Sekitar 35% ekonomi RI ada di “zona gelap”. Dengan AI dan bank digital, sektor informal ini bisa berubah jadi jutaan nasabah baru dan fondasi inklusi keuangan.
AI & 35% Ekonomi Gelap: Ladang Emas Baru Perbankan Digital
Bank Dunia disebut memperkirakan sekitar 35% aktivitas ekonomi Indonesia berada di ekonomi abu-abu/gelap. Dengan PDB yang menuju Rp 25.000 triliun, artinya ada potensi sekitar Rp 8.000–9.000 triliun per tahun yang bergerak di luar radar sistem formal, termasuk perbankan.
Ini bukan sekadar isu pajak atau kepatuhan. Dari sudut pandang perbankan digital dan AI, angka 35% itu adalah pasar terbesar yang belum tersentuh: tukang potong rambut seperti Anton dari Garut, pemilik warteg, pedagang pasar, driver freelance, UMKM rumahan, sampai pekerja harian yang semuanya hidup di “ekonomi kas” tanpa jejak digital.
Dalam seri “AI dalam Industri Perbankan Indonesia: Era Digital Banking”, bagian ini fokus ke satu pertanyaan: bagaimana AI bisa mengubah ekonomi informal dan pasar gelap menjadi bagian dari ekosistem keuangan yang inklusif, aman, dan menguntungkan semua pihak?
Mengapa 35% Ekonomi Gelap Itu Penting untuk Bank & Fintech?
Angka 35% bukan sekadar statistik. Untuk industri perbankan dan fintech Indonesia, ini adalah sinyal kuat bahwa model bisnis lama sudah mentok.
Intinya: ekonomi gelap = jutaan calon nasabah yang tidak punya rekam jejak formal, tapi punya cashflow nyata.
Beberapa konsekuensi langsung bagi industri perbankan:
- Basis data kredit sempit: bank hanya menilai yang sudah “terlihat” di sistem (memiliki rekening, slip gaji, NPWP, dll).
- Produk perbankan terasa eksklusif: jutaan pelaku UMKM, pekerja informal, dan rumah tangga berpenghasilan harian merasa bank “bukan untuk mereka”.
- Pertumbuhan aset melambat: ketika 35% ekonomi tidak tercatat, ekspansi kredit dan produk wealth management juga ikut terbatas.
Di sisi lain, dari kacamata regulator dan pemerintah:
- Potensi pajak hilang triliunan rupiah per tahun.
- Kebijakan fiskal dan moneter jadi kurang presisi karena data ekonomi parsial.
Di tengah semua itu, AI menawarkan cara baru: bukan dengan mengawasi secara represif, tapi memahami pola ekonomi informal dan mengajak mereka masuk pelan-pelan ke ekosistem finansial resmi melalui digital banking yang inklusif.
Dari Warteg & Tukang Rambut ke Bank Digital: Peran AI
Hashim mencontohkan tukang rambut bernama Anton, dibayar tunai, tanpa kuitansi, tanpa PPN 11%. Polanya sama dengan jutaan transaksi lain setiap hari di Indonesia.
AI yang dipasang di atas infrastruktur digital banking bisa mengubah pola ini jadi data berharga tanpa bikin orang merasa diawasi berlebihan. Caranya bagaimana?
1. Pemetaan Ekonomi Informal Berbasis Data Transaksi
Langkah pertama adalah menciptakan jejak digital:
- Qris & pembayaran digital di warteg, tukang cukur, ojek pangkalan, pedagang keliling.
- E-wallet dan mobile banking untuk pembayaran harian (listrik, pulsa, belanja harian).
Begitu pembayaran mulai pindah dari tunai ke digital, AI dapat menganalisis pola:
- Berapa rata-rata omzet harian satu warteg?
- Jam sibuk transaksi pedagang kaki lima?
- Seberapa stabil penghasilan seorang tukang potong rambut dalam sebulan?
Dari sini, bank tidak lagi bergantung pada laporan keuangan formal, tapi pada data transaksi real-time.
2. Credit Scoring Non-Tradisional
Banyak pelaku ekonomi informal tidak punya slip gaji, SPT, atau agunan. Di sinilah AI credit scoring berperan.
AI bisa menilai kelayakan kredit berdasarkan:
- Frekuensi dan konsistensi transaksi digital (Qris, transfer, top up e-wallet).
