Bagaimana Uzum Capai Status Unicorn Dengan AI

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

Uzum di Uzbekistan capai valuasi US$1.5B hasil penggunaan AI dalam e-dagang dan fintech. Apa yang bank, insurans, fintech dan peruncit Malaysia boleh tiru?

AI dalam kewanganfinteche-dagangruncit pintaranalitik datalogistik pintar
Share:

Bagaimana Uzum Capai Status Unicorn Dengan AI

Pada 2024, platform e-dagang Uzbekistan, Uzum, diumumkan bernilai kira-kira US$1.5 bilion selepas mengumpul US$65.5 juta daripada pelabur besar seperti Tencent dan VR Capital. Untuk pasaran yang dulu dianggap “pinggiran”, angka ini sangat besar. Ia isyarat jelas: model e-dagang yang dipacu AI di pasaran sedang membangun bukan lagi eksperimen, tapi aset strategik.

Ini terus terang sangat relevan dengan Malaysia. Bank, insurans, fintech dan rangkaian runcit besar di sini sedang menilai soalan yang sama: bagaimana gunakan AI untuk skala perniagaan, kurangkan risiko, dan tingkatkan nilai syarikat. Kisah Uzum bagi saya bukan sekadar berita startup; ia peta jalan bagaimana teknologi – khususnya AI – boleh mengubah pasaran yang dulu “kurang matang” menjadi magnet modal global.

Dalam artikel ini, kita tengok apa yang boleh pemain runcit, bank dan fintech Malaysia belajar daripada Uzum: dari personalisation, logistik pintar, hinggalah analitik risiko dan pembiayaan pengguna. Fokusnya praktikal: apa yang boleh dibuat sekarang, bukan teori cantik di slaid PowerPoint.

Siapa Uzum dan Kenapa Pelabur Global Sanggup Bayar US$1.5B?

Jawapannya: Uzum membina ekosistem e-dagang + kewangan yang dipacu data dan AI, dalam pasaran yang sebelum ini kurang servis. Itu sangat menarik untuk pelabur.

Uzum beroperasi di Uzbekistan sebagai pasar raya digital: gabungan marketplace, penyelesaian pembayaran, mungkin juga pembiayaan pengguna (BNPL / kredit mikro) dan logistik. Bila Tencent dan pelabur Barat masuk dengan cek bernilai US$65.5 juta, mereka bukan hanya beli “website jual barang”. Mereka beli:

  • Pangkalan data pelanggan yang besar
  • Mesin cadangan produk (recommendation engine) yang semakin tepat
  • Rangkaian logistik yang dioptimumkan oleh AI
  • Model risiko kredit dan penipuan berasaskan data

Pelabur besar jarang romantik. Mereka nampak corak: syarikat e-dagang yang guna AI secara agresif biasanya:

  • Boleh skala lebih laju tanpa tambah staf berpuluh kali ganda
  • Ada margin lebih baik sebab operasi lebih efisien
  • Mampu tawar produk kewangan dengan risiko lebih rendah

Secara ringkas, valusi Uzum mencerminkan keyakinan bahawa AI menjadikan mereka lebih cekap, lebih pandai membaca pelanggan, dan lebih sukar ditandingi.

Rahsia Pertama: Personalisasi E-Dagang Dipacu AI

Sebab utama e-dagang di pasaran sedang membangun boleh melonjak valusi: pengalaman beli-belah rasa “kenal saya”, walaupun pelanggan baru pertama kali log masuk.

Bagaimana AI personalisasikan e-dagang?

Model serupa yang mungkin digunakan Uzum juga relevan untuk Malaysia:

  1. Recommendation engine
    Algoritma collaborative filtering dan deep learning menganalisis:

    • Sejarah pembelian
    • Klik dan masa tontonan produk
    • Corak carian dan add-to-cart

    Laman utama, carian, dan banner promosi jadi berbeza untuk setiap orang. Hasilnya:

    • Average order value naik
    • Conversion rate lebih tinggi
    • Kos pemasaran per transaksi turun

  2. Penentuan harga dinamik (dynamic pricing)
    AI boleh cadangkan harga optimum berdasarkan:

    • Stok semasa
    • Permintaan musim (contoh: musim perayaan, cuti sekolah)
    • Tingkah laku pesaing

  3. Segmentasi pelanggan mikro
    Bukan lagi segmen “remaja / dewasa / warga emas”. AI buat ratusan segmen mikro seperti:

    • “Ibu bekerja, beli lampin tiap 3 minggu, responsif kepada baucar hujung minggu”
    • “Peniaga kecil, kerap beli borong waktu tengah malam, penting kos penghantaran rendah”

Di Malaysia, rangkaian runcit dan bank yang menggabungkan data transaksi kad, data e-wallet, dan tingkah laku dalam aplikasi boleh buat benda yang sama atau lebih baik daripada Uzum.

