Finextra Pro tunjuk kenapa AI dalam kewangan hanya berkesan jika disokong intelijen pasaran masa nyata. Inilah cara bank, insurans dan fintech Malaysia boleh manfaatkannya.
Finextra Pro, AI dan realiti baharu pasaran kewangan
Dalam dunia pasaran kewangan yang bergerak dalam milisaat, masalah terbesar bukan kekurangan data – tetapi terlalu banyak data tanpa konteks. Trader, pengurus risiko dan pasukan compliance di bank Malaysia dibanjiri harga saham, berita, filing, analisis ekonomi… tetapi bila mesyuarat kredit bermula, semua orang masih bergantung pada spreadsheet manual dan laporan PDF yang outdated.
Pelancaran Finextra Pro, aplikasi intelijen pasaran dan enjin carian kewangan baharu oleh Finextra Research, terus terang menunjukkan satu perkara: siapa yang serius tentang AI dalam perkhidmatan kewangan mesti serius tentang kualiti data pasaran. AI hanya sebaik data dan konteks yang anda beri. Dan inilah jurang yang cuba ditutup oleh Finextra Pro.
Dalam siri "AI in Financial Services" ini, fokus kita ialah bagaimana bank, insurans dan fintech di Malaysia boleh gunakan gabungan AI + intelijen pasaran masa nyata untuk buat keputusan yang lebih tepat — daripada pemodelan risiko, pencegahan fraud, sehingga pengurusan kekayaan.
Apa sebenarnya yang Finextra Pro bawa ke meja?
Jawapan ringkas: satu lapisan intelijen pasaran yang kaya konteks, yang biasanya hanya ada dalam platform data berbayar, kini tersedia kepada pembaca Finextra secara percuma untuk tempoh terhad.
Mengikut pengumuman Finextra:
- Aplikasi boleh diakses melalui browser desktop, serta peranti mudah alih Apple dan Android.
- Pengguna boleh:
- menjejak harga saham,
- membandingkan syarikat,
- melihat konteks makroekonomi,
- membina dan berkongsi senarai tontonan (watchlists) dan portfolio.
- Liputan awal tertumpu kepada syarikat tersenarai di AS, Eropah dan Australia, dengan rancangan untuk meluaskan ke pasaran Asia.
- Fokus utama: bank tersenarai, neobank, vendor teknologi kewangan, penyedia pembayaran, fintech dan organisasi teknologi/servis yang berkait rapat dengan ekosistem kewangan.
Yang menarik, Finextra secara jelas menyatakan Finextra Pro menukar berita, harga dan filing kepada “instant, AI-driven intelligence”. Ini petunjuk jelas bahawa aplikasi ini bukan sekadar screener saham biasa, tetapi dibina dengan lapisan pemprosesan AI di belakang tabir.
"Finextra Pro membawa pembaca daripada headline kepada konteks penuh syarikat dalam beberapa saat – menukar berita, harga dan filing kepada intelijen segera yang dipacu AI." – Steve Ellis, CEO & Pengasas Finextra Research
Untuk pemain industri Malaysia, ini lebih daripada satu lagi app pasaran. Ini adalah sumber data latihan dan input real-time yang kaya untuk inisiatif AI dalaman anda.
Mengapa intelijen pasaran penting untuk AI dalam perkhidmatan kewangan
AI dalam kewangan bukan sekadar chatbot dan RPA yang menjawab soalan baki akaun. Nilai sebenar datang bila AI bercampur dengan data pasaran yang dinamik:
- Model kredit yang faham kitaran pasaran, bukan hanya nisbah kewangan statik
- Sistem pengesanan fraud yang boleh mengesan corak luar biasa ketika pasaran volatile
- Enjin cadangan pelaburan yang “tahu” apa yang berlaku pada sektor tertentu di peringkat global
Tanpa data pasaran:
- Model risiko jadi buta terhadap perubahan sentimen pelabur dan pergerakan sektor
- Wealth advisory bergantung pada laporan suku tahunan, bukan signal masa nyata
- Stress testing lebih teoritikal, kurang berkait dengan realiti pasaran semasa
Finextra Pro mengisi ruang ini dengan menyediakan:
- Harga dan data pasaran masa (hampir) nyata
- Maklumat syarikat (fundamental, filing, konteks korporat)
- Lensa makroekonomi untuk baca trend besar yang mempengaruhi portfolio pelanggan
Bila digabung dengan AI dalaman anda — contohnya model risiko proprietari bank — data sebegini membolehkan:
- analitik ramalan (predictive analytics) yang lebih tepat,
- pengesanan anomali yang lebih sensitif,
- dan scoring yang lebih adaptif kepada sentimen pasaran.
3 kegunaan praktikal Finextra Pro untuk bank, insurans dan fintech Malaysia
1. Pemodelan risiko kredit yang lebih “pasaran-savvy”
Untuk pinjaman korporat dan exposure antara bank, terlalu ramai masih bergantung kepada laporan kewangan tahunan dan penilaian dalaman yang lambat dikemas kini. Realitinya, harga saham dan spread pasaran selalunya memberi amaran awal sebelum laporan keluar.
