Peraturan AS 2026 sedang mengubah standard global pematuhan. Ketahui bagaimana bank, insurans dan fintech Malaysia boleh gunakan AI untuk kekal patuh dan kompetitif.
AI, Regulasi AS 2026 dan Strategi Bank Malaysia
Sebahagian besar bank besar dunia menjangka kos pematuhan akan terus naik dua angka menjelang 2026, sementara margin semakin menipis. Dalam masa yang sama, penggunaan AI untuk pematuhan (regtech) di pasaran maju meningkat lebih 40% sejak beberapa tahun kebelakangan ini. Itu bukan kebetulan.
Ini bukan sekadar isu bank di Wall Street. Lanskap peraturan AS untuk 2026 yang sedang dibincangkan dalam sesi seperti “PREDICT 2026: US Regulation Pulse Check 2026” memberi isyarat jelas tentang hala tuju global – termasuk kesan tidak langsung kepada bank, insurans dan fintech di Malaysia yang terlibat dalam transaksi rentas sempadan, koresponden perbankan, pasaran modal dan aset digital.
Dalam siri AI in Financial Services (Banks, Insurance, Fintech) ini, fokusnya mudah: bagaimana pemain kewangan Malaysia boleh gunakan AI bukan sahaja untuk patuh, tetapi untuk kekal kompetitif di pentas global. Artikel ini merangka apa yang sedang berlaku di AS menjelang 2026, mengapa ia relevan kepada kita, dan bagaimana anda boleh bina pelan AI & pematuhan yang lebih bersedia.
Kenapa Perubahan Peraturan AS 2026 Patut Masuk Radar Malaysia
Perubahan peraturan di AS sering menjadi penanda aras global. Bila AS ubah cara urus AML/CFT, modal, kecairan, fraud dan aset digital, rantaian kesannya cepat terasa kepada bank dan fintech yang berhubung dengan institusi AS.
Tiga sebab utama pemain Malaysia tak boleh pandang ringan:
-
Akaun koresponden & transaksi USD
Hampir semua bank Malaysia bergantung kepada bank koresponden AS untuk urus dagangan antarabangsa dan pembiayaan dalam USD. Jika bank AS mengetatkan syarat AML/CFT atau data yang mereka perlukan, bank Malaysia automatik kena naik taraf keupayaan pematuhan. -
Pelabur dan pasaran modal global
Insurans dan institusi pelaburan Malaysia yang aktif di pasaran AS atau terima pelaburan dari sana akan berdepan jangkaan pematuhan yang lebih tinggi. Pengurusan modal, stress testing dan ketelusan model risiko bukan lagi isu “nice to have”. -
Tekanan penanda aras teknologi
Bila bank AS menggunakan AI secara agresif untuk pemantauan transaksi, pengesanan fraud dan pengurusan modal, standard kecekapan operasi meningkat. Jika bank dan fintech Malaysia masih bergantung kepada semakan manual atau sistem lama, risiko “kelihatan berisiko tinggi” di mata rakan niaga global akan naik.
Ringkasnya: walaupun undang-undang AS tak terpakai secara langsung di Malaysia, kesannya terhadap hubungan perbankan dan persepsi risiko memang sangat nyata.
Apa Sebenarnya Yang Sedang Berlaku di AS Menjelang 2026
Webinar “US Regulation Pulse Check 2026” menyorot beberapa garis masa penting yang sedang menghimpit bank di AS. Ini antara tema besar yang patut masuk dalam perancangan risiko dan AI anda:
1. Tarikh akhir regulatori yang bertindih
Tahun 2026 di AS menyaksikan beberapa tarikh akhir utama:
- Mandat treasury central clearing
- Peraturan baharu pemantauan fraud untuk ACH
- Cadangan reformasi program AML/CFT oleh FinCEN
- Penguatkuasaan aspek-akta berkaitan aset digital seperti GENIUS Act
Bila banyak tarikh akhir jatuh hampir serentak, bank terpaksa memilih keutamaan: nak tumpu pada pemantauan fraud dulu, atau perombakan AML/CFT, atau persediaan untuk peraturan aset digital?
Realitinya, inilah situasi yang akan kita lihat di rantau ini juga: beberapa rangka kerja serantau (contoh: AML, eKYC, perlindungan data, AI governance) bergerak serentak. Siapa yang masih urus pematuhan guna spreadsheet, akan tercicir.
