AI dapat mempercepat layanan, menekan biaya operasional, dan membantu perusahaan memahami kebutuhan pelanggan. Namun, ketika interaksi semakin terdigitalisasi, bagaimana perusahaan memastikan bahwa efisiensi teknologi tetap berjalan seiring dengan kepercayaan dan kualitas pengalaman pelanggan?
Transformasi layanan pelanggan kini memasuki fase baru. Perusahaan tidak lagi cukup hanya menyediakan kanal komunikasi digital atau chatbot yang mampu merespons pertanyaan secara otomatis. Mereka juga dituntut menghadirkan pengalaman yang cepat, relevan, aman, dan tetap memiliki sentuhan manusia.
Tantangan ini semakin kompleks seiring meningkatnya volume interaksi, ekspektasi pelanggan terhadap kecepatan layanan, serta risiko kejahatan digital yang juga memanfaatkan kecerdasan buatan.
Dalam sesi Building Customer Trust in the AI Era di Mekari Conference 2026, Dr. Wani Sabu, S.H., M.M., Senior Advisor PT Bank Central Asia Tbk, membagikan pengalaman transformasi layanan Halo BCA, mulai dari pengembangan contact center hingga penerapan AI untuk meningkatkan efisiensi operasional, mendukung aktivitas bisnis, dan memperkuat deteksi fraud.
Pengalaman tersebut memberikan perspektif mengenai bagaimana perusahaan dapat mengintegrasikan teknologi, proses, dan sumber daya manusia tanpa kehilangan aspek terpenting dalam hubungan dengan pelanggan, yaitu kepercayaan.
1. Mengapa Customer Trust Tetap Menjadi Prioritas Ketika Perusahaan Semakin Banyak Menggunakan AI?
Kepercayaan pelanggan tidak semata-mata terbentuk dari kemampuan perusahaan memberikan jawaban dengan cepat. Kemudahan menghubungi perusahaan, kualitas penyelesaian masalah, dan kemampuan menangani situasi yang sensitif juga menentukan bagaimana pelanggan menilai sebuah layanan.
Dalam presentasinya, Wani Sabu menceritakan pandangan Wakil Presiden Direktur BCA, Armand Hartono, mengenai salah satu indikator untuk menilai kualitas perusahaan, yaitu seberapa mudah perusahaan tersebut dihubungi.
Menurutnya, contact center seharusnya tidak dipahami hanya sebagai pusat penerimaan telepon. Fungsi ini merupakan representasi dari aksesibilitas perusahaan dan kesediaannya untuk hadir ketika pelanggan membutuhkan bantuan.
Perspektif tersebut semakin relevan ketika sebagian interaksi mulai ditangani oleh AI. Teknologi memang dapat memperpendek waktu respons, tetapi pelanggan tetap membutuhkan kepastian bahwa persoalan mereka benar-benar dipahami dan diselesaikan.
Bagi perusahaan B2B, kepercayaan bahkan memiliki konsekuensi yang lebih luas. Gangguan layanan dapat memengaruhi kelancaran operasional pelanggan, sementara pengalaman yang buruk berpotensi berdampak pada hubungan komersial jangka panjang.
Karena itu, penerapan AI perlu diarahkan bukan hanya untuk meningkatkan jumlah interaksi yang dapat ditangani, tetapi juga memperkuat konsistensi, keandalan, dan kualitas penyelesaian layanan.
2. Bagaimana Perusahaan Menyeimbangkan Teknologi, Proses, dan Peran Manusia dalam Layanan Pelanggan?
Menurut Wani, keberhasilan layanan pelanggan bertumpu pada tiga komponen yang saling mendukung, yaitu people, process, dan technology.
Di antara ketiganya, ia memberikan penekanan khusus pada kualitas sumber daya manusia.
“People yang paling penting. Jadi kan ada people, teknologi, proses.”
Ia menjelaskan bahwa Halo BCA menerapkan prinsip the right people in the right place, yakni menempatkan individu berdasarkan kompetensi dan karakteristik yang dibutuhkan oleh setiap fungsi.
Dalam operasional contact center, misalnya, petugas layanan langsung membutuhkan kesabaran, empati, dan kemampuan komunikasi yang baik. Sementara itu, fungsi back office memerlukan kemampuan analitis untuk menelusuri persoalan dan menemukan penyebabnya.
Pengalaman yang dibagikan Wani juga memperlihatkan bahwa kemampuan teknis tidak selalu cukup untuk menyelesaikan konflik pelanggan. Cara menyampaikan informasi, mendengarkan keluhan, dan meredakan ketegangan dapat menentukan keberhasilan penyelesaian masalah.
