Perintah eksekutif AI Trump janji satu rulebook, tapi boleh cetus legal limbo. Apa kesannya kepada bank, insurans dan fintech Malaysia – dan bagaimana patut bersedia.
Perintah Eksekutif AI Trump & Kesan Domino kepada Kewangan Malaysia
Pada 2024, pelaburan global dalam AI kewangan dianggarkan melebihi USD 50 bilion. Angka besar ini bergerak atas satu perkara mudah: keyakinan bahawa undang-undang tak akan membunuh inovasi secara tiba‑tiba.
Di Amerika Syarikat, Presiden Donald Trump menandatangani satu executive order (perintah eksekutif) berkaitan kecerdasan buatan (AI) yang menjanjikan “satu buku peraturan kebangsaan” dan mengehadkan kuasa negeri‑negeri untuk menggubal undang‑undang AI sendiri. Bunyi macam jelas. Realitinya, ramai pakar undang‑undang menjangka gelombang saman dan ketidaktentuan undang‑undang sebelum apa‑apa jadi jelas.
Untuk bank, syarikat insurans dan fintech di Malaysia yang sedang rancak melaksanakan AI sejajar dengan Wawasan Kemakmuran Bersama dan Malaysia Digital Economy Blueprint, perkembangan di AS ini bukan sekadar berita politik luar negara. Model kawal selia di negara besar seperti AS akan mempengaruhi hala tuju global, termasuk standard teknologi, jangkaan pelabur dan persepsi risiko pengawal selia.
Artikel ini mengupas:
- Apa sebenarnya yang cuba dibuat oleh perintah eksekutif AI Trump
- Mengapa ia boleh mencetuskan legal limbo untuk startup dan inovasi fintech
- Bagaimana ia memberi isyarat penting kepada sektor kewangan Malaysia
- Langkah praktikal yang bank, insurans dan fintech Malaysia boleh ambil sekarang
1. Apa yang Cuba Dicapai oleh Perintah Eksekutif AI Trump?
Inti utama perintah eksekutif ini ialah usaha mewujudkan satu kerangka kebangsaan tunggal untuk mengawal AI di AS, dan pada masa sama mengehadkan kuasa kerajaan negeri untuk menggubal undang‑undang AI mereka sendiri.
Satu “rulebook” nasional
Naratif rasmi White House cukup mudah: syarikat teknologi, termasuk startup AI, penat berdepan “tampal sulam” undang‑undang di peringkat negeri. Satu negeri ketat, negeri lain longgar. Syarikat perlu guna peguam hanya untuk menentukan model AI mana boleh digunakan di mana.
Jadi, perintah eksekutif ini cuba:
- Menegaskan kerajaan persekutuan sebagai pihak utama yang mengawal AI
- Menggalakkan agensi persekutuan mengikut satu set prinsip bersama dalam menilai risiko AI
- Menjadi “jambatan sementara” sementara Kongres AS masih bertelagah tentang rang undang‑undang AI yang menyeluruh
Secara teori, pendekatan macam ini mesra inovasi. Satu peraturan → kurang kos pematuhan → syarikat boleh fokus membangunkan produk.
Di mana masalah bermula
Masalahnya, sistem undang‑undang AS berlapis:
- Negeri masih ada kuasa tradisional dalam perlindungan pengguna, privasi, keselamatan produk dan undang‑undang tort (liabiliti sivil).
- Banyak negeri sudah pun bergerak lebih awal dengan rang undang‑undang AI mereka sendiri.
Bila Persekutuan datang lewat dan cuba “mengambil alih”, skripnya hampir sama setiap kali:
Negeri akan mencabar di mahkamah, hujahnya perintah eksekutif melampaui kuasa persekutuan.
Inilah punca kepada legal limbo yang dikhuatiri para pengkritik:
- Ada perintah eksekutif di atas kertas,
- Ada undang‑undang negeri yang mungkin bercanggah,
- Dan ada siri saman yang ambil masa bertahun untuk diselesaikan.
