Pekerjaan sebagai ahli kecerdasan buatan terapan dalam perbankan melibatkan pengembangan dan implementasi teknologi kecerdasan buatan untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan perbankan.
Tugas utama meliputi analisis data, pengembangan algoritme, dan pembuatan model prediksi untuk memproses dan menganalisis data perbankan.
Selain itu, pekerjaan ini juga melibatkan kerjasama dengan tim IT dan bisnis perbankan untuk mengidentifikasi kebutuhan dan membangun solusi cerdas yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan dan menganalisis risiko.
Seorang ahli kecerdasan buatan terapan dalam perbankan harus memiliki pemahaman mendalam tentang konsep kecerdasan buatan, serta pengalaman dalam menerapkan teknik dan algoritma kecerdasan buatan dalam konteks perbankan. Kemampuan analisis data yang baik juga sangat diperlukan untuk mengoptimalkan sistem kecerdasan buatan dalam mendukung proses bisnis di industri perbankan.
Jika kamu tidak memiliki pengetahuan yang mendalam tentang kecerdasan buatan, pemahaman tentang industri perbankan, dan kemampuan untuk menerapkan solusi kecerdasan buatan dalam konteks perbankan, kemungkinan kamu tidak cocok dengan pekerjaan ini.
Miskonsepsi mengenai profesi ahli kecerdasan buatan terapan dalam perbankan adalah bahwa mereka secara otomatis dapat menggantikan pekerjaan manusia sepenuhnya. Namun, kenyataannya adalah bahwa peran mereka adalah untuk membantu dan meningkatkan efisiensi sistem perbankan, bukan menggantikan peran manusia secara keseluruhan.
Ekspektasi tentang ahli kecerdasan buatan terapan dalam perbankan seringkali mencakup kemampuan mendeteksi penipuan secara instan dan memberikan analisis yang akurat secara real-time. Namun, realita yang lebih kompleks adalah bahwa mereka perlu terus dikembangkan dan dikalibrasi berdasarkan data yang ada untuk mencapai tingkat keakuratan yang diharapkan.
Perbedaan utama antara ahli kecerdasan buatan terapan dalam perbankan dengan profesi yang mirip, seperti analis risiko, adalah bahwa ahli kecerdasan buatan terapan menggunakan algoritma dan machine learning untuk mengekstraksi dan memproses data secara otomatis, sedangkan analis risiko lebih mengandalkan penilaian manusia untuk mengevaluasi risiko dan membuat keputusan.