AI, Fintech, dan Bank: Kolaborasi Baru di Bulan Fintech

AI dalam Industri Perbankan Indonesia: Era Digital Banking••By 3L3C

Pertumbuhan fintech lending 22,16% jadi sinyal kuat: bank, fintech, dan AI harus kolaborasi. Ini cara membangun digital banking yang cepat, aman, dan inklusif.

AI perbankanfintech lendingdigital bankingkolaborasi industri keuanganinklusi keuanganchatbot bahasa Indonesia
Share:

AI, Fintech, dan Bank: Kolaborasi yang Menentukan Arah Industri

Industri pinjaman daring (pindar) di Indonesia tumbuh 22,16% secara tahunan per September 2025, dengan total penyaluran hampir menyentuh Rp91 triliun. Angka ini bukan cuma statistik musiman; ini sinyal jelas bahwa jutaan orang mulai mengandalkan layanan keuangan digital di luar bank tradisional.

Di tengah momentum Bulan Fintech Nasional yang digelar AFTECH, satu pesan terasa kuat: kalau fintech, bank, regulator, dan pemain teknologi (termasuk AI) jalan sendiri‑sendiri, ekosistem ini cepat atau lambat akan mentok.

Artikel ini membahas bagaimana insight dari Bulan Fintech Nasional—termasuk empat pilar kolaborasi yang disampaikan Direktur Utama AdaKami, Bernardino Moningka Vega—bisa dijadikan peta jalan untuk transformasi digital banking. Fokusnya: bagaimana AI dalam industri perbankan Indonesia bisa menjadi perekat kolaborasi fintech–bank, dari skoring kredit alternatif, deteksi fraud, sampai chatbot berbahasa Indonesia yang inklusif.

Mengapa Bank Perlu Belajar dari Momentum Fintech Lending

Pesan terbesar dari momentum pindar: kebutuhan kredit dan layanan keuangan masyarakat jauh lebih cepat berkembang daripada kapasitas sistem lama untuk mengakomodasinya.

Fintech lending seperti AdaKami menunjukkan bahwa:

  • Kecepatan dan kemudahan proses jadi standar baru nasabah.
  • Segmen yang dulu dianggap “tidak bankable” ternyata punya potensi kredit yang besar.
  • Teknologi data dan AI bukan “nice to have” lagi, tapi fondasi operasional.

Bagi perbankan, ini punya beberapa implikasi penting:

  1. Standar pengalaman nasabah berubah. Nasabah yang terbiasa mengajukan pinjaman via aplikasi dalam hitungan menit tidak akan sabar menunggu proses manual berhari‑hari di cabang.

  2. Data alternatif jadi harta karun baru. Fintech terbiasa memakai data non‑tradisional: pola pembayaran tagihan, data transaksi e‑commerce, hingga perilaku di aplikasi. Bank yang hanya mengandalkan slip gaji dan laporan keuangan akan tertinggal dalam hal akurasi risk scoring.

  3. AI bukan lagi eksperimen, tapi mesin bisnis. Di balik pertumbuhan 22,16% itu, ada pemodelan risiko yang makin canggih, fraud detection berbasis AI, hingga automated decisioning. Semua ini sebetulnya sangat relevan bagi bank.

Realitasnya, bank dan fintech saling butuh: fintech unggul di kecepatan dan inovasi, bank unggul di modal, lisensi, dan kepercayaan publik. AI menjadi jembatan logis untuk menyatukan kekuatan itu.

Empat Pilar Kolaborasi: Versi "Plus AI" untuk Bank dan Fintech

Bernardino menyampaikan empat pilar untuk membangun model kredit berkelanjutan. Kalau ditarik ke konteks AI dalam digital banking, keempatnya langsung terasa nyambung.