Personalisation bukan “nice to have”. Ia mesin pendapatan utama dalam e-dagang dan kewangan digital.

Rahsia Kedua: Logistik & Operasi Yang Dioptimumkan AI

E-dagang tak boleh berkembang tanpa logistik yang cekap. Di pasaran seperti Uzbekistan, infrastruktur fizikal mungkin tidak seteratur bandar seperti Kuala Lumpur, tetapi itu sebenarnya membuka ruang inovasi AI.

Di mana AI bantu logistik Uzum (dan anda)?

  1. Peramalan permintaan (demand forecasting)
    Model peramalan berasaskan time series dan machine learning boleh:

    • Meramal SKU mana yang akan laku keras minggu depan
    • Menentukan stok optimum di gudang berbeza
    • Kurangkan stockout dan lebihan stok

  2. Rangkaian gudang pintar
    AI bantu tentukan:

    • Lokasi gudang mini yang ideal
    • Barang apa yang perlu diletak di gudang mana
    • Laluan penghantaran paling efisien (route optimisation)

  3. Pengurusan rider & fleet
    Untuk penghantaran same-day atau next-day, AI boleh:

    • Menjadualkan rider ikut pola trafik dan volum order
    • Menggabungkan beberapa penghantaran dalam satu laluan
    • Meramal SLA penghantaran dan memaklumkan pelanggan secara proaktif

Bagi bank dan insurans, pendekatan sama digunakan untuk pengurusan cawangan, ATM, ejen insurans dan juga lawatan tapak. Prinsipnya sama: gunakan data + AI untuk hantar sumber tepat ke tempat yang betul pada masa yang betul, dengan kos paling rendah.

Rahsia Ketiga: Fintech, Kredit & Pengurusan Risiko Berasaskan AI

Di sinilah kisah Uzum benar-benar menyentuh AI dalam perkhidmatan kewangan. Banyak marketplace di pasaran sedang membangun akan mula menawarkan:

  • BNPL (Beli Sekarang Bayar Kemudian)
  • Kredit pengguna kecil-kecilan
  • Pembiayaan peniaga (merchant financing)
  • Dompet digital dan pembayaran

Semua ini tak mungkin skala tanpa AI risk engine yang kuat.

Bagaimana AI ubah penilaian kredit?

  1. Menggunakan data alternatif
    Di pasaran seperti Uzbekistan, tidak semua pelanggan ada sejarah kredit formal. Jadi model risiko guna:
    • Sejarah pembelian di platform
    • Konsistensi bayar bil utiliti atau bil telco (jika diintegrasi)
    • Corak penggunaan aplikasi, lokasi, dan tingkah laku transaksi

Ini sama seperti apa yang banyak fintech kredit mikro Malaysia sedang buat.

  1. Pengesanan penipuan (fraud detection)
    Model anomaly detection dan graph analytics mengenal pasti:

    • Akaun palsu atau sindiket
    • Corak transaksi luar biasa (jumlah, masa, lokasi)
    • Hubungan mencurigakan antara akaun dan peranti

  2. Penentuan had kredit dinamik
    Had kredit boleh berubah ikut tingkah laku:

    • Bayar tepat masa → had naik sedikit demi sedikit
    • Bayar lewat atau tunjuk corak berisiko → had dikecilkan atau dibekukan

Bank, insurans dan fintech Malaysia sudah mula guna AI untuk skor kredit automatik, pengesanan penipuan kad, underwriting insurans dan pematuhan (regtech). Pengajaran daripada Uzum: bila e-dagang dan fintech berkahwin atas satu platform, nilai berganda kerana:

Data transaksi + model risiko AI = enjin pembiayaan yang boleh skala tanpa menambah risiko secara melampau.

Apa Yang Pemain Malaysia Boleh Tiru Daripada Uzum

Kalau kita buang faktor geografi, resepi kejayaan Uzum agak jelas. Untuk rangkaian runcit besar, bank, insurans dan fintech di Malaysia, ada beberapa langkah praktikal.

1. Satukan data, jangan biar terpecah

Kebanyakan organisasi besar Malaysia ada masalah data silo:

  • Data kad kredit di satu sistem
  • Data e-dagang di sistem lain
  • Data call centre / chatbot di tempat berasingan

Langkah penting:

  • Bina lapisan data bersama (customer 360) yang gabungkan semua interaksi
  • Tetapkan data governance jelas supaya data boleh dipakai model AI dengan selamat

Tanpa ini, sukarlah capai tahap personalisasi dan analitik risiko seperti Uzum.

