Proyeksi Ekonomi Global 2025 & Strategi AI Bank di RI

Proyeksi Ekonomi Global Naik, Tekanan ke Bank Juga Naik

Pertumbuhan ekonomi global 2025 kini diproyeksikan 3,2%, naik dari 3,1%. Angka ini datang langsung dari Gubernur Bank Indonesia, Perry Warjiyo, dalam paparan RDG BI tanggal 17/12/2025.

Kabar baik? Iya. Tapi untuk perbankan, ini bukan sekadar berita manis. Ekonomi yang tumbuh lebih kencang berarti volume transaksi naik, permintaan kredit naik, risiko juga ikut naik. Di titik ini, bank yang masih mengandalkan cara manual akan mulai kewalahan.

Di sisi lain, seri "AI dalam Industri Perbankan Indonesia: Era Digital Banking" justru melihat momen seperti ini sebagai peluang. Karena ketika ekonomi bergerak lebih cepat, kecerdasan buatan (AI) bukan lagi proyek futuristik, tapi jadi tulang punggung operasional bank.

Tulisan ini mengaitkan proyeksi ekonomi global yang disampaikan BI dengan realitas industri perbankan Indonesia:

• Apa makna proyeksi 3,2% untuk bank di Indonesia?
• Risiko apa saja yang mengintai di tengah ketidakpastian global?
• Bagaimana AI perbankan bisa membantu bank mengelola pertumbuhan, inklusi keuangan, dan risiko makroekonomi?

---

Apa Makna Proyeksi 3,2% dari BI untuk Perbankan?

Perry Warjiyo menyebut, ekonomi global jangka pendek membaik tapi dengan ketidakpastian tinggi. Proyeksi pertumbuhan dunia:

• 2025: 3,2% (naik dari proyeksi sebelumnya 3,1%)
• 2026: turun ke 3,0% karena tarif AS dan kerentanan rantai pasok global

Pertumbuhan 3,2% ini didorong oleh:

• Jepang & India: ditopang konsumsi
• Eropa: didorong konsumsi, investasi, dan ketenagakerjaan

Sementara itu:

• Amerika Serikat: cenderung melemah karena shutdown pemerintahan dan pasar tenaga kerja yang melunak
• China: masih tertahan karena permintaan domestik yang lesu

Dampak Praktis ke Bank di Indonesia

Bagi bank, angka-angka ini bukan sekadar statistik, tapi langsung berhubungan dengan:

1. Permintaan Kredit
   Saat ekonomi tumbuh, UMKM, korporasi, dan rumah tangga cenderung:

   • Ekspansi usaha
   • Menambah modal kerja
   • Mengambil kredit konsumsi

2. Risiko Gagal Bayar
   Di tengah ketidakpastian global (tarif, rantai pasok, pelemahan AS & China), neraca keuangan nasabah bisa cepat berubah. Tanpa sistem deteksi dini yang kuat, NPL (kredit bermasalah) bisa merangkak naik.

3. Tekanan pada Efisiensi Operasional
   Volume transaksi tumbuh, tuntutan layanan cepat dan digital makin kencang. Kalau semua masih di-handle manual atau dengan sistem lama, biaya operasional membengkak.

Di sinilah AI perbankan masuk sebagai alat untuk menjaga bank tetap sehat di tengah ekonomi yang naik-turun.

---

Kenapa AI Jadi Krusial di Era Pertumbuhan 3,2%?

Jawabannya sederhana: ekonomi bergerak lebih cepat daripada kemampuan manusia memproses data secara manual. Bank yang serius ingin tumbuh selaras dengan ekonomi global butuh kemampuan analitik dan automasi di level lain, dan itu datang dari AI.

Berikut tiga area yang paling berdampak.

1. Analisis Risiko Kredit Berbasis Data Real-Time

Saat aktivitas ekonomi menguat, volume pengajuan kredit melonjak. Masalahnya, kualitas peminjam bervariasi dan sangat dipengaruhi kondisi makro.

AI credit scoring memungkinkan bank:

• Menggunakan data alternatif: histori transaksi digital, e-commerce, pembayaran QRIS, pola mutasi rekening, hingga data utilitas
• Menilai risiko kredit secara lebih cepat dan lebih nyaring daripada model scoring tradisional
• Melakukan stress test portofolio berdasarkan skenario makro (misalnya: ekspor turun, sektor tertentu terpukul, atau suku bunga global naik)

Contoh praktis di Indonesia:

• Nasabah UMKM yang sebelumnya susah dapat kredit karena kurang dokumen formal, bisa dinilai berdasarkan arus kas dari rekening, transaksi QRIS, dan invoice digital.
• Ketika BI mengantisipasi pelemahan ekonomi dunia ke 3,0% di 2026, model AI bisa mensimulasikan: sektor mana yang harus dikurangi ekspornya, segmen mana yang perlu diperketat plafonnya.