1. Berbagi Data: Bahan Bakar Utama AI Keuangan

Kolaborasi data antara platform pindar, biro kredit, dan penyedia data alternatif memungkinkan riwayat kredit yang lebih kaya. Di level AI, ini berarti:

  • Model skoring kredit berbasis AI bisa dilatih dengan dataset yang lebih beragam: data BI checking, histori pembayaran fintech, hingga pola transaksi digital.
  • Deteksi kecurangan (fraud detection) jadi lebih tajam karena sistem bisa mengenali pola penipuan lintas platform, bukan hanya di satu bank atau satu fintech.

Contoh praktis di Indonesia:

  • Bank berkolaborasi dengan fintech lending untuk memanfaatkan data historis pembayaran nasabah UMKM yang tidak punya laporan keuangan formal, lalu menggabungkannya dengan data transaksi rekening bank. AI dipakai untuk memprediksi kemampuan bayar dan menilai risiko.
  • Data perilaku yang dianonimkan (misalnya frekuensi keterlambatan, pola pembayaran) digunakan bersama sebagai “shared fraud intelligence” sehingga pelaku fraud yang “keluar” dari satu platform tidak mudah masuk kembali lewat platform lain.

Kuncinya di sini dua: governance dan privasi. Berbagi data harus mematuhi aturan perlindungan data pribadi, dan bank wajib transparan ke nasabah soal penggunaan datanya. AI hanya bisa efektif kalau kepercayaan tetap terjaga.

2. Skoring Interoperable: Bahasa Risiko yang Sama

Skoring interoperable berarti lembaga keuangan memakai kerangka penilaian risiko yang konsisten dan bisa “saling bicara”. Di era AI, ini bisa diterjemahkan menjadi:

  • Model AI yang mengacu pada standar regulasi yang sama, misalnya parameter PD (probability of default), LGD (loss given default), dan sebagainya.
  • API scoring bersama yang bisa diakses bank dan fintech, sehingga satu profil nasabah tidak perlu “dinilai ulang dari nol” di setiap lembaga.

Manfaat untuk bank dan fintech:

  • Pengambilan keputusan kredit lebih cepat karena mereka memahami skor risiko dari partner.
  • Joint financing atau channeling antara bank–fintech jadi lebih mudah, karena sama‑sama percaya dengan metode penilaian.

Di sini, AI berperan sebagai “mesin penerjemah risiko”: ia bisa mengkonsolidasi data dari berbagai sumber, mengolahnya dengan model standar, dan menghasilkan skor yang mudah dipahami semua pihak.

3. Jaminan Kredit & Risk-Sharing: AI Mengukur, Bank Mengambil Posisi

Skema penjaminan dan berbagi risiko (risk-sharing) memungkinkan ekspansi kredit ke segmen yang sebelumnya dianggap berisiko tinggi, seperti:

  • Pekerja informal tanpa slip gaji.
  • UMKM di luar Jawa yang minim dokumen formal.

Di sini AI membantu di tiga sisi:

  1. Segmentasi risiko yang lebih detail. Bukan lagi sekadar “tinggi” atau “rendah”, tapi granular: skor 0–100 dengan profil perilaku yang jelas. Ini membantu menentukan porsi risiko yang diambil bank, fintech, atau lembaga penjamin.

  2. Simulasi skenario (stress testing). AI dapat menjalankan simulasi: apa yang terjadi kalau NPL naik 1–2% di segmen tertentu? Berapa porsi kerugian yang harus ditanggung masing‑masing pihak?

  3. Pricing yang lebih adil. Bunga/biaya kredit bisa disesuaikan lebih presisi dengan profil risiko individu, bukan sekadar rata‑rata segmen. Ini relevan dengan kontroversi soal bunga pindar: kombinasi regulasi + AI bisa mendorong harga yang lebih transparan dan melindungi konsumen.

Hasilnya, inklusi keuangan meningkat tanpa mengorbankan kesehatan portofolio. Itu tujuan besar dari kolaborasi fintech–bank di era digital.