Untuk startup AI kewangan yang bergantung kepada pasaran AS, keadaan ini ibarat lampu trafik rosak – semua nak bergerak, tapi semua juga takut.
2. Legal Limbo: Mengapa Startup & Fintech Paling Terjejas
Dalam situasi ketidaktentuan undang‑undang, syarikat besar mampu bertahan, startup yang mengeluh.
Kos pematuhan yang tak seimbang
Bank global, pemain insurans multinasional dan gergasi teknologi:
- Ada pasukan undang‑undang dalaman,
- Ada bajet untuk guna outside counsel di pelbagai negeri,
- Boleh “tunggu dan lihat” sambil menangguh pelancaran produk tertentu.
Startup fintech dan insurtech pula:
- Bergantung kepada kelajuan ke pasaran (speed to market) untuk hidup,
- Tak mampu mengupah peguam di beberapa negeri hanya untuk menjawab satu soalan: “Model AI kredit scoring kami sah ke tidak di negeri X?”
Bila perintah eksekutif seperti ini diperkenalkan tanpa undang‑undang jelas di Kongres, kesannya:
- Founder jadi lebih konservatif melancarkan ciri AI baharu
- Pelabur mula menilai semula risiko regulatori di AS
- Startup mungkin memilih untuk membina di pasaran lain yang dianggap lebih stabil
Risiko litigasi berantai
Untuk AI dalam kewangan, risiko litigasi bukan teori semata‑mata. Bayangkan:
- Algoritma penilaian kredit dituduh bias terhadap kumpulan tertentu
- Sistem fraud detection menyebabkan akaun pelanggan dibekukan tanpa asas kukuh
Dalam keadaan norma undang‑undang belum settle, setiap kes begini boleh jadi:
- Precedent di mahkamah,
- Ancaman kerugian besar kepada startup yang belum pun mencapai keuntungan.
Inilah sebab ramai pemerhati menganggap “satu rulebook” seperti yang dijanjikan perintah eksekutif Trump mungkin hanya wujud di atas kertas untuk beberapa tahun pertama, sementara mahkamah menapis apa yang sah dan apa yang tidak.
3. Kesan Tak Langsung kepada AI Kewangan di Malaysia
Soalan logik seterusnya: “Apa kaitan semua ini dengan bank, insurans dan fintech di Malaysia?”
Jawapannya: model kawal selia global saling mempengaruhi, dan sektor kewangan jarang berdiri sendirian daripada arus antarabangsa.
3.1. Penanda aras global untuk pengawal selia
Negara seperti AS, EU, UK dan Singapura biasanya menjadi rujukan:
- Bila mereka mengutamakan AI yang selamat, boleh diaudit dan tidak diskriminatif, negara lain cenderung membina dasar selari.
- Bila mereka kelihatan “bergegar” dengan saman dan kekeliruan, pengawal selia di negara lain akan lebih berhati‑hati dan mungkin lebih terperinci dalam garis panduan.
Malaysia sudah mempunyai beberapa komponen penting:
- Rangka kerja pemprosesan data peribadi,
- Garis panduan Bank Negara Malaysia (BNM) tentang teknologi, risk management in technology, dan pembelajaran mesin,
- Fokus dalam Malaysia Digital Economy Blueprint terhadap AI untuk sektor awam, bandar pintar dan perkhidmatan kewangan.
Dalam konteks ini, apa yang berlaku di AS memberi dua pengajaran jelas:
- Kepastian undang‑undang lebih penting daripada retorik “pro‑inovasi”.
- Penyelarasan antara peringkat persekutuan, negeri dan agensi perlu jelas – sesuatu yang Malaysia agak beruntung kerana struktur undang‑undang lebih terpusat.
