Pelantikan Ankur Sehgal sebagai Group CEO CTOS isyarat jelas hala tuju baru: AI, data dan perbankan digital sebagai teras pemarkahan kredit dan risiko di Malaysia.
Kepimpinan Baru CTOS, Isyarat Jelas Arah AI Kewangan Malaysia
26.5 juta individu dan lebih 1 juta perniagaan di Malaysia bergantung kepada laporan kredit untuk pinjaman, kad kredit, sewaan kereta, malah akaun pascabayar telefon. Di tengah rantaian ini, CTOS ialah antara pemain paling penting.
Bila CTOS melantik Ankur Sehgal sebagai Group CEO berkuat kuasa 03/03/2026, ini bukan sekadar berita pelantikan korporat. Ini petunjuk jelas bagaimana ekosistem kewangan Malaysia sedang menggandakan fokus kepada AI, data dan perbankan digital.
Dalam siri “AI dalam Perkhidmatan Kewangan” ini, pelantikan ini menarik kerana CV Ankur sebenarnya menjelaskan ke mana arah CTOS – dan ke mana industri perbankan, insurans dan fintech Malaysia sedang bergerak.
Artikel ini membedah:
- Kenapa pelantikan ini sangat strategik untuk AI dalam pemarkahan kredit dan pengurusan risiko
- Bagaimana pengalaman Ankur di CIMB, AmBank dan bank serantau lain boleh membentuk masa depan CTOS
- Apa kesan praktikal kepada bank, fintech, insurans – dan juga pelanggan akhir di Malaysia
Siapa Ankur Sehgal, Dan Kenapa Profil Beliau Penting Untuk AI?
Jawapannya: beliau bukan sekadar “banker senior”, tetapi seorang pemimpin yang hidup dan membina bank digital berasaskan data dan AI.
20 tahun pengalaman yang sangat relevan dengan CTOS
Mengikut pengumuman CTOS, Ankur membawa lebih 20 tahun pengalaman dalam:
- Perbankan digital & strategi produk
- Kredit runcit dan pengurusan risiko
- Data & analitik
- Pembinaan ekosistem kredit dan rangka kerja risiko serantau
Beliau pernah berkhidmat di:
- CIMB Bank Malaysia – Senior Managing Director, Digital Business
- Ahli Lembaga Pengarah CIMB Bank Cambodia
- CIMB Bank Philippines – Chief Business & Strategy Officer
- Jawatan kanan di AmBank Group Malaysia, OCBC Singapore, UOB Singapore, JP Morgan Chase
Ini bukan senarai cantik di LinkedIn semata-mata. Pola yang jelas ialah: risk, credit, collections, fraud, data, analitik, dan pemarkahan (scorecards) – semua blok binaan penting untuk AI dalam scoring kredit dan pemodelan risiko.
Track record: dari digital bank ke AI fraud & collections
Semasa di CIMB, khususnya di Filipina, Ankur terlibat dalam membangunkan bank itu sebagai institusi digital terkemuka. Antara kerja penting yang dinyatakan:
- Membina produk digital hujung-ke-hujung (end-to-end digital products)
- Membangun kerjasama ekosistem (partners fintech, e-dagang, telco dan lain-lain)
- Menubuhkan alternative credit decisioning – guna data alternatif di luar laporan kredit tradisional
- Melaksana sistem kutipan (collections) dan pencegahan fraud berasaskan AI
- Memperkasakan keupayaan data dan analitik bank
Jika anda bekerja di bank, takaful atau fintech, ini bunyi sangat familiar: inilah agenda AI dan digital transformation hampir semua institusi kewangan besar di Malaysia sekarang.
Jadi, bila CTOS melantik seseorang yang telah membina:
"AI-driven collections and fraud systems"
dan rangka kerja kredit alternatif, mesej strategiknya jelas: CTOS mahu bergerak lebih agresif dalam produk risiko dan kredit yang digerakkan oleh AI dan data pintar.
Kenapa CTOS Perlukan CEO Dengan DNA AI & Digital Sekarang?
CTOS bukan lagi sekadar syarikat laporan kredit tradisional. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, mereka semakin rapat dengan agenda AI dalam perbankan dan fintech.
CTOS di tengah gelombang AI kewangan Malaysia
Beberapa trend besar yang sedang berlaku di Malaysia:
- Bank menggunakan AI untuk scoring pinjaman peribadi, SME dan kad kredit
- Peminjaman digital (BNPL, pinjaman segera, e-wallet) memerlukan decisioning masa nyata (real-time)
- Penipuan kewangan menjadi semakin sofistikated, memaksa penggunaan sistem fraud detection berasaskan AI
- Bank Negara Malaysia menolak ke arah Open Finance, yang menjadikan data lebih mudah dikongsi secara terkawal
CTOS sudah pun terlibat, antaranya:
- Menyokong bank dengan infrastruktur data kredit
- Bekerjasama dengan pemain teknologi (contoh: pelancaran sistem pinjaman bertenaga AI bersama bank tempatan pada 2025)
Untuk fasa seterusnya, CTOS perlukan pemimpin yang:
- Faham sangat mendalam bagaimana bank guna data CTOS dalam model AI mereka
- Tahu pain point bahagian risiko, kredit, collections dan fraud di bank dan fintech
- Boleh bercakap bahasa pengawal selia, pengurusan risiko dan pasaran modal serentak
Profil Ankur tepat di persimpangan tiga dunia itu.
