Google Gemini 3 Pro Deep Research buka ruang baharu untuk bank, insurans dan fintech Malaysia menguatkan fraud detection, risk modelling dan pematuhan.
Gemini 3 Pro & Deep Research: Otak Baharu AI Kewangan
Pada hari yang sama OpenAI mengumumkan GPT‑5.2, Google melancarkan satu lagi langkah besar: Deep Research berasaskan Gemini 3 Pro, kini boleh terus dibenam ke dalam aplikasi pembangun. Dua pengumuman besar dalam satu hari – dan sektor kewangan sebenarnya yang paling banyak dapat manfaat.
Untuk bank, insurans dan fintech di Malaysia, ini bukan sekadar berita teknologi. Ini menyentuh kepada perkara yang sangat praktikal: bagaimana nak mengurangkan penipuan, cepatkan pematuhan BNM, dan buat model risiko yang lebih tepat tanpa menggandakan kos operasi.
Dalam siri “AI in Financial Services” ini, entri kali ini fokus kepada satu soalan: apa sebenarnya yang menjadikan Google Deep Research + Gemini 3 Pro menarik untuk sektor kewangan, dan bagaimana anda boleh mula guna secara bijak dalam operasi harian?
Apa Itu Google Deep Research Berasaskan Gemini 3 Pro?
Deep Research ialah ejen AI yang direka untuk menjalankan penyelidikan mendalam dan berlapis, bukan sekadar menjawab soalan ringkas. Bezanya dengan chatbot biasa, ia boleh:
- mengumpul maklumat daripada pelbagai sumber
- merumus, membanding dan mengesan corak
- menghasilkan output yang konsisten dan boleh diaudit
- diintegrasi dalam aplikasi sedia ada melalui API Gemini 3 Pro
Bagi pembangun sistem kewangan, ini bermakna anda boleh bina:
- modul penyiasatan transaksi mencurigakan yang “membaca” ribuan rekod
- pembantu pematuhan yang sentiasa dikemas kini dengan polisi dalaman
- alat analitik pelanggan yang faham konteks, bukan hanya angka
Gemini 3 Pro sendiri direka sebagai model multimodal dan berskala besar, jadi ia sesuai untuk data kompleks dalam kewangan: teks (laporan, polisi, e-mel), angka (transaksi, mark-to-market), malah dokumen berbilang helaian.
“Ejen AI bukan sekadar model yang menjawab; ia bertindak seperti penganalisis junior yang rajin, yang tak penat dan tak berhenti pukul 5 petang.”
Mengapa Institusi Kewangan Perlu Ambil Serius Gelombang AI Baharu Ini
Syarikat kewangan yang lambat menguji ejen AI generasi baharu berisiko ketinggalan dalam produktiviti dan ketepatan keputusan. Beberapa trend yang dah jelas di Malaysia:
- Bank-bank besar sudah peruntuk bajet puluhan juta ringgit untuk transformasi AI dan automasi proses.
- Fintech lokal agresif menggunakan AI untuk skor kredit alternatif, terutamanya untuk segmen underserved.
- Penipuan digital dan social engineering meningkat, memaksa institusi menambah lapisan analitik.
Di tengah landskap ini, pelancaran Deep Research memberi tiga isyarat penting:
- Aras standard AI sedang naik. OpenAI keluarkan GPT‑5.2, Google jawap dengan Deep Research berasaskan Gemini 3 Pro pada hari yang sama. Persaingan ini memaksa peningkatan kualiti model – dan pengguna korporat yang untung.
- AI beralih daripada chatbot kepada ejen kerja sebenar. Bukan lagi sekadar FAQ; kini AI menyentuh risk, compliance dan keputusan kewangan sebenar.
- Integrasi developer-first. Google secara jelas menyasarkan pembangun untuk benam Deep Research dalam produk – satu berita baik untuk pasukan IT dan data di bank dan insurans.
Dalam bahasa mudah: kalau dulu AI sekadar "nice to have" untuk chatbot, sekarang ia sudah masuk ke jantung operasi – fraud detection, risk modelling, dan pematuhan.
3 Guna Pakai Kritikal: Fraud, Risiko & Pematuhan
1. Penipuan: Deep Research Sebagai Penyiasat Digital 24/7
Fraud detection moden bukan lagi tentang satu peraturan mudah, tapi gabungan corak halus yang sukar dikesan manusia. Di sinilah ejen AI seperti Deep Research berguna.
