Finextra Pro tunjuk bagaimana intelijen pasaran berasaskan AI boleh mengubah risk modelling, wealth analytics dan compliance untuk bank, insurans dan fintech di Malaysia.
Bagaimana intelijen pasaran berasaskan AI sedang ubah cara institusi kewangan membuat keputusan
Pada 2026, bank, insurans dan fintech yang menang bukan semestinya yang paling besar – tetapi yang paling pantas membaca data dan bertindak. Dalam dunia pasaran modal yang bergerak dalam milisaat, pasukan risiko, pelaburan dan pematuhan yang masih bergantung kepada laporan PDF mingguan memang sudah ketinggalan.
Pelancaran aplikasi intelijen pasaran baharu Finextra Pro beberapa hari lepas ialah satu contoh jelas bagaimana market intelligence sedang digabung terus dengan AI dan data masa nyata. Dan ini sangat relevan untuk Malaysia, di mana bank-bank besar dan pemain fintech giat melabur dalam AI untuk risiko, pematuhan dan analitik kekayaan.
Dalam artikel ini, saya akan kupas:
- Apa yang membezakan Finextra Pro dan generasi baharu alat intelijen pasaran
- Bagaimana intelijen pasaran berasaskan AI menyokong risk modelling, wealth analytics dan compliance
- Apa implikasinya kepada bank, insurans dan fintech di Malaysia menjelang 2026
- Langkah praktikal untuk pasukan data, risiko dan perniagaan memanfaatkan tren ini
Apa sebenarnya yang Finextra Pro cuba selesaikan?
Jawapannya ringkas: jarak antara berita dan tindakan.
Selama ini, aliran kerja biasa seorang penganalisis pasaran atau pegawai risiko selalunya begini:
- Baca berita atau laporan
- Cari data harga saham, penyata kewangan, pemfailan regulator
- Salin ke Excel atau alat BI
- Analisis, bandingkan, bincang dalam mesyuarat
Dalam banyak organisasi, proses ini ambil jam – kadang-kadang hari. Finextra Pro cuba memampatkan semua itu kepada beberapa saat:
- Satu enjin carian kewangan dan pasaran
- Data saham, pemfailan, konteks makro dan profil syarikat dalam satu skrin
- Fungsi watchlist dan portfolio yang boleh dikongsi
- Dipacu oleh AI untuk tukar berita, harga dan dokumen kepada intelijen yang boleh diambil tindakan
Steve Ellis, CEO dan pengasas Finextra, kata dengan tepat:
“Finextra Pro membawa pembaca daripada ‘headline’ kepada konteks penuh syarikat dalam beberapa saat — menukar berita, harga dan pemfailan kepada intelijen berasaskan AI secara serta-merta.”
Untuk pemain kewangan Malaysia yang sedang menyiapkan pelan 2026, ini lebih daripada sekadar aplikasi. Ini gambaran jelas ke mana arah research, analitik pelaburan dan pemantauan risiko akan bergerak.
Di sebalik Finextra Pro: contoh nyata market intelligence dipacu AI
Finextra Pro dilancarkan sebagai enjin carian kewangan dan intelijen pasaran yang boleh diakses melalui:
- Pelayar desktop
- Aplikasi mudah alih Apple dan Android
Buat masa ini, liputannya fokus pada syarikat tersenarai di:
- Pasaran AS
- Eropah
- Australia
Dengan rancangan untuk diperluaskan ke pasaran Asia – yang jelas akan melibatkan banyak pemain serantau yang biasa kita ikuti dari Malaysia.
Ciri utama yang relevan untuk pasukan kewangan profesional
Berbanding hanya menjadi “app harga saham”, Finextra Pro direka sebagai alat kerja harian untuk profesional kewangan:
-
Penjejakan saham & pasaran
Bukan sekadar harga, tetapi juga konteks: berita, pemfailan regulator, data fundamental. -
Perbandingan syarikat
Membenarkan analisis “peer comparison” antara:- Bank tradisional
- Neobank
- Vendor teknologi kewangan
- Penyedia pembayaran
- Fintech dan syarikat teknologi lain
-
Watchlist & portfolio berasaskan kolaborasi
Pasukan boleh membina senarai pantau untuk sektor tertentu, tema (contoh: AI, ESG, crypto) atau portfolio dalaman dan kongsi dalam organisasi. -
AI-driven intelligence
Di sinilah ia selari dengan trend AI dalam servis kewangan: AI digunakan untuk memproses berita, harga dan dokumen menjadi wawasan yang lebih tersusun dan mudah dicari.
Uniknya, Finextra juga tekankan bahawa Finextra Pro bukan hanya untuk fintech. Pengguna boleh mengakses maklumat ribuan syarikat tersenarai merentasi sektor – dari AI ke pertanian, perlombongan hingga angkasa. Ini sangat selari dengan keperluan bank dan insurans yang menilai pendedahan sektor dan risiko industri secara menyeluruh.
