Pinjol sudah memegang urat nadi keuangan Indonesia. Tantangannya: tumbuh cepat, risiko besar. Di sinilah AI di perbankan dan fintech jadi kunci agar inklusi tetap sehat.
Pinjol Sudah Jadi Arus Utama, Bukan Alternatif Lagi
158,37 juta akun pinjaman online aktif per Juni 2025. Artinya, lebih dari setengah penduduk Indonesia sudah tersambung ke pinjol. Outstanding pinjaman tembus Rp83,47 triliun, naik sekitar 25% dibanding setahun sebelumnya.
Angka ini menunjukkan satu hal: pinjol bukan lagi opsi cadangan, tapi sudah memegang urat nadi keuangan jutaan orang dan pelaku UMKM. Dari dana darurat sampai modal usaha kecil, akses kredit sekarang benar-benar ada di genggaman tangan.
Di sisi lain, bank dan lembaga keuangan tradisional lagi sibuk bertransformasi ke era digital banking. Di sinilah teknologi AI (Artificial Intelligence) mulai jadi pembeda: siapa yang bisa mengelola risiko, fraud, dan perilaku pinjaman dengan lebih cerdas, dialah yang bertahan.
Artikel ini membahas:
- Kenapa pinjol tumbuh seagresif itu
- Di mana titik rawan risikonya
- Peran AI dalam membuat pinjol dan perbankan digital lebih aman dan efisien
- Apa artinya bagi bank, fintech, dan masyarakat yang ingin tetap sehat secara finansial
Ledakan Pinjol di Indonesia: Data yang Perlu Diperhatikan
Pertumbuhan pinjaman daring di Indonesia bukan kebetulan. Ada kombinasi kebutuhan tinggi + akses bank yang terbatas + teknologi yang makin murah.
Dari satu pemain ke ratusan platform
- 2015: pemain pertama seperti KoinWorks mulai beroperasi
- 2016: OJK mengeluarkan POJK 77/2016 untuk mengatur fintech lending
- 2025: penerima pinjaman mencapai 158,37 juta akun, outstanding Rp83,47 triliun
Di sisi pemberi pinjaman (lender entitas):
- Juni 2024: 107 entitas
- Juni 2025: 200 entitas
Artinya, institusi keuangan, korporasi, bahkan individu kaya melihat pinjol sebagai kanal penyaluran dana yang menarik.
Kualitas portofolio masih cukup sehat
Tingkat wanprestasi 90 hari (TWP90) turun ke 2,85%. Untuk ukuran produk kredit yang bisa cair dalam hitungan menit, angka ini relatif terkendali.
Tapi di balik itu ada masalah besar:
Pinjol dipakai ramai-ramai, tapi tidak benar-benar dipahami.
Survei literasi dan inklusi keuangan 2025 menunjukkan:
- Literasi keuangan nasional: 66,46%
- Inklusi keuangan nasional: 80,51%
- Literasi fintech lending: 24,9%
- Inklusi fintech lending: 4,4%
Kontradiksi ini jelas: penggunaan pinjol tinggi, pemahaman rendah. Di sinilah risiko meledak—dan di sinilah juga AI mulai terasa manfaatnya.
Masalah Utama: Pinjol Tumbuh Cepat, Literasi & Kontrol Tertinggal
Kalau kita jujur, banyak orang pakai pinjol seperti pakai kantong ajaib: tinggal klik, uang datang. Konsekuensinya baru dipikir belakangan.
Beberapa masalah klasik yang terus berulang:
- Utang konsumtif berantai: pinjam di satu aplikasi untuk menutup utang di aplikasi lain
- Pendanaan ganda: satu NIK bisa punya banyak pinjaman di beberapa platform sekaligus
- Gagal bayar massal: kondisi ekonomi melemah, banyak peminjam tak siap, portofolio riskan
- Penagihan agresif: terutama di platform ilegal, tapi efek traumanya menular ke seluruh industri
Tanpa filter cerdas, pinjol mudah berubah dari alat inklusi keuangan jadi mesin jebakan utang.
