AI kewangan hanya sekuat data pasaran di belakangnya. Lihat bagaimana market intelligence ala Finextra Pro boleh memacu risiko, wealth dan pematuhan di Malaysia.
Bagaimana Market Intelligence Memacu AI dalam Kewangan
Pada 2025, majoriti bank besar di Asia melaporkan perbelanjaan IT mereka untuk analitik dan AI naik lebih 30%. Tapi ramai pengurus risiko dan digital di Malaysia masih tersekat pada satu isu asas: data pasaran yang lambat, terpisah dan sukar diakses.
Di sinilah trend baru muncul. Platform market intelligence seperti Finextra Pro – aplikasi baharu yang dilancarkan oleh Finextra Research – bukan sekadar alat pantau harga saham. Ia sedang menjadi komponen penting dalam ekosistem AI kewangan: bahan mentah untuk model risiko, enjin pematuhan, dan analitik kekayaan yang lebih pintar.
Dalam siri "AI in Financial Services (Banks, Insurance, Fintech)" ini, fokusnya mudah: bagaimana pemain kewangan Malaysia boleh bergerak dari proof of concept AI kepada impak komersial yang nyata. Artikel ini meneliti pelancaran Finextra Pro, dan yang lebih penting, apa maksudnya untuk bank, insurans dan fintech di Malaysia dari sudut strategi data dan AI.
Apa Sebenarnya Finextra Pro dan Kenapa Ia Penting
Intipatinya, Finextra Pro ialah enjin carian kewangan dan aplikasi market intelligence yang menggabungkan berita, harga, pemfailan korporat dan konteks makroekonomi dalam satu pengalaman, dikuasakan AI.
Aplikasi ini:
- Boleh diakses melalui pelayar desktop, iOS dan Android
- Membenarkan pengguna jejak saham, banding syarikat dan pantau sektor
- Menyediakan watchlist dan portfolio yang boleh dibina dan dikongsi
- Memberi konteks penuh syarikat hanya dalam beberapa saat selepas anda nampak tajuk berita
Yang menjadikannya menarik untuk profesional kewangan ialah pendekatan mereka terhadap data:
"Finextra Pro takes our readers from headline to full company context in seconds—turning news, prices, and filings into instant, AI-driven intelligence." – Steve Ellis, CEO & pengasas Finextra Research
Di peringkat awal, liputan tertumpu pada syarikat tersenarai di pasaran AS, Eropah dan Australia, dengan rancangan ke pasaran Asia. Selain bank dan fintech, ia turut meliputi ribuan syarikat dari pelbagai sektor – dari AI ke pertanian, perlombongan hingga angkasa.
Kenapa ini relevan untuk Malaysia?
Kerana majoriti bank dan fintech tempatan yang serius dengan AI sedang bergelut dengan perkara berikut:
- Data pasaran global yang berselerak antara beberapa vendor
- Kos langganan market data yang tinggi untuk pasukan analitik
- Jurang antara berita pasaran dan bagaimana ia diterjemah ke dalam model risiko, skor kredit atau cadangan pelaburan
Platform seperti Finextra Pro menunjukkan arah: market intelligence yang kaya, dikuasakan AI, tetapi boleh dicapai lebih ramai pengguna – bukan hanya desk pelaburan.
Dari Data ke Keputusan: Menghubungkan Market Intelligence dengan AI
Untuk AI kewangan berfungsi dengan baik, tiga perkara mesti kukuh: data, konteks dan kelajuan. Market intelligence moden menyentuh ketiga-tiga.
