AI & Sentuhan Manusia: Masa Depan Cawangan Bank

AI & Sentuhan Manusia: Masa Depan Cawangan Bank

Pada 2025, bank-bank global meningkatkan pelaburan ke dalam cawangan fizikal semula, walaupun aplikasi mudah alih dan perbankan dalam talian terus mencatat jutaan transaksi setiap hari. Nampak bercanggah, tapi angka itu selari dengan apa yang ramai pelanggan Malaysia rasa: transaksi harian boleh dibuat melalui skrin, tetapi keputusan hidup – pembiayaan rumah pertama, pembiayaan kereta, pelaburan pendidikan anak – masih perlukan manusia di seberang meja.

Dalam siri AI dalam Perkhidmatan Kewangan ini, fokus biasanya pada automasi, chatbot dan model pembelajaran mesin. Namun, pandangan Joe Myers (EVP, Global Banking, Diebold Nixdorf) membawa mesej penting: masa depan perbankan bukan tentang robot menggantikan manusia, tetapi AI menguatkan peranan manusia dan cawangan.

Artikel ini mengupas bagaimana bank, insurans dan fintech di Malaysia boleh menggabungkan AI + cawangan + pegawai bank untuk bina kepercayaan, tingkat kecekapan dan pada masa yang sama, kekal dekat dengan pelanggan.

---

Kenapa Cawangan Bank Masih Relevan Dalam Era AI

Cawangan bank masih relevan kerana pelanggan membezakan antara “urusan harian” dan “keputusan besar hidup”. AI dan aplikasi sangat sesuai untuk urusan harian, tetapi keputusan besar memerlukan empati, penerangan dua hala dan keyakinan emosi.

“High-touch” vs “high-tech”

Untuk pelanggan Malaysia, coraknya lebih kurang begini:

• Bayar bil, pindahan DuitNow, top up, semak baki: guna aplikasi, 24/7.
• Mohon pembiayaan rumah, runding penyusunan semula hutang, bincang perlindungan takaful keluarga: lebih selesa janji temu di cawangan.

Joe Myers menggunakan analogi jalan raya: perbankan digital seperti lebuh raya – anda mahu bebas keluar masuk bila perlu. Tetapi “exit” itu ialah cawangan dan pegawai bank, tempat pelanggan berhenti, bertanya, dan pastikan mereka berada di laluan yang betul.

Faktor kepercayaan yang sukar diganti bot

Ada beberapa perkara AI sukar tiru sepenuhnya:

• Nada suara dan bahasa badan pegawai bank yang menenangkan pelanggan gelisah.
• Keupayaan menyoal balas, jelaskan semula, gunakan contoh tempatan yang dekat dengan budaya dan konteks hidup pelanggan.
• Hubungan jangka panjang – pelanggan yang bertahun-tahun jumpa pegawai sama untuk urusan penting.

Inilah sebabnya, walaupun AI terus berkembang, cawangan dan manusia kekal sebagai “interface kepercayaan” untuk sektor kewangan.

---

Peranan Sebenar AI: Buat Kerja Remeh, Bukan Rampas Kerja Manusia

AI dalam perbankan yang berkesan bukan bermaksud chatbot di mana-mana, tetapi automasi kerja berulang supaya staf manusia boleh fokus pada kerja berimpak tinggi.

Joe Myers menyebut contoh seperti tunai masuk, tunai keluar dan permohonan kad debit. Ini antara proses yang sepatutnya paling awal diautomasi – sama ada melalui mesin layan diri pintar atau aliran digital yang dipacu AI.

Contoh kerja yang patut diambil alih AI

1. Pemprosesan tunai & urusan kaunter asas

   • Mesin layan diri generasi baharu boleh urus deposit tunai, pengeluaran, tukar nota, malah bayaran ansuran.
   • AI boleh memantau pola penggunaan mesin untuk pengisian tunai/pengosongan tunai yang lebih cekap.

2. Permohonan produk mudah (kad debit, akaun simpanan asas)

   • Sistem e-KYC dengan pengecaman wajah dan AI boleh mengesahkan identiti dalam beberapa minit.
   • Pemeriksaan senarai hitam, semakan asas risiko dan pemarkahan ringkas boleh diautomasi sepenuhnya.

3. Soalan FAQ dan status permohonan

   • Chatbot atau “virtual assistant” yang dilatih dengan data sebenar bank boleh jawab soalan biasa: status permohonan, cara tukar limit transaksi, langkah jika kad hilang.