2. AML/CFT dan tekanan terhadap model data
Soalan besar dalam survey Finextra:
“Sejauh mana keyakinan institusi kewangan bahawa mereka boleh memenuhi keperluan AML/CFT baharu FinCEN?”
Jawapan sebenar di banyak pasaran, termasuk Malaysia: keyakinan hanya wujud jika data bersih dan AI mereka matang. Program AML/CFT generasi baharu bergantung pada:
- Pengesanan corak transaksi kompleks merentas akaun dan entiti
- Pemarkahan risiko pelanggan yang dinamik, bukan “set and forget”
- Integrasi senarai sekatan, PEP, dan sumber OSINT secara masa nyata
Semua ini hampir mustahil dicapai dengan peraturan statik dan semakan manual. Di sini AI – terutamanya machine learning dan graph analytics – mula jadi keperluan, bukan opsyen.
3. GENIUS Act dan aset digital
Walaupun butiran teknikal berbeza mengikut negara, hala tuju global jelas: aset digital dan tokenisasi akan dipantau seperti instrumen kewangan lain, bukannya ruang “eksperimen bebas”.
Jika akta seperti GENIUS Act di AS memacu penerimaan aset digital secara lebih teratur, bank di Malaysia yang ingin terlibat dalam:
- custody aset digital,
- produk pelaburan kripto/tokinisasi, atau
- integrasi pembayaran rantaian blok,
perlu mula fikir bagaimana AI boleh mengurus risiko pasaran, AML on-chain dan pemantauan dompet dengan lebih automatik.
4. Basel III, modal dan kecairan
Regulator AS sedang menilai semula kalibrasi modal dan kecairan. Bila peraturan Basel berubah di pusat-pusat kewangan besar, bank di rantau ini biasanya akan ikut versi tempatan kemudian hari.
Kesan langsung kepada AI:
- Model risiko kredit dan pasaran perlu lebih telus dan boleh jelaskan (explainable AI).
- Stress testing perlu meliputi senario makro yang lebih terperinci, bukan sekadar tiga empat senario “standard”.
- Pengurusan kecairan perlu lebih dinamik, berdasarkan data transaksi masa nyata.
Bagaimana Bank & Fintech Malaysia Boleh Gunakan AI Untuk Hadap Gelombang Ini
Realiti? Banyak institusi sudah pun ada projek AI, tapi silo dan tak dikaitkan dengan strategi pematuhan global. Kalau nak relevan dengan standard 2026 ke atas, pendekatan itu perlu berubah.
1. Jadikan pematuhan sebagai kes penggunaan AI teras
Ramai organisasi mula dengan chatbot atau pemasaran. Itu bagus, tapi untuk ROI yang jelas dan mengurangkan risiko, pematuhan patut jadi bidang utama:
- Monitoring transaksi berasaskan AI
Kurangkan false positive AML sehingga 30–50% dengan model pembelajaran mesin yang faham corak pelanggan sebenar, bukan hanya peraturan generik. - AI untuk pemantauan fraud masa nyata
Guna model tingkah laku (behavioural analytics) yang belajar corak log masuk, lokasi, peranti, jumlah transaksi dan masa untuk kesan aktiviti luar biasa dalam milisaat. - Screening KYC & sanctions secara automatik
Model NLP (natural language processing) boleh bantu tapis berita buruk, kaitan beneficial owner, dan entiti berkaitan yang tak jelas dalam senarai statik.
Bila projek AI disusun terus di bawah agenda pematuhan, anda boleh justifikasikan bajet dengan lebih mudah kepada lembaga.
2. Satukan data sebagai asas AI pematuhan
Kebanyakan kegagalan AI dalam kewangan bukan sebab model, tetapi sebab data bersepah. Untuk bersedia kepada standard seperti di AS:
- Bina lapisan data risiko & pematuhan berpusat yang tarik data daripada core banking, kad, trade finance, treasury, insurans dan fintech channels.
- Standardkan ID pelanggan, entiti dan akaun supaya model boleh nampak hubungan penuh (360°), bukan serpihan.
- Guna alat kualiti data berasaskan AI untuk kesan anomali, data hilang atau ralat input sebelum data masuk ke model risiko.
Saya sentiasa tekankan: kalau data tak konsisten, tak guna AI secanggih mana pun.