Prinsip yang sama berlaku ketika AI mulai diintegrasikan dalam operasional perusahaan.
AI dapat membantu menemukan informasi, menyusun respons, dan mempercepat penanganan pertanyaan rutin. Namun, situasi yang membutuhkan empati, penilaian kontekstual, atau penyelesaian konflik tetap memerlukan keterlibatan manusia.
Dengan demikian, transformasi layanan tidak seharusnya dilihat semata-mata sebagai upaya menggantikan aktivitas manual dengan otomatisasi. Perusahaan juga perlu mendesain ulang pembagian tanggung jawab agar manusia dan teknologi dapat menjalankan fungsi yang paling sesuai dengan keunggulannya.
3. Apa Tantangan Terbesar dalam Menjaga Kualitas Layanan Ketika Volume Pelanggan Terus Meningkat?
Salah satu tantangan utama perusahaan berskala besar adalah mempertahankan kualitas pelayanan ketika pertumbuhan pelanggan tidak selalu dapat diimbangi dengan penambahan sumber daya manusia.
Wani mengungkapkan bahwa jumlah nasabah BCA meningkat sekitar 50% dalam kurun empat tahun, sementara volume panggilan juga bertambah.
Dalam kondisi tersebut, pendekatan operasional yang hanya mengandalkan penambahan tenaga kerja menjadi semakin sulit dipertahankan.
“Kami kan nggak mungkin ‘Wah call tambah, tambah orang, call-nya tambah, tambah orang’, kan nggak bisa, kita kan harus efisiensi.”
Pernyataan ini menggambarkan tantangan skalabilitas yang juga dihadapi berbagai perusahaan B2B.
Ketika basis pelanggan berkembang, kompleksitas permintaan layanan ikut meningkat. Perusahaan perlu merespons lebih banyak pertanyaan, menangani keluhan, dan memastikan setiap pelanggan memperoleh pengalaman yang konsisten.
Pada saat yang sama, manajemen tetap dituntut menjaga produktivitas dan mengendalikan biaya operasional.
Dalam konteks ini, AI dapat membantu meningkatkan kapasitas pelayanan tanpa mengharuskan jumlah tenaga kerja bertambah secara proporsional terhadap volume interaksi.
Akan tetapi, efisiensi tersebut perlu diimbangi dengan pengukuran kualitas layanan. Kecepatan respons saja tidak cukup apabila pelanggan masih harus mengulangi pertanyaan atau menghadapi proses penyelesaian yang panjang.
4. Bagaimana Penerapan AI di Halo BCA Membantu Meningkatkan Kecepatan dan Efisiensi Operasional?
Salah satu contoh yang dibagikan Wani adalah perkembangan VIRA, virtual assistant BCA, dari chatbot berbasis respons yang telah ditentukan menuju layanan yang memanfaatkan AI.
Pada tahap awal, kemampuan chatbot masih terbatas pada pertanyaan yang telah dikenali oleh sistem. Ketika menerima pertanyaan di luar skenario tersebut, chatbot kerap tidak dapat memberikan jawaban yang sesuai.
Wani mengungkapkan bahwa pada masa awal pengembangan, sekitar 70% respons VIRA berupa pemberitahuan bahwa sistem belum memahami pertanyaan pelanggan.
Seiring pengembangan teknologi, kemampuan layanan tersebut mengalami peningkatan.
AI memungkinkan sistem memberikan respons lebih cepat dan menjawab lebih banyak pertanyaan secara langsung. Menurut Wani, capaian service level yang sebelumnya ditargetkan sebesar 95% bahkan berhasil mencapai 98%.
Perubahan ini memperlihatkan bagaimana AI dapat memperbaiki kapasitas pelayanan, terutama untuk interaksi berulang yang membutuhkan informasi secara cepat.
Meski demikian, pencapaian tersebut tidak berarti seluruh permasalahan pelanggan dapat diselesaikan tanpa keterlibatan manusia.
Bagi perusahaan yang hendak mengadopsi pendekatan serupa, terdapat perbedaan penting antara mengotomatisasi respons dan mengotomatisasi penyelesaian masalah.
Sistem yang cepat menjawab belum tentu mampu menuntaskan kebutuhan pelanggan. Oleh karena itu, perusahaan perlu mengukur AI berdasarkan kualitas hasil layanan, bukan hanya jumlah respons otomatis atau pengurangan beban kerja.
