AI Perbankan 2026: Fokus, Media Sosial & Risiko Sebenar

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

Menjelang 2026, AI, media sosial dan pemfokusan strategi akan tentukan siapa bank yang menang di Malaysia. Ini rangka tindakan praktikal, bukan teori.

AI perbankanmedia sosial bankfraud detectionskor kredit automatiktransformasi digitalAI dalam kewanganfintech Malaysia
Share:

AI, media sosial dan bank 2026: siapa yang bersedia?

Menjelang hujung 2025, ramai pengurusan bank di Malaysia sebenarnya ada soalan yang sama: “Adakah pelaburan AI kami sekarang cukup untuk 2026, atau kami sekadar ikut trend?” Dalam masa yang sama, pelanggan semakin lantang di media sosial, penipuan kewangan semakin licik, dan regulator mula bercakap tentang model AI yang boleh diaudit.

Untuk sektor kewangan Malaysia – bank, insurans dan fintech – 2026 bukan lagi fasa eksperimen AI. Ia tahun di mana AI, pemfokusan (specialisation) dan media sosial mula memberi kesan terus kepada P&L, kos risiko dan kepercayaan pelanggan.

Dalam siri AI in Financial Services (Banks, Insurance, Fintech) ini, saya nak fokus pada satu persoalan praktikal: apa sebenarnya yang bank di Malaysia perlu beri perhatian menjelang 2026, dan bagaimana nak susun strategi supaya bajet AI betul‑betul menghasilkan nilai, bukan hanya dashboard cantik.

1. Tiga realiti utama AI perbankan menjelang 2026

Menjelang 2026, bank yang menang biasanya ada tiga ciri: mereka fokus, mereka faham media sosial, dan mereka jadikan AI sebahagian daripada operasi – bukan projek sampingan.

1.1 Dari projek percubaan kepada AI sebagai “mesin operasi”

Kitaran 2022–2024 dipenuhi POC: chatbot, model skor kredit alternatif, sistem AML berasaskan AI. Masuk 2026, pengurusan tidak lagi sabar dengan POC yang tak skala.

Bank yang serius akan:

  • jadikan AI sebahagian daripada proses teras: pemprosesan permohonan pinjaman, pemantauan transaksi, pengurusan koleksi,
  • ukur AI dengan KPI keras: NPL turun berapa %, masa layan pelanggan berkurang berapa minit, hit-rate pengesanan fraud naik berapa peratus,
  • integrasi AI terus ke dalam core banking dan CRM, bukan berdiri sebagai “tool luar”.

AI yang tak masuk ke proses harian hanyalah demo mahal, bukan aset strategik.

1.2 Pelanggan Malaysia semakin “real-time” dan vokal

Pelanggan sekarang bandingkan bank dengan pengalaman aplikasi lain: e-hailing, e-dagang, e-wallet. Kalau semua benda lain real-time, mereka akan tanya: “Kenapa pindahan besar saya masih pending dua hari?”

Menjelang 2026, jangkaan biasa pelanggan:

  • Kelulusan pinjaman kecil & kad kredit: pra-kelulusan dalam minit, bukan hari,
  • Kemas kini status permohonan: boleh jejak 24/7 melalui aplikasi atau WhatsApp/chat,
  • Respons di media sosial: bukan jawapan skrip, tapi respons bijak dan konsisten.

Satu perkara yang ramai bank terlepas pandang: pengalaman buruk yang viral satu kali di media sosial boleh membatalkan bertahun-tahun bajet marketing.

1.3 Regulator semakin teliti tentang AI

Bank Negara, SC dan regulatori serantau makin fokus kepada:

  • model explainability – kenapa permohonan pelanggan ditolak,
  • data governance – dari mana data dikumpul, bagaimana dilindungi,
  • bias & fairness – adakah AI mendiskriminasi kumpulan tertentu,
  • model risk management – siapa bertanggungjawab bila model salah.