4. Platform Kolaborasi Terintegrasi: Pondasi Digital Banking

Pilar terakhir adalah platform kolaborasi terintegrasi: sebuah ekosistem yang menghubungkan bank, fintech, biro kredit, dan penyedia teknologi (AI, cloud, keamanan siber).

Dalam praktik AI di perbankan, platform ini bisa mencakup:

  • Layer integrasi data: data nasabah, transaksi, dan kredit dari berbagai lembaga tersambung melalui API yang aman.
  • Layanan AI terpusat: modul skoring kredit, fraud detection, dan rekomendasi produk yang bisa dipakai banyak institusi dengan aturan jelas.
  • Dashboard risiko bersama: regulator dan pelaku industri bisa memonitor tren NPL, potensi overleverage, atau anomali perilaku pinjaman secara agregat.

Bagi bank yang sedang serius mendorong digital banking dan superapp, platform kolaborasi ini bukan saingan, tapi “jalan tol” untuk:

  • Menghadirkan produk baru lebih cepat (co‑lending, paylater, micro loan digital).
  • Menjangkau segmen baru lewat channel fintech.
  • Mengurangi biaya teknologi dengan menggunakan modul AI bersama yang sudah lolos uji regulasi.

AI sebagai Jembatan Regulasi dan Inovasi Keuangan

Ada anggapan bahwa regulasi selalu menghambat inovasi. Dalam konteks AI keuangan di Indonesia, saya justru melihatnya berbeda: AI bisa membantu lembaga keuangan patuh aturan sambil tetap inovatif.

Beberapa contoh konkret:

1. Explainable AI untuk Kepatuhan Kredit

Regulator menuntut kejelasan: kenapa seseorang disetujui, dan yang lain ditolak? Di sini, explainable AI (XAI) menjadi penting.

  • Model AI menjelaskan faktor apa saja yang mempengaruhi keputusan (riwayat pembayaran, rasio utang, pola pemasukan, dll).
  • Bank bisa mendokumentasikan logika keputusan kredit dengan cara yang bisa diaudit.

Hasilnya, inovasi skoring kredit berbasis data alternatif tetap dapat dilakukan tanpa membuat proses menjadi “kotak hitam” yang mengkhawatirkan.

2. AI untuk Deteksi Fraud dan Keamanan Siber

Ketika volume transaksi digital melonjak, serangan fraud ikut naik. AI dapat:

  • Menganalisis jutaan transaksi secara real‑time.
  • Menandai pola mencurigakan (misalnya login dari device baru dengan pola transaksi tidak biasa).
  • Mengaktifkan verifikasi tambahan otomatis (OTP, biometrik) hanya untuk kasus berisiko tinggi.

Kolaborasi fintech–bank memperkuat ini. Data fraud yang dikumpulkan secara bersama akan membuat model AI makin pintar dan menekan kerugian nasabah.

3. Chatbot Berbahasa Indonesia sebagai Kanal Edukasi Regulatif

Chatbot perbankan berbahasa Indonesia yang didukung AI dapat berfungsi bukan hanya sebagai customer service, tapi juga sarana edukasi regulasi:

  • Menjelaskan batas bunga, biaya keterlambatan, dan hak konsumen.
  • Memberi peringatan ketika nasabah ingin mengambil kredit tambahan padahal rasio utangnya sudah tinggi.
  • Mengarahkan nasabah ke produk yang lebih sehat secara finansial.

Di era inklusi keuangan, edukasi seperti ini jauh lebih efektif ketika disampaikan lewat kanal yang selalu siap 24/7 dan menggunakan bahasa yang natural, bukan jargon hukum.

Chatbot & Personalisasi: Wajah AI di Digital Banking Indonesia

Bagi nasabah, wajah AI paling mudah dikenali justru di lapisan terluar: chatbot, rekomendasi produk, dan pengalaman aplikasi mobile.