3.2. Kesan ke atas produk dan vendor global
Ramai pemain kewangan Malaysia guna atau bekerjasama dengan:
- Penyedia cloud global,
- Vendor fraud analytics antarabangsa,
- Platform credit scoring dan customer insight berasaskan AI dari AS dan Eropah.
Jika vendor tersebut:
- Terpaksa mengubah cara mereka melatih model kerana peraturan AS,
- Menangguhkan modul tertentu kerana risiko litigasi di negeri‑negeri,
maka pelanggan mereka di Malaysia juga akan terasa:
- Projek integrasi AI mungkin tertangguh atau berubah skop,
- Kos lesen mungkin naik kerana kos pematuhan yang meningkat,
- Roadmap produk jadi kurang jelas.
Bagi bank dan insurans yang merancang pelaburan AI 3–5 tahun, ketidaktentuan global ini perlu diambil kira dalam perancangan vendor dan arkitektur teknologi.
4. Apa Yang Boleh Dipelajari Malaysia Daripada Kecelaruan AS
Malaysia sebenarnya berada dalam posisi yang agak baik untuk belajar daripada percubaan dan kesilapan negara lain.
4.1. Elak “patchwork law” versi tempatan
Satu kelebihan utama Malaysia ialah:
- Akta dan garis panduan peringkat persekutuan selalunya digunakan secara meluas,
- Negeri tidak mempunyai ruang seluas AS untuk menggubal undang‑undang teknikal yang bercanggah.
Bagi AI dalam sektor awam dan perkhidmatan kewangan, ini membuka ruang untuk:
- Satu rangka kerja nasional AI yang jelas dan praktikal,
- Dikoordinasi antara Kementerian Kewangan, BNM, Suruhanjaya Sekuriti, MCMC dan agensi sektor awam lain.
Pelajaran daripada AS: jangan tunggu terlalu lama sehingga pelbagai agensi mengeluarkan garis panduan berasingan yang mengelirukan pemain industri.
4.2. Fokus pada prinsip, bukan senarai teknologi
Perintah eksekutif di AS cuba mengawal AI melalui pelbagai agensi, tetapi masih kabur tentang prinsip substantif.
Pendekatan yang lebih berkesan untuk Malaysia, khususnya bagi kewangan dan sektor awam:
- Tetapkan prinsip jelas seperti:
- Ketelusan model yang berimpak tinggi,
- Hak pelanggan untuk penjelasan keputusan automatik,
- Keperluan human-in-the-loop untuk keputusan kredit dan tuntutan insurans besar,
- Stress testing dan audit untuk model yang mempengaruhi kestabilan kewangan.
- Biarkan butiran teknikal (jenis model, bahasa pengaturcaraan) kekal anjal selari dengan perkembangan teknologi.
4.3. Galak regulatory sandbox yang serius
Satu cara mengatasi ketakutan undang‑undang ialah sandbox regulatori yang jelas dan aktif, terutamanya untuk fintech dan insurtech:
- BNM dan SC sudah ada inisiatif sandbox, tapi AI khusus (contoh: generative AI dalam customer service, LLM untuk regtech) boleh diberi trek lebih fokus.
- Sandbox yang direka baik membenarkan:
- Ujian dunia sebenar,
- Dengan had risiko yang dikawal,
- Di bawah pemantauan rapat pengawal selia.
Berbanding “legal limbo” di AS, model sandbox yang matang menjadikan Malaysia lebih menarik kepada startup serantau yang mahukan tempat menguji produk AI kewangan dengan kepastian peraturan yang munasabah.
5. Langkah Praktikal untuk Bank, Insurans & Fintech di Malaysia
Untuk pemain kewangan Malaysia, perkembangan dasar AI di AS ialah amaran awal. Siapa yang mula bina kerangka tadbir urus AI sekarang akan jauh di hadapan bila peraturan tempatan menjadi lebih khusus.