Tiga kes penggunaan utama untuk bank, insurans & fintech di Malaysia
Untuk Malaysia, soalan penting bukan “apa Finextra Pro boleh buat?”, tetapi “bagaimana kelas alat seperti ini menyokong agenda AI kami?”.
Berikut tiga kes penggunaan yang paling kritikal.
1. Risk modelling yang lebih tepat dan lebih pantas
Model risiko tradisional bergantung pada:
- Data sejarah dalaman (transaksi, NPL, tuntutan insurans)
- Data pasaran yang dilambatkan
- Input manual daripada penganalisis
Alat intelijen pasaran berasaskan AI seperti Finextra Pro membantu di beberapa bahagian penting:
-
Konteks pasaran masa hampir nyata
Apabila ada berita penting tentang bank koresponden, rakan kongsi insurans atau syarikat tersenarai dalam portfolio korporat, pasukan risiko boleh:- Jejak impak harga saham
- Lihat perubahan sentimen melalui siri berita
- Bandingkan dengan pesaing dan penanda aras serantau
-
Integrasi ke dalam model risiko AI dalaman
Data daripada alat seperti ini boleh di-feedke dalam model AI bank:- Model Probability of Default (PD) untuk peminjam korporat
- Model Early Warning System (EWS) untuk pelanggan yang berisiko
-
Respons dasar risiko lebih pantas
Daripada menunggu laporan suku tahunan, pasukan risiko boleh mengemaskini ambang risiko, limit kredit atau margin jaminan berdasarkan sinyal pasaran masa nyata.
Bagi bank di Kuala Lumpur atau Labuan yang memegang portfolio global, keupayaan untuk membaca pasaran AS, Eropah dan Australia dengan cepat memberi kelebihan yang sangat praktikal.
2. Wealth analytics & advisory berasaskan data global
Untuk pengurusan kekayaan dan unit pelaburan runcit, pelanggan tidak lagi puas dengan brosur produk. Mereka mahu:
- Data
- Perbandingan
- Naratif pasaran yang konsisten
Di sinilah gabungan market intelligence + AI jadi senjata utama:
-
Portfolio construction lebih berinformasi
Relationship Manager boleh:- Membina watchlist sektor (contoh: AI global, fintech, ESG)
- Menjejak prestasi terhadap indeks dan pesaing
- Menggunakan pemahaman makro yang dikumpulkan oleh AI daripada pelbagai berita
-
Penasihatan yang disokong bukti
Apabila bercakap dengan HNWI atau pelabur runcit mahir, RM boleh menunjukkan data dan carta masa nyata – bukan sekadar pandangan subjektif.
- Pembezaan untuk robo-advisor dan super app pelaburan
Fintech pelaburan tempatan boleh memanfaatkan kelas alat seperti ini sebagai “mesin belakang” untuk:- Penarafan risiko saham antarabangsa
- Idea tema pelaburan
- Kandungan edukasi pasaran yang lebih segar
Wealth management yang berjaya sekarang ialah gabungan AI di belakang + pengalaman pelanggan yang yakin di hadapan. Intelijen pasaran yang kaya menjadikan AI rekomendasi pelaburan lebih masuk akal dan boleh diterangkan.
3. Pematuhan dan pemantauan regulatori yang lebih pintar
Pematuhan bukan lagi soal tandatangan pada checklist. Regulator, termasuk di Malaysia, semakin menekankan:
- Pemantauan berterusan (continuous monitoring)
- Kefahaman terhadap pendedahan rentas negara dan rentas entiti
Alat intelijen pasaran berasaskan AI membantu dengan cara ini:
-
Jejak risiko entiti tersenarai global
Untuk bank yang mempunyai pelanggan korporat multinasional atau hubungan koresponden, akses pantas kepada:- Berita berkaitan litigasi, siasatan atau penalti regulator
- Perubahan pengurusan dan struktur pemilikan
- Kesan pasaran terhadap reputasi syarikat
-
Menyokong proses KYC dan EDD
Apabila ada onboarding pelanggan korporat rentas negara, pasukan pematuhan boleh gunakan data pasaran untuk menyokong:- Due diligence tambahan
- Penilaian risiko negara dan sektor
-
Memperkayakan model AML berasaskan AI
Maklumat entiti dan peristiwa pasaran boleh digunakan sebagai ciri tambahan dalam model pengesanan transaksi mencurigakan – terutamanya untuk pelanggan korporat.
Dalam erti kata lain: AI untuk compliance hanya sekuat data yang diberi. Market intelligence yang kaya jadikan model tersebut lebih kontekstual dan kurang bergantung kepada peraturan statik yang mudah lapuk.
Kenapa kelas alat seperti Finextra Pro penting menjelang 2026
Banyak organisasi kewangan di Malaysia sudah pun ada projek AI – dari chatbot ke credit scoring. Namun, satu jurang besar yang saya sering nampak ialah akses kepada data luaran yang kaya dan terstruktur.
