Google Deep Research berasaskan Gemini 3 Pro dan GPT-5.2 mengubah cara bank, insurans dan fintech Malaysia mengurus penipuan, risiko dan skor kredit automatik.
Google, Deep Research & GPT-5.2: Apa Maksudnya Untuk Kewangan Malaysia
Pada hari yang sama OpenAI umumkan GPT-5.2, Google pula melancarkan Deep Research berasaskan Gemini 3 Pro, dan buat pertama kali, pembangun boleh embed ejen AI penyelidikan ini terus ke dalam aplikasi mereka.
Untuk kebanyakan pengguna, ini nampak macam persaingan biasa antara gergasi teknologi. Tapi untuk bank, syarikat insurans dan fintech di Malaysia, ini sebenarnya petanda satu perkara: AI penyelidikan yang jauh lebih “dalam” kini boleh duduk betul-betul di tengah operasi kewangan anda.
Dalam siri AI in Financial Services ini, fokus kita sentiasa sama – bagaimana AI boleh bantu sektor kewangan Malaysia urus penipuan, risiko, kredit, kekayaan dan pematuhan dengan lebih tepat. Deep Research dari Google, digandingkan dengan model seperti GPT-5.2, membuka ruang baru untuk semua itu.
Artikel ini kupas secara terus terang:
- Apa yang berbeza tentang Google Deep Research & Gemini 3 Pro
- Bagaimana ia boleh digunakan untuk pengesan penipuan, pemodelan risiko dan skor kredit automatik
- Apa peluang sebenar untuk bank, insurans dan fintech di Malaysia – dan langkah praktikal untuk bermula
Apa Itu Google Deep Research Berasaskan Gemini 3 Pro?
Google Deep Research ialah ejen AI yang direka untuk membuat penyelidikan mendalam merentasi dokumen, data dan web, kemudian menyusun jawapan yang lebih analitik dan berstruktur. Bezanya dengan chatbot biasa: ia bukan sekadar menjawab, tapi menyelidik.
Beberapa ciri yang relevan untuk sektor kewangan:
- Berbilang sumber sekaligus – boleh "membaca" ratusan dokumen polisi, laporan pasaran, memo dalaman dan menyusun ringkasan.
- Berfokus tugasan (agentic) – boleh diberi misi seperti “kenal pasti 10 corak tuntutan insurans mencurigakan dalam 12 bulan lepas” dan bekerja langkah demi langkah.
- Boleh di-embed ke dalam aplikasi – buat pertama kali, pembangun boleh memanggil fungsi Deep Research terus ke dalam sistem dalaman, portal pelanggan atau aplikasi analitik risiko.
Pada masa sama, OpenAI pula mengumumkan GPT-5.2, yang biasanya kuat dalam pemahaman bahasa, general reasoning dan penjanaan teks berkualiti tinggi. Realitinya untuk sektor kewangan? Institusi yang menang bukan yang pilih satu model, tapi yang pandai gabungkan beberapa ejen AI ini dalam aliran kerja sebenar.
Dari Penyelidikan Ke Pengesanan Penipuan: Lonjakan Besar Untuk Bank & Fintech
Pengesan penipuan moden memerlukan satu perkara utama: keupayaan membaca corak halus dalam data transaksi dan dokumen sokongan. Di sinilah ejen AI berasaskan penyelidikan seperti Deep Research mula menyerlah.
1. Memahami Corak Penipuan Merentas Berbilang Sumber
Bank dan syarikat fintech di Malaysia biasanya ada data ini:
- Transaksi kad kredit/debit
- Log perbankan internet & aplikasi mudah alih
- Laporan siasatan dalaman
- Senarai amaran Bank Negara & rakan koresponden luar negara
Dengan Deep Research:
- Ejen AI boleh mengimbas ribuan halaman laporan kes penipuan lama, mengenal pasti corak – contohnya: lokasi, jenis pedagang, jumlah, masa transaksi.
- Corak ini kemudian dipindah masuk ke model pengesanan penipuan masa nyata (misalnya model skor risiko transaksi) untuk tahan transaksi mencurigakan sebelum duit keluar.
Ayat yang penting: “Ejen AI penyelidikan membina ‘otak pengetahuan’ penipuan, model risiko menggunakan otak itu untuk membuat keputusan masa nyata.”
2. Analisis Transaksi Dalam Konteks, Bukan Nombor Semata-mata
Kebanyakan sistem pengesanan penipuan tradisional bergantung pada peraturan tetap: jumlah > X, negara Y, waktu Z. Penipu pula sentiasa cari jalan elak peraturan statik.
Ejen penyelidikan seperti Gemini 3 Pro boleh:
- Membaca nota pegawai cawangan, e-mel pelanggan, dokumen sokongan tuntutan, dan menyepadukannya dengan data transaksi.
- Menilai sama ada cerita pelanggan konsisten dengan pola perbelanjaan sejarah dan maklumat latar belakang.
Contoh:
- Pelanggan memohon kenaikan had kredit besar dengan alasan pembelian perniagaan.