- Pola pengeluaran (apakah pengelolaan uangnya relatif stabil atau sangat fluktuatif).
- Jejak pembayaran tagihan (listrik, paket data, cicilan kecil, paylater).
Dengan model ini:
- Warteg yang omzetnya konsisten via Qris bisa dapat KUR digital tanpa harus bawa laporan keuangan tebal.
- Tukang rambut seperti Anton yang mulai menerima pembayaran digital bisa mendapat micro loan untuk renovasi kios atau beli peralatan.
3. Segmentasi & Personalisasi Layanan
AI di perbankan digital bisa mengelompokkan nasabah informal berdasarkan perilaku, bukan hanya demografi. Misalnya:
- Segmen “Warteg & Kuliner Harian”: butuh modal harian, solusi kas kecil, dan proteksi kesehatan sederhana.
- Segmen “Jasa Pribadi” (tukang cukur, tukang pijat, montir panggilan): butuh rekening fleksibel, tabungan berjangka pendek, dan asuransi kecelakaan.
Lalu AI bisa mengirimkan:
- Rekomendasi produk yang relevan.
- Edukasi finansial berbasis chat (chatbot) dalam bahasa yang mudah.
- Notifikasi bijak, misalnya: “Omzet Bapak bulan ini naik 18%. Mau sisihkan Rp 50.000 per minggu ke tabungan darurat?”
Personalisasi semacam ini membuat pelaku ekonomi informal merasa dihargai sebagai pelaku usaha, bukan sekadar “rekening kecil”.
AI untuk Inklusi Keuangan: Dari Shadow Economy ke Ekosistem Resmi
Kalau 35% ekonomi gelap ini berhasil masuk ke sistem, dampaknya ke industri perbankan dan perekonomian nasional sangat besar.
AI menjadi penghubung antara dunia informal dan dunia formal dengan cara yang pragmatis, bukan menggurui.
1. Menyeimbangkan Pajak & Kenyamanan Pelaku Usaha Kecil
Salah satu kekhawatiran terbesar pedagang kecil ketika masuk sistem formal adalah:
“Nanti pajaknya bagaimana? Berat nggak?”
Di sinilah AI bisa membantu pemerintah dan perbankan merancang pendekatan pajak yang lebih adil dan bertahap, misalnya:
- Mengklasifikasikan pelaku usaha berdasarkan omzet asli, bukan asumsi kasar.
- Mensimulasikan beban pajak yang ringan dan aman bagi usaha mikro.
- Menawarkan insentif: misalnya, potongan pajak atau cashback biaya admin jika mereka aktif menggunakan pembayaran digital.
Perbankan digital bisa menjadi kanal dimana pajak ringan, insentif, dan produk keuangan menyatu dalam satu aplikasi yang mudah.
2. Mengurangi Risiko & Fraud
Banyak orang mengira ekonomi gelap itu identik dengan kriminal. Faktanya, sebagian besar adalah ekonomi informal yang belum tercatat, bukan kejahatan.
Namun di ruang gelap, penipuan dan praktik abusif lebih mudah terjadi. AI di sektor perbankan bisa:
- Mendeteksi pola transaksi mencurigakan yang betul-betul berbahaya (fraud, pencucian uang) tanpa mematikan ekonomi mikro yang sehat.
- Mengidentifikasi perilaku usaha normal vs perilaku berisiko berbasis data besar.
Hasilnya: ekonomi informal yang jujur bisa masuk sistem dengan lebih tenang, sementara aktivitas benar-benar ilegal bisa difilter lebih efektif.
3. Menciptakan Produk Tabungan & Proteksi yang Masuk Akal
Banyak pekerja informal hidup dari pendapatan harian. AI membantu bank memahami:
- Pola musim ramai vs sepi (misalnya, warung makan di dekat kampus akan sepi saat libur panjang).
- Kebutuhan kas harian vs kemampuan menabung.
Dengan data itu, bank digital bisa merancang:
- Tabungan mikro otomatis: potong Rp 2.000–5.000 tiap transaksi untuk ditabung.
- Asuransi harian: premi dihitung berdasarkan omzet digital harian, aktif hanya saat ada transaksi.
- Cicilan fleksibel: jadwal bayar disesuaikan dengan pola penghasilan (harian/mingguan, bukan bulanan kaku).