Contoh praktikal:
-
Penyiasatan transaksi mencurigakan automatik
Selepas sistem skor tradisional (rule-based + machine learning) menandakan transaksi berisiko, Deep Research boleh:- menjana ringkasan kes berdasarkan sejarah akaun
- bandingkan dengan corak kes penipuan lepas
- cadangkan tahap risiko dan tindakan lanjut
-
Analisis rangkaian (network analysis) yang difahami manusia
Model tradisional mungkin tahu ada “anomali graf”, tapi sukar dijelaskan kepada pegawai risiko. Deep Research boleh mengambil output teknikal itu dan terjemah kepada naratif ringkas:“Akaun A berkaitan dengan 12 akaun lain yang pernah disiasat kerana mule account dalam 6 bulan lepas. Kelakuan transaksi mirip kluster penipuan X di wilayah Y.”
-
Pemantauan serangan baru (emerging fraud patterns)
Ejen boleh diguna untuk menyemak laporan dalaman, memo, dan kempen scam terkini, lalu bina katalog “taktik baharu” yang sentiasa dikemas kini untuk pasukan fraud.
Kelebihan besar: bukannya menggantikan model skor sedia ada, Deep Research bertindak sebagai lapisan penjelasan dan investigasi di atas model tersebut.
2. Risk Modelling: Dari Spreadsheet Ke Pusat Analitik Pintar
Model risiko hari ini sarat dengan dokumen, andaian dan senario. AI penyelidikan membantu mengurus semua itu secara sistematik.
Contoh guna pakai dalam bank dan insurans:
-
Pengurusan dokumen model risiko
Banyak institusi ada ratusan model (credit risk, market risk, liquidity, underwriting). Deep Research boleh:- cari semua dokumen berkaitan satu model
- ringkaskan metodologi dan parameter utama
- senaraikan andaian kritikal dan batasan
-
Analisis senario cepat
Anda boleh meminta ejen AI:“Ringkaskan impak senario kenaikan OPR 0.5% ke atas portfolio pinjaman SME, berdasarkan model sedia ada dan laporan Q3.”
-
Sokongan kepada Model Risk Management (MRM)
Untuk bank yang perlu penuhi standard MRM, Deep Research boleh bantu susun:- inventori model
- log perubahan
- dokumentasi justifikasi model
Dalam konteks Malaysia, di mana pengawal selia menekankan kekukuhan model kredit dan tekanan ekonomi, keupayaan mendokumentasi dan menjelaskan model secara konsisten adalah satu kelebihan kompetitif.
3. Pematuhan & AML: Daripada Manual Search Kepada Pencarian Konteks
Pematuhan peraturan biasanya perlahan kerana bergantung pada carian manual dalam polisi dan garis panduan yang panjang. Deep Research boleh mengubah bahagian ini menjadi proses carian konteks.
Beberapa senario:
-
Pembantu rujukan Garis Panduan BNM dalaman
Pegawai compliance boleh bertanya dalam bahasa semula jadi:“Apakah syarat CDD untuk pelanggan korporat asing dengan pemilik benefisial berlapis?”
Ejen akan merujuk dokumen dalaman, manual, dan ringkaskan jawapan bersama rujukan seksyen. -
Semakan AML/KYC secara konsisten
Bila ada kes AML, Deep Research boleh mengimbas:- profil pelanggan
- transaksi historikal
- hasil screening senarai sekatan
- memo dalaman
Lalu menghasilkan laporan awal yang boleh diperiksa pegawai penyiasat.
-
Penyelarasan polisi pelbagai negara
Untuk bank serantau, ejen AI boleh membanding peraturan antara negara (contoh Malaysia vs Singapura) dan serlahkan perbezaan penting yang perlu diberi perhatian.
Kuncinya: ejen ini bukan menggantikan keputusan manusia, tapi mempercepatkan kerja rujukan dan dokumentasi yang biasanya mengambil masa berjam-jam.
Cara Praktikal Mula Guna Gemini 3 Pro Deep Research Dalam Organisasi
Melompat terus ke enterprise‑wide roll‑out selalunya berbahaya. Cara yang lebih waras adalah bermula kecil tetapi fokus. Berikut satu rangka kerja ringkas yang saya nampak berkesan:
1. Pilih 1–2 Kes Guna Bernilai Tinggi Tapi Rendah Risiko
Contoh yang sesuai untuk fasa pertama:
- pembantu dalaman untuk pasukan risiko membaca polisi dan SOP
- sokongan penyiasatan fraud back‑office (tiada interaksi terus dengan pelanggan)
- alat ringkasan laporan risiko suku tahunan
Elakkan dahulu kes yang menyentuh keputusan kredit automatik atau nasihat pelaburan terus kepada pelanggan.
2. Integrasi API Gemini 3 Pro Secara Berlapis
Susun arkitektur seperti berikut:
- Lapisan data – tentukan sumber data yang dibenarkan (data pseudo/anonim untuk fasa awal).
