AI & Strategi Baharu Cross-Border untuk Bank

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

Bank dipaksa menilai semula strategi cross-border. Artikel ini tunjuk bagaimana AI, payment hub moden dan automasi boleh jadikan operasi rentas sempadan lebih laju, murah dan patuh.

AI dalam perbankanpembayaran rentas sempadanpayment hubpematuhan kewanganfintech Malaysiapengurusan kecairanrisiko dan pematuhan
Share:

AI & Strategi Baharu Cross-Border untuk Bank

Pada 2024, Bank Negara Malaysia laporkan nilai pembayaran rentas sempadan dan FX korporat mencecah ratusan bilion ringgit setahun. Kos tersembunyi, masa pemprosesan yang lambat dan risiko pematuhan pula terus menekan margin bank.

Inilah realitinya: model go-to-market (GTM) rentas sempadan tradisional bank sudah tak cukup laju, tak cukup automatik, dan terlalu mahal. Pelanggan – daripada PKS eksport durian Musang King ke China sampai syarikat teknologi yang bayar freelancer global – mahukan pengalaman seperti e‑wallet: pantas, telus, dan 24/7.

Dalam siri AI in Financial Services (Banks, Insurance, Fintech) ini, fokus kita jelas: bagaimana AI boleh jadi enjin sebenar di belakang transformasi itu. Berdasarkan pandangan industri yang dikongsikan di Sibos 2025, tekanan terbesar dalam cross-border payment datang daripada tiga perkara: kelajuan ke pasaran, pengurusan kecairan, dan automasi. Ketiga-tiganya ialah kawasan di mana AI memang kuat.

Artikel ini mengupas mengapa bank di Malaysia dan rantau ASEAN perlu menilai semula strategi GTM rentas sempadan mereka, dan bagaimana AI boleh jadi tulang belakang operasi, pematuhan dan analitik yang lebih cekap.

Kenapa GTM Rentas Sempadan Bank Sedang “Retak”

Bank dipaksa menilai semula GTM cross-border kerana model lama tak lagi menyokong realiti pasaran hari ini. Sebab utama:

  1. Pelanggan mahukan kelajuan “real‑time” – standard semakin dekat kepada instant payments.
  2. Regulasi makin kompleks – ISO 20022, AML/CFT, sanc­tion screening, laporan rentas sempadan.
  3. Persaingan dari fintech dan pemain stablecoin – harga lebih rendah, pengalaman pengguna lebih licin.
  4. Kos operasi legasi terlalu tinggi – banyak proses manual dan sistem bertampal-tampal.

Bank yang masih bergantung 100% kepada rangkaian koresponden tradisional dengan pemprosesan manual akan:

  • lambat menyiapkan transaksi,
  • rugi pada spread dan yuran,
  • gagal beri visibility status transaksi kepada pelanggan.

Di sinilah AI dalam perkhidmatan kewangan mula membezakan bank yang mara ke hadapan dengan bank yang kekal reaktif.

“Speed is the common objective.” – inilah benang merah yang menghubungkan perubahan regulasi, outsourcing, dan kerjasama teknologi dalam cross-border payment.

Tiga Fokus Baharu Bank: Cepat ke Pasaran, Kecairan, Automasi

Bank yang serius tentang cross-border sekarang biasanya menyoal tiga perkara asas sebelum melabur:

1. Bagaimana nak ke pasaran dengan kos paling rendah?

Jawapannya bukan sekadar memotong yuran. Struktur operasi perlu dirombak:

  • Kurangkan titik sentuhan manual dalam pemprosesan.
  • Standardkan format data (contoh: ISO 20022) untuk mengurangkan “repair rate”.
  • Gunakan AI untuk routing pintar: pilih laluan bank koresponden paling murah dan paling pantas secara dinamik.

Bagaimana AI bantu?

  • Optimisation engine boleh mengira kombinasi laluan, mata wang, dan masa pemprosesan yang paling kos efektif berdasarkan data sejarah.
  • Predictive analytics meramal masa settlement dan yuran purata mengikut corridor (contoh: MY–SG berbanding MY–EU) supaya bank boleh menawarkan harga lebih kompetitif.

2. Bagaimana nak urus kecairan dengan lebih bijak?

Setiap transaksi cross-border membawa implikasi kecairan: akaun nostro/vostro, keperluan intraday liquidity, dan kos funding.