Dengan Finextra Pro sebagai sumber data:
- Model kredit AI boleh ditambah dengan feature seperti:
- trend harga saham syarikat peer di US/Eropah yang ada korelasi sektor,
- perubahan volum dagangan,
- berita material corporate action (M&A, penstrukturan semula, isu perundangan).
- Pasukan risiko boleh set senarai tontonan syarikat global yang ada kaitan rantaian bekalan atau pelaburan dengan pelanggan korporat Malaysia.
Contoh praktikal:
Sebuah bank di Malaysia yang meminjamkan kepada syarikat minyak & gas tempatan boleh monitor syarikat E&P tersenarai di AS dan Eropah melalui Finextra Pro. Bila AI mengesan corak kejatuhan berterusan dalam sub-sektor tertentu dan mengaitkannya dengan faktor makro (misalnya perubahan dasar ESG global), bank boleh menyemak semula exposure sektor lebih awal, bukan selepas rating turun.
2. Pengurusan kekayaan: dari “produk push” ke nasihat berasaskan data
Pelanggan high-net-worth (HNW) dan pelabur runcit sophisticated di Malaysia semakin bandingkan apa yang RM mereka tawarkan dengan apa yang mereka nampak di pasaran global. Mereka baca Reddit, X, forum global; mereka expect bank turut ada pandangan global.
Finextra Pro membantu pasukan pengurusan kekayaan:
- membina watchlist tematik global (contoh: AI, tenaga boleh baharu, teknologi pembayaran);
- memantau bank, neobank dan fintech tersenarai yang mungkin berkaitan dengan produk structured note atau feeder fund anda;
- memberi RM konteks pantas: apa berlaku pada bank digital di Australia bila kadar faedah naik? Apa impaknya kepada valuasi neobank global?
Bila data ini dihubungkan kepada enjin cadangan AI dalaman bank:
- sistem boleh mencadangkan rebalancing portfolio berdasarkan signal pasaran luar negara;
- RM boleh hantar mesej yang lebih tepat waktu, contohnya: “Sektor pembayaran global menunjukkan tekanan margin, mungkin masa sesuai kurangkan overweight dalam tema ini.”
Ini jenis nilai tambah yang membezakan bank tradisional daripada sekadar platform trading murah.
3. Sokongan compliance, AML dan pemantauan pasaran
Bagi pasukan compliance dan anti-money laundering (AML), punca besar kepada “false positives” ialah konteks yang lemah. Transaksi kelihatan pelik, tapi tak dihubungkan dengan realiti pasaran atau korporat.
Dengan akses kepada data dan filing syarikat tersenarai melalui Finextra Pro, AI AML boleh:
- semak sama ada syarikat luar negara yang terlibat dalam transaksi mempunyai:
- latar belakang korporat yang kompleks,
- sejarah litigasi,
- perubahan pemilikan besar dalam masa singkat;
- memetakan hubungan antara bank, fintech, dan vendor teknologi yang muncul dalam aliran pembayaran.
Gabungan ini membantu:
- mengurangkan false positives,
- memberi justifikasi yang lebih kukuh bila kes benar-benar memerlukan siasatan,
- menyediakan dokumentasi yang lebih lengkap untuk audit atau regulator.
Di mana AI masuk? Lebih daripada sekadar "lapisan pintar"
Finextra menekankan bahawa Finextra Pro menukar data mentah kepada intelijen yang dipacu AI. Untuk pemain kewangan, ada dua sudut yang patut difikirkan:
1. Guna AI bawaan dalam Finextra Pro
Bagi organisasi yang belum ada pasukan data sains yang besar, menggunakan aplikasi yang sudah sedia mengandungi AI ialah jalan pintas yang bijak.
Anda dapat:
- ringkasan syarikat dan filing yang lebih mudah dicerna,
- sorotan perubahan penting tanpa perlu baca ratusan halaman dokumen,
- konteks pasaran yang telah “disuling” untuk pembuat keputusan bisnes.
Ini sendiri boleh mempercepatkan proses seperti:
- penyediaan memo kredit,
- bahan Investment Committee,
- briefing kepada Lembaga Pengarah mengenai trend pasaran global.
2. Jadikan Finextra Pro sebagai sumber data untuk AI dalaman
Untuk bank besar dan fintech data-driven di Malaysia, potensi sebenar ialah bila data Finextra Pro disatukan dengan data dalaman:
- data transaksi pelanggan,
- rekod pinjaman,
- exposure pasaran,
- tingkah laku digital pelanggan.
