5 Kunci Memilih Model AI yang Tepat untuk Institusi Keuangan!

Oleh Ramones

Selasa, 26 Agustus 2025 - 15.52 WIB

5 Kunci Memilih Model AI yang Tepat untuk Institusi Keuangan!

Panduan AI Keuangan 2025 (Foto oleh KOBU Agency di Unsplash).

VOXBLICK.COM - Tahun 2025 di tengah perjalanan dan pertanyaan besar di setiap ruang rapat institusi keuangan adalah: tim kita harus pakai Large Language Models (LLM) yang serba bisa atau cukup Small Language Models (SLM) yang lebih fokus?

Memilih antara keduanya bukan sekadar soal teknologi, tapi soal strategi, biaya, dan kepatuhan. Keputusan yang salah bisa berujung pada pembengkakan biaya, risiko keamanan data AI, atau bahkan pelanggaran regulasi. Panduan praktis ini akan membantumu menavigasi pilihan krusial antara LLM vs SLM, agar investasimu pada AI untuk keuangan tidak sia-sia dan benar-benar memberikan keunggulan kompetitif.

Tidak ada satu jawaban yang cocok untuk semua. Pilihan antara model bahasa besar dan model bahasa kecil sangat bergantung pada kasus penggunaan, sensitivitas data, dan toleransi risikomu. Mari kita bedah satu per satu faktor penentunya.

1. Pahami Medan Regulasi: Kepatuhan Adalah Raja

Di industri lain, kamu mungkin bisa bereksperimen dengan bebas. Tapi di sektor finansial, setiap langkah diawasi dengan ketat.

Baik kamu memilih LLM atau SLM, keduanya harus tunduk pada kerangka kerja tata kelola model yang sudah matang. Di Amerika Serikat, misalnya, institusi keuangan harus mematuhi SR 11-7 dari Federal Reserve/OCC/FDIC, yang menuntut validasi, pemantauan, dan dokumentasi untuk model apa pun yang digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis. Ukuran model tidak memberimu passe-partout dari aturan ini.

Kerangka kerja seperti NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) telah menjadi standar emas untuk mengelola risiko AI, dan banyak institusi keuangan terkemuka telah mengadopsinya. Ini adalah panduan komprehensif untuk memastikan AI yang kamu gunakan dapat dipercaya, adil, dan transparan. Perdebatan LLM vs SLM menjadi tidak relevan jika fondasi tata kelolamu rapuh.

Jika bisnismu beroperasi di Eropa, kamu wajib memperhatikan EU AI Act. Aturan ini mengklasifikasikan sistem AI berdasarkan risiko, dan aplikasi berisiko tinggi seperti penilaian kredit (credit scoring) akan menghadapi persyaratan yang sangat ketat mulai Agustus 2026. Ini termasuk audit pra-pasar, pencatatan log yang mendetail, dan pengawasan manusia yang aktif.

Jadi, baik menggunakan model bahasa besar yang canggih atau model bahasa kecil yang spesifik untuk tugas ini, kamu tetap harus memenuhi standar kepatuhan tertinggi. Keamanan data AI dan jejak audit adalah kunci.

2. Hitung-hitungan Kemampuan vs. Biaya dan Kecepatan

Ini adalah inti dari dilema LLM vs SLM.

Bayangkan SLM sebagai seorang dokter spesialis yang sangat ahli di bidangnya, sementara LLM adalah seorang dokter umum dengan pengetahuan ensiklopedis yang luas. Kamu tidak akan pergi ke dokter umum untuk operasi otak, kan?

Begitu pula dalam memilih AI untuk keuangan.

Kapan Kamu Membutuhkan Model Bahasa Kecil (SLM)?

Small Language Models (SLM) dengan parameter sekitar 3-15 miliar, seperti Phi-3 dari Microsoft, unggul dalam tugas-tugas yang terstruktur, spesifik, dan butuh kecepatan tinggi.

Pikirkan tentang:

Ekstraksi Informasi: Mengambil data spesifik dari laporan KYC, klaim asuransi, atau formulir aplikasi.
Layanan Pelanggan: Menjawab pertanyaan umum nasabah dengan cepat dan akurat melalui chatbot.
Klasifikasi Dokumen: Mengarahkan email atau dokumen masuk ke departemen yang tepat secara otomatis.