Chatbot Berbahasa Indonesia yang Benar‑Benar Membantu

Banyak bank sudah punya chatbot, tapi jujur saja: banyak yang terasa seperti menu IVR jadul yang dipindah ke chat. Di era AI generatif, standarnya naik:

  • Chatbot memahami bahasa Indonesia sehari‑hari, termasuk variasi daerah dan typo.
  • Mampu menjawab pertanyaan kompleks: bukan cuma “cek saldo”, tapi juga "simulasikan cicilan KPR saya" atau "tolong jelaskan kenapa tagihan kartu kredit saya naik".
  • Bisa berpindah kanal dengan mulus: dari chat ke panggilan dengan agen manusia, tanpa harus mengulang data dari awal.

Kolaborasi bank–fintech memperkaya chatbot ini dengan:

  • Wawasan perilaku transaksi lintas platform.
  • Pengetahuan produk gabungan (misalnya pinjaman digital yang dibiayai bank tapi didistribusikan lewat aplikasi fintech).

Personalisasi Layanan: Dari Promo Massal ke Rekomendasi Tepat Sasaran

Dengan data dan AI yang tepat, bank dapat:

  • Menawarkan limit kredit yang realistis dan sehat berdasarkan cashflow aktual nasabah.
  • Mengirimkan edukasi keuangan yang relevan: misalnya tips mengatur arus kas untuk UMKM yang omzetnya musiman.
  • Menyusun “rencana keuangan mikro” di dalam aplikasi: kapan sebaiknya menabung, kapan bijak mengambil pinjaman.

Ini sejalan dengan misi fintech lending seperti yang disampaikan AdaKami: pendanaan yang bertanggung jawab, bukan sekadar mengejar penyaluran kredit.

Menuju 2026: Apa Langkah Nyata yang Perlu Diambil Bank?

Momentum Bulan Fintech Nasional 11/12/2025 memberi sinyal jelas: arah industri keuangan Indonesia bergerak menuju ekosistem kolaboratif berbasis data dan AI. Kalau Anda berada di bank, BPR, atau lembaga keuangan lain, beberapa langkah konkret berikut layak dipertimbangkan:

  1. Audit kesiapan data dan AI internal.

    • Seberapa rapi data nasabah dan transaksi Anda?
    • Apakah sudah ada tim risk & data yang terbiasa bekerja dengan model AI?

  2. Bangun kemitraan strategis dengan fintech.

    • Fokus pada area yang bisa saling menguatkan: penyaluran kredit ke segmen tertentu, co‑branding produk digital, atau joint data untuk fraud detection.

  3. Mulai dari satu use case AI yang paling berdampak.

    • Misalnya: chatbot berbahasa Indonesia untuk layanan nasabah, atau model skoring alternatif untuk segmen UMKM.
    • Jalankan pilot kecil, ukur NPL, customer satisfaction, dan waktu proses.

  4. Libatkan regulator sejak awal.

    • Diskusikan desain model AI, governance, dan cara menjelaskan hasil skoring ke nasabah.
    • Jadikan regulasi sebagai “pagar” yang membantu, bukan penghalang.

  5. Bangun budaya data‑driven di internal.

    • Keputusan kredit dan produk tidak hanya berdasarkan intuisi, tapi didukung insight dari data dan AI.

Transformasi digital banking yang sehat tidak akan lahir dari satu pemain saja. Bank membutuhkan kelincahan fintech, fintech membutuhkan stabilitas dan kepercayaan bank, dan keduanya membutuhkan AI untuk membuat keputusan yang cepat, akurat, dan adil.

Pertanyaannya sekarang: apakah institusi Anda akan menunggu regulasi dan tren memaksa berubah, atau mulai memanfaatkan momentum kolaborasi ini sejak sekarang?

🇮🇩 AI, Fintech, dan Bank: Kolaborasi Baru di Bulan Fintech - Indonesia | 3L3C