Berikut beberapa langkah praktikal yang saya lihat berkesan di organisasi yang serius tentang AI:
5.1. Tubuhkan Jawatankuasa Tadbir Urus AI
Bukan sekadar “projek IT”. Libatkan:
- Chief Risk Officer / Chief Compliance Officer,
- Ketua Data/Analitik,
- Wakil undang‑undang dan audit dalaman,
- Wakil perniagaan (kredit, insurans, retail banking).
Mandatnya:
- Senaraikan semua penggunaan AI sedia ada (model kredit, penipuan, cadangan produk, chatbot),
- Klasifikasikan mengikut tahap risiko kepada pelanggan dan kestabilan kewangan,
- Tetapkan polisi dalaman: dokumentasi, keperluan ujian, proses kelulusan model, model retirement.
5.2. Dokumentasi & Kebolehjelasan Model
Apa pun bentuk peraturan masa depan, dua perkara hampir pasti akan diminta:
- Rekod bagaimana model dilatih – data apa, tarikh, versi model,
- Justifikasi perniagaan – mengapa model ini digunakan, bagaimana ia diawasi.
Untuk model berisiko tinggi seperti:
- Penilaian kelayakan pinjaman,
- Pricing insurans,
- Pengesanan transaksi mencurigakan,
pastikan ada:
- Laporan model card ringkas (tujuan, had, metrik prestasi, bias yang diketahui),
- Prosedur override oleh manusia dengan log yang jelas.
5.3. Reka Bentuk “Compliance‑by‑Design”
Bila membina atau membeli penyelesaian AI:
- Masukkan keperluan privasi data, audit trail dan penjelasan keputusan sebagai kriteria wajib, bukan tambahan pada akhir projek.
- Tanya vendor:
- Di mana model dilatih dan disimpan?
- Apa pilihan on‑prem atau data localization jika peraturan berubah?
- Bagaimana pelanggan boleh mengaudit dan mengesahkan model?
Pendekatan ini mengurangkan risiko terpaksa “mengoyak dan bina semula” bila garis panduan baharu keluar.
5.4. Ikut Rapat Perkembangan Dasar Global
Walaupun fokus utama ialah BNM, SC dan MCMC, bank dan fintech Malaysia patut:
- Memantau AI Act EU, perkembangan undang‑undang AI di AS, UK dan Singapura,
- Menggunakan maklumat ini untuk menilai sama ada rangka kerja dalaman sudah sejajar dengan standard yang berkemungkinan diadaptasi nanti.
Syarikat yang menunggu hingga akta diluluskan biasanya akan panik. Syarikat yang mengikut rapat dari awal hanya perlu membuat pelarasan kecil.
Penutup: Dari Kekeliruan AS ke Peluang Malaysia
Perintah eksekutif AI Trump yang menjanjikan “satu rulebook nasional” sebenarnya mendedahkan sesuatu yang lebih penting: tanpa kerangka undang‑undang yang konsisten dan boleh diramal, inovasi AI dalam kewangan akan berjalan dengan brek tangan ditarik separuh.
Bagi Malaysia, terutama dalam konteks AI di sektor awam dan perkhidmatan kewangan yang disokong oleh Malaysia Digital Economy Blueprint, keadaan ini adalah peluang:
- Peluang untuk membina rangka kerja yang jelas tanpa terperangkap dalam konflik persekutuan‑negeri seperti di AS,
- Peluang untuk meletakkan Malaysia sebagai hab rantau bagi ujian dan penggunaan AI kewangan yang bertanggungjawab,
- Peluang untuk bank, insurans dan fintech tempatan menunjukkan kepada pengawal selia bahawa industri bersedia memimpin, bukan sekadar menunggu diarahkan.
Soalan sebenar untuk setiap pengurus risiko dan pemimpin teknologi di kewangan Malaysia sekarang bukan “Adakah AI akan dikawal selia?”, tetapi “Bila peraturan lebih ketat tiba, adakah kita sudah bersedia atau masih terkial‑kial mencari fail model pertama kita?”