2. Mula dengan 2–3 kes penggunaan AI yang beri impak tinggi

Contoh sasaran 12–18 bulan untuk runcit & kewangan:

  1. Recommendation engine & cross-sell pintar
    • Sasaran: naikkan basket size 10–20%
  2. Credit scoring automatik untuk produk kecil
    • Sasaran: luluskan pinjaman mikro / BNPL dalam < 3 minit dengan NPL terkawal
  3. Fraud monitoring masa nyata
    • Sasaran: kurang kerugian penipuan 30–50% tanpa terlalu banyak false positive

3. Padankan model AI dengan polisi risiko & pematuhan tempatan

Malaysia ada kehendak regulatori yang ketat – BNM, SC, PIDM, dan lain-lain. Itu bukan halangan, tapi rangka kawal selia. Bila bina model AI:

  • Rekodkan model lineage dan justifikasi ciri yang digunakan
  • Sediakan explainability asas untuk kes seperti penolakan kredit
  • Uji bias dan fairness, terutamanya untuk produk kewangan massa

Organisasi yang buat kerja rumah ini lebih senang dapat lampu hijau dalaman dan luaran.

4. Bentuk skuad antara-fungsi: data + produk + risiko

Satu kesilapan biasa: projek AI diletak sepenuhnya bawah IT atau sepenuhnya bawah bisnes. Model yang berkesan biasanya dibina oleh skuad gabungan:

  • Data scientist & data engineer
  • Product owner (e-dagang / perbankan / insurans)
  • Pasukan risiko & pematuhan

Uzum hampir pasti ada struktur seperti ini untuk mengimbangi pertumbuhan aggresif dengan disiplin risiko.

Menghubungkan E-Dagang, Bank dan Fintech Dalam Ekosistem AI

Kena lihat kisah Uzum sebagai sebahagian daripada trend lebih besar: ekosistem di mana e-dagang, pembayaran dan pembiayaan bercantum.

Di Malaysia, kita dah nampak:

  • Bank bekerjasama dengan platform e-dagang untuk tawar kad bersama dan kredit
  • Insurans bekerjasama dengan e-wallet untuk micro-insurance dan perlindungan perjalanan
  • Fintech menyediakan BNPL terus di checkout halaman e-dagang

Apa yang membezakan pemenang dan yang lain ialah sejauh mana AI dijadikan nadi operasi, bukan sekadar projek sampingan.

Bila AI diguna bagi ketiga-tiga aspek:

  1. Pengalaman pelanggan – personalisasi sepanjang kitaran hidup pelanggan
  2. Operasi – automasi, optimisasi gudang, rangkaian cawangan, staf barisan hadapan
  3. Kewangan & risiko – skor kredit, fraud, pematuhan, dan harga dinamik

…kita nampak corak sama: kos jangka panjang turun, kecekapan naik, dan valusi syarikat melonjak – seperti Uzum.

Di Mana Langkah Seterusnya Untuk Organisasi Anda?

Bagi saya, mesej daripada kejayaan Uzum jelas: AI bukan lagi projek percubaan; ia tunjang strategi nilai syarikat. Dalam siri “AI dalam Perkhidmatan Kewangan” ini, kita sering sentuh tentang fraud detection, kredit, chatbot, dan risk modelling. Kisah Uzum menambah satu lapisan penting: bila komponen-komponen ini digabungkan dengan e-dagang dalam satu ekosistem, kesannya berganda.

Kalau anda berada di bank, insurans, fintech atau rangkaian runcit besar di Malaysia, tiga soalan praktikal untuk renungan minggu ini:

  1. Data apa yang sudah anda ada tetapi belum dimanfaatkan AI dengan serius?
  2. Kes penggunaan mana yang boleh memberi impak pendapatan atau risiko paling cepat dalam 12 bulan akan datang?
  3. Siapa dalam organisasi (bisnes, risiko, teknologi) yang perlu disatukan untuk jadikan AI sebagai enjin, bukan aksesori?

Organisasi yang menjawab soalan-soalan ini dengan jujur dan bertindak akan jadi “Uzum versi Malaysia” – bukan semestinya dalam e-dagang semata-mata, tetapi dalam bagaimana AI mengubah cara mereka berniaga, berkhidmat dan menilai risiko.

Persaingan serantau makin sengit. Pelabur global sedang mencari “Uzum seterusnya” di Asia Tenggara. Persoalannya: adakah syarikat anda sedang bersedia, atau masih melihat AI sekadar projek percubaan di sudut kecil jabatan IT?

🇲🇾 Bagaimana Uzum Capai Status Unicorn Dengan AI - Malaysia | 3L3C