- Deep Research mengimbas sejarah akaun, profil syarikat sasaran (daripada penyata rasmi, berita, pangkalan data awam), dan laporan industri.
- Ejen AI menjana ringkasan risiko kepada pegawai kredit: tahap keserasian cerita, tanda merah (red flag), dan confidence score.
Ini jauh lebih kuat berbanding hanya tengok slip gaji dan penyata bank.
Pemodelan Risiko: Dari Laporan Tebal Ke Insight Boleh Tindakan
Pemodelan risiko kewangan di Malaysia biasanya berat pada Excel, laporan PDF yang panjang, dan proses manual antara pasukan risiko, perbendaharaan, dan pematuhan. Deep Research sesuai tepat di tengah-tengah kekusutan ini.
Menyusun & Menghubungkan Dokumen Risiko Yang Berselerak
Dalam sebuah bank bersaiz besar, dokumen yang perlu dibaca pasukan risiko termasuk:
- Polisi risiko dalaman
- Garis panduan Bank Negara
- Laporan pasaran global & serantau
- Analisis senario tekanan (stress testing)
- Minit mesyuarat jawatankuasa risiko
Dengan Deep Research berasaskan Gemini 3 Pro:
- Semua dokumen ini dipetakan ke dalam satu “peta pengetahuan risiko”.
- Apabila pasukan tanya, contohnya: “Bagaimana kenaikan kadar faedah 1% mempengaruhi portfolio pinjaman perumahan B40?” – ejen AI boleh:
- Tarik semula senario tekanan lama
- Gabungkan dengan data terkini
- Rujuk garis panduan yang berkaitan
- Keluarkan ringkasan risiko menyeluruh dengan hujah yang jelas.
Hasilnya, mesyuarat jawatankuasa risiko jadi kurang bergantung pada “siapa paling banyak hafal polisi”, dan lebih bergantung pada insight yang tersusun.
Dari Stress Test Manual Ke Stress Test Berterusan
Ramai bank buat stress test setahun sekali atau dua kali kerana prosesnya berat.
Dengan ejen AI:
- Senario boleh dijana dan dikemas kini secara berterusan, contohnya bila ada perubahan besar seperti:
- Ketidaktentuan geopolitik
- Kejatuhan harga komoditi penting
- Perubahan dasar monetari global
- Ejen penyelidikan mengemas kini anggaran risiko berdasarkan sumber terkini dan menyarankan portfolio mana perlu dipantau rapat.
Ini menggerakkan bank kepada “continuous risk monitoring”, bukan hanya laporan risiko berkala.
Skor Kredit Automatik Yang Lebih Adil & Kontekstual
AI seperti Gemini 3 Pro dan GPT-5.2 boleh menjadikan pemarkahan kredit lebih kaya data, sekaligus lebih inklusif – terutama untuk pelanggan yang kurang dokumen (thin file).
Menggunakan Data Alternatif Secara Terkawal
Untuk pelanggan PKS dan pekerja gig di Malaysia, dokumen rasmi sering tak lengkap. Ejen AI penyelidikan boleh:
- Menggabungkan data transaksi e-wallet, pembayaran bil utiliti, sewa, dan aliran tunai akaun bisnes.
- Membaca profil perniagaan, ulasan pelanggan, malah laporan industri tempatan.
- Menjana profil risiko komposit yang lebih tepat berbanding hanya bergantung pada slip gaji dan CCRIS.
Penting di sini: model mesti diawasi. Bank perlu pastikan data ini tak menyebabkan bias atau bercanggah dengan garis panduan Bank Negara. Di sinilah Deep Research berguna untuk:
- Menyemak polisi pemarkahan kredit sedia ada
- Memastikan data alternatif yang digunakan selari dengan kehendak pengawal selia
Menjelaskan Keputusan Kredit Secara Telus
Salah satu kegusaran regulator tentang AI dalam skor kredit ialah kebolehjelasan (explainability).
Gabungan model ML tradisional dengan ejen AI seperti Gemini 3 Pro membolehkan:
- Model menghasilkan skor
- Ejen AI penyelidikan membaca ciri utama yang menyumbang kepada skor, dan menjelaskannya dalam Bahasa Melayu yang mudah difahami pelanggan.
Contoh mesej kepada pelanggan:
- “Permohonan anda ditolak kerana aliran tunai tiga bulan kebelakangan ini negatif, dan kadar komitmen bulanan anda 75% daripada pendapatan tetap. Jika aliran tunai anda stabil selama 6 bulan, peluang kelulusan meningkat.”
Ini lebih adil berbanding jawapan generik “permohonan tidak memenuhi kriteria bank”.
Chatbot, Pematuhan & “Co-pilot” Untuk Pegawai Kewangan
Embeddable AI seperti Deep Research juga mengubah cara kita lihat chatbot dan sistem pematuhan dalam bank dan insurans. Bukan lagi chatbot ringkas FAQ, tetapi pembantu maya yang benar-benar faham dokumen dalaman.