AFPI dan OJK sudah bergerak:
- Mewajibkan berbagi data lewat Fintech Data Center (FDC) untuk mencegah pendanaan ganda
- Menetapkan standar perlindungan konsumen
- Menertibkan platform ilegal
Tapi di era data masif seperti sekarang, regulasi manual saja tidak cukup. Skala dan kecepatannya sudah level mesin, bukan lagi manusia.
Di titik ini, penggunaan AI dalam industri perbankan dan pinjol bukan soal gaya-gayaan, tapi kebutuhan operasional.
Di Balik Layar: Bagaimana AI Mengubah Cara Pinjol Bekerja
AI masuk ke pinjol dan perbankan digital di tiga area utama: penilaian kredit, deteksi fraud, dan pengalaman nasabah. Kalau ini dijalankan serius, banyak masalah struktural pinjol bisa dikurangi.
1. Penilaian kredit alternatif: lebih cepat dan (harusnya) lebih adil
Pinjol lahir karena banyak orang dan UMKM tidak punya akses ke kredit bank. Alasannya klasik:
- Tidak punya slip gaji
- Tidak punya agunan
- Tidak punya histori kredit formal
AI membantu dengan credit scoring alternatif, misalnya dengan menganalisis:
- Pola transaksi e-commerce
- Riwayat pembayaran tagihan digital
- Perilaku penggunaan smartphone dan aplikasi
- Data arus kas UMKM dari platform POS atau marketplace
Hasilnya:
- Proses scoring yang dulu butuh hari, sekarang bisa detik-menit
- Segmentasi risiko jadi lebih granular, bukan hitam-putih “layak/tidak layak”
- UMKM dan pekerja informal punya peluang dinilai lebih objektif, bukan hanya karena “tidak punya rekening besar di bank”
Saya pribadi berpendapat: credit scoring berbasis AI jauh lebih masuk akal untuk konteks Indonesia yang ekonominya informal besar.
Tapi dengan syarat: modelnya transparan, bias datanya diawasi, dan OJK paham logika di balik algoritmanya.
2. Deteksi fraud & pendanaan ganda: kerja mesin, bukan manual
Kasus peminjam yang “muter” dari satu platform ke platform lain untuk menutup utang sebelumnya adalah mimpi buruk untuk semua lender.
Di sini AI bisa:
- Mengidentifikasi pola:
- Pengajuan pinjaman simultan di banyak platform
- Pola perangkat dan lokasi yang mencurigakan
- Perubahan perilaku mendadak sebelum gagal bayar
- Menggabungkan data FDC dengan data internal bank/pinjol
- Memberikan skor risiko dinamis yang berubah setiap kali ada data baru
Bank dan pinjol yang memanfaatkan machine learning untuk deteksi fraud cenderung bisa:
- Menurunkan angka default
- Mengurangi kerugian akibat peminjam fiktif
- Menangkap lebih cepat pola serangan terorganisir (misalnya sindikat)
3. Chatbot dan personalisasi: edukasi finansial yang terasa natural
Fakta pahitnya: banyak orang tidak baca syarat & ketentuan. Di sini, AI bisa berperan sebagai “teman ngobrol keuangan” yang selalu aktif.
Contoh penerapan chatbot AI dalam perbankan digital dan pinjol:
- Menjawab pertanyaan dasar: bunga, tenor, denda, simulasi cicilan
- Mengingatkan jatuh tempo dengan bahasa yang ramah
- Memberi saran:
- “Kalau rasio cicilan Anda sudah di atas 40% penghasilan, pengajuan berikutnya sebaiknya ditunda.”
- “Pengeluaran Anda bulan ini naik 30% dibanding rata-rata 3 bulan terakhir.”
Kalau dirancang dengan bahasa Indonesia yang natural dan lokal, chatbot ini bisa jadi alat literasi keuangan real-time, bukan cuma bot penjawab FAQ.
Dari Pinjol ke Perbankan Modern: AI Menjaga Inklusi Tanpa Banyak Korban
Fenomena pinjol sebetulnya sedang membuka jalan untuk transformasi perbankan Indonesia secara lebih luas.
