Google Gemini Deep Research membuka cara baru bank dan kilang Malaysia mengesan penipuan, mengurus risiko dan merancang operasi dengan AI penyelidikan mendalam.
Gemini Deep Research: Apa Yang Google Sebenarnya Lancarkan?
Pada minggu yang sama OpenAI mengumumkan GPT-5.2, Google pula memperkenalkan Deep Research agent berasaskan Gemini 3 Pro – dan buat pertama kali, pembangun boleh terus masukkan ejen ini ke dalam aplikasi mereka.
Ini nampak macam berita biasa dalam “perlumbaan model AI”. Tapi untuk bank, insurans, fintech, dan juga pengeluar elektronik & automotif di Malaysia, ini sebenarnya berita kos dan risiko: siapa yang cepat guna gelombang baharu AI penyelidikan mendalam ini, akan menang dari segi ketepatan analitik, kelajuan keputusan, dan pematuhan.
Dalam siri AI in Manufacturing sebelum ini, fokus banyak pada robotik, kualiti, dan smart factory. Artikel kali ini sambung naratif itu dari sudut lain: bagaimana ejen penyelidikan AI generasi baharu seperti Deep Research boleh mengubah cara bank, kilang E&E dan pemain fintech Malaysia menganalisis data kompleks, mengesan penipuan, dan meramal risiko.
Apa Itu “Deep Research Agent” Dan Kenapa Bank Patut Ambil Peduli
Deep Research dari Google ialah ejen AI yang bukan sekadar menjawab soalan, tapi mencari, menapis, menyusun dan mengesahkan maklumat merentas banyak sumber, kemudian membina jawapan yang berlapis-lapis, siap dengan penjelasan dan struktur.
Ciri utama Deep Research (berdasarkan Gemini 3 Pro)
Secara praktikal, untuk sektor kewangan dan perkilangan, keupayaan berikut yang paling penting:
- Penyelidikan berbilang sumber: mampu “membaca” laporan PDF, laman dalaman, dokumen pematuhan, data transaksi, dan nota audit serentak.
- Rantaian penaakulan panjang: boleh ikut logik yang agak kompleks – contohnya menjejak corak transaksi merentas berbulan-bulan untuk kes penipuan.
- Konteks besar: model generasi terkini biasanya mampu memproses puluhan ribu token. Ini bermakna satu laporan risk assessment setebal 100 halaman boleh dianalisis dalam satu sesi.
- Boleh dibenam dalam aplikasi: Google buat pertama kali membenarkan pembangun embed ejen ini terus ke dalam sistem dalaman – bukan lagi sekadar gunakan di antaramuka Google sendiri.
Untuk bank dan fintech, ini bermaksud “penyelidik junior” sentiasa ada 24/7 yang boleh:
- Semak dokumen pematuhan
- Bandingkan polisi kredit merentas negara
- Cari anomali dalam data transaksi
Dan untuk kilang elektronik atau automotif yang semakin berfungsi seperti “bank mini” (kerana ada kredit pembekal, pembiayaan mesin, program sewa-beli peralatan), ejen ini boleh bantu dari sudut risk analytics dan perancangan kewangan operasi kilang.
Kompetisi GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro: Apa Maksudnya Untuk Syarikat Malaysia?
Apabila Google lancar Deep Research pada hari yang sama OpenAI mengumumkan GPT-5.2, mesejnya jelas: perlumbaan sebenar bukan lagi siapa ada model paling besar, tapi siapa ada ejen paling berguna dalam sistem perniagaan.
Kenapa persaingan model ini penting?
Untuk syarikat Malaysia, persaingan GPT-5.2 dan Gemini 3 Pro memberi tiga kesan utama:
-
Kos per komputasi turun, kuasa meningkat
Bila dua gergasi berlawan, harga biasanya menurun dan prestasi naik. Ini bagus untuk bank dan pengilang yang nak jalankan analitik AI berskala besar (contoh: ribuan transaksi sesaat, atau berjuta data sensor kilang sehari). -
Lebih banyak pilihan integrasi
- Sesetengah sistem mungkin lebih mudah diintegrasi dengan ekosistem Google Cloud (contoh banyak kilang sudah guna Google Workspace atau GCP).
- Ada pula yang lebih selesa dengan API OpenAI.
Realitinya: multi-model strategy semakin jadi amalan sihat, terutama bagi institusi yang urus risiko.
-
Standard keselamatan & pematuhan makin ketat
Apabila bank pusat, pengawal selia dan pihak audit nampak penggunaan AI makin meluas, permintaan kepada model yang boleh diaudit, dijelaskan, dan dikawal akan naik. Google dan OpenAI terpaksa bersaing juga dalam ciri “enterprise-grade compliance”.
