Trend Regulasi AS 2026 & Peranan AI untuk Bank Malaysia

AI dalam Perkhidmatan Kewangan (Bank, Insurans, Fintek)••By 3L3C

Regulasi AS 2026 sedang mempercepat penggunaan AI dalam bank dan fintech. Ketahui mengapa bank Malaysia perlu peka dan bagaimana menjadikan pematuhan sebagai kelebihan.

AI dalam perbankanRegTechpematuhan regulatoriAML CFTaset digitalBasel IIIfintech Malaysia
Share:

Bagaimana Regulasi AS 2026 Menolak Bank ke Arah AI

Satu perkara yang ramai terlepas pandang: sebahagian besar pelaburan AI dalam bank dan fintech datang daripada ketakutan terhadap kegagalan patuh peraturan, bukan semata-mata minat terhadap teknologi.

Webinar “PREDICT 2026: US Regulation Pulse Check 2026” oleh Finextra fokus kepada gelombang baharu keperluan pematuhan di Amerika Syarikat – daripada AML/CFT, GENIUS Act, hinggalah mandat central clearing dan pemantauan fraud. Bagi bank dan fintech di Malaysia yang semakin agresif ke pasaran global, khususnya AS, perkembangan ini bukan sekadar berita jauh di seberang laut. Ia penentu strategi teknologi, bajet, dan risiko reputasi untuk 2–3 tahun akan datang.

Dalam siri “AI in Financial Services” ini, saya nak fokus kepada satu soalan praktikal: apa kaitan denyut nadi regulasi AS 2026 dengan strategi AI bank, insurans dan fintech di Malaysia – dan apa yang patut anda buat sekarang?

1. Apa Sebenarnya Berlaku di AS Menjelang 2026?

Intinya, 2026 jadi tahun “pek” untuk pelbagai tarikh akhir regulasi di AS. Berdasarkan agenda yang disentuh dalam webinar Finextra, beberapa blok besar yang sedang menghimpit institusi kewangan ialah:

  • Mandat Treasury Central Clearing – keperluan clearing berpusat yang mengubah cara pengurusan risiko pasaran dan operasi.
  • Peraturan pemantauan fraud ACH – tekanan untuk pengesanan dan pencegahan penipuan pembayaran masa hampir nyata.
  • GENIUS Act – dijangka memacu ekosistem aset digital dan infrastruktur pasaran baharu.
  • Rangka AML/CFT baharu FinCEN – reka bentuk semula program anti pengubahan wang haram dan pembiayaan keganasan.
  • Pelarasaan Basel III – semakan semula kerangka modal dan kecairan.

Pada masa yang sama, landskap politik AS berubah dengan agenda yang lebih condong kepada deregulasi di sesetengah bahagian, tetapi ketat dalam hal risiko sistemik, aset digital dan financial crime. Hasilnya pelik sedikit: kurang kertas kerja di satu sudut, tetapi lebih tekanan data, pelaporan dan pemantauan di sudut lain.

Apa maksudnya untuk bank Malaysia?

  • Kalau anda ada aspirasi masuk pasaran AS atau bekerjasama dengan bank di sana, standard pematuhan anda perlu compatible dengan keperluan mereka.
  • Walaupun tak masuk AS, banyak standard global (Basel, AML/CFT, risiko operasi) akan "menurun" ke rantau ini melalui penggubal undang-undang, pelabur dan rakan kongsi antarabangsa.
  • Tekanan sama akan datang: kurang staf pematuhan, lebih banyak data, masa tindak balas yang makin singkat. Di sinilah AI mula jadi strategi, bukan sekadar projek percubaan.

2. Mengapa Regulasi Menjadikan AI Satu Keperluan, Bukan Pilihan

Dalam laporan dan tinjauan yang berkaitan dengan webinar ini, satu corak jelas muncul: institusi yang serius tentang regulasi bergerak ke arah automasi, analitik ramalan dan AI berasaskan risiko.

Dari pematuhan reaktif ke pematuhan ramalan

Sebelum ini, banyak bank mengurus pematuhan begini:

  1. Regulasi keluar.
  2. Pasukan pematuhan tafsir manual.
  3. Excel, laporan, dan sedikit sistem rule-based.
  4. Audit dalaman/luaran betulkan apa yang tak kena.