Bank yang pintar tidak melihat pinjol sebagai musuh, tapi sebagai sinyal jelas bahwa:
- Masyarakat butuh akses kredit yang cepat, fleksibel, dan digital
- Proses KYC, analisis kredit, dan pencairan dana harus jauh lebih efisien
- Model risiko lama sudah tidak cukup, perlu ditopang AI dan data alternatif
Integrasi bank–fintech: bukan lagi wacana
Beberapa pola yang mulai menguat:
- Bank bekerja sama dengan platform pinjol untuk penyaluran kredit UMKM
- Penggunaan open API untuk menarik data transaksi lintas platform ke mesin scoring AI
- Implementasi AI risk engine yang sama untuk produk kartu kredit, paylater, dan pinjol
Dengan ekosistem seperti ini, kita mulai masuk ke fase “satu identitas keuangan, banyak kanal akses”. Selama:
- Data terlindungi
- Model AI diaudit
- Nasabah paham apa yang mereka setujui
maka inklusi keuangan bisa naik tanpa mengorbankan kesehatan sistem.
Apa yang perlu dilakukan pelaku industri
Kalau Anda di bank, fintech, atau BPR, ada beberapa langkah yang menurut saya sudah tidak bisa ditunda:
- Bangun tim risiko berbasis data dan AI, bukan hanya tim analisis manual
- Integrasikan ke Fintech Data Center (FDC) dan manfaatkan datanya secara aktif
- Terapkan AI untuk fraud detection sejak awal, bukan setelah portofolio bermasalah
- Gunakan chatbot dan virtual assistant bahasa Indonesia yang benar-benar paham konteks lokal
- Desain produk pinjaman dengan guardrail otomatis, misalnya:
- Batas maksimal cicilan terhadap estimasi penghasilan
- Peringatan otomatis ketika nasabah mendekati ambang berbahaya
Pelaku yang menganggap AI hanya sebagai proyek eksperimental biasanya akan tertinggal.
Untuk Pengguna: Cara Pakai Pinjol dengan Bantuan “AI yang Tak Terlihat”
Dari sisi masyarakat, ada beberapa cara memanfaatkan perkembangan ini dengan lebih aman.
1. Pilih hanya pinjol resmi dan terhubung FDC
Platform yang terhubung ke FDC dan diawasi OJK cenderung punya:
- Proses cek data yang lebih serius
- Kontrol risiko pendanaan ganda yang lebih baik
- Mekanisme penagihan yang lebih tertata
2. Perhatikan rekomendasi & peringatan sistem
Banyak aplikasi sekarang memberikan:
- Simulasi cicilan per bulan
- Estimasi rasio cicilan terhadap penghasilan
- Peringatan ketika pengajuan dinilai berisiko
Jangan anggap enteng rekomendasi ini. Di belakangnya ada model AI yang membaca pola ribuan sampai jutaan peminjam lain.
3. Gunakan pinjol untuk kebutuhan produktif dulu
Aturan praktis yang sehat:
- Prioritaskan pinjaman untuk hal yang bisa menambah penghasilan: modal usaha, alat kerja, pendidikan, sertifikasi
- Tunda pinjaman untuk konsumsi murni kalau rasio cicilan sudah berat
Kalau AI di sisi lembaga keuangan sudah bekerja lebih cerdas, pengguna juga perlu “AI pribadi”: akal sehat dan disiplin.
Penutup: Inklusi Keuangan Butuh Kecerdasan Digital, Bukan Cuma Aplikasi
Pinjol sudah berubah dari alternatif jadi kebutuhan. Angkanya besar, penggunanya masif, dan perannya di rantai keuangan nasional tidak bisa diabaikan lagi.
Supaya inklusi keuangan Indonesia benar-benar sehat, bukan sekadar banjir utang konsumtif, AI harus jadi tulang punggung digital banking dan pinjaman online:
- Untuk menilai risiko dengan lebih adil
- Untuk menangkap fraud lebih cepat
- Untuk mengedukasi pengguna dengan cara yang mudah dicerna
Ke depan, perbankan Indonesia yang paling kuat bukan yang punya kantor cabang terbanyak, tapi yang paling cerdas secara digital: menggabungkan regulasi OJK, kolaborasi dengan fintech, dan pemanfaatan AI dari hulu ke hilir.
Pertanyaannya, apakah institusi yang Anda pimpin — atau yang Anda gunakan layanannya — sudah benar-benar memanfaatkan AI untuk membuat pinjaman lebih adil, lebih aman, dan lebih sehat bagi semua pihak?