Untuk 2026, saya jangka bank dan pengilang besar Malaysia takkan setia kepada satu vendor saja. Mereka akan:
- Guna Gemini Deep Research untuk kerja yang perlukan integrasi rapat dengan data dalaman dan ekosistem Google
- Guna GPT-5.2 untuk tugas kreatif atau bahasa jika prestasinya lebih kuat pada domain tertentu
Cara Deep Research Boleh Mengubah Pengesanan Penipuan Di Bank Malaysia
Deep Research sesuai untuk pengesanan penipuan kerana ia boleh gabungkan data structured (angka) dan unstructured (teks) dalam satu kerangka penaakulan.
1. Analisis corak transaksi merentas masa dan saluran
Dalam sistem pengesanan penipuan tradisional, banyak bank guna:
- Peraturan tetap (rule-based) – contohnya blok transaksi jika lebih RM20,000 ke akaun luar negara baharu
- Model statistik klasik yang dilatih pada set ciri terhad
Dengan ejen AI berasaskan Gemini 3 Pro:
- Model boleh membaca log penuh tingkah laku pelanggan – transaksi kad, perbankan internet, panggilan ke pusat khidmat, aduan, malah nota pegawai kredit.
- Deep Research boleh diminta:
"Kenal pasti 50 pelanggan dengan perubahan tingkah laku transaksi paling ketara 30 hari sebelum laporan penipuan dibuat. Jelaskan coraknya."
Jawapan bukan sekadar skor, tetapi naratif berstruktur: segmen pelanggan, contoh kes, dan hipotesis punca. Ini sangat membantu pasukan fraud dan risiko untuk:
- Menjana peraturan baharu
- Memperbaiki senario pemantauan
- Menentukan keutamaan siasatan manual
2. Gabungkan dokumen KYC, e-mel dan data luaran
Penipuan akaun mule, sindiket pinjaman, dan pembiayaan keganasan selalunya hanya jelas bila:
- Dokumen KYC dibandingkan dengan sumber luaran
- Terdapat “cerita” yang tak selari antara dokumen, transaksi, dan komunikasi
Deep Research boleh diguna untuk:
- Membaca dokumen KYC, borang permohonan, perjanjian pinjaman
- Bandingkan dengan rekod dalaman dan sumber awam (contoh: berita mengenai syarikat yang sama, senarai sekatan antarabangsa)
- Hasilkan ringkasan:
"Perkara mencurigakan berkaitan pelanggan X dalam konteks AML/CFT."
Ini memendekkan masa semakan manual yang biasanya mengambil jam kepada beberapa minit, tanpa menggantikan tanggungjawab akhir pegawai pematuhan.
Dari Bank Ke Kilang: Deep Research Dalam AI Manufacturing
Sektor pembuatan elektronik & automotif Malaysia pun boleh manfaat daripada ejen penyelidikan AI, walaupun fokus utamanya berbeza sedikit.
1. Analisis rantaian bekalan dan risiko pembekal
Pengeluar E&E dan semikonduktor biasanya berurusan dengan:
- Ratusan pembekal komponen dari pelbagai negara
- Kontrak kompleks, syarat kualiti, SLA penghantaran
- Risiko geopolitik, bencana alam, dan turun naik harga bahan mentah
Deep Research boleh digunakan untuk:
- Menggabungkan kontrak pembekal, data penghantaran, laporan kualiti, dan berita industri
- Menjawab soalan seperti:
"Senaraikan 20 pembekal paling kritikal yang menunjukkan peningkatan risiko kelewatan atau isu kualiti dalam 6 bulan lepas, dengan bukti sokongan."
- Menghasilkan peta risiko rantaian bekalan yang lebih berasas data berbanding intuisi semata-mata.
2. Penyelidikan teknikal dan kualiti produk
Jurutera proses dan kualiti biasanya:
- Meneliti datasheet komponen, laporan kegagalan, dan standard industri (IPC, ISO, IATF)
- Menghabiskan banyak masa mencari punca akar (root cause) bagi masalah yield atau kecacatan
Dengan ejen Deep Research yang dihubungkan ke:
- Repositori dokumen teknikal dalaman
- Manual mesin SMT, AOI, ICT
- Laporan R&D dan servis lapangan
Jurutera boleh minta:
"Bandingkan tiga hipotesis punca kegagalan solder voiding pada produk X berdasarkan semua laporan kegagalan 12 bulan lepas dan sarankan eksperimen paling kos efektif."
Jawapan mungkin bukan sempurna 100%, tapi ia memberi titik permulaan yang jauh lebih baik berbanding carian manual di folder kongsi.
3. Pengurusan kewangan kilang dan perancangan CAPEX
Banyak kilang besar di Malaysia beroperasi sebagai pusat kos dan juga pusat keuntungan. Mereka perlu:
- Merancang CAPEX mesin baharu
- Menimbang risiko kadar tukaran mata wang dan kadar faedah
- Menyesuaikan pengeluaran dengan permintaan global
Deep Research boleh membantu CFO kilang dan pasukan perancangan untuk:
- Menganalisis senario: “Apa kesan jika kadar faedah naik 1.5% dan permintaan EU untuk model tertentu turun 10%?”