5. Apakah AI Dapat Membantu Contact Center Berkontribusi Langsung terhadap Pertumbuhan Bisnis?
Wani menekankan bahwa contact center memiliki fungsi yang lebih luas daripada sekadar menerima pertanyaan dan menangani keluhan.
Menurutnya, contact center juga dapat berperan dalam akuisisi pelanggan, mempertahankan hubungan dengan pelanggan yang sudah ada, hingga mendukung aktivitas penjualan.
Salah satu persoalan yang dihadapi dalam aktivitas penjualan konvensional adalah pendekatan yang kurang relevan terhadap kebutuhan masing-masing pelanggan.
Ketika produk yang sama ditawarkan secara luas tanpa mempertimbangkan karakteristik pelanggan, peluang konversi menjadi kurang optimal dan sumber daya penjualan tidak digunakan secara efisien.
Penggunaan AI membuka peluang untuk membuat pendekatan tersebut lebih terarah.
Dalam pengalamannya di BCA, AI membantu menyesuaikan penawaran dengan pelanggan yang lebih relevan. Teknologi juga digunakan untuk mendukung komunikasi otomatis, termasuk pengingat masa berlaku kartu.
Wani membagikan contoh efisiensi pada aktivitas outbound, ketika jumlah petugas yang terlibat dalam kegiatan penjualan berkurang dari 15 menjadi lima orang, dengan efisiensi biaya yang disebut mencapai Rp1,5 miliar.
Pengalaman tersebut menunjukkan bahwa nilai AI tidak hanya terletak pada penghematan biaya layanan.
AI juga berpotensi membantu perusahaan mengalokasikan sumber daya komersial pada peluang yang lebih relevan dan meningkatkan produktivitas aktivitas penjualan.
Bagi perusahaan B2B, pendekatan ini dapat diterapkan melalui identifikasi kebutuhan pelanggan, prioritisasi prospek, dan pengembangan layanan yang sesuai dengan karakteristik serta riwayat hubungan bisnis.
Namun, relevansi penawaran tetap perlu dibangun di atas penggunaan data yang bertanggung jawab agar upaya personalisasi tidak justru mengurangi kepercayaan pelanggan.
6. Bagaimana AI Membantu Tim Customer Service Bekerja Lebih Produktif Tanpa Menghilangkan Peran Manusia?
Selain melayani pelanggan secara langsung, AI juga dapat berfungsi sebagai sistem pendukung bagi karyawan yang menangani interaksi pelanggan.
Wani menjelaskan bahwa petugas contact center sebelumnya perlu mencari informasi secara manual ketika menerima pertanyaan mengenai produk atau prosedur tertentu.
Proses pencarian tersebut dapat memerlukan waktu, terutama ketika informasi tersebar di berbagai aplikasi atau sumber internal.
Melalui pemanfaatan AI, informasi yang relevan dapat ditampilkan lebih cepat sehingga petugas tidak harus melakukan pencarian berulang.
Dalam presentasinya, Wani juga memperkenalkan penggunaan asisten internal yang membantu petugas memperoleh jawaban atas pertanyaan pelanggan.
Perubahan ini berdampak pada dua aspek sekaligus.
Dari sisi pelanggan, waktu tunggu dapat berkurang karena petugas lebih cepat memperoleh informasi yang dibutuhkan.
Sementara dari sisi karyawan, AI dapat mengurangi beban pencarian informasi dan memberikan lebih banyak ruang untuk berfokus pada komunikasi serta penyelesaian persoalan.
Pendekatan tersebut memiliki implikasi penting bagi perusahaan yang sedang merencanakan transformasi layanan.
Alih-alih langsung mengotomatisasi seluruh interaksi pelanggan, perusahaan dapat memulai dengan meningkatkan kemampuan tim melalui AI sebagai copilot.
Dengan cara ini, teknologi membantu memperkuat kapasitas manusia, sementara keputusan dan interaksi yang memerlukan penilaian khusus tetap berada dalam kendali petugas.
7. Bagaimana Perusahaan Menggunakan AI untuk Menjaga Keamanan dan Kepercayaan Pelanggan dari Ancaman Fraud?
Perkembangan AI tidak hanya menciptakan peluang efisiensi, tetapi juga meningkatkan kompleksitas risiko keamanan digital.
Dalam presentasinya, Wani menyoroti bagaimana pelaku kejahatan mulai memanfaatkan AI untuk membuat konten manipulatif, menyamar sebagai individu tertentu, dan membangun skema penipuan yang semakin meyakinkan.
Salah satu contoh yang disampaikan adalah penggunaan identitas dan hubungan personal palsu untuk mengarahkan korban ke investasi bodong.
