ROI Sebenar AI dalam KYC Korporat Bank Malaysia

ROI Sebenar AI dalam KYC Korporat Bank Malaysia

Pada 2025, beberapa bank besar di Asia melaporkan penurunan kos pemprosesan KYC korporat sehingga 30–40% selepas mengguna pakai AI dalam aliran kerja pematuhan mereka. Bukan kerana algoritma ajaib semata-mata, tetapi kerana mereka susun semula asas data, governance dan model operasi.

Di Malaysia, bank, insurans dan fintech sedang berbelanja besar untuk transformasi digital. Soalnya sekarang bukan sama ada perlu guna AI atau tidak, tetapi bagaimana AI dalam KYC boleh memberi ROI yang jelas: lebih pantas onboarding, kurang denda pematuhan, dan kawalan fraud yang lebih ketat – sambil pengalaman pelanggan korporat jadi lebih lancar.

Artikel ini mengupas cara bank korporat boleh menukar potensi AI dalam Know Your Customer (KYC) kepada pulangan sebenar, dengan fokus pada konteks Malaysia dan rantau. Kalau anda mengurus risiko, pematuhan, operasi atau transformasi digital, ini tentang bagaimana KYC berubah daripada "cost centre" kepada pemacu nilai perniagaan.

---

1. Realiti AI dalam KYC: Dari lab inovasi ke P&L

AI hanya mula menyumbang ROI bila ia keluar dari lab inovasi dan masuk ke proses harian KYC. Ramai bank sudah buat pilot AI untuk KYC, tetapi impaknya terhad pada proof of concept, bukan angka di P&L.

Most institutions buat kesilapan yang sama:

• Projek AI dipandu oleh teknologi, bukan oleh business case yang jelas
• Tiada sasaran metrik seperti pengurangan masa onboarding atau kos per fail
• Tiada pemikiran awal tentang bagaimana nak scale dari satu unit ke seluruh bank

Sebenarnya, AI dalam KYC korporat sudah pun membuktikan nilai dalam beberapa bank global:

• Turnaround time onboarding pelanggan korporat turun dari 20–30 hari kerja kepada kurang 10 hari
• Penjimatan masa manual bagi penganalisis KYC 20–50% untuk fail kompleks
• Kualiti dokumentasi audit bertambah baik hingga mengurangkan findings regulator

Untuk bank di Malaysia yang berdepan tekanan dari regulator, tahap persaingan yang tinggi, dan pelanggan korporat yang mahu proses pantas, ini bukan lagi eksperimen – ini jadi keperluan strategi.

---

2. Di mana AI benar‑benar beri nilai dalam KYC korporat

Nilai terbesar AI dalam KYC datang daripada tiga perkara serentak: buang kerja manual, naikkan ketepatan, dan kuatkan assurance pematuhan. Bukan satu sahaja.

2.1 Intelligent Document Processing (IDP): Dari berjam-jam ke beberapa saat

Dalam KYC korporat, dokumen tipikal termasuk:

• SSM/ROC, M&A, board resolution, carta pemilikan
• Penyata kewangan, penyata bank
• Dokumen pemilikan benefisial, struktur kumpulan

Secara tradisional, penganalisis:

1. Buka dokumen satu persatu
2. Cari maklumat seperti nombor pendaftaran, pengarah, pemegang saham, alamat berdaftar
3. Taip semula ke dalam sistem CLM / KYC

Dengan Intelligent Document Processing (IDP) berasaskan AI:

• Dokumen diproses secara bulk
• Data diekstrak secara terstruktur (nama entiti, nombor ID, alamat, pemilik, tarikh kuat kuasa)
• Validation rules boleh terus menyaring kesilapan jelas

Di bank yang matang, masa ekstrak data untuk satu fail kompleks boleh turun daripada 2–3 jam kepada kurang 10–15 minit. Untuk bank Malaysia yang mengendalikan ribuan pelanggan korporat, impaknya terus kepada headcount dan SLA onboarding.

2.2 Due diligence automatik dengan antara muka bahasa semula jadi

GenAI membolehkan penganalisis bertanya soalan tentang pelanggan seolah-olah berbual dengan rakan sekerja – tapi rakan sekerja ini ada akses kepada ratusan sumber data.

Contohnya:

• “Tunjukkan semua berita negatif 5 tahun lepas berkaitan syarikat X tentang rasuah atau pengubahan wang haram.”
• “Ringkaskan struktur pemilikan pelanggan ini dan senaraikan semua pemilik benefisial >25%.”
• “Apakah perubahan pengarah utama dalam 24 bulan lepas dan negara residensi mereka?”

AI akan:

• Kumpulkan maklumat daripada sistem dalaman (core banking, trade, treasury) dan sumber luaran (PEP, senarai sekatan, media negatif, pendaftar syarikat luar negara)
• Susun jawapan dalam bentuk naratif dengan rujukan data

Hasilnya, masa investigation turun, dan penganalisis boleh fokus pada penilaian risiko, bukan kerja cari dan salin maklumat.

