BI Rate 4,75% & Strategi AI Bank di 2026

Stabil, Bukan Berarti Santai: BI Rate 4,75% & PR Bank di 2026

Keputusan BI menahan BI Rate di 4,75% pada 17/12/2025 terdengar tenang, tapi dampaknya ke industri perbankan sama sekali bukan hal kecil. Bagi bank, fintech, dan pelaku digital banking, angka 4,75% ini adalah “anchor” yang akan memengaruhi pricing kredit, strategi dana, sampai prioritas investasi teknologi di 2026.

Di sisi lain, tekanan ketidakpastian global masih tinggi, rupiah harus dijaga, dan bank dituntut tetap agresif menyalurkan kredit. Di tengah tarik-menarik ini, bank yang mengandalkan intuisi saja bakal tertinggal. Bank yang serius memanfaatkan AI dalam manajemen risiko, penetapan harga kredit, dan layanan digital justru punya ruang manuver lebih besar.

Tulisan ini membahas dua hal: alasan BI menahan BI Rate 4,75% dan, yang lebih penting untuk