Bila AI urus semua ini, pegawai di cawangan tidak lagi “terperangkap” mengurus transaksi kecil berulang, dan boleh memberi tumpuan kepada:

• perancangan kewangan,
• struktur semula pembiayaan pelanggan yang tertekan,
• perbincangan pelaburan dan perlindungan risiko.

AI bukan musuh staf bank; AI ialah “staff tambahan” yang buat kerja belakang tabir tanpa penat.

---

AI + Manusia Dalam Cawangan: Bagaimana Nampak Dalam Operasi Harian

Keseimbangan AI + manusia ini bukan konsep kosong. Ada beberapa corak operasi praktikal yang bank Malaysia boleh (dan ramai sudah pun) gunakan.

1. Cawangan sebagai “hub nasihat”, mesin sebagai “kaunter”

Model yang semakin menaik:

• Mesin layan diri pintar di ruang depan cawangan untuk semua transaksi asas: deposit, pengeluaran, pemindahan, bayar pinjaman.
• Pegawai khidmat pelanggan & penasihat kewangan di ruang yang lebih privasi untuk rundingan pembiayaan, produk pelaburan dan penyusunan kewangan.

Di belakang tabir, AI menyokong dengan:

• ringkasan profil pelanggan secara masa nyata (akaun, pola perbelanjaan, produk sedia ada),
• cadangan seterusnya (next-best-product / next-best-action) yang relevan,
• skor risiko dan kemampuan bayaran yang dikemas kini automatik.

Pegawai tak perlu korek fail satu-satu; semuanya sedia di skrin, dan mereka boleh fokus berbual dan menerangkan, bukan mencari data.

2. AI sebagai “co-pilot” kepada pegawai cawangan

Bayangkan aliran kerja ini:

1. Pelanggan buat temujanji melalui aplikasi. AI mengenal pasti punca utama kunjungan (contoh: pembiayaan rumah pertama).
2. Sebelum pelanggan tiba, sistem AI jana ringkasan pintar: pendapatan anggaran, komitmen sedia ada, anggaran kelayakan, senario bayaran.
3. Semasa sesi, pegawai guna tablet/laptop untuk tunjuk simulasi ansuran, sensitiviti kadar faedah/profit, dan pelan alternatif – semuanya dikira oleh model AI.

Hasilnya: sesi lebih padat, pelanggan rasa difahami, dan pegawai nampak lebih bersedia dan profesional.

3. AI untuk kesetiaan dan pemulihan hubungan pelanggan

AI analitik boleh mengesan corak berikut:

• pelanggan yang makin jarang guna akaun,
• pelanggan dengan baki menurun konsisten,
• pelanggan yang selalu lewat bayar.

Data ini boleh dicetuskan kepada pegawai cawangan:

“Hubungi Puan A. Pendapatan masuk ke akaun lain sejak 3 bulan lepas. Tawarkan semakan semula pakej gaji & produk simpanan.”

Pendekatan proaktif sebegini lukis semula peranan cawangan daripada pasif menunggu pelanggan kepada aktif mengurus hubungan.

---

Dimensi Kepercayaan: Bolehkah AI Sebenarnya Menguatkan Layanan Peribadi?

Ramai pelanggan skeptikal bila dengar AI: takut dipantau, salah dinilai atau diganti robot. Realitinya, AI yang dibina dan diurus dengan betul boleh menguatkan kepercayaan, bukan merosakkannya.

AI untuk keselamatan & pengesahan identiti

Dalam perbankan, insurans dan fintech, akses selamat ialah asas kepada kepercayaan. AI boleh:

• mengesan transaksi luar biasa dalam milisaat,
• mengenal pasti akaun yang mungkin digodam berdasarkan pola login, lokasi dan peranti,
• menyaring permohonan yang nampak seperti “synthetic identity fraud”.

Bila pelanggan rasa akaun mereka sentiasa dipantau dan dilindungi, mereka lebih yakin untuk gunakan saluran digital – dan lebih terbuka hadir ke cawangan hanya bila perlu untuk perkara besar.

AI yang telus + penjelasan manusia

Kunci utama di Malaysia, terutamanya bagi AI dalam keputusan pembiayaan dan insurans, ialah:

1. Ketelusan asas
   Pelanggan patut tahu faktor utama yang mempengaruhi keputusan – contohnya rekod pembayaran, nisbah hutang kepada pendapatan – bukan sekadar “sistem menolak”.