Dengan jumlah dan kerumitan peraturan 2026, pendekatan ini memang tak sempat kejar. AI mengubah rentak pada beberapa titik kritikal:

  • Analitik teks regulasi: model bahasa boleh membantu pasukan undang-undang dan pematuhan menterjemah dokumen regulasi yang panjang kepada peta keperluan yang boleh di-"action".
  • RegTech berasaskan AI: penyelesaian yang secara automatik memetakan peraturan kepada polisi, proses dan kawalan sedia ada.
  • Pemodelan senario dan stress testing: model AI membantu unit risiko mensimulasikan kesan pelarasaan Basel III ke atas modal dan kecairan dengan lebih pantas.

AML/CFT baharu: kes klasik untuk AI

Soalan yang ditonjolkan dalam webinar Finextra – “Sejauh mana keyakinan syarikat untuk memenuhi keperluan program AML/CFT baharu FinCEN?” – sebenarnya berkait rapat dengan keupayaan analitik data.

Dalam konteks Malaysia, bank sudah bertahun-tahun melabur dalam sistem pemantauan transaksi. Tapi cabaran tetap sama:

  • Terlalu banyak false positive.
  • Pasukan penyiasat kewangan terhad.
  • Pola jenayah kewangan berubah lebih pantas daripada rule set tradisional.

Di sinilah pendekatan AI dalam AML/CFT beri kelebihan:

  • Model machine learning boleh belajar corak tingkah laku pelanggan dan mengenal pasti anomali secara dinamik.
  • Model network analysis mengesan rangkaian akaun dan hubungan kompleks yang biasa digunakan sindiket.
  • Natural language processing membantu menghubung kait maklumat structured (transaksi) dengan unstructured (berita, media sosial, dokumen undang-undang).

Bank yang ingin sejajarkan program AML mereka dengan standard AS dan Eropah sebenarnya tak ada jalan lain kecuali menggabungkan AI dalam asas arkitektur pematuhan.

3. GENIUS Act, Aset Digital dan Risiko Baharu untuk Bank & Fintech

GENIUS Act yang disentuh dalam webinar Finextra dijangka menjadi pemangkin kepada perkembangan aset digital di AS. Soalan yang dibangkitkan: “Adakah GENIUS Act akan memacu penggunaan aset digital?”

Jawapan jujur saya: ya, dengan syarat pengawalseliaan jelas dan infrastruktur risiko matang.

Apa kaitan dengan pemain Malaysia?

  • Ramai fintech Malaysia yang mengintai peluang dalam aset digital, tokenisasi dan pembayaran rentas sempadan.
  • Pelabur dan rakan kongsi luar negara akan bandingkan tahap tadbir urus anda dengan standard yang terbentuk hasil undang-undang seperti GENIUS Act.

Di sinilah AI dalam pengurusan risiko aset digital jadi penting:

  • Real-time surveillance terhadap transaksi on-chain dan off-chain untuk mengesan pola mencurigakan.
  • Risk scoring untuk dompet, kontrak pintar dan protokol berdasarkan sejarah transaksi dan hubungan rangkaian.
  • Analitik sentimen pasaran untuk mengukur risiko reputasi dan volatiliti.

Jika bank di Malaysia mahu menyokong produk berasaskan aset digital sambil mematuhi garis panduan BNM dan standard global, reka bentuk sistem dari awal mesti menganggap AI sebagai komponen asas, bukan add-on.

4. Strategi Bank Malaysia: Dari "Compliance Cost" ke "Compliance Advantage"

Realiti yang saya lihat di banyak institusi: pematuhan masih dianggap pusat kos. Akhirnya, projek AI untuk pematuhan jadi lambat sebab dilihat tak menjana pendapatan langsung.

Hakikatnya, dalam konteks regulasi AS 2026 dan trend global, pematuhan yang pintar ialah kelebihan daya saing.

Empat langkah praktikal untuk 12–24 bulan akan datang

  1. Buat peta “regulatory exposure” global
    Kenal pasti:

    • Di mana bank/fintech anda terdedah kepada undang-undang AS (koresponden bank, pelanggan korporat AS, pasaran modal, aset digital, dsb.).
    • Standard global yang bakal diterjemah ke dalam garis panduan BNM atau SC.

  2. Audit keupayaan data dan AI untuk pematuhan
    Tanya soalan yang jujur:

    • Adakah data transaksi, KYC dan log sistem cukup bersih untuk dilatih dalam model AI?
    • Adakah anda mempunyai platform data bersepadu atau semuanya terpecah-pecah?
    • Di mana AI sudah digunakan (contoh: fraud detection, chatbots) dan bagaimana pengetahuan itu boleh dikitar semula untuk AML, pelaporan, atau risiko modal?