AI boleh:

  • Meramal puncak volum transaksi mengikut hari/musim (contoh: lonjakan sempena Tahun Baru Cina atau hujung tahun kalendar) supaya bank boleh pra-posisi kecairan.
  • Mengira intraday liquidity buffer optimum, kurangkan wang “terkunci” dalam akaun koresponden.
  • Menjalankan stress testing berasaskan senario (contoh: volatiliti FX tinggi, perubahan kadar faedah) untuk lihat kesan kepada kos kecairan.

Di Malaysia, di mana bank besar sudah agresif melaksana AI untuk risiko dan treasury, menyambung keupayaan itu ke cross-border payment ialah langkah logik seterusnya.

3. Bagaimana nak automasi dan lajukan proses?

Pada asasnya, kebanyakan isu cross-border berpunca daripada data dan kerja manual: pengesahan butiran akaun, screening, pemadanan transaksi, pembetulan kesilapan.

AI dan automasi boleh:

  • Guna NLP untuk membaca dan menstrukturkan arahan pembayaran yang tidak seragam.
  • Guna machine learning untuk kenal pasti transaksi yang hampir pasti sah, berbeza dengan transaksi yang berisiko dan perlukan semakan manusia.
  • Automasi reconciliation antara sistem onshore, hub pembayaran dan ledger.

Bank yang berjaya di sini biasanya membina atau membeli payment hub berasaskan AI sebagai pusat saraf operasi rentas sempadan mereka.

AI Sebagai Enjin Dalam Payment Hub Moden

Payment hub generasi baharu bukan sekadar “switch” untuk menghantar arahan pembayaran. Ia jadi platform bersepadu yang mengurus:

  • routing,
  • pematuhan,
  • kecairan,
  • analitik pelanggan,
  • pemantauan penipuan.

Bila digabung dengan AI, payment hub boleh menjadi otak kepada strategi GTM cross-border bank.

Ciri utama payment hub dipacu AI

  1. Decisioning masa nyata

    • Sistem menentukan sama ada transaksi diteruskan, ditahan, atau ditolak dalam milisaat berdasarkan model risiko.

  2. Fraud & AML analytics

    • Model AI menganalisis corak transaksi merentas rangkaian, bukan sekadar di satu akaun, mengurangkan false positive berbanding rule-based tradisional.

  3. Dynamic pricing & FX

    • Engine AI boleh menyarankan spread FX, yuran pemprosesan, atau diskaun mengikut profil pelanggan, volum, dan keadaan pasaran saat itu.
  1. Regulatory-compliant by design
    • Model pematuhan boleh dikemas kini mengikut garis panduan baharu BNM atau pengawal selia luar negara tanpa perlu menulis semula keseluruhan sistem.

Untuk bank Malaysia yang sedang menyatukan pelbagai “rails” – RENTAS, DuitNow, SWIFT, dan rangkaian serantau ASEAN – payment hub berasaskan AI memberi satu pandangan menyeluruh ke atas semua aliran dana domestik dan rentas sempadan.

Peranan AI Dalam Pematuhan & Risiko Cross-Border

Dalam cross-border, risiko pematuhan sering menjadi brek kepada inovasi. Tetapi kalau dibuat dengan betul, AI sebenarnya boleh mengurangkan risiko berbanding proses manual.

AI untuk AML, sanction screening & KYC lanjutan

  • Screening pintar: AI belajar daripada keputusan sebelum ini (hit palsu vs hit sebenar) untuk mengurangkan false positive dalam senarai sekatan.
  • Behavioural profiling: model menganalisis pola transaksi pelanggan rentas sempadan dan mengesan tingkah laku luar biasa pada peringkat awal.
  • Entity resolution: AI memadan identiti pelanggan walaupun ejaan nama berbeza, bahasa berbeza, atau ada alias.

Ini terus menyokong keperluan BNM dan pengawal selia global yang menekankan pendekatan risk-based dalam pematuhan.

AI untuk pemodelan risiko pasaran & kecairan

Dalam pasaran FX yang sentiasa berubah, bank perlu memahami bagaimana:

  • pergerakan kadar pertukaran,
  • perubahan kadar faedah,
  • perubahan peraturan kawalan modal

akan memberi kesan kepada margin cross-border mereka. Model AI boleh mensimulasikan ribuan senario untuk membantu pasukan treasury membina strategi lindung nilai dan harga yang lebih tepat.

AI yang digabungkan dalam proses kawalan risiko bukan sahaja mempercepat kelulusan transaksi, malah memberi jejak audit yang lebih jelas untuk pengawal selia.