2. Ruang rayuan manusia
   Jika model AI menolak permohonan, pelanggan masih boleh datang ke cawangan, bawa dokumen tambahan, dan bincang dengan pegawai. Pegawai boleh menilai semula dan, jika wajar, masukkan pengecualian atau laluan manual.

Gabungan AI yang laju + manusia yang adil ini jauh lebih meyakinkan daripada dua ekstrem: semua manual (lambat, subjektif) atau semua robot (dingin, sukar dirayu).

---

Apa Yang Bank, Insurer & Fintech Di Malaysia Patut Buat Sekarang

Bagi pengurusan dan pasukan transformasi digital, persoalannya bukan “AI atau cawangan?”, tetapi “bagaimana reka semula cawangan untuk dunia yang digerakkan AI?”

Berikut beberapa langkah praktikal:

1. Kenal pasti kerja cawangan yang mesti diautomasi tahun depan

Senaraikan tugas berulang di cawangan:

• bayaran bil, pindahan dalaman mudah, tukar buku akaun, cetak penyata ringkas,
• borang permohonan kad asas, kemas kini butiran pelanggan.

Tanya tiga soalan:

1. Bolehkan kerja ini dibuat oleh pelanggan sendiri melalui aplikasi/kiosk dengan sedikit bimbingan?
2. Bolehkah AI bantu validasi, semak risiko atau isi borang automatik di belakang tabir?
3. Berapa % masa staf akan dijimatkan jika proses ini dialih kepada saluran layan diri + AI?

Fokus awal pada proses yang:

• volum tinggi,
• risiko operasi rendah hingga sederhana,
• pengalaman pelanggan kini leceh.

2. Latih semula staf cawangan menjadi penasihat, bukan “mesin cop borang”

Automasi tanpa latihan semula staf akan hasilkan jurang besar. Program yang berkesan biasanya merangkumi:

• latihan asas data & AI (bukan teknikal, tapi bagaimana guna insight dan cadangan sistem),
• kemahiran perundingan kewangan, komunikasi empati, teknik menerang risiko dengan bahasa mudah,
• latihan etika penggunaan AI dan privasi pelanggan.

Bila staf faham AI bukan ancaman, mereka cenderung jadikan AI sebagai “co-pilot” dan bukan pesaing.

3. Reka pengalaman “omni-channel” yang konsisten

Pelanggan Malaysia semakin biasa lompat antara:

• aplikasi mudah alih,
• panggilan pusat khidmat pelanggan,
• lawatan cawangan.

Dengan AI analitik dan integrasi data yang baik:

• pegawai cawangan patut nampak sejarah interaksi pelanggan dari semua saluran,
• pelanggan tak perlu ulang cerita setiap kali berurusan,
• tawaran produk lebih tepat kerana berdasarkan gambaran 360°.

Ini selaras dengan mesej Joe Myers: biar pelanggan bebas “naik dan turun lebuh raya digital” pada bila-bila masa, dengan simpang cawangan fizikal yang sentiasa bersedia bila mereka perlukan manusia.

---

Menyusun Semula Naratif: AI Mengangkat, Bukan Menggantikan Manusia

Ramai organisasi kewangan bercakap tentang AI seolah-olah matlamat akhirnya ialah perbankan tanpa manusia. Itu naratif yang silap dan, secara komersial, berbahaya.

Untuk Malaysia – di mana hubungan, kepercayaan dan sentuhan peribadi masih sangat penting – strategi yang lebih bijak ialah:

Gunakan AI untuk menghapuskan kerja rutin, memperdalam kefahaman data, dan mengangkat peranan manusia kepada penasihat bernilai tinggi, disokong cawangan yang lebih pintar, bukan lebih sedikit.

Dalam siri AI dalam Perkhidmatan Kewangan ini, kita banyak bincang tentang model risiko, pemarkahan kredit automatik, pengesanan penipuan dan chatbot. Artikel ini menutup satu lagi jurang penting: bagaimana semua teknologi ini akhirnya harus menjadikan pegawai bank dan cawangan lebih bernilai kepada pelanggan, bukan hilang dari gambar.

Bagi bank, syarikat insurans dan fintech yang sedang merancang bajet 2026, soalan yang wajar ditanya pada diri sendiri hari ini ialah:
“Di mana AI saya membantu manusia, dan di mana ia menggantikan mereka tanpa menambah nilai?”
Jawapan jujur kepada soalan itu biasanya membezakan organisasi yang hanya “ikut trend AI” dengan organisasi yang benar-benar membina masa depan perkhidmatan kewangan yang dipercayai.