Ini bermaksud AI di bank perlu direka untuk audit sejak awal, bukan hanya hebat dari segi ketepatan.

2. Specialisation: bank tak boleh jadi pakar dalam semua benda

Kebanyakan bank terlalu tersebar fokus bila masuk bab AI. Mereka cuba buat semua: dari chatbot hingga robo-advisor hingga credit scoring alternatif – serentak.

Realitinya, 2026 memerlukan pemfokusan yang jelas: pilih 2–3 domain utama di mana AI memberi impak terbesar, dan buat betul-betul.

2.1 Di mana bank Malaysia patut fokus dulu?

Biasanya, tiga bidang ini paling besar impaknya:

  1. Pengesanan penipuan & AML berasaskan AI

    • Guna model yang analisis corak transaksi real-time untuk kesan account takeover, mule account dan scam.
    • Hasil tipikal: pengurangan kerugian fraud 30–50%, dan kurangkan false positive yang membebankan pasukan compliance.

  2. Skor kredit automatik & penilaian risiko

    • Gabungkan data tradisional (CCRIS, penyata gaji, penyata bank) dengan data tingkah laku (corak transaksi, komitmen e-wallet, rekod pembayaran bil).
    • Kesan: kelulusan lebih pantas, potensi approval rate naik tanpa longgarkan risiko secara buta.

  3. Khidmat pelanggan menggunakan AI (chatbot, voicebot, co-pilot untuk staf)

    • Chatbot yang dihubungkan dengan sistem dalaman (bukan FAQ semata-mata) untuk urusan baki, permohonan kad, laporan kad hilang.
    • Co-pilot untuk agen call centre yang cadangkan jawapan dan langkah seterusnya semasa panggilan.

Bank tak perlu mulakan dengan projek yang paling glamor. Mulakan dengan masalah yang paling mahal: fraud, NPL, dan kos operasi tinggi.

2.2 Model operasi: bina sendiri, beli atau gabung?

Menjelang 2026, saya nampak tiga model biasa:

  • Bina sendiri (in-house)
    Sesuai untuk bank besar yang ada pasukan data & teknologi yang kukuh. Kelebihan: kawalan penuh, lebih senang patuh regulator. Kelemahan: lambat dan kos tinggi kalau tak ada bakat yang betul.

  • Beli “solution” siap (vendor)
    Sesuai untuk kegunaan standard: pengesanan fraud, chatbot asas, eKYC. Kelebihan: masa ke pasaran pantas. Kelemahan: risiko vendor lock-in, sukar bezakan diri dari pesaing.

  • Model hibrid
    Bank beli komponen (contoh: enjin model, platform data), tetapi bina lapisan logik perniagaan dan integrasi sendiri. Inilah pendekatan yang paling praktikal untuk banyak bank Malaysia.

Fokus yang jelas + model operasi yang betul jauh lebih penting daripada cuba kejar semua teknologi AI terbaru.

3. Media sosial + AI: dari “PR channel” kepada sumber data dan servis

Media sosial bukan lagi hanya saluran pemasaran untuk bank. Ia pusat aduan, saluran khidmat pelanggan, dan pada masa sama sumber data tingkah laku yang sangat kaya – kalau digunakan dengan betul dan beretika.

3.1 Apa yang akan berubah menjelang 2026?

Tiga perubahan besar:

  1. Perbualan tentang bank berlaku di luar saluran rasmi
    Telegram, TikTok, X, forum komuniti – di sinilah naratif tentang bank terbentuk.
    AI boleh bantu social listening pada skala besar: kenal pasti isu yang sedang “panas” sebelum ia jadi krisis reputasi.

  2. Pelanggan mengharapkan respons real-time di media sosial
    Menjelang 2026, pelanggan akan terbiasa dengan chatbot AI jenama lain yang sangat responsif.
    Kalau bank masih balas DM selepas 24 jam, ia nampak ketinggalan – walaupun cawangan fizikal cantik.