  3. Fokus pada beberapa kes guna AI bernilai tinggi
    Bukan semua perkara perlu AI. Pilih 2–3 kes yang jelas ROI dan kesan pematuhan:

    • Pemantauan transaksi AML berasaskan risiko.
    • Pengesanan fraud pembayaran masa nyata (kad, e-wallet, FPX, DuitNow, dan seumpamanya).
    • Automasi pelaporan regulatori (RegTech) menggunakan AI untuk mengekstrak, membersih dan mengagregat data.

  4. Bangunkan model tadbir urus AI yang sejajar dengan ekspektasi pengawal selia
    Regulasi AS sedang menuju ke arah keperluan explainable AI dan pengurusan risiko model yang ketat. Malaysia pun menghala ke sana.

    Ini bermaksud:

    • Setiap model AI yang menyentuh pelanggan dan regulator perlu ada dokumentasi, justifikasi dan pemantauan berterusan.
    • Proses model risk management (MRM) kena dikemaskini untuk merangkumi model AI dan ML, bukan hanya model statistik tradisional.

Bila ini dibuat dengan betul, anda bukan sahaja mengurangkan risiko denda dan insiden, tetapi juga:

  • Mempercepat time-to-market produk baharu kerana proses kelulusan dalaman lebih jelas.
  • Memberi keyakinan tambahan kepada rakan kongsi global.
  • Menjadikan pematuhan sebagai “enabler” inovasi, bukan penghalang.

5. Peranan Perkongsian & Ekosistem: Bank Tak Boleh Buat Seorang Diri

Satu lagi perkara yang diketengahkan dalam webinar Finextra ialah soalan: “Apakah perkongsian atau sokongan luar yang digunakan bank untuk menavigasi landskap regulasi AS?”

Jawapan jujur: hampir semua pemain besar bergantung kepada ekosistem.

Untuk organisasi Malaysia, model yang sama patut diguna pakai

  • RegTech dan FinTech tempatan yang fokus kepada:
    • e-KYC dan pemantauan berterusan pelanggan.
    • Automasi pelaporan regulatori.
    • Pengesanan fraud berasaskan AI untuk pembayaran runcit.
  • Rakan teknologi global yang sudah biasa dengan standard AS dan Eropah.
  • Konsultan risiko dan undang-undang yang faham kedua-dua konteks – Malaysia dan antarabangsa.

Yang penting, jangan hanya beli teknologi. Bentuk model kerjasama yang jelas:

  • Siapa pemilik data, siapa pemilik model?
  • Bagaimana model drift dan prestasi dipantau bersama?
  • Bagaimana audit trail dan keperluan pengawal selia dipenuhi?

Bank yang bersikap terbuka, tetapi tegas pada tadbir urus, biasanya lebih cepat mengadaptasi perubahan regulasi tanpa mengorbankan keselamatan atau reputasi.

6. Apa Langkah Seterusnya untuk Pemimpin Risiko, Pematuhan & Teknologi?

Regulasi AS 2026 mungkin kelihatan jauh dari Menara Maybank atau Bangsar South, tetapi kesannya sudah mula terasa melalui standard global, tekanan rakan niaga, dan ekspektasi pelabur.

Kalau anda berada dalam pengurusan risiko, pematuhan, atau teknologi di bank, insurans atau fintech Malaysia, tiga perkara ini perlu berada dalam radar anda untuk tahun hadapan:

  1. Jadikan pematuhan sebagai pemandu utama pelaburan AI, bukan hanya customer experience atau pemasaran.
  2. Tengok apa yang sedang berlaku di AS sebagai “preview” masa depan rangka kerja regulasi global, khususnya dalam AML/CFT, aset digital dan pengurusan risiko model AI.
  3. Bina pasukan silang fungsi – pematuhan, risiko, IT, data, dan perniagaan – yang boleh bercakap bahasa sama bila menyentuh AI dan regulasi.

Realitinya, mengubah organisasi daripada “tunggu surat pekeliling, baru bertindak” kepada “ramal dan rancang sebelum regulasi berkuat kuasa” memang tak senang. Tapi di sinilah AI dalam perkhidmatan kewangan menunjukkan nilainya yang sebenar.

Bank dan fintech yang bertindak awal akan lebih bersedia masuk pasaran global, berunding dengan rakan antarabangsa, dan melancarkan produk yang yakin, bukan sentiasa risau audit.

Soalan terakhir yang patut anda tanya pada diri sendiri hari ini: adakah strategi AI institusi anda sudah sejajar dengan arah angin regulasi global – atau anda masih menunggu gelombang itu melanda baru nak berenang?

🇲🇾 Trend Regulasi AS 2026 & Peranan AI untuk Bank Malaysia - Malaysia | 3L3C