Dari “biro kredit” ke “platform AI risiko”
Saya berpendapat hala tuju 3–5 tahun CTOS kemungkinan besar ke arah:
- Menjadi platform AI risiko dan kredit serantau, bukan hanya penyedia laporan kredit Malaysia
- Menggabungkan data tradisional + data alternatif (telco, e-dagang, utiliti, pembayaran digital) untuk scoring lebih holistik
- Menawarkan model risiko pra-binaan (pre-built risk models) kepada bank kecil, koperasi dan fintech yang tak mampu bina pasukan data saintis besar
- Menyokong bank Islam dan koperasi dengan model risiko yang patuh Syariah tapi tetap data-driven
Untuk misi begini, anda perlukan CEO yang sudah:
- Membina bank digital dari bawah
- Melihat sendiri bagaimana AI boleh menurunkan NPL, meningkatkan approval rate dan mengawal fraud
- Menguruskan operasi di beberapa negara ASEAN – sesuatu yang selari dengan cita-cita serantau CTOS
Apa Implikasi Pelantikan Ini Kepada Bank, Fintech & Insurans?
Bagi pemain kewangan di Malaysia, perubahan di CTOS bukan berita jauh. Ia bakal mempengaruhi cara anda menilai risiko, meluluskan pinjaman, dan mengurus pelanggan.
1. Pemarkahan kredit yang lebih pintar dan lebih laju
Institusi kewangan boleh menjangka:
- Model skor kredit lebih terperinci – bukan sekadar skor tunggal, tetapi pecahan risiko mengikut produk, tenor, sektor, dan tingkah laku pembayaran
- Integrasi lebih mesra AI – API dan data CTOS yang disusun supaya mudah diintegrasi ke dalam model machine learning dalaman bank/fintech
- Penggunaan data alternatif untuk:
- Pelanggan yang tiada sejarah kredit (thin-file / no-file)
- Pekerja gig, peniaga kecil, usahawan mikro
Kesan praktikal:
- Bank boleh membuka pasaran baru tanpa menaikkan risiko secara melulu
- Fintech boleh meluluskan lebih ramai pelanggan dengan kawalan risiko yang lebih baik
2. AI dalam collections & fraud jadi arus perdana
Dengan latar belakang Ankur dalam AI-driven collections and fraud systems, kita boleh jangka CTOS akan memperkukuh penawaran dalam:
- Skor kebarangkalian gagal bayar (propensity to default)
- Model siapa patut dihubungi dahulu dalam collections (siapa hanya perlukan SMS lembut, siapa perlukan panggilan segera)
- Pemantauan tingkah laku (behavioural monitoring) untuk mengesan pola fraud yang tak kelihatan melalui kaedah tradisional
Ini sangat berguna untuk:
- Bank runcit dan kad kredit
- Pemberi pinjaman digital dan BNPL
- Syarikat insurans / takaful yang hadapi isu tuntutan fraud
3. Penyertaan kewangan (financial inclusion) yang lebih bermakna
Dalam kenyataannya, Ankur menyebut peranan CTOS dalam:
"financial inclusion, responsible lending and digital trust"
Kalau dibuat dengan betul, gabungan AI + data luas CTOS boleh:
- Membantu lebih ramai rakyat tanpa slip gaji tetap untuk mendapat akses kredit yang adil
- Menyokong usahawan mikro dan PKS yang selama ini bergelut membuktikan kebolehpercayaan kredit
- Mengurangkan over-indebtedness melalui model yang mengesan risiko terlebih hutang lebih awal
Tetapi ini juga menuntut disiplin:
- GoverÂnance AI yang ketat – elak bias, diskriminasi, dan model yang sukar diterangkan kepada pengawal selia
- Kerjasama rapat dengan BNM dan pemain industri untuk standard pemarkahan yang telus dan bertanggungjawab
Cabaran Utama: AI Bukan Hanya Soal Teknologi
Ramai suka bercakap tentang “AI dalam kewangan” seolah-olah ia hanya soal model, data lake dan cloud. Realitinya, cabaran terbesar berada pada people, proses dan peraturan.
Dengan pengalaman merentas:
- Risiko & kredit
- IFRS9
- Pengurusan portfolio
- Operasi fraud dan collections
…Ankur berpeluang memacu CTOS mengurus cabaran ini dengan lebih matang.
