Maybank hemat US$9,56 juta lewat perubahan kecil pada proses kerja

Bank mengatakan inisiatif tersebut telah menghemat 2,17 juta hari kerja.

Malayan Banking Berhad (Maybank) telah menghemat sekitar US$9,5 juta (MYR39 juta) melalui 1.500 proyek kecil sejak 2024. Langkah ini dilakukan seiring upaya bank terbesar di Malaysia berdasarkan aset tersebut memberi tim kendali lebih besar untuk memperbaiki proses kerja mereka.

"Terkadang penghematan yang lebih besar justru datang dari penyederhanaan proses di sekitar modelnya," ujar Siew Chan Cheong, group chief strategy and transformation officer di Maybank, kepada Asian Banking & Finance dalam wawancara surel yang difasilitasi Tech Week Singapore 2026.

Maybank menyebut pendekatan ini sebagai lite agile, yang memungkinkan tim memperbaiki masalah produktivitas dan alur kerja tanpa menunggu persetujuan dari staf teknologi pusat maupun jajaran eksekutif.

Menurut laporan tahunan Maybank 2025, inisiatif tersebut telah menghemat 2,17 juta hari kerja.

Maybank juga menerapkan struktur kepemimpinan tunggal untuk mengurangi proses pengambilan keputusan yang terpecah di berbagai tim, sekaligus memperkuat operasi penjualannya.

Kecepatan menjadi ukuran lainnya. Sekitar 86% dari apa yang Maybank sebut sebagai versi awal produk yang sudah dapat digunakan dirilis dalam tiga hingga enam bulan pada 2024-2025. "Capaian ini menunjukkan pentingnya siklus pengerjaan yang singkat dan hasil yang terlihat jelas," kata Cheong.

Maybank menerapkan pendekatan serupa pada kecerdasan buatan (AI), pembayaran, dan sistem perbankan inti.

Cheong menjelaskan, membangun koneksi terpisah antara setiap layanan dan sistem inti bank akan dengan cepat menambah kompleksitas. Maybank memilih menyederhanakan koneksi tersebut sembari meningkatkan sistem inti, serta memperbaiki komputasi awan, pengelolaan data, dan proses pemulihan.

Bank telah mengintegrasikan platform perbankan korporasinya di Malaysia dan Singapura, sehingga nasabah bisnis dapat melihat posisi kas secara real time dan menggunakan layanan manajemen kas.

Maybank2E EzyApply juga memungkinkan pelaku usaha mengajukan layanan perbankan korporasi, pembiayaan perdagangan, dan manajemen kas secara daring dengan persetujuan di hari yang sama, ujar Cheong.

Menurutnya, bank sebaiknya menilai investasi teknologi dari apakah nasabah benar-benar menggunakannya dan apakah layanan menjadi lebih baik, bukan dari seberapa cepat suatu teknologi diadopsi.

Ia menolak anggapan bahwa bank dapat membuat teknologinya "tahan masa depan" (future-proof), karena standar pembayaran, regulasi, ancaman siber, dan model AI akan terus berubah. "Tujuan yang lebih tepat adalah membuat perubahan tidak terlalu mengganggu," kata Cheong.

Bank juga perlu memantau biaya transaksi, penyimpanan, pemindahan data, dan model AI agar tidak boros, katanya.

"Cloud dan AI mudah digunakan," ujar Cheong. "Tanpa visibilitas atas biaya transaksi, penyimpanan, pergerakan data, dan model, keduanya juga mudah membuat anggaran membengkak."

Cheong menyatakan bahwa pengendalian AI semestinya disesuaikan dengan besarnya potensi kerugian dari suatu penggunaan. Karyawan yang memakai AI untuk menyusun catatan memerlukan kontrol yang berbeda dibandingkan AI yang dipakai untuk keputusan kredit atau komunikasi langsung dengan nasabah.

Aplikasi berisiko lebih tinggi memerlukan pengujian yang lebih ketat, tanggung jawab manusia yang jelas, dan pemantauan yang lebih dekat, katanya.

Pada akhirnya, menurut Cheong, sebuah investasi harus membantu bank menyelesaikan kasus lebih cepat, mencegah kerugian, memperbaiki keputusan, atau melayani nasabah dengan lebih baik. "Biaya lisensi dan biaya model memang penting, tetapi itu hanya sebagian dari persamaannya."