2. Deteksi Fraud di Tengah Lonjakan Transaksi

Pertumbuhan ekonomi selalu diikuti kenaikan volume transaksi perbankan dan digital payment. Bersama itu, risiko fraud ikut naik: social engineering, transaksi mencurigakan, rekening penampung, dan sebagainya.

AI untuk fraud detection bisa:

• Menganalisis jutaan transaksi dalam hitungan detik
• Mendeteksi pola tak wajar (frekuensi, nominal, lokasi, device) yang sulit dilihat manusia
• Mengirimkan alert otomatis ke tim risk dan bahkan menahan transaksi untuk verifikasi

Dalam kondisi global yang tidak stabil, arus dana lintas negara juga jadi lebih sensitif. Bank yang punya sistem AI kuat akan:

• Lebih cepat menangkap indikasi money laundering
• Lebih siap menjawab tuntutan regulator soal AML/CFT

3. Pengambilan Keputusan Makro di Tingkat Manajemen

AI bukan cuma buat operasional harian, tapi juga:

• Menganalisis data makro: suku bunga, inflasi, nilai tukar, harga komoditas
• Menghubungkannya dengan kinerja portofolio kredit dan dana pihak ketiga (DPK)
• Memberi rekomendasi: sektor mana yang perlu diprioritaskan, pricing kredit mana yang harus di-adjust, hingga rencana ekspansi cabang digital

Dengan proyeksi BI bahwa 2026 bakal melambat ke 3,0%, manajemen bank yang didukung model AI prediktif bisa mulai mengencangkan sabuk lebih awal, bukan menunggu NPL naik dulu.

---

AI sebagai Penggerak Inklusi Keuangan di Era Pertumbuhan

Pertumbuhan ekonomi global 3,2% tidak akan terasa merata kalau masih banyak masyarakat dan pelaku usaha di Indonesia yang unbanked atau underbanked. Justru di sini kekuatan AI perbankan dan digital banking paling terasa.

Chatbot & Asisten Virtual Berbahasa Indonesia

Di banyak bank besar, chatbot sudah mulai jadi frontliner digital. Yang membedakan generasi baru chatbot berbasis AI:

• Bisa memahami bahasa Indonesia sehari-hari, bahkan campuran bahasa daerah dan slang
• Menjawab pertanyaan kompleks: jadwal cicilan, sisa limit, restrukturisasi, hingga penjelasan produk
• Aktif menawarkan solusi: misalnya melihat pola gaji dan pengeluaran, lalu menawarkan tabungan berjangka atau kredit mikro yang cocok

Dampaknya pada inklusi keuangan:

• Nasabah di luar kota besar tak harus datang ke cabang untuk mendapatkan informasi
• Biaya layanan frontliner turun, sehingga bank bisa menjangkau segmen berpenghasilan rendah dengan biaya lebih efisien

Personalisasi Layanan untuk Segmen yang Selama Ini Terpinggirkan

AI bisa membaca pola transaksi nasabah lalu menyusun rekomendasi yang lebih relevan:

• UMKM dengan arus kas musiman (misalnya pedagang musiman Lebaran) bisa ditawari skema kredit yang menyesuaikan siklus usaha
• Pekerja informal bisa dibantu menata arus kas lewat reminder dan insight pengeluaran di aplikasi mobile banking

Di tengah pertumbuhan ekonomi global, nasabah yang melek digital akan meningkat pesat. Bank yang menggunakan AI untuk personalisasi akan unggul dalam:

• Retensi nasabah
• Cross-selling produk yang benar-benar sesuai kebutuhan, bukan spam penawaran massal

Scoring Alternatif untuk UMKM

Banyak UMKM yang sebenarnya sehat tapi tidak punya agunan besar. AI memungkinkan bank:

• Menilai kelayakan berdasarkan pola penjualan harian, histori transaksi digital, dan rating pelanggan
• Menyusun limit kredit bertahap yang naik seiring performa

Efeknya, pertumbuhan ekonomi 3,2% tidak hanya didominasi korporasi besar, tapi juga mendorong tulang punggung ekonomi Indonesia: UMKM.