Cabaran yang CTOS (dan pelanggan mereka) perlu hadapi
-
Kualiti dan integriti data
Model AI hanya sebaik data yang diberi. Di Malaysia, data pelanggan boleh berpecah-belah antara bank, fintech, telco, dan agensi kerajaan. CTOS berada di posisi unik untuk membantu menyusun dan menormalisasi data risiko di peringkat industri. -
Keterjelasan model (model explainability)
Pengawal selia dan pelanggan mula bertanya: “Kenapa permohonan saya ditolak?”
Model AI yang terlalu kompleks tanpa justifikasi boleh menjadi liabiliti, bukan aset. CTOS perlu membina model yang kuat tetapi boleh diterangkan (explainable AI). -
Etika & bias algoritma
Data sejarah kadang-kadang memuatkan bias terhadap kumpulan tertentu. Jika tidak dijaga, AI akan menggandakan bias lama. Di sinilah CTOS perlu memainkan peranan pengawal kualiti (quality gatekeeper) untuk industri. -
Bakat (talent) AI & risiko
Malaysia masih kekurangan gabungan pakar risk + data science + domain kewangan. Pelaburan kepimpinan seperti ini selalunya diikuti dengan:- Pengambilan bakat baru
- Latihan semula (reskilling) pasukan sedia ada
- Kolaborasi dengan universiti dan komuniti data tempatan
Apa Yang Patut Dilakukan Oleh Bank, Insurans & Fintech Sekarang?
Pelantikan ini sebenarnya peluang. Bagi saya, tiga tindakan praktikal masuk akal untuk 6–18 bulan akan datang.
1. Audit cara anda guna data dan produk CTOS
Tanya diri (dan pasukan):
- Adakah data CTOS yang anda beli digunakan penuh dalam model risiko, atau sekadar laporan manual di kaunter?
- Bolehkah anda menambah lapis AI di atas data sedia ada untuk:
- Scoring kredit lebih dinamik
- Pemetaan risiko pelanggan secara segmen
- Penentuan harga (risk-based pricing) yang lebih tepat
Jika jawapannya “belum”, anda mungkin tertinggal apabila CTOS menaik taraf penawaran berasaskan AI.
2. Rancang integrasi yang lebih rapat – API, bukan PDF
Banyak institusi masih guna laporan kredit secara manual. Dalam dunia AI risk modelling:
- Data perlu disalur melalui API
- Model perlu dikemas kini secara berkala berdasarkan data baharu
Pastikan arkitektur sistem dalaman anda:
- Sedia untuk integrasi masa nyata dengan platform data seperti CTOS
- Menyokong model machine learning sama ada on-premise atau di cloud
3. Libatkan pasukan risiko, IT dan bisnes dalam satu meja
AI dalam perkhidmatan kewangan gagal bila projek didorong hanya oleh satu bahagian (contoh: hanya IT, atau hanya risiko).
Pendekatan yang lebih berkesan:
- Risiko / Kredit menetapkan rangka kawal selia dan parameter risiko
- Data & IT membina pipeline dan model AI
- Bisnes / Produk memastikan pengalaman pelanggan tak menjadi mangsa kepada pengetatan proses yang tak perlu
CTOS, di bawah kepimpinan baharu, hampir pasti akan membawa penawaran yang menyentuh ketiga-tiga fungsi ini. Lebih awal anda selaraskan pasukan, lebih cepat anda boleh ambil peluang.
Masa Depan AI Kewangan Malaysia: CTOS Sebagai Pemain Teras
Pelantikan Ankur Sehgal sebagai Group CEO CTOS memberi mesej jelas kepada pasaran: kompetensi AI, data dan perbankan digital kini syarat utama kepimpinan dalam sektor kewangan Malaysia.
Bagi industri:
- Bank akan mendapat rakan strategik yang lebih kuat dalam pemodelan risiko berasaskan AI
- Fintech dan BNPL boleh mengakses scoring dan fraud engine yang lebih canggih tanpa membina semuanya sendiri
- Insurans dan takaful boleh memanfaatkan analitik risiko pelanggan yang lebih menyeluruh
Bagi pengguna dan PKS pula, jika hala tuju ini dilaksanakan secara bertanggungjawab, kita boleh menjangkakan:
- Akses kredit yang lebih adil, lebih pantas, dan lebih telus
- Kurang penipuan, kurang salah laku, dan lebih keyakinan terhadap ekosistem kewangan digital
Satu perkara yang saya yakin: selepas 03/03/2026, perbualan tentang CTOS kemungkinan besar akan kurang berkisar tentang “laporan kredit semata-mata”, dan lebih tentang “platform AI risiko yang menjadi tulang belakang kewangan Malaysia”.
Soalannya sekarang: adakah organisasi anda bersedia untuk era AI risiko generasi seterusnya – atau masih melihat laporan kredit sebagai PDF yang dicetak di kaunter?