1. Bahan mentah untuk model risiko dan stress testing
Bank dan insurans di Malaysia semakin bergantung pada model risiko berasaskan AI untuk:
- Risiko pasaran (pergerakan kadar faedah, FX, ekuiti)
- Risiko kredit korporat yang terdedah kepada pasaran global
- Stress testing portfolio pelaburan dan balance sheet
Tanpa data pasaran yang kaya dan terkini, model ini:
- Overfitted kepada sejarah tempatan
- Gagal mengesan corak awal tekanan pasaran global
- Lambat menyesuaikan parameter risiko bila sentimen bertukar
Aplikasi market intelligence seperti Finextra Pro menyediakan:
- Harga masa hampir nyata dan volum dagangan
- Berita korporat dan makro yang dihubungkan terus kepada syarikat
- Pemfailan rasmi (contoh: laporan kewangan) yang boleh diproses oleh model NLP
Gabungan ini membolehkan pasukan risiko:
- Melatih model AI dengan ciri pasaran yang lebih kaya
- Menguji senario: "Bagaimana jika peristiwa X berlaku pada sektor Y di Eropah?" dan melihat impak pada portfolio mereka
2. Mempercepat analitik kekayaan dan pengurusan pelaburan
Dalam wealth management, pelanggan bernilai tinggi di Malaysia semakin mahukan cadangan yang:
- Konsisten dengan berita semasa
- Disokong data, bukan sekadar naratif relationship manager
- Mengambil kira pendedahan global mereka, bukan hanya Malaysia
Dengan market intelligence yang diintegrasi dalam enjin cadangan AI, anda boleh:
- Menghubungkan profil risiko pelanggan dengan data pasaran langsung
- Membangun robo-advisor yang menjelaskan cadangan dengan merujuk kepada berita, sektor dan metrik syarikat terkini
- Menyediakan dashboard portfolio dengan konteks: "Saham ini jatuh 5% kerana…", disokong data, bukan tekaan
Realitinya, pelanggan lebih percaya pada AI bila data dan naratifnya telus. Market intelligence yang kuat memberi asas telus tersebut.
3. Menyediakan "ground truth" untuk model NLP kewangan
Ramai pemain fintech dan bank sedang membangunkan:
- Chatbot kewangan
- Copilot dalaman untuk penganalisis dan pengurus hubungan
- Alat ringkasan laporan kewangan automatik
Untuk semua ini, anda perlukan korpus data kewangan yang berkualiti tinggi. Artikel berita, pemfailan, earnings call, makroekonomi – inilah bahan rujukan untuk model bahasa.
Finextra Pro secara praktikalnya berfungsi sebagai "lapisan konteks":
- AI boleh menarik fakta terkini tentang syarikat
- Chatbot boleh menjawab soalan pelanggan korporat dengan merujuk perkembangan pasaran global
- Copilot dalaman boleh menggabungkan berita terkini dengan pendedahan kredit bank
Tanpa lapisan ini, AI anda akan berasa "pintar" tetapi terputus dari realiti pasaran.
Menyokong Pengesanan Fraud & Pematuhan di Malaysia
AI dalam kewangan Malaysia sangat sinonim dengan dua tema: anti-fraud dan pematuhan regulatori. Market intelligence yang baik sebenarnya menguatkan kedua-dua bidang ini.
Fraud detection yang sensitif kepada pasaran
Sistem pengesanan fraud tradisional menumpu kepada pola transaksi. Versi yang lebih matang menggabungkan konteks pasaran:
- Jika berlaku kejatuhan mendadak saham tertentu kerana skandal, aktiviti pump and dump di akaun runcit boleh dikesan lebih awal
- Jika ada berita sekatan antarabangsa ke atas entiti tertentu, model fraud dan AML boleh menandakan transaksi berkaitan sebagai risiko tinggi
Market intelligence memberi sinyal luaran yang boleh dimasukkan ke dalam model:
- Berita & pengumuman penting
- Senarai syarikat terdedah kepada risiko geopolitik atau sanksi
- Perubahan struktur pemilikan yang ketara
Bila data ini disuap kepada enjin AI fraud detection, sistem menjadi lebih:
- Context-aware – tak hanya nampak angka, tetapi cerita di sebaliknya
- Proaktif – boleh mengubah ambang (threshold) secara dinamik mengikut konteks pasaran
Pematuhan yang selari dengan fokus Bank Negara Malaysia
Bank Negara Malaysia (BNM) semakin menekankan:
- Risk-based approach untuk AML/CFT
- Pengurusan risiko teknologi dan cyber
- Ketelusan dan tadbir urus dalam pendedahan risiko
Market intelligence menyokong ini dengan:
- Menyediakan gambaran terkini syarikat yang menjadi pelanggan korporat bank
- Membantu pasukan pematuhan menilai risiko negara, sektor dan rantaian bekalan dengan lebih tepat
- Memberi data untuk laporan dalaman dan audit trail yang lebih kukuh, bila model AI membuat keputusan tertentu
Bila AI pematuhan digabungkan dengan platform seperti Finextra Pro, anda dapat satu kombinasi yang kuat: pengetahuan pasaran terkini + automasi keputusan + kebolehjejak (explainability).