Chatbot Khidmat Pelanggan Yang Faham Produk Kompleks
Untuk produk seperti:
- Takaful keluarga dengan rider pelbagai
- Pinjaman rumah dengan skim subsidi kerajaan
- Pelan pelaburan unit trust bercampur
Chatbot biasa cepat “blur”. Dengan Deep Research:
- Chatbot boleh membaca dokumen produk penuh, syarat kecil, dan garis panduan dalaman.
- Memberi jawapan yang lebih tepat dan konsisten, contohnya:
- Kelayakan pelanggan
- Pengecualian perlindungan
- Proses tuntutan dan dokumen diperlukan
Ini mengurangkan risiko mis-selling, dan mengurangkan beban pusat panggilan.
Pematuhan & AML: Ejen AI Sebagai Pemeriksa Pertama
Bahagian pematuhan dan AML (anti-money laundering) biasanya tenggelam dalam:
- Senarai nama disekat
- Senarai PEP
- Syarat pelaporan Bank Negara
- Polisi dalaman yang sentiasa berubah
Ejen AI penyelidikan boleh:
- Menyemak transaksi atau pelanggan tertentu terhadap semua dokumen ini
- Memberi penjelasan terperinci sama ada satu kes perlu dinaik taraf kepada siasatan lanjut
- Menjana draf laporan STR/CTR yang kemudian disemak oleh pegawai manusia
Saya berpendapat dalam 2–3 tahun, bank yang tak guna AI untuk pematuhan akan ketinggalan dari segi kos dan kelajuan tindak balas.
Apa Langkah Praktikal Untuk Bank, Insurans & Fintech Di Malaysia?
Realitinya, organisasi kewangan tak perlu menunggu “AI sempurna” untuk bermula. Deep Research, Gemini 3 Pro, GPT-5.2 dan model lain boleh dimanfaatkan secara bertahap.
1. Pilih 1–2 Use Case Bernilai Tinggi
Contoh fokus yang realistik dalam 6–12 bulan:
- Automasi analisis kes penipuan lama untuk bina model risiko penipuan baru
- Co-pilot untuk pasukan risiko yang membaca dan merumuskan dokumen regulator
- Chatbot dalaman untuk jawab soalan produk & polisi kepada staf cawangan
Jangan cuba buat semua sekaligus. Pilih satu domain yang jelas KPI-nya:
- Pengurangan masa analisis 30–40%
- Pengurangan kes penipuan yang tak dikesan
- Peningkatan NPS pelanggan di saluran digital
2. Bentuk Pasukan Kecil “AI + Risiko + IT”
Projek AI kewangan yang berjaya biasanya melibatkan:
- 1–2 orang dari risiko/pematuhan
- 1–2 pembangun / data engineer
- Seorang pemilik produk dari bisnes
Mereka inilah yang akan:
- Tentukan data apa boleh dikongsi dengan model
- Menguji output ejen AI
- Laras semula prompt, peraturan dan integrasi
3. Fikir Tentang Data & Pematuhan Dari Hari Pertama
Beberapa garis panduan asas:
- Pastikan data pelanggan dilindungi – gunakan pendekatan private deployment atau lapisan anonimisasi bila perlu.
- Jangan benarkan model AI membuat keputusan akhir dalam kredit atau pematuhan tanpa semakan manusia.
- Rekodkan bagaimana keputusan dibuat – log prompt, jawapan, dan justifikasi – untuk rujukan audit.
4. Bersedia Untuk Dunia Multi-Model
Hari ini Google keluarkan Deep Research, OpenAI keluarkan GPT-5.2. Tahun depan akan ada lagi pemain baru.
Pendekatan yang lebih bijak:
- Reka seni bina yang boleh tukar model dengan mudah (model routing, abstraction layer).
- Gunakan Gemini untuk tugas tertentu (contoh: integrasi dengan ekosistem Google, carian korpus dalaman) dan GPT-5.2 atau model lain untuk tugas yang lebih sesuai dengan kekuatan masing-masing.
AI Penyelidikan Dalam Kewangan: Dari Eksperimen Ke Keperluan Asas
Gelombang terbaru seperti Google Deep Research berasaskan Gemini 3 Pro dan GPT-5.2 bukan sekadar berita teknologi. Ia menandakan peralihan dari chatbot biasa ke ejen AI penyelidikan yang benar-benar boleh bekerja bersama pasukan risiko, kredit, pematuhan dan khidmat pelanggan.
Untuk sektor kewangan Malaysia yang sedang agresif dalam transformasi digital, ini masa yang sesuai untuk:
- Menilai semula strategi pengesanan penipuan, pemodelan risiko dan skor kredit automatik
- Mula bina “co-pilot risiko & pematuhan” menggunakan ejen AI yang boleh di-embed
- Pastikan setiap langkah sejajar dengan harapan Bank Negara dan pelanggan tentang keselamatan data dan keadilan keputusan
Bank, insurans dan fintech yang bertindak awal akan mempunyai kelebihan: sistem lebih cekap, risiko lebih terkawal, dan pengalaman pelanggan yang lebih baik.
Persoalannya sekarang: adakah organisasi anda mahu menjadi antara yang memimpin penggunaan AI penyelidikan dalam kewangan, atau menunggu sehingga ia menjadi syarat minimum untuk terus relevan?