah Praktikal Memulakan AI untuk Penarafan & Risiko Kredit

Ramai pengurus risiko dan CIO di bank/insurans/fintech Malaysia sebenarnya sudah “jual” idea AI kepada pengurusan. Cabarannya sekarang ialah: bagaimana nak mula, tanpa menjejaskan pematuhan dan kestabilan operasi?

Berikut pendekatan yang saya lihat lebih berkesan:

1. Mulakan dengan satu use case yang jelas dan terukur

Contoh sasaran:

  • Mengurangkan kadar default kad kredit baharu sebanyak 10–15%
  • Meningkatkan approval rate pinjaman peribadi tanpa menaikkan NPL
  • Mempercepat tempoh keputusan pembiayaan SME daripada 7 hari ke 24 jam

Bila sasaran jelas, mudah untuk pilih data, reka model dan ukur kejayaan.

2. Bangunkan “AI co-pilot”, bukan sistem pengganti total

Ambil inspirasi daripada analogi “Iron Man suit” AIR. Pada peringkat awal:

  • Gunakan model AI sebagai cadangan risiko tambahan di sebelah model tradisional
  • Benarkan pegawai kredit melihat perbandingan skor dan faktor utama
  • Pantau prestasi kedua-dua model dalam tempoh shadow mode 6–12 bulan

Ini memberi masa untuk:

  • Meyakinkan pengurusan dan regulator dalaman
  • Baiki kelemahan model
  • Membangunkan keupayaan explainability yang kukuh

3. Fokus pada governans model & explainability

Untuk memenangi kepercayaan pengurusan risiko dan pengawal selia:

  • Wujudkan Model Risk Management Framework khusus untuk AI/ML
  • Dokumentasikan:
    • Sumber data
    • Metodologi model
    • Ujian bias dan fairness
    • Backtesting dan pemantauan berterusan
  • Bangunkan ringkasan mudah difahami:
    “10 faktor terbesar yang menyumbang kepada skor risiko pelanggan X”

4. Rancang skalabiliti dari awal

Walaupun bermula kecil, reka:

  • Senibina data yang boleh menampung pertambahan jenis data baharu
  • API dan integrasi yang memudahkan penggunaan model sama di pelbagai produk (kad, pinjaman peribadi, SME, hire purchase)

Dengan cara ini, kejayaan satu pilot boleh cepat diperluas ke portfolio lain.

Masa Depan Penarafan Kredit: Dari Laporan Statik ke Sistem Hidup

Kisah AIR mengumpul USD6.1 juta untuk membina platform penarafan kredit AI hanya mengesahkan satu perkara: arah industri global memang menuju ke penarafan kredit yang sentiasa hidup, dinamik dan disokong AI.

Malaysia tidak ketinggalan dari segi aspirasi – bank besar sudah peruntuk bajet besar untuk projek AI, fintech tempatan agresif dengan skor kredit automatik, dan regulator secara beransur-ansur mengeluarkan panduan berkaitan AI dan data.

Soalan sebenar untuk setiap bank, syarikat insurans dan fintech di Malaysia sekarang bukan lagi “perlu guna AI atau tidak?”, tetapi:

"Sejauh mana pantas kita boleh membawa AI ke tengah proses penarafan kredit dan pemodelan risiko, tanpa mengorbankan pematuhan dan kestabilan?"

Siapa yang ada jawapan praktikal, pelan pelaksanaan yang jelas dan keberanian mencuba – merekalah yang akan menguasai pasaran risiko kredit dalam 3–5 tahun akan datang.

Jika organisasi anda sedang menilai bagaimana mahu memulakan atau menaik taraf AI untuk penarafan dan risiko kredit, ini masa yang sesuai untuk:

  • Menetapkan satu use case jelas yang boleh dibuktikan impaknya pada 2026
  • Mengkaji semula senibina data dan governans model sedia ada
  • Mencari rakan teknologi dan data yang boleh bergerak pantas bersama pasukan risiko dan pematuhan anda

Realitinya, pendekatan lama tidak akan kekal relevan. AI bukan lagi projek sampingan, ia akan jadi enjin utama keputusan kredit.