Menyelaraskan Market Intelligence dengan Agenda Digital Malaysia
Malaysia berada di tengah gelombang transformasi digital kewangan. Bank besar, insurans dan fintech masing-masing mencuba:
- Open banking dan integrasi API
- Pengalaman pelanggan berasaskan aplikasi mudah alih
- Ekosistem embedded finance dan banking-as-a-service
Dalam konteks ini, market intelligence bukan lagi "nice to have" untuk pasukan pelaburan sahaja. Ia menjadi:
- API data untuk produk-produk digital baharu
- Sumber insight untuk cadangan produk automatik
- "Otak luar" yang menyuntik konteks global ke dalam aplikasi tempatan
Beberapa senario praktikal untuk organisasi Malaysia:
- Bank runcit menggabungkan widget market intelligence ke dalam aplikasi pelaburan runcit, dikuasakan AI untuk menterjemah data teknikal kepada bahasa mudah faham.
- Insurans menggunakan data sektor dan makro untuk menyokong pricing engine AI bagi produk investment-linked.
- Fintech wealth dan robo-advisor menggabungkan berita global, data pasaran dan profil pelanggan untuk menghasilkan cadangan portfolio yang disesuaikan secara dinamik.
Bila data dan AI dihubungkan dengan betul, anda mula nampak satu corak: market intelligence menjadi lapisan infrastruktur bersama, bukan lagi alat terasing di sebelah trading desk.
Cara Praktikal Bank & Fintech Malaysia Boleh Bermula
Bukan semua organisasi perlu membina Finextra Pro versi sendiri. Tetapi setiap organisasi yang serius tentang AI kewangan patut memikirkan strategi market intelligence dengan cara yang lebih sistematik.
1. Nilai semula senibina data pasaran anda
Tanya beberapa soalan asas:
- Adakah data pasaran anda hari ini hanya sampai ke meja pelaburan, atau juga ke pasukan risiko, pematuhan dan produk digital?
- Berapa banyak sumber berbeza yang anda guna, dan sejauh mana governance ke atasnya?
- Bolehkah model AI anda mengakses data ini melalui API yang jelas dan terurus?
Jika jawapannya "tidak jelas", itu petanda perlu disusun semula.
2. Cipta "lapisan konteks pasaran" untuk AI
Daripada terus menyuap data mentah ke model, bina satu lapisan yang:
- Menyusun syarikat mengikut sektor, saiz, rantau dan profil risiko
- Menghubungkan berita, harga, dan pemfailan kepada ID syarikat yang konsisten
- Menyediakan ringkasan AI yang boleh dimakan semula oleh sistem lain (contoh: vector embeddings untuk dokumen kewangan)
Konsep yang sama digunakan dalam Finextra Pro: berita → syarikat → konteks → insights. Anda boleh meniru corak ini dalam persekitaran dalaman.
3. Pilih kes guna AI yang paling bergantung kepada market intelligence
Daripada cuba guna data pasaran di semua tempat sekaligus, fokus kepada 2–3 kes guna awal, sebagai contoh:
- Model risiko pasaran untuk portfolio korporat
- Robo-advisor runcit dengan cadangan portfolio global
- Copilot dalaman untuk penganalisis pelaburan dan pematuhan
Kemudian, ukur kesannya:
- Masa analisis berkurang berapa peratus
- Ketepatan pengesanan risiko atau fraud meningkat berapa banyak
- Pertumbuhan AUM atau product uptake berkaitan
Organisasi yang berjaya dengan AI biasanya sangat tegas tentang metrik kejayaan di peringkat awal.
Penutup: AI Kewangan Tanpa Market Intelligence Hanya Separuh Jalan
Hakikatnya, AI dalam perkhidmatan kewangan hanya sekuat data dan konteks pasaran di belakangnya. Pelancaran aplikasi market intelligence seperti Finextra Pro menunjukkan arah industri global: akses data yang lebih luas, lebih pintar, dan lebih dekat dengan titik keputusan – bukan hanya di skrin peniaga.
Untuk bank, insurans dan fintech di Malaysia, ini saat yang sesuai – hujung 2025 menuju 2026 – untuk menyemak semula strategi AI masing-masing:
- Adakah model risiko dan pematuhan anda diikat kepada realiti pasaran global?
- Adakah robo-advisor dan analitik kekayaan anda disokong data yang kaya dan terkini?
- Adakah pasukan dalaman anda mempunyai satu sumber kebenaran tentang syarikat dan sektor yang mereka biayai atau laburkan?
Jika jawapannya belum, langkah seterusnya jelas: jadikan market intelligence sebagai tiang utama dalam pelan AI kewangan anda untuk 2026. Organisasi yang menggabungkan data pasaran, AI dan pemahaman tempatan Malaysia dengan bijak akan berada beberapa langkah di hadapan – bukan sekadar ikut arus, tetapi membentuk arah pasaran.