2.3 Aliran kerja pematuhan dibantu AI

AI dalam aliran kerja KYC & AML boleh:

• Menjana draf Suspicious Activity Report (SAR) / STR berdasarkan data transaksi dan nota kes
• Menyusun case file dengan kronologi jelas untuk semakan ketua pegawai pematuhan
• Menapis dan triage alerts berdasarkan risiko (contoh, keutamaan tinggi untuk pelanggan kompleks rentas sempadan)

Dalam konteks Malaysia dan serantau, di mana kes trade-based money laundering dan struktur korporat merentas beberapa negara agak lazim, automasi jenis ini mengurangkan risiko manusia terlepas corak penting hanya kerana beban kerja yang terlalu berat.

---

3. Kunci ROI: Data, governance dan identiti digital korporat

AI tidak menyelesaikan masalah data KYC – ia membesarkan masalah yang sedia ada. Kalau data pelanggan berpecah, tidak konsisten dan tiada lineage, AI akan menghasilkan automasi yang pantas tetapi salah.

Tiga asas yang membezakan bank yang benar-benar dapat ROI daripada yang terus terperangkap di fasa pilot:

3.1 Profil pelanggan korporat yang bersatu dan boleh diaudit

Bank yang maju biasanya:

• Menggabungkan semua maklumat pelanggan korporat ke dalam profil tunggal di peringkat perusahaan
• Menyimpan lineage: dari mana setiap elemen data datang, bila dikemaskini, siapa ubah
• Mengurus hubungan kompleks: syarikat induk, subsidiari, pemilik benefisial, ejen, joint venture

Ini menyokong konsep Corporate Digital Identity (CDI) – satu identiti digital korporat berasaskan data awam dan data bank sendiri yang:

• Disahkan (verified)
• Boleh diaudit (audit trail penuh)
• Bersedia untuk dimakan oleh sistem AI dan automasi lain

Bila CDI kukuh, AI boleh beri cadangan atau membuat pre-decision dengan keyakinan lebih tinggi, dan pegawai pematuhan masih boleh menjejak semula sumber setiap keputusan.

3.2 Dari KYC berkala ke perpetual KYC (pKYC)

Model tradisional:

• KYC disemak setiap 1–5 tahun, bergantung pada risiko
• Banyak kerja remediation besar-besaran bila regulator membuat teguran

Model pKYC berasaskan AI:

• Sistem memantau perubahan secara berterusan: pengarah baharu, pemilik baharu, perubahan negara operasi, berita negatif terkini
• Risk score dikemas kini secara dinamik
• Hanya kes yang betul-betul perlu akan diangkat kepada manusia untuk semakan

Bagi bank di Malaysia yang perlu patuh BNM, SC dan undang-undang anti-pengubahan wang haram, pKYC boleh:

• Mengurangkan risiko “kejutan” audit
• Mengelakkan kempen remediation berbilion ringgit dalam masa singkat
• Menjadi kelebihan daya saing kerana onboarding lebih cepat dan semakan lebih pintar

3.3 Governance: Model AI yang boleh dijelaskan dan dipertahankan

Regulator tidak menolak AI, tetapi mereka mahukan jawapan kepada soalan seperti:

• “Bagaimana model ini buat keputusan?”
• “Siapa yang bertanggungjawab bila ia salah?”
• “Bagaimana anda pastikan tiada bias terhadap negara atau sektor tertentu?”

Bank yang serius tentang ROI AI dalam KYC akan:

• Menetapkan Human‑in‑the‑Loop (HITL) secara rasmi – manusia wajib semak dan luluskan keputusan tertentu
• Mewujudkan model risk management framework yang jelas
• Menyimpan log dan penjelasan keputusan model untuk tujuan audit

Tanpa governance, setiap kejayaan teknikal akan dihadkan oleh kebimbangan risiko dan compliance, dan projek AI sukar untuk berskala.

---

4. Pelan tindakan: Cara bank Malaysia boleh bina ROI AI KYC

Bank yang menang bukan yang paling banyak pilot AI, tetapi yang paling berdisiplin dalam cara mereka menskalakan AI dalam operasi KYC.

Berikut pendekatan yang praktikal untuk konteks Malaysia:

4.1 Mulakan dengan use case bernilai tinggi dan senang diukur

Contoh sasaran:

• "Kurangkan masa onboarding KYC korporat standard risk daripada 15 hari ke 7 hari."
• "Kurangkan masa manual penganalisis bagi fail kompleks sebanyak 30%."
• "Naikkan kadar pengesanan red flag berkaitan pemilikan benefisial rentas sempadan sebanyak 20%."