Keunggulan utama SLM adalah latensi yang sangat rendah (seringkali di bawah 50 milidetik) dan biaya operasional yang jauh lebih murah.

Karena ukurannya yang lebih kecil, model bahasa kecil ini dapat kamu hosting sendiri (on-premise), memberimu kontrol penuh atas data dan keamanan. Ini adalah pertimbangan vital bagi setiap institusi keuangan.

Kapan Waktunya Memanggil Model Bahasa Besar (LLM)?

Large Language Models (LLM) dengan puluhan hingga ratusan miliar parameter menunjukkan kekuatannya saat kamu membutuhkan pemahaman konteks yang dalam dan kemampuan sintesis tingkat tinggi.

Gunakan LLM untuk:

Analisis Lintas Dokumen: Mensintesis informasi dari berbagai laporan riset, berita pasar, dan laporan keuangan untuk menghasilkan ringkasan analitis.
Penalaran Multi-Langkah: Memecahkan masalah kompleks yang membutuhkan beberapa langkah pemikiran, seperti menganalisis dampak perubahan kebijakan moneter terhadap portofolio investasi.
Pembuatan Konten Panjang: Membuat draf laporan tahunan atau analisis pasar yang mendalam.

Model seperti BloombergGPT (50 miliar parameter) yang dilatih khusus pada data finansial menunjukkan performa luar biasa pada tugas-tugas ini.

Namun, kekuatan ini datang dengan biaya. Secara teknis, komputasi untuk LLM bisa jadi jauh lebih mahal, terutama saat memproses konteks yang panjang. Oleh karena itu, menggunakan LLM untuk tugas sederhana adalah pemborosan sumber daya yang masif.

3. Jaga Benteng Keamanan dan Kedaulatan Data

Bagi institusi keuangan, data adalah aset paling berharga. Keamanan data AI bukan lagi pilihan, melainkan kewajiban mutlak.

Di sinilah perbandingan LLM vs SLM menunjukkan perbedaan yang signifikan dalam hal postur risiko. SLM memberikan keuntungan besar dalam hal keamanan karena kemampuannya untuk di-hosting secara mandiri, baik di server internal (on-premise) maupun di Virtual Private Cloud (VPC) milikmu.

Pendekatan ini memastikan data nasabah yang sensitif, yang diatur oleh aturan seperti GLBA Safeguards Rule di AS atau PCI DSS untuk data kartu kredit, tidak pernah meninggalkan perimeter keamananmu. Kamu memiliki kendali penuh atas siapa yang bisa mengakses model dan data, serta meminimalkan risiko dari transfer data lintas batas.

Di sisi lain, banyak LLM canggih yang diakses melalui API dari penyedia pihak ketiga. Meskipun nyaman, ini menciptakan risiko konsentrasi dan ketergantungan pada vendor. Regulator keuangan tidak menyukai ini. Mereka menuntut adanya strategi keluar (exit strategy) yang jelas jika vendor API tersebut mengalami masalah atau mengubah kebijakannya.

Menggunakan LLM via API mengharuskanmu melakukan audit keamanan vendor yang sangat ketat dan memastikan mereka memiliki kepatuhan yang setara dengan standarmu.

Perdebatan LLM vs SLM seringkali berakhir pada pertanyaan: seberapa besar kontrol yang ingin kamu miliki atas datamu?

4. Terapkan Pola Implementasi Cerdas, Bukan Sekadar Pasang

Mengadopsi AI untuk keuangan bukan hanya tentang memilih model, tetapi tentang merancang alur kerja yang cerdas.

Ada beberapa pola implementasi yang terbukti efektif di industri finansial.

Strategi SLM-first, LLM sebagai Cadangan

Ini adalah pendekatan paling efisien dari segi biaya dan kecepatan. Arahkan sekitar 80% atau lebih permintaan ke model bahasa kecil yang sudah di-tuning khusus untuk tugas tersebut. SLM akan menangani sebagian besar kasus dengan cepat dan murah.