Dari sini, beberapa use case bernilai tinggi boleh dibangunkan:
- Risk early warning system yang menggabungkan data pasaran luar dan data exposure dalaman;
- Model pricing dinamik untuk produk treasury dan FX berdasarkan sentimen pasaran global;
- Segmentasi pelanggan pelaburan yang mengikut tema (contohnya pelanggan yang cenderung kepada teknologi atau ESG) lalu dipadankan dengan signal pasaran terkini.
Realitinya, anda tak perlu mulakan dengan projek AI mega. Pilih satu atau dua "lajur kemenangan cepat" (quick wins) yang:
- mudah diukur impaknya (contohnya pengurangan NPL, peningkatan fee-based income);
- boleh menggunakan data Finextra Pro tanpa integrasi kompleks pada peringkat awal (contohnya, digunakan dalam pasukan risiko atau pelaburan secara separa manual dahulu).
Langkah praktikal untuk institusi kewangan Malaysia
Ramai pengurus projek AI di bank dan insurans tanya soalan yang sama: "Di mana patut kita bermula? Model dulu atau data dulu?" Untuk konteks intelijen pasaran, jawapan saya mudah: betulkan data dan use case dulu, model datang kemudian.
Berikut rangka kerja ringkas yang boleh digunakan:
1. Pilih use case yang jelas
Contoh yang sesuai untuk tahun 2026:
- penambahbaikan model rating dalaman untuk exposure korporat global,
- pemantauan counterparties untuk pasaran FX dan derivatif,
- platform wealth advisory berasaskan AI untuk segmen affluent.
2. Bentuk "pasukan kecil pantas" (2–6 orang)
Gabungkan:
- 1–2 orang dari risiko/pelaburan/compliance,
- 1 orang data/IT,
- 1 orang product/strategy.
Tugas awal mereka:
- definisikan soalan bisnes yang tepat (contoh: "bolehkan kita mengesan syarikat global berisiko tinggi 3 bulan lebih awal berbanding sekarang?");
- kenal pasti data yang perlu daripada Finextra Pro dan sistem dalaman;
- bina prototaip kecil (walaupun guna Excel + dashboard BI + prompt AI generatif pada peringkat awal).
3. Standardkan cara menggunakan AI + intelijen pasaran
Bila prototaip menunjukkan nilai:
- dokumentasikan workflow standard (contoh: setiap semakan kredit korporat perlu sertakan snapshot pasaran global dari Finextra Pro + ringkasan AI);
- latih RM, penganalisis risiko, dan pelabur dalaman bagaimana membaca dan mempertikai output AI, bukan terima bulat-bulat;
- masukkan indikator dari Finextra Pro sebagai sebahagian daripada risk appetite framework syarikat.
Pendek kata: jadikan intelijen pasaran + AI sebagai "otot" tetap dalam proses, bukan aksesori projek.
Masa depan: dari data pasaran ke kelebihan daya saing AI
Pelancaran Finextra Pro pada 09/12/2025 datang tepat pada masa sektor kewangan Malaysia pergi lebih jauh daripada hanya percubaan AI. Bajet 2026 dan pelan transformasi digital bank-bank besar jelas menunjukkan AI bukan lagi eksperimen, tetapi teras strategi.
Aplikasi seperti Finextra Pro memberi isyarat bahawa landskap global bergerak ke arah:
- demokratisasi data pasaran – akses data berkualiti tinggi bukan lagi eksklusif kepada segelintir firma;
- gabungan rapat antara berita, harga dan analitik AI – dari headline ke keputusan dalam beberapa saat;
- pengembangan liputan Asia – yang akan menjadikan data semakin relevan kepada Malaysia dan ASEAN.
Bagi organisasi yang serius mahu memimpin dalam AI kewangan, soalan yang patut ditanya sekarang bukan "perlu guna app apa?" tetapi:
- Bagaimana kita jadikan intelijen pasaran sebagai input standard dalam setiap keputusan risiko dan pelaburan?
- Di mana AI kita hari ini masih buta kerana kekurangan konteks pasaran global?
- Apa satu use case yang boleh kita bina dalam 90 hari yang gabungkan data dalaman + Finextra Pro + model AI untuk hasil bisnes yang jelas?
Siapa yang jawab tiga soalan ini dengan jujur dan bertindak awal, akan berada di hadapan pesaing — bukan hanya dalam AI, tetapi dalam keupayaan membaca dan bertindak balas terhadap pasaran.
Soalan untuk anda dan pasukan
Sebagai penutup, cuba bawa tiga soalan ini ke mesyuarat transformasi digital seterusnya:
- Unit mana dalam bank/insurans/fintech kita yang paling perlukan konteks pasaran masa nyata sekarang?
- Jika kita boleh automasikan satu sahaja laporan pasaran menggunakan AI dan data seperti Finextra Pro, laporan apa yang paling menjimatkan masa dan kos?
- Bagaimana kita mahu mengukur kejayaan — lebih cepat, lebih tepat, atau lebih patuh?
Jawapan yang jujur pada hujung tahun 2025 ini akan tentukan sejauh mana matang penggunaan AI anda menjelang hujung 2026.