  3. Kandungan kewangan semakin berbentuk video pendek dan “creator-driven”
    AI boleh bantu:

    • analisis kandungan mana yang paling beri kesan kepada niat buka akaun,
    • jana variasi kandungan yang konsisten dengan garis panduan pematuhan.

3.2 Cara praktikal bank guna AI untuk media sosial

Beberapa penggunaan yang realistik dan bernilai:

  • Social listening automatik

    • AI kumpul dan klasifikasikan sebutan jenama, produk dan isu utama di media sosial,
    • tanda risiko reputasi, isu servis berulang, dan sentimen pelanggan mengikut segmen.

  • Chatbot media sosial yang betul-betul berguna

    • Integrasi dengan sistem dalaman supaya pelanggan boleh: semak status permohonan, jadualkan janji temu, sahkan transaksi tertentu,
    • Bukan sekadar jawab “Sila DM kami butiran anda”.

  • Analitik kempen pemasaran

    • Ukur bukan saja likes dan views, tetapi impak kepada pembukaan akaun, penggunaan kad, atau permohonan pinjaman,
    • AI bantu attribution rentas saluran yang lebih tepat.

Sudah tentu, semua ini perlu dijalankan dengan garis panduan privasi dan PDPA yang ketat. Data media sosial pelanggan tak boleh dieksploit secara kasar; kepercayaan masih mata wang utama bank.

4. Aplikasi AI utama untuk bank Malaysia pada 2026

Kalau pengurusan tanya “AI apa yang patut kita dah ada pada 2026?”, senarai ini titik permulaan yang baik.

4.1 AI untuk fraud & keselamatan

Menjelang 2026, AI untuk fraud detection bukan lagi “nice to have”. Ia keperluan asas.

Kebolehan minimum yang patut wujud:

  • model yang pantau transaksi real-time merentas kad, pemindahan dana dan digital channels,
  • pengesanan corak scam terkini (love scam, investment scam, mule account),
  • sistem case management yang diutamakan oleh AI – kes berisiko tinggi naik dahulu kepada pegawai manusia.

Bank yang agresif akan gabungkan:

  • data rangkaian akaun (siapa pindah kepada siapa, kekerapan),
  • data peranti dan lokasi,
  • data luaran (contoh, senarai akaun/pihak yang disyaki scam oleh pihak berkuasa).

4.2 AI untuk skor kredit & pinjaman

Automasi pemarkahan kredit memberi tiga manfaat:

  1. Masa proses yang pendek
    Pinjaman peribadi kecil, BNPL, kad kredit – semua boleh diberi keputusan pantas sambil kekal patuh garis panduan risiko.

  2. Inklusi kewangan yang lebih luas
    AI boleh masukkan faktor tingkah laku seperti sejarah pembayaran bil utiliti, konsistensi gaji masuk, corak perbelanjaan asas – terutamanya untuk segmen yang tipis data kredit tradisional.

  3. Pemantauan portfolio secara dinamik
    Model bukan saja tentukan “lulus/tolak”, tetapi pantau kemerosotan risiko sepanjang hayat pinjaman, dan cadangkan tindakan awal.

Soalan yang patut ditanya oleh pengurusan:

  • Adakah kita boleh jelaskan sebab permohonan ditolak dalam bahasa yang pelanggan faham?
  • Adakah model kita diuji untuk bias terhadap jantina, kawasan, etnik atau jenis pekerjaan?
  • Berapa kerap kita “retrain” model berdasarkan data terbaru ekonomi Malaysia?

4.3 AI untuk khidmat pelanggan & operasi dalaman

Menjelang 2026, perbezaan antara bank yang cekap dan yang perlahan banyak datang daripada bagaimana mereka guna AI untuk bantu staf sendiri.

