Transformasi Keuangan & AI: Momentum Baru Perbankan RI

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

Penghargaan untuk Misbakhun menandai fase baru transformasi keuangan Indonesia. Kini saatnya AI menjadi tulang punggung perbankan digital yang inklusif dan aman.

AI perbankandigital bankingtransformasi sektor keuanganUU P2SKfintech Indonesiaregulasi keuanganinklusi keuangan digital
Share:

Transformasi Keuangan & AI: Momentum Baru Perbankan RI

Pada gelaran CNBC Indonesia Awards 2025, Ketua Komisi XI DPR RI Mukhamad Misbakhun menerima Impactful and Transformative Lawmaker Award karena perannya mengawal transformasi sektor keuangan, termasuk lahirnya Undang-Undang Pengembangan dan Penguatan Sektor Keuangan (UU P2SK). Banyak orang melihat ini hanya sebagai berita penghargaan. Padahal, efek riaknya jauh lebih besar: regulasi inilah yang jadi fondasi serius untuk era perbankan digital dan penerapan AI di Indonesia.

Ini menyentuh langsung ke tema seri “AI dalam Industri Perbankan Indonesia: Era Digital Banking”. Bank tidak bisa melompat ke AI jika pondasi hukum, pengawasan, dan infrastruktur keuangannya berantakan. Transformasi yang dikawal Misbakhun cs di Senayan adalah pagar sekaligus jalur tol untuk inovasi seperti penilaian kredit berbasis data alternatif, deteksi fraud real-time, sampai chatbot perbankan berbahasa Indonesia.

Di artikel ini, kita bahas kenapa penghargaan ini penting untuk masa depan sektor keuangan digital, apa dampaknya ke AI dalam perbankan Indonesia, dan langkah praktis yang seharusnya mulai diambil bank dan pelaku fintech sekarang, bukan nanti.

Dari Regulasi ke Realita: Kenapa Transformasi Sektor Keuangan Krusial bagi AI

Inti dari transformasi sektor keuangan Indonesia beberapa tahun terakhir sederhana: membuat sistem keuangan lebih kuat, inklusif, dan adaptif terhadap teknologi baru. Misbakhun dan Komisi XI menjadi salah satu motor utama di sisi regulasi, terutama lewat UU P2SK.

Tanpa kerangka seperti ini, AI di perbankan hanya jadi proyek percobaan yang mudah mentok di isu kepatuhan, keamanan data, dan perlindungan konsumen.

Apa yang Diubah oleh Transformasi Regulasi?

Beberapa poin besar yang relevan ke AI dan digital banking:

  1. Penguatan pengawasan sektor keuangan
    Pengawasan yang lebih kuat memberi kepastian bagi bank untuk bereksperimen dengan AI, selama mereka bisa menunjukkan modelnya transparan dan terukur risikonya.

  2. Pengembangan ekosistem keuangan digital
    Regulasi mendorong integrasi antara bank, fintech, dan lembaga keuangan lain. Ini membuka jalan bagi:

    • pemakaian data transaksi lintas platform untuk credit scoring berbasis AI;
    • integrasi sistem anti-fraud berbasis machine learning di level industri, bukan hanya per bank.

  3. Perlindungan konsumen dan stabilitas sistemik
    AI bisa salah, dan kalau salah di sektor keuangan, dampaknya sistemik. Transformasi regulasi mengatur agar inovasi tetap berjalan, tapi:

    • hak konsumen jelas;
    • tata kelola model AI perlu diawasi;
    • risiko sistemik dari adopsi teknologi baru bisa dikelola.

Singkatnya: tanpa payung regulasi yang kuat, AI di perbankan hanya akan jadi demo, bukan produksi. Penghargaan untuk Misbakhun menunjukkan bahwa sisi kebijakan sudah mulai beranjak ke arah yang mendukung inovasi serius.

AI di Perbankan Indonesia: Dari Wacana ke Implementasi Nyata

AI sudah banyak dibicarakan di industri perbankan Indonesia, tapi tingkat kedewasaan tiap bank beda jauh. Ada yang baru sebatas chatbot sederhana, ada yang sudah pakai machine learning untuk fraud detection dan risk management.

Transformasi sektor keuangan yang dikawal DPR dan pemerintah membuat beberapa area ini makin matang untuk digarap serius.