Hanya ketika SLM memberikan respons dengan tingkat kepercayaan rendah atau menghadapi permintaan yang sangat kompleks, sistem secara otomatis akan meneruskannya (eskalasi) ke model bahasa besar. Pola ini sangat ideal untuk pusat kontak, pemrosesan operasional, dan analisis formulir.

Ini adalah cara cerdas menyeimbangkan kekuatan dalam duel LLM vs SLM.

Strategi LLM sebagai Otak Operasi

Untuk tugas yang lebih kompleks seperti riset atau analisis kebijakan, kamu bisa menggunakan LLM sebagai orkestrator utama. LLM tidak melakukan semua pekerjaan sendiri, melainkan bertindak sebagai 'otak' yang memanggil alat-alat lain yang lebih deterministik.

Misalnya, untuk analisis kuantitatif, LLM bisa memanggil API internal untuk mengambil data pasar terbaru atau menjalankan kalkulasi yang presisi. Pendekatan ini menggabungkan kekuatan penalaran LLM dengan keandalan alat-alat tradisional, sambil tetap menjaga data sensitif tetap aman melalui konektor yang terkontrol.

Apapun polanya, pastikan kamu menerapkan lapisan keamanan wajib seperti filter konten, redaksi data pribadi (PII), dan pemantauan berkelanjutan sesuai panduan OWASP Top 10 for LLMs.

5. Belajar dari Kisah Sukses di Dunia Nyata

Teori memang penting, tetapi contoh nyata memberikan gambaran yang lebih jelas tentang bagaimana institusi keuangan lain berhasil dalam pertarungan LLM vs SLM.

JPMorgan Chase dan COiN: Efisiensi Lewat SLM

Salah satu contoh paling terkenal adalah COiN (Contract Intelligence) dari JPMorgan Chase.

Daripada menggunakan LLM serba bisa, mereka mengembangkan sebuah model bahasa kecil yang sangat terspesialisasi untuk meninjau perjanjian pinjaman komersial. Tugas yang sebelumnya memakan waktu ribuan jam kerja pengacara kini dapat diselesaikan dalam hitungan jam dengan akurasi tinggi.

COiN adalah bukti nyata bahwa untuk tugas yang terdefinisi dengan baik, SLM yang fokus bisa memberikan ROI yang luar biasa dan membebaskan sumber daya manusia untuk pekerjaan yang lebih strategis.

FinBERT: Membaca Sentimen Pasar dengan Presisi

FinBERT adalah contoh lain dari kekuatan model bahasa kecil yang dilatih secara spesifik.

Model ini dilatih secara eksklusif pada data keuangan seperti transkrip laporan keuangan, berita, dan laporan pasar. Hasilnya, FinBERT mampu mendeteksi sentimen (positif, negatif, netral) dalam teks keuangan dengan tingkat presisi yang jauh melampaui model umum. Para analis dan manajer portofolio menggunakannya untuk mengukur sentimen pasar secara real-time, memberikan masukan berharga untuk pengambilan keputusan investasi.

Ini menunjukkan bahwa dalam AI untuk keuangan, konteks adalah segalanya. Perlu diingat, setiap implementasi teknologi AI, baik itu model bahasa besar maupun model bahasa kecil, harus selalu melalui kerangka manajemen risiko model (MRM) yang ketat di organisasimu dan idealnya selaras dengan panduan seperti NIST AI RMF.

Ini bukan hanya tentang kepatuhan, tetapi tentang membangun sistem yang andal dan dapat dipercaya dalam jangka panjang. Pada akhirnya, perdebatan LLM vs SLM di dunia institusi keuangan bukanlah tentang menemukan satu model yang bisa melakukan segalanya.

Ini tentang membangun ekosistem AI yang cerdas, di mana model bahasa kecil yang gesit menangani sebagian besar pekerjaan berat sehari-hari, sementara model bahasa besar yang kuat dipanggil untuk tugas-tugas strategis yang paling kompleks. Dengan pendekatan yang tepat, kamu tidak hanya mengadopsi teknologi, tetapi juga membangun keunggulan kompetitif yang berkelanjutan dan aman di era digital yang semakin menantang.