- Lapisan ejen (Deep Research) – konfigur prompt, peranan dan had tugasan.
- Lapisan kawalan – logging, pengesahan, semakan manusia (human-in-the-loop).
Pastikan semua panggilan ke ejen direkod bersama input dan output, supaya audit dan tuning boleh dibuat kemudian.
3. Tetapkan Guardrail: Data, Etika & Pematuhan
Beberapa garis panduan minimum:
- jangan benarkan ejen mengakses data pelanggan sebenar tanpa anonimisasi pada fasa uji cuba
- wujudkan had apa yang ejen boleh “cadangkan” vs apa yang perlukan kelulusan manusia
- jalankan penilaian impak AI (AIA) secara dalaman, sejajar dengan prinsip yang dikeluarkan pengawal selia
Ringkasnya: anggap ejen AI sebagai staf kontrak yang sangat pintar, tetapi masih perlu SOP dan pengawasan.
4. Ukur ROI Dengan Metrik Yang Nyata
Antara metrik mudah tetapi berkesan:
- masa purata penyiasatan kes fraud sebelum & selepas (minit/jam)
- bilangan jam manusia yang dijimatkan dalam penyediaan laporan risiko
- masa respon dalaman untuk soalan pematuhan
- kadar “overturn” – berapa kerap pegawai perlu betulkan output ejen
Tanpa nombor ini, sukar untuk meyakinkan pengurusan tertinggi untuk skala penggunaan.
Risiko, Had Dan Cara Menguruskannya
Sebarang ejen AI kuat datang dengan risiko: halusinasi, bias, dan pergantungan berlebihan. Untuk sektor kewangan yang heavily regulated, isu ini tak boleh disapu bawah karpet.
Beberapa realiti yang perlu diakui terus terang:
- Model bahasa masih boleh salah. Deep Research membantu mengurangkan kesilapan dengan merujuk dan “menyelidik”, tapi ia tetap boleh tersasar jika data rujukan tak lengkap.
- Bias data boleh menjejaskan keputusan risiko dan kredit. Jika data sejarah memihak kepada kumpulan tertentu, model boleh mengulang ketidakadilan sama.
- Isu privasi dan kerahsiaan. Integrasi model awan perlu disemak ketat dengan polisi data dalaman dan kehendak pengawal selia.
Cara menguruskannya:
- Human-in-the-loop sebagai prinsip wajib untuk keputusan kritikal (kredit, AML, pelaburan).
- Model governance – rangka kerja yang jelas: siapa pemilik, bagaimana pemantauan, bila perlu dikaji semula.
- Red teaming dan ujian stres – cuba sengaja mencari kelemahan ejen sebelum ia menyentuh operasi sebenar.
Saya cenderung berpendapat: risiko terbesar bukan pada penggunaan AI, tetapi pada penggunaan AI tanpa governance.
Masa Depan AI Kewangan: Gemini 3 Pro Sebagai “Backbone” Pintar
Pelancaran Deep Research berasaskan Gemini 3 Pro pada hari sama GPT‑5.2 diumumkan menunjukkan satu perkara: AI untuk sektor kewangan akan jadi semakin mampu mengendalikan kerja analitik berat, bukan sekadar operasi mudah.
Untuk Malaysia, di mana bank dan fintech sedang berlumba-lumba menggunakan AI untuk fraud detection, credit scoring dan wealth analytics, perkembangan ini memberi peluang untuk:
- bina “risk cockpit” berpusat dengan ejen AI yang boleh menjawab soalan kompleks dalam beberapa minit
- jadikan pematuhan lebih proaktif – ejen memaklumkan risiko dasar baru sebelum ia jadi isu audit
- memupuk budaya data-driven di semua peringkat, kerana akses kepada analitik bukan lagi terhad kepada pasukan data sahaja
Jika organisasi anda sudah menggunakan model AI generik untuk chatbot atau analitik asas, langkah seterusnya ialah menguji ejen penyelidikan seperti Deep Research dalam satu atau dua proses risiko dan pematuhan.
Ada satu soalan yang wajar ditanya pada mesyuarat transformasi digital seterusnya:
“Kalau pesaing kita gunakan ejen AI seperti ini untuk memotong masa penyiasatan fraud dan penyediaan laporan risiko separuh daripada kita, apa kesannya kepada pasaran?”
Jawapan jujurnya akan menentukan seberapa serius anda mahu melabur dalam gelombang AI generasi baharu ini.
Artikel ini adalah sebahagian daripada siri AI in Financial Services (Banks, Insurance, Fintech) yang memfokuskan penggunaan praktikal AI dalam sektor kewangan Malaysia.