Goldman Sachs telah mengumumkan rencana untuk mengimplementasikan model Claude dari Anthropic dalam operasi akuntansi perdagangan dan onboarding kliennya. Langkah ini merupakan bagian dari tren yang lebih besar di antara bank-bank besar untuk memanfaatkan kecerdasan buatan generatif guna meningkatkan efisiensi, terutama dalam fungsi back-office yang secara tradisional bergantung pada tim besar untuk tugas-tugas seperti tinjauan dokumen, rekonsiliasi, dan pemeriksaan kepatuhan.
Beberapa bank telah mengadopsi AI generatif untuk berbagai aplikasi pekerjaan berbasis pengetahuan. Misalnya, JPMorgan Chase memberikan akses kepada karyawannya ke sekumpulan model bahasa besar untuk pengambilan informasi dan analisis data, sementara asisten Erica dari Bank of America menangani pertanyaan teknologi internal dan HR. Baik Citi maupun Goldman Sachs memanfaatkan AI untuk membantu pengembang dalam tugas pemrograman. Fokus terbaru telah beralih ke penggunaan AI generatif untuk tugas operasional seperti akuntansi perdagangan dan proses kenali pelanggan (KYC).
Banyak proses di sektor perbankan berbasis aturan, melibatkan pengumpulan data, validasi terhadap basis data, dan perakitan dokumentasi. Sementara perangkat lunak konvensional telah digunakan untuk otomatisasi, Chief Information Officer Goldman Sachs, Marco Argenti, menunjukkan bahwa persentase kecil dari transaksi sering kali berada di luar parameter yang ditetapkan, yang mengarah pada banyak pengecualian yang memerlukan penilaian manusia. Misalnya, dalam kepatuhan KYC, ketidaksesuaian kecil dapat menciptakan kasus tepi yang memerlukan pertimbangan hati-hati.
Argenti percaya bahwa jaringan saraf dapat menangani keputusan yang rumit ini secara efektif dengan menerapkan penalaran kontekstual di mana aturan tetap mungkin tidak mencukupi. Dalam konteks ini, AI generatif dipandang sebagai pelengkap bagi sistem berbasis aturan yang ada, meningkatkan efisiensi operasional dengan mengurangi jumlah kasus yang memerlukan intervensi manual dan mempercepat penyelesaian pengecualian.
Pengalaman sebelumnya Goldman dengan model Claude untuk pengembangan perangkat lunak telah mempengaruhi keputusannya untuk memperluas penggunaan AI ke area operasional lainnya. Para pengembang menggunakan versi Claude bersama agen Devin dari Cognition untuk membantu tugas pemrograman. Dengan mengamati alur kerja yang ada bersama para ahli domain, tim proyek Goldman dan AI Anthropic telah mengidentifikasi bottleneck dalam akuntansi perdagangan dan onboarding klien, memungkinkan mereka untuk mengotomatiskan tinjauan dokumen, ekstraksi entitas, dan pemeriksaan kepatuhan, sehingga secara signifikan mengurangi beban kerja untuk analis.
Indranil Bandyopadhyay, seorang analis utama di Forrester, menekankan bahwa rekonsiliasi akuntansi perdagangan bergantung pada ekstraksi dan pencocokan data yang akurat, menjadikan kemampuan Claude sangat cocok untuk alur kerja ini. Kemampuan teknologi untuk memproses sejumlah besar konteks dan mengikuti instruksi meningkatkan efektivitasnya dalam tugas onboarding klien, seperti mem-parsing dokumen identifikasi dan mencocokkan sumber data. Meskipun AI memainkan peran penting dalam proses ini, Bandyopadhyay mencatat pentingnya menjaga pengawasan manusia untuk memastikan akurasi dan deteksi awal kesalahan.
Marco Argenti dari Goldman berpendapat bahwa sistem AI dapat lebih mahir dalam mendeteksi anomali dibandingkan manusia, menanggapi anggapan bahwa mereka lebih mudah untuk ditipu. Ia menegaskan bahwa menggabungkan penilaian manusia dengan proses otomatis dapat meningkatkan kapasitas operasional tanpa memerlukan peningkatan proporsional dalam staf. Secara keseluruhan, AI generatif diposisikan sebagai alat yang berharga di sektor perbankan, meningkatkan kinerja operasional dengan menyederhanakan pemrosesan dokumen dan mengurangi waktu penanganan pengecualian, sambil tetap mengandalkan sistem yang sudah ada untuk pencatatan.