Use case awal yang biasanya sesuai:

1. IDP untuk dokumen korporat Malaysia dan serantau
2. Negative news screening dibantu AI
3. Draf automatik ringkasan KYC / KYC review memo

4.2 Integrasi ke dalam CLM, bukan bina sistem terpencil

Daripada membina platform berasingan, AI patut:

• Diintegrasi ke dalam sistem Client Lifecycle Management (CLM) dan KYC sedia ada
• Menyokong aliran kerja yang sama, bukannya memaksa pasukan operasi guna tiga skrin berbeza
• Mengeluarkan output dalam format yang sudah biasa digunakan oleh pematuhan dan auditor

Cara ini mengurangkan penentangan dalaman dan mempercepat adoption.

4.3 Latih pasukan: Pematuhan, risiko, operasi dan data dalam satu meja

Masalah terbesar seringkali bukan teknikal, tetapi budaya dan kemahiran:

• Pegawai pematuhan bimbang AI “ambil alih” keputusan mereka
• IT dan data bercakap bahasa lain daripada operasi
• Pengurusan atas hanya lihat AI dari sudut kos, bukan risiko jangka panjang

Apa yang saya nampak berkesan:

• Program literasi AI khusus untuk pematuhan dan risiko
• AI governance council merangkumi pematuhan, risiko, data, IT dan perniagaan
• Change champions dalam pasukan KYC yang mempengaruhi rakan sekerja untuk mencuba cara kerja baharu

4.4 Ukur lebih daripada kecekapan

Kalau hanya fokus pada "berapa ramai FTE boleh kita jimat?", projek AI mudah terkubur bila berlaku perubahan bajet.

Bank yang lebih strategik akan mengukur:

• Pengurangan masa onboarding pelanggan korporat (hari → jam)
• Penurunan false positives dalam AML alerts
• Peningkatan case closure rate tanpa eskalasi semula
• Peningkatan skor kepuasan pelanggan korporat

Data inilah yang menyakinkan Exco, pelabur dan regulator bahawa AI dalam KYC adalah aset jangka panjang, bukan trend sementara.

---

5. Kenapa ia penting untuk landskap kewangan Malaysia

AI dalam KYC bukan hanya isu pematuhan; ia adalah enabler untuk seluruh agenda AI dalam perkhidmatan kewangan.

Beberapa kaitan penting untuk Malaysia:

• Pencegahan fraud & AML: model risiko transaksi jadi lebih kuat bila profil KYC tepat dan sentiasa dikemas kini
• Skor kredit korporat & risk modelling: struktur pemilikan dan maklumat pengarah yang bersih membantu pemodelan kredit yang lebih tepat
• Insurans dan fintech: pemain bukan bank yang mahu bekerjasama dengan bank perlu menunjukkan standard KYC/AML yang setara, dan AI memberi cara yang kos efektif untuk capai tahap itu

Dalam siri "AI in Financial Services (Banks, Insurance, Fintech)", KYC ialah salah satu blok asas. Kalau data pelanggan di peringkat KYC kacau-bilau, semua lapisan AI lain – daripada fraud detection ke wealth analytics – akan terjejas.

Realitinya, banyak bank di rantau ini sudah bergerak pantas. Bank yang masih melihat AI sebagai projek sampingan akan tertinggal, bukan sahaja dari segi pematuhan, tetapi dari segi pengalaman pelanggan dan keupayaan bersaing.

---

Penutup: Masa untuk jadikan KYC sebagai pemacu nilai, bukan kos wajib

KYC korporat selama ini dilihat sebagai "kos untuk berniaga" – perlu buat, mahal, leceh, dan jarang sekali dikaitkan dengan pendapatan. AI memberi peluang untuk mengubah naratif itu.

Bila asas data, governance dan model operasi disusun dengan betul:

• AI memendekkan masa onboarding dan mempercepatkan masa ke pendapatan
• Risiko pematuhan dan fraud dikurangkan dengan pemantauan berterusan
• Penganalisis KYC fokus pada penilaian risiko sebenar, bukan kerja menaip dan mencari maklumat

Langkah seterusnya untuk bank dan institusi kewangan di Malaysia cukup jelas:

1. Pilih satu atau dua use case KYC korporat yang bernilai tinggi dan boleh diukur
2. Nilai kesediaan data dan CLM untuk menyokong automasi berasaskan AI
3. Bentuk struktur governance AI yang melibatkan pematuhan, risiko, data dan IT sejak hari pertama

Jika KYC boleh ditransformasi daripada pusat kos kepada enjin nilai, keseluruhan strategi AI dalam perkhidmatan kewangan anda akan menjadi jauh lebih kukuh. Soalannya bukan lagi "patutkah kita guna AI dalam KYC?", tetapi sejauh mana agresif anda mahu mendahului pesaing dalam 12–24 bulan akan datang.