---

Mengelola Risiko Makroekonomi: AI sebagai Radar Dini Bank

Perry Warjiyo sudah mengingatkan, 2026 ekonomi global diramal melemah ke 3,0% karena tarif AS dan kerentanan rantai pasok. Artinya, bank tidak boleh terlena dengan kabar baik 2025.

AI bisa berfungsi sebagai "radar dini" untuk risiko makroekonomi.

Monitoring Portofolio Secara Dinamis

Alih-alih menunggu laporan bulanan, AI memungkinkan:

• Pemantauan harian terhadap kualitas portofolio kredit per sektor (manufaktur, perdagangan, komoditas, dll.)
• Deteksi sektor yang mulai menunjukkan gejala tekanan: keterlambatan bayar, penurunan saldo rata-rata, penurunan transaksi
• Rekomendasi aksi: pengetatan syarat, penawaran restrukturisasi dini, atau pengurangan eksposur ke sektor tertentu

Simulasi Skenario "What If" Makroekonomi

Dengan input skenario sederhana seperti:

• Pertumbuhan global turun 0,5%
• Tarif impor komoditas tertentu naik
• Permintaan dari AS/China melemah

Model AI bisa menghitung:

• Berapa persen portofolio kredit yang terdampak
• Bank mana yang paling rentan (misal: yang banyak ekspose ke sektor ekspor tertentu)
• Level NPL potensial kalau tidak ada intervensi

Ini membantu manajemen bank tidak lagi buta arah saat kondisi global berubah cepat.

---

Langkah Praktis Bank di Indonesia Memulai AI

Banyak bank sebenarnya sudah punya data dan infrastruktur dasar. Yang sering kurang justru arah dan eksekusi bertahap. Dari pengalaman yang bekerja, pola yang paling masuk akal biasanya seperti ini:

1. Mulai dari Use Case Prioritas Tinggi
   Jangan langsung semua area. Fokus ke yang paling berdampak:

   • Credit scoring UMKM
   • Fraud detection kartu & mobile banking
   • Chatbot untuk layanan nasabah massal

2. Rapikan Data Dulu, Canggih Belakangan
   Model AI secanggih apa pun tidak berguna kalau:

   • Data transaksi berantakan
   • Data nasabah tidak konsisten antar sistem Investasi di data governance sering terasa membosankan, tapi ini pondasi.

3. Bangun Tim Hybrid: Bisnis + Data + TI
   Proyek AI perbankan yang berhasil biasanya melibatkan:

   • Orang risiko/kredit yang paham bisnis
   • Data scientist yang paham model
   • Tim TI yang paham integrasi sistem inti bank

4. Mulai Kecil, Ukur, Lalu Scale Up
   Contoh: mulai dari pilot AI credit scoring untuk 1 segmen UMKM di satu wilayah. Kalau berhasil turunkan NPL atau percepat persetujuan kredit, baru diperluas.

5. Selaras dengan Regulasi BI & OJK
   AI tidak boleh jadi "kotak hitam". Bank perlu:

   • Dokumentasi model
   • Penjelasan logika keputusan kredit
   • Mekanisme keberatan nasabah

Di tengah proyeksi ekonomi global yang terus dipantau BI, bank yang mengelola pertumbuhan dengan AI akan jauh lebih siap menghadapi siklus naik-turun.

---

Penutup: Pertumbuhan 3,2% Butuh Bank yang Lebih Cerdas

Proyeksi BI bahwa ekonomi global bisa tumbuh 3,2% di 2025 memberi sinyal bahwa peluang bisnis perbankan masih besar. Tetapi Perry Warjiyo juga mengingatkan soal ketidakpastian tinggi dan proyeksi pelemahan di 2026.

Untuk bank di Indonesia, pesan besarnya jelas:

• Pertumbuhan tanpa pengelolaan risiko yang canggih itu berbahaya
• Inklusi keuangan tidak akan maju kalau layanan tetap lambat dan mahal
• Persaingan digital banking akan makin keras, terutama di segmen ritel dan UMKM

AI dalam industri perbankan Indonesia bukan lagi topik seminar, tapi alat kerja sehari-hari yang menentukan siapa yang akan bertahan dan tumbuh di era digital banking.

Kalau bank Anda belum punya peta jalan AI yang jelas, justru sekarang—saat ekonomi global masih diproyeksikan tumbuh—waktu paling aman untuk mulai membangun fondasinya, sebelum ketidakpastian 2026 datang mengetuk pintu.