Ia juga menunjukkan contoh penyalahgunaan wajah dan suara tokoh perusahaan melalui teknologi AI.
Ancaman tersebut memperlihatkan bahwa kepercayaan pelanggan tidak cukup dijaga melalui kualitas komunikasi. Perusahaan juga membutuhkan kemampuan untuk mendeteksi aktivitas yang tidak wajar dan memberikan perlindungan ketika terjadi indikasi penyalahgunaan.
Di BCA, Wani menjelaskan bahwa AI turut digunakan dalam fungsi Fraud Banking Investigation.
Salah satu contoh penerapannya adalah mendeteksi transaksi yang berbeda dari pola aktivitas nasabah. Ketika sistem mengidentifikasi aktivitas yang tidak sesuai dengan perilaku biasanya, transaksi dapat ditahan sementara untuk dilakukan konfirmasi.
Pendekatan ini menunjukkan potensi AI dalam membantu perusahaan beralih dari penanganan risiko yang sepenuhnya reaktif menuju deteksi dini berbasis pola perilaku.
Bagi perusahaan B2B, prinsip yang sama relevan dalam pengendalian akses sistem, verifikasi transaksi, serta pemantauan aktivitas yang berpotensi menimbulkan kerugian finansial maupun reputasi.
Namun, penerapannya tetap memerlukan pengawasan manusia dan prosedur verifikasi yang jelas. Keputusan otomatis yang keliru juga dapat mengganggu pengalaman pelanggan apabila tidak disertai mekanisme penanganan yang memadai.
8. Apa yang Perlu Dipersiapkan Perusahaan agar Transformasi AI Berjalan Efektif dan Berkelanjutan?
Menutup presentasinya, Wani menekankan bahwa hambatan transformasi tidak selalu berasal dari teknologi maupun keterbatasan sistem.
Justru pola pikir organisasi dapat menjadi tantangan terbesar.
“Musuh terbesar transformasi adalah mindset kita.”
Ia mencontohkan kecenderungan organisasi mempertahankan cara kerja lama hanya karena proses tersebut telah dijalankan selama bertahun-tahun.
Padahal, perubahan ekspektasi pelanggan, pertumbuhan bisnis, dan perkembangan teknologi menuntut perusahaan untuk terus mengevaluasi cara mereka bekerja.
Dalam konteks adopsi AI, perubahan pola pikir tersebut perlu diterjemahkan menjadi kesiapan organisasi.
Perusahaan harus memahami proses mana yang perlu diperbaiki, aktivitas apa yang dapat diotomatisasi, serta kompetensi manusia yang tetap dibutuhkan untuk mempertahankan kualitas layanan.
Transformasi juga memerlukan koordinasi lintas fungsi karena AI tidak bekerja secara terpisah dari sistem, data, proses, dan kebijakan operasional perusahaan.
Tanpa kesiapan tersebut, investasi teknologi berisiko hanya memindahkan proses lama ke platform baru tanpa menghasilkan perubahan yang berarti.
Sebaliknya, ketika implementasi AI didukung proses yang matang dan sumber daya manusia yang tepat, teknologi dapat menjadi pengungkit produktivitas sekaligus memperkuat kemampuan perusahaan melayani pelanggannya.
Dari Efisiensi Teknologi Menuju Kepercayaan Pelanggan yang Berkelanjutan
Pengalaman transformasi Halo BCA memperlihatkan bahwa keberhasilan adopsi AI tidak hanya ditentukan oleh kecanggihan teknologi yang digunakan.
Nilainya juga tercermin dari kemampuan perusahaan merespons kebutuhan pelanggan secara lebih cepat, meningkatkan produktivitas operasional, mendukung pertumbuhan bisnis, serta mengantisipasi risiko yang dapat merusak kepercayaan.
Bagi pemimpin bisnis, tantangan berikutnya bukan sekadar menentukan seberapa banyak proses yang dapat diotomatisasi, tetapi bagaimana mendesain model operasional yang memungkinkan AI dan manusia saling melengkapi.
Teknologi menciptakan kecepatan dan skalabilitas. Proses memastikan konsistensi. Sementara manusia tetap memegang peran penting dalam membangun empati, menyelesaikan persoalan kompleks, dan mempertahankan kepercayaan.
Ketika ketiganya berjalan selaras, AI tidak lagi hanya menjadi instrumen efisiensi, melainkan bagian dari strategi perusahaan untuk membangun pengalaman pelanggan dan hubungan bisnis yang lebih berkelanjutan.