Stablecoin, CBDC & Masa Depan Pembayaran Rentas Sempadan

Trend yang disebut dalam sesi Sibos 2025 ialah peningkatan integrasi stablecoin dalam aliran pembayaran rentas sempadan. Dalam beberapa tahun ke depan, CBDC juga dijangka lebih meluas.

Apa kaitannya dengan AI dan GTM bank?

  1. Pilihan “rail” baharu: Selain SWIFT dan rangkaian tradisional, bank boleh menggunakan stablecoin sebagai medium pemindahan nilai tertentu (terutamanya B2B berjumlah besar antara rakan niaga yang telah dikenal pasti).
  2. Pengurusan risiko harga & pematuhan: AI diperlukan untuk memantau kestabilan harga stablecoin, serta transaksi on-chain yang berisiko.
  3. Interoperabiliti: AI dan analytic layer membantu mengenal pasti bila patut guna rail tradisional, bila patut guna stablecoin atau CBDC, bergantung kepada kos, masa dan risiko.

Bagi bank di Malaysia yang bekerjasama dengan fintech global, menguji penggunaan stablecoin secara terkawal di koridor tertentu boleh menjadi sebahagian daripada strategi GTM baharu – dengan syarat lapisan AI risiko dan pematuhan dibina dengan kukuh.

Rangka Tindakan Praktikal untuk Bank Malaysia

Ramai pengurusan bank tahu mereka “perlu buat sesuatu” tentang AI dan cross-border, tetapi tak pasti nak mula di mana. Rangka tindakan ringkas ini boleh dijadikan panduan:

1. Audit data & proses cross-border sedia ada

  • Kenal pasti berapa banyak langkah manual, di mana bottleneck terbesar.
  • Ukur masa pemprosesan end-to-end untuk koridor utama (contoh: MY–SG, MY–ID, MY–CN, MY–EU).
  • Nilai kadar transaksi yang perlu diperbaiki (repair) kerana data tak lengkap.

2. Mulakan dengan kes penggunaan AI yang jelas pulangan

Contoh yang biasanya cepat beri hasil:

  • Fraud & AML analytics untuk cross-border.
  • Routing dan pricing optimisation FX.
  • Automation of reconciliation transaksi rentas sempadan.

Tiga kes penggunaan ini biasanya menunjukkan penjimatan kos dan pengurangan SLA dengan jelas dalam 6–12 bulan.

3. Bangunkan atau gunakan payment hub berasaskan AI

Sama ada melalui vendor global atau platform dalaman:

  • Pastikan ia menyokong standard data moden (seperti ISO 20022).
  • Reka arkitektur terbuka, mudah integrasi dengan sistem teras dan fintech rakan kongsi.
  • Letakkan AI sebagai lapisan tengah, bukan add-on kecil di tepi.

4. Libatkan pengawal selia dari awal

Di Malaysia, pendekatan kolaboratif dengan BNM, sandbox, dan pelaporan telus terhadap model AI akan mempercepat kelulusan dan kurangkan risiko pengaturan semula di kemudian hari.

5. Bina keupayaan dalaman data & AI

Tanpa pasukan data sains dan risiko yang faham model AI, bank akan terlalu bergantung kepada vendor. Gabungkan bakat dalaman dengan rakan teknologi – terutama untuk:

  • explainable AI dalam pematuhan,
  • pemodelan risiko,
  • integrasi data merentas silo.

Penutup: Masa untuk Jadikan AI Teras Strategi Cross-Border

Realiti 2025–2026: bank yang kekal dengan GTM rentas sempadan tradisional akan terus ditekan oleh margin tipis, risiko pematuhan tinggi dan pelanggan yang berpindah ke fintech.

Sebaliknya, bank yang menjadikan AI sebagai teras payment hub, pematuhan, dan strategi kecairan boleh menawarkan pengalaman cross-border yang:

  • lebih pantas,
  • lebih murah,
  • lebih telus,
  • dan lebih selamat.

Untuk sektor kewangan Malaysia yang sudah pun agresif menggunakan AI dalam penipuan kad, skor kredit automatik dan chatbot, langkah logik seterusnya ialah memanjangkan keupayaan AI itu ke dunia pembayaran rentas sempadan.

Soalannya bukan lagi “perlu guna AI atau tidak?”, tetapi:

Sejauh mana pantas bank anda boleh mengubah model GTM cross-border sebelum pelanggan besar pertama lari ke pesaing yang lebih pintar menggunakan AI?

🇲🇾 AI & Strategi Baharu Cross-Border untuk Bank - Malaysia | 3L3C