Berikut beberapa sebab kenapa kelas alat ini akan jadi lebih kritikal dalam dua tahun akan datang:
-
AI semakin beralih daripada eksperimen kepada pengganti proses
Bank tidak lagi puas hati dengan PoC kecil. Mereka mahu AI menggantikan proses manual dalam risiko, pelaburan dan pematuhan. Itu perlukan data pasaran yang kuat. -
Regulator mula tanya: dari mana sumber data anda?
Bila model AI mula digunakan untuk keputusan penting (kredit, pengurusan modal, cadangan pelaburan), soalan tentang governance data akan jadi lebih ketat. -
Pelanggan semakin global
Pelabur runcit Malaysia kini melabur dalam saham AS, ETF global, malah aset digital. Relationship Manager yang hanya bercakap tentang FBMKLCI akan kalah. -
Persaingan dalaman untuk bajet AI
Unit risiko, IT, pemasaran dan wealth semua berlumba-lumba untuk bajet AI. Pasukan yang boleh tunjukkan gabungan data dalaman + intelijen pasaran biasanya lebih meyakinkan dalam kertas kerja pelaburan (business case).
Finextra Pro sendiri dilancarkan selepas program beta dan datang dengan roadmap ciri baharu sepanjang 2026. Itu petanda jelas: pasaran global melihat market intelligence + AI sebagai ruang pelaburan strategik, bukan sekadar produk sampingan media.
Langkah praktikal untuk bank, insurans & fintech di Malaysia
Bagaimana organisasi anda boleh bersedia dan memanfaatkan tren ini, sama ada menggunakan Finextra Pro atau mana-mana alat intelijen pasaran lain?
1. Jadikan market intelligence komponen rasmi strategi AI
Jangan letak intelijen pasaran di bawah “langganan majalah”. Letak ia di bawah:
- Data Strategy
- AI / Analytics Roadmap
Tanya tiga soalan mudah:
- Data pasaran apa yang kritikal untuk model risiko dan pelaburan kami?
- Sumber sedia ada cukup, atau hanya “nice-to-have” untuk bacaan sahaja?
- Bagaimana kami boleh integrasi data ini secara API ke dalam platform analitik dalaman?
2. Bina use case kecil tetapi jelas
Daripada cuba buat transformasi besar sekaligus, pilih 1–2 use case yang terukur, seperti:
- Menambah data pasaran global ke dalam model EWS korporat
- Menggunakan intelijen pasaran untuk cadangan tema pelaburan baru
- Mengayaikan dashboard risiko sektor untuk pengurusan atasan
Pastikan anda ada:
- KPI yang jelas (masa analisis dikurangkan, ketepatan model meningkat, masa ke pasaran produk dipendekkan)
- Pemilik perniagaan (contoh: Ketua Risiko Pasaran, Ketua Wealth, Ketua Compliance)
3. Pastikan governance dan explainability terjaga
Bila AI gunakan data luar seperti intelijen pasaran, dua perkara jadi penting:
-
Sumber dan kualiti data didokumenkan
Siapa penyedia? Sejauh mana liputan? Berapa kerap dikemas kini? -
Keputusan model boleh dijelaskan
Jika model risiko mengetatkan limit untuk pelanggan korporat kerana “isyarat pasaran”, pasukan mesti boleh jelaskan:- Isyarat apa? Berita? Kadar volum dagangan? Trend harga?
- Dari mana datangnya maklumat itu?
Ini bukan hanya isu teknikal, tetapi juga isu kepercayaan dengan pengurusan, pelanggan dan regulator.
Di mana kedudukan anda dalam perlumbaan intelijen pasaran berasaskan AI?
Finextra Pro menunjukkan satu perkara penting: intelijen pasaran bukan lagi domain eksklusif terminal mahal dan pasukan research berasingan. Dengan AI, banyak komponen intelijen itu kini boleh digabung terus ke dalam aliran kerja harian risiko, pelaburan dan pematuhan.
Untuk Malaysia, di mana bank dan fintech sedang agresif dalam projek AI bagi fraud detection, credit scoring, wealth analytics dan risiko, langkah seterusnya agak jelas:
- Tambah market intelligence sebagai lapisan data penting
- Pilih alat dan rakan kongsi yang boleh diintegrasi dengan mudah
- Bina beberapa use case khusus yang terus menyokong objektif 2026
Soalannya sekarang bukan lagi “perlu atau tidak?”, tetapi berapa pantas organisasi anda boleh jadikan intelijen pasaran berasaskan AI sebagai rutin, bukan eksperimen.
Jika pasukan anda sedang merancang inisiatif AI yang baharu untuk 2026, mulakan dengan satu soalan mudah dalam mesyuarat seterusnya:
“Model AI kita sekarang cukup faham dunia luar, atau ia hanya hidup dalam data dalaman bank sahaja?”
Jawapan jujur kepada soalan itu selalunya akan menentukan sama ada anda di hadapan – atau sekadar mengejar – dalam perlumbaan ini.