1. Penilaian Kredit Berbasis Data Alternatif

Salah satu masalah klasik Indonesia: banyak orang layak pinjam uang, tapi nggak punya riwayat kredit formal. Di sini AI bisa jadi pembeda.

Contoh pendekatan yang mulai dipakai:

  • Menggunakan pola transaksi rekening, pembayaran tagihan, sampai aktivitas e-commerce sebagai fitur untuk skoring;
  • Menggabungkan data internal bank dengan data dari mitra (misalnya fintech pembayaran) secara privacy-aware;
  • Melatih model machine learning yang bisa membaca pola risiko lebih halus dibandingkan skor kredit tradisional.

Transformasi regulasi sektor keuangan membuat penggunaan data dan integrasi antar lembaga:

  • punya dasar hukum;
  • ada batas dan rambu privasi;
  • lebih mudah diaudit regulator.

Hasil akhirnya: AI credit scoring bisa dipakai untuk mendorong inklusi keuangan, bukan sekadar menaikkan NPL kalau dikelola sembarangan.

2. Deteksi Fraud dan Keamanan Transaksi Real-Time

Volume transaksi digital di Indonesia melonjak tajam beberapa tahun terakhir, terutama lewat mobile banking dan e-wallet. Di sisi lain, kejahatan siber ikut naik: phishing, social engineering, sampai transaksi palsu.

AI membantu di sini dengan cara:

  • memantau pola transaksi jutaan nasabah secara real-time;
  • mengenali anomali (misalnya pola login tidak biasa, device baru, nominal mencurigakan);
  • mengirim peringatan, menunda, atau memblokir transaksi otomatis.

Regulasi yang lebih kuat membuat bank:

  • wajib punya sistem manajemen risiko teknologi informasi yang memadai;
  • perlu melaporkan dan menangani insiden keamanan secara terstandar;
  • terdorong menginvestasikan budget di AI keamanan, bukan hanya di kampanye pemasaran.

Kalau ini dijalankan dengan benar, nasabah akan merasakan keamanan transaksi yang makin tinggi tanpa harus ribet.

3. Chatbot dan Asisten Virtual Berbahasa Indonesia

Chatbot bukan hal baru, tapi kualitasnya sangat variatif. Yang terasa perbedaan nyata:

  • chatbot generasi lama hanya menjawab skenario FAQ terbatas;
  • chatbot yang memanfaatkan Natural Language Processing (NLP) dan model bahasa modern bisa menangkap ragam bahasa Indonesia yang lebih natural, bahkan campur-campur dengan bahasa daerah atau bahasa gaul.

Dengan ekosistem digital perbankan yang makin matang, bank bisa:

  • menghubungkan chatbot ke data transaksi (dengan izin dan batasan tertentu) untuk jawaban yang lebih personal;
  • menjaga standar perlindungan data melalui aturan yang sudah ditegaskan di tingkat sistem keuangan;
  • memonitor compliance chatbot agar tidak memberikan informasi yang menyesatkan.

Hasilnya, layanan 24/7 yang benar-benar membantu, bukan sekadar memaksa nasabah "ketik 1 atau 2" tanpa solusi.

Peran Legislator & Regulator: Menjaga Keseimbangan Inovasi dan Risiko

Penghargaan untuk Misbakhun bukan hanya soal sosok individu, tapi menegaskan bahwa peran legislator dalam transformasi keuangan digital sangat krusial.

Tanpa DPR yang paham teknologi, ada dua risiko ekstrem:

  1. Regulasi terlalu longgar, inovasi liar, konsumen jadi korban.
  2. Regulasi terlalu ketat, inovasi mati sebelum berkembang.

Transformasi yang sedang berjalan mencoba berada di tengah: memberi ruang untuk inovasi AI, tapi dengan pagar risiko yang jelas.

Area Kebijakan yang Menentukan Masa Depan AI di Perbankan

Ada beberapa area yang ke depan akan jadi penentu:

  • Data & privasi:
    Bagaimana data nasabah boleh diproses oleh model AI? Apa saja yang wajib di-opt-in? Seberapa transparan bank harus menjelaskan penggunaan AI ke nasabah?

  • Keadilan algoritmik:
    AI bisa bias. Kalau data sejarah cenderung mendiskriminasi segmen tertentu, model bisa mengulang pola itu. Regulator perlu mendorong:

    • pengujian fairness di model kredit;
    • mekanisme keberatan bagi nasabah yang merasa dirugikan keputusan otomatis.