3. Guna AI untuk perancangan modal dan stress testing
Berkait rapat dengan perbincangan Basel III dan recalibration di AS, bank Malaysia boleh:
- Guna AI scenario generation untuk menjana ratusan senario makro ekonomi dan pasaran, bukan hanya beberapa senario manual.
- Terapkan model kredit berbentuk explainable AI yang mampu jelaskan kenapa portfolio tertentu memerlukan capital buffer tambahan.
- Integrasikan output model AI terus ke dashboard risiko dan ALM (asset-liability management), jadi pasukan kewangan boleh ubah suai pelan modal dengan cepat.
Kekuatan utama AI di sini ialah keupayaan menguji “what if” secara besar-besaran sebelum regulator sendiri mula bertanya.
4. Bangunkan kerjasama dan ekosistem regtech
Satu lagi soalan penting dalam survey Finextra ialah:
“Apakah jenis kerjasama atau sokongan luar yang bank gunakan untuk navigasi landskap regulatori AS yang berubah?”
Pengajaran untuk Malaysia: jangan buat semua sendiri.
Model yang lebih realistik:
- Bank bekerjasama dengan syarikat regtech tempatan dan global untuk modul tertentu: screening, monitoring, fraud, model explainability.
- Insurans menggunakan platform AI bersama untuk pengesanan tuntutan palsu dan AML.
- Fintech berkongsi infrastruktur pematuhan dengan bank rakan kongsi, sambil kekal patuh keperluan BNM dan rakan luar negara.
Pendekatan ini bukan sahaja kurangkan kos, malah mempercepat masa ke pasaran, sebab solusi sudah diuji di beberapa negara lain.
Lima Langkah Praktikal Untuk Pemain Kewangan Malaysia Menjelang 2026
Berikut rangka tindakan yang saya cadangkan jika anda berada dalam bank, insurans atau fintech di Malaysia:
-
Lakukan “regulatory horizon scan” global
Bentuk pasukan kecil lintas fungsi (pematuhan, risiko, IT, perniagaan) yang pantau perkembangan peraturan AS, EU dan serantau, dan rumuskan impak kepada operasi tempatan. -
Peta keupayaan AI sedia ada
Senaraikan semua projek AI: dari chatbot, kredit skor, fraud sehingga marketing. Kenal pasti mana yang boleh disepadukan ke agenda pematuhan dan di mana terdapat jurang kritikal. -
Prioritikan 2–3 kes penggunaan pematuhan paling kritikal
Contoh: AML transaction monitoring, fraud detection untuk e-wallet, dan KYC screening. Fokus kepada yang beri impak terbesar kepada risiko dan kos. -
Bina pelan data dan governance yang jelas
Tetapkan standard data, polisi penggunaan AI, keperluan explainability dan audit trail. Ini akan memudahkan perbincangan dengan BNM dan auditor nanti. -
Latih pasukan risiko & pematuhan tentang AI
Bukan semua orang perlu jadi data scientist, tapi mereka perlu faham asas cara model berfungsi, had, dan cara bertanya soalan yang betul kepada vendor dan pasukan IT.
Jika lima langkah ini bergerak selari sepanjang 2025–2026, anda akan jauh lebih bersedia apabila standard global makin ketat.
Menyahut Era Pematuhan Berasaskan AI
Perbincangan seperti yang berlaku dalam webinar “PREDICT 2026: US Regulation Pulse Check 2026” memberi signal yang jelas: pematuhan masa depan bukan lagi tentang menambah orang untuk semak lebih banyak laporan, tetapi tentang membina keupayaan AI, data dan kerjasama yang boleh berkembang bersama peraturan.
Bagi Malaysia, ini peluang besar. Sektor kewangan kita sudah pun agresif dalam transformasi digital. Jika AI diposisikan betul – khususnya dalam pematuhan, pengurusan risiko dan aset digital – bank, insurans dan fintech tempatan bukan sahaja boleh memenuhi jangkaan rakan global, malah boleh menjadi rujukan serantau.
Langkah seterusnya bergantung pada anda:
Adakah strategi AI organisasi anda hari ini sudah cukup kukuh untuk menjawab soalan regulator dan rakan koresponden pada 2026 – atau masih sekadar projek percubaan yang terpisah-pisah?
Masa terbaik untuk menyusun semula pelan itu adalah sekarang.