Semua ini hanya masuk akal kalau ada AI yang menganalisis jutaan pola kecil secara real-time.
Tantangan Nyata: Data, Kepercayaan, dan Etika
Tentu saja, mengintegrasikan ekonomi gelap ke sistem formal dengan AI bukan perkara instan.
Beberapa tantangan yang harus dihadapi industri perbankan Indonesia:
1. Literasi Digital & Keuangan
Banyak pelaku ekonomi informal:
- Tidak terbiasa pakai aplikasi keuangan.
- Takut salah klik, takut saldo hilang.
- Lebih nyaman memegang uang fisik.
Solusinya bukan sekadar aplikasi bagus, tapi:
- Chatbot AI berbahasa Indonesia yang natural, bahkan bisa pakai logat lokal.
- Edukasi singkat di dalam aplikasi, berbasis ilustrasi dan contoh sehari-hari.
- Agen lapangan atau mitra komunitas yang membantu onboarding.
2. Privasi & Rasa Diawasi
Begitu bicara AI dan data, kekhawatiran muncul:
“Kalau semua transaksi saya terekam, apa semua bakal lapor pajak? Apa saya akan kena masalah?”
Kepercayaan adalah kunci:
- Bank dan fintech wajib menjelaskan secara transparan data apa yang dipakai, untuk apa, dan apa manfaat langsung ke nasabah.
- Regulasi harus memastikan perlindungan data kuat, bukan hanya formalitas.
Kalau nasabah merasa hubungan ini win–win (akses modal lebih mudah, tabungan lebih aman, pajak tidak mencekik), resistensi akan berkurang.
3. Desain AI yang Adil
AI yang melayani ekonomi informal harus:
- Tidak bias kota vs desa.
- Tidak mendiskriminasi profesi tertentu hanya karena “tidak biasa” dalam sistem perbankan tradisional.
Ini berarti model AI perlu:
- Dilatih dengan data Indonesia, bukan sekadar impor model dari luar.
- Diuji rutin untuk memastikan keputusan kreditnya adil dan bisa dijelaskan.
Bank yang mengabaikan isu fairness akan berhadapan dengan risiko reputasi yang mahal.
Langkah Praktis untuk Bank & Fintech di Indonesia
Kalau Anda pelaku industri perbankan, fintech, atau regulator, ada beberapa langkah konkret yang realistis dilakukan mulai sekarang:
- Integrasikan data pembayaran mikro (Qris, e-wallet, PPOB) sebagai input utama model AI credit scoring.
- Bangun tim khusus “AI untuk inklusi keuangan” yang fokus ke segmen informal, bukan hanya korporasi dan retail menengah.
- Uji coba produk mikro: kredit ultra-mikro berbasis omzet digital, tabungan otomatis, dan asuransi harian.
- Kolaborasi dengan komunitas lokal: koperasi, BUMDes, asosiasi pedagang pasar untuk onboarding digital.
- Desain komunikasi yang jujur: jelaskan manfaat dan risiko, bukan hanya promo cashback.
Saya cukup yakin: pemain perbankan atau fintech yang paling cepat dan paling serius menggarap ekonomi informal dengan AI akan memimpin pasar beberapa tahun ke depan.
Penutup: AI Bukan Sekadar Teknologi, Tapi Jembatan
Pernyataan bahwa 35% ekonomi Indonesia ada di pasar gelap terdengar mengkhawatirkan, tapi kalau dilihat dari sisi lain, ini adalah ruang pertumbuhan terbesar bagi industri perbankan digital.
Di seri “AI dalam Industri Perbankan Indonesia: Era Digital Banking”, tema ini adalah fondasi penting: AI bukan hanya untuk chatbot canggih dan deteksi fraud, tapi juga untuk mewujudkan inklusi keuangan yang nyata.
Digital banking yang cerdas akan menggunakan AI untuk:
- Mengenali jutaan “Anton dari Garut” di seluruh Indonesia.
- Mencatat ekonomi mereka tanpa menghapus fleksibilitas yang mereka butuhkan.
- Mengajak mereka naik kelas secara bertahap, dari ekonomi kas ke ekosistem keuangan modern.
Pertanyaannya sekarang: apakah bank dan fintech di Indonesia siap menjadikan 35% ekonomi gelap tadi sebagai prioritas utama dalam strategi AI mereka?