  • Transparansi & akuntabilitas:
    Bank perlu mampu menjelaskan, setidaknya secara garis besar, kenapa AI menolak atau menerima pengajuan kredit. Model black box total akan sulit diterima di sektor yang diawasi ketat.

Menurut saya, di sinilah penghargaan seperti CNBC Indonesia Awards punya nilai simbolik: memberi sinyal bahwa kinerja legislator yang pro-transformasi dan paham risiko teknologi diakui secara publik, sehingga mendorong politisi lain untuk serius menggarap isu ini, bukan sekadar jargon kampanye.

Apa yang Harus Dilakukan Bank Indonesia: Dari Strategi ke Eksekusi AI

Dari perspektif bank dan pelaku fintech, transformasi regulasi dan momentum penghargaan ini seharusnya dibaca sebagai lampu hijau untuk naik kelas dalam pemanfaatan AI.

1. Susun Peta Jalan AI yang Selaras dengan Regulasi

Bank perlu punya AI roadmap yang jelas:

  • prioritas use case: kredit, fraud, layanan nasabah, internal operation;
  • rencana integrasi dengan sistem inti dan kanal digital yang sudah ada;
  • kerangka tata kelola (governance) yang menyesuaikan dengan panduan OJK/BI.

Bukan sekadar beli solusi AI jadi pakai. Harus ada pemetaan risiko, rencana pengujian model, dan proses monitoring berkelanjutan.

2. Bangun Data Foundation yang Bersih dan Terstruktur

AI hanya sebaik data yang dipakainya. Tantangan banyak bank di Indonesia:

  • data tersebar di berbagai silo;
  • kualitas data transaksi masih banyak error atau tidak konsisten;
  • data historis tidak terdokumentasi dengan baik.

Langkah praktis:

  • mulai dari program data cleansing dan data governance yang serius;
  • bentuk tim lintas-divisi (bisnis, IT, risiko) yang pegang mandat pengelolaan data;
  • desain skema data sharing internal yang aman dan patuh regulasi.

Begitu fondasi data kuat, proyek-proyek AI akan jauh lebih cepat berbuah.

3. Investasi di Talenta & Kemitraan

Tidak realistis kalau semua bank ingin membangun kemampuan AI sepenuhnya sendiri. Pola yang biasanya berhasil di Indonesia:

  • kombinasi tim internal data scientist + mitra teknologi yang mengerti konteks lokal;
  • pelatihan intensif untuk tim risiko, kepatuhan, dan bisnis agar paham cara kerja dasar model AI (bukan jadi coder, tapi paham logic-nya);
  • kolaborasi dengan kampus dan komunitas AI lokal untuk menarik talenta.

Transformasi sektor keuangan yang lebih terbuka terhadap inovasi memberi justifikasi yang kuat bagi manajemen untuk mengalokasikan budget yang lebih besar di area ini.

Masa Depan: AI sebagai Tulang Punggung Perbankan Digital Indonesia

Penghargaan yang diterima Misbakhun pada 12/12/2025 bisa dibaca sebagai penanda fase baru: era di mana transformasi keuangan dan digital banking bukan lagi sekadar inisiatif korporat, tapi agenda kebijakan nasional.

Bagi bank dan pelaku fintech, pesan utamanya jelas:

Era “coba-coba AI” sudah lewat. Kita memasuki fase “AI sebagai infrastruktur inti” yang wajib dikelola serius, diawasi dengan baik, dan dioptimalkan untuk inklusi keuangan.

Untuk Anda yang terlibat di industri perbankan—baik di level manajemen, risiko, IT, maupun produk—ini saat yang tepat untuk:

  • mengevaluasi posisi bank Anda dalam kurva adopsi AI;
  • menyelaraskan strategi AI dengan kebijakan terbaru sektor keuangan;
  • mendorong proyek-proyek yang punya dampak jelas: peningkatan efisiensi, pengurangan fraud, dan peningkatan pengalaman nasabah.

Seri “AI dalam Industri Perbankan Indonesia: Era Digital Banking” akan terus mengupas contoh konkret implementasi AI di bank-bank Indonesia, praktik terbaik tata kelolanya, sampai dampaknya ke nasabah di seluruh lapisan masyarakat.

Pertanyaannya sekarang: apakah institusi Anda siap menjadikan AI bukan sekadar fitur tambahan, tapi bagian inti dari strategi pertumbuhan di era baru sektor keuangan Indonesia?