Contoh praktikal:

  • Co-pilot untuk pegawai cawangan & call centre

    • cadangkan produk yang sesuai berdasarkan profil pelanggan,
    • jana nota mesyuarat/panggilan secara automatik,
    • cari jawapan dalam dokumen dalaman (SOP, pekeliling) dengan carian bahasa biasa.

  • Automasi tugasan back-office

    • klasifikasi dan routing e-mel/permintaan pelanggan,
    • ekstrak data daripada borang dan dokumen secara automatik,
    • semak pematuhan dokumen secara pantas.

Hasilnya bukan sekadar jimat kos; yang lebih penting masa staf barisan hadapan boleh dialih kepada perbualan bernilai tinggi dengan pelanggan.

5. Rangka tindakan praktikal untuk bank Malaysia 2024–2026

Semua ini kedengaran besar, tetapi pelaksanaannya boleh dipecahkan kepada beberapa langkah yang jelas.

5.1 6–12 bulan akan datang (hingga hujung 2026 awal)

  1. Kenal pasti 2–3 kes guna AI yang paling kritikal
    Biasanya: fraud, skor kredit, khidmat pelanggan.

  2. Audit data & infrastruktur

    • Di mana data disimpan sekarang?
    • Adakah kualiti data cukup baik untuk model AI?
    • Siapa pemilik data di setiap domain?

  3. Tubuhkan “AI governance council”
    Libatkan risiko, pematuhan, IT, perniagaan dan juga legal. Tugas mereka:

    • tetapkan prinsip penggunaan AI,
    • pastikan semua projek AI boleh diaudit,
    • urus hubungan dengan regulator.

  4. Mulakan projek rintis dengan sasaran KPI yang jelas
    Contoh: kurangkan kerugian fraud kad sebanyak 25% dalam 12 bulan, atau pendekkan masa respon call centre sebanyak 30%.

5.2 12–24 bulan (menuju 2026)

  1. Skalakan projek yang terbukti berkesan
    Integrasikan ke seluruh rangkaian cawangan, platform digital dan produk.

  2. Standardkan platform data & model
    Kurangkan bergantung kepada silo sistem; wujudkan shared services data dan AI.

  3. Integrasi media sosial & AI dalam strategi pelanggan

    • wujudkan pasukan social care yang mendapat sokongan AI,
    • ukur impak kepada NPS, churn dan nilai hayat pelanggan (customer lifetime value).

  4. Bangunkan bakat dalaman
    Latih bukan saja data scientist, tetapi juga pegawai perniagaan dan risiko untuk faham asas AI dan hadnya. Bank yang berjaya biasanya ada “penterjemah” antara dunia teknikal dan dunia bisnes.

Penutup: 2026 bukan tentang AI yang paling canggih, tapi yang paling berguna

Bila bercakap tentang AI dalam sektor kewangan, ramai terperangkap pada demo yang mengagumkan. Realitinya, bank yang menang menjelang 2026 bukan semestinya bank yang ada teknologi paling canggih – tetapi bank yang paling jelas fokusnya, paling kemas governancenya, dan paling rapat dengan tingkah laku pelanggan, termasuk di media sosial.

Untuk bank, insurans dan fintech di Malaysia, beberapa soalan mudah boleh jadi kompas:

  • AI kami hari ini betul-betul kurangkan fraud, NPL dan kos operasi, atau sekadar hiasan slide?
  • Cara kami mengurus media sosial dan data pelanggan menambah atau menghakis kepercayaan?
  • Adakah kami mempunyai pelan jelas 12–24 bulan untuk bawa AI daripada POC ke operasi penuh?

Kalau jawapan kepada soalan-soalan ini masih kabur, inilah masa yang sesuai – sebelum 2026 betul-betul bermula – untuk menyusun semula strategi AI dan digital. Siri AI in Financial Services (Banks, Insurance, Fintech) akan terus mengupas contoh-contoh spesifik dari pasaran Malaysia supaya setiap pelaburan AI benar-benar menghasilkan nilai, bukan sekadar slogan teknologi.