- Menggabungkan data kewangan dalaman dengan laporan pasaran dan ramalan industri
Di sinilah persilangan dunia kewangan dan pembuatan menjadi nyata: AI yang sama boleh menyokong bank membuat kredit keputusan kepada kilang, dan kilang merancang pelaburan mesin mereka.
Cara Praktikal Integrasi Deep Research Dalam Organisasi Anda
Ramai organisasi tersangkut di fasa “POC tak habis-habis”. Struktur ini biasanya lebih berkesan:
Langkah 1: Pilih satu kes guna bernilai tinggi tapi skop jelas
Contoh untuk bank / fintech:
- Semakan manual AML bagi pelanggan korporat baharu
- Analisis kes penipuan kad kredit bernilai tinggi
Contoh untuk pengilang:
- Semakan kontrak pembekal strategik
- Analisis kegagalan kualiti pada satu produk utama
Pastikan ada owner bisnes yang jelas (contoh: Ketua Pematuhan, Ketua Kualiti) dan bukan hanya pasukan IT.
Langkah 2: Bina “AI research assistant” dalaman, bukan chatbot umum
Daripada buat chatbot generik, fokus kepada ejen khusus:
- Hanya dihubungkan ke data yang relevan dengan kes guna tadi
- Latih prompt dan templat laporan standard
Contoh: format laporan “Review KYC Korporat” atau “Supplier Risk Brief”.
Di sinilah kelebihan Deep Research: ia memang direka untuk jawapan gaya laporan, bukan hanya sembang bebas.
Langkah 3: Kawal akses dan rekod jejak (audit trail)
Untuk sektor kewangan dan pembuatan yang diaudit:
- Logkan setiap pertanyaan dan jawapan ejen
- Simpan versi laporan akhir yang disahkan manusia
- Tetapkan garis panduan: apa yang AI boleh cadang, apa yang manusia wajib putuskan
Jika anda boleh tunjuk kepada auditor pada 15/12/2025 jam 3:15 pm, pegawai A mengguna ejen AI untuk menyemak pelanggan X dan kemudian buat keputusan manual berdasarkan laporan itu, tahap kepercayaan regulator akan jauh lebih tinggi.
Langkah 4: Bandingkan model (Gemini vs GPT) secara terancang
Jangan pilih model ikut hype. Uji:
- Kualiti jawapan: ketepatan fakta, struktur, kejelasan
- Kelajuan dan kos: masa respon dan kos per 1,000 pertanyaan
- Keupayaan bahasa: untuk konteks Malaysia, semak prestasi Bahasa Melayu dan campuran BM–BI
- Ciri enterprise: kawalan data, lokasi storan, pematuhan
Ramai organisasi akhirnya guna dua model serentak dan pilih yang paling sesuai berdasarkan jenis tugas.
2026: Masa AI Penyelidikan Mendalam Jadi Standard, Bukan Eksperimen
Gemini Deep Research dan GPT-5.2 hanyalah dua contoh awal. Trend besarnya jelas: penyelidikan mendalam akan menjadi fungsi asas dalam kebanyakan sistem kewangan dan pembuatan, sama seperti carian dan e-mel sekarang.
Untuk bank, insurans dan fintech di Malaysia, ini bermaksud:
- Proses KYC, AML, dan fraud detection yang lebih cepat dan lebih kaya konteks
- Produk kewangan kepada sektor pembuatan yang boleh dinilai dengan model risiko yang lebih menyeluruh
Untuk kilang elektronik, automotif dan semikonduktor:
- Keputusan CAPEX dan perancangan kapasiti yang berdasarkan analisis data teknikal dan pasaran yang jauh lebih luas
- Kolaborasi lebih rapat dengan bank kerana kedua-dua pihak bercakap bahasa yang sama: data + AI + risiko
Saya cenderung percaya, organisasi yang mula membina “AI research layer” di atas data mereka sepanjang 2025–2026 akan berada di hadapan dari segi kecekapan, pematuhan, dan kelajuan inovasi produk.
Jika anda berada di bank, fintech, atau mengurus operasi kilang, soalan yang lebih relevan sekarang bukan lagi “perlu guna AI atau tidak?”, tetapi:
“Bahagian mana dalam penyelidikan, pemantauan risiko, atau analisis kualiti yang paling lambat hari ini – dan bagaimana ejen AI seperti Gemini Deep Research boleh memendekkan masa tersebut daripada hari kepada minit?”
Jawapan jujur kepada soalan itu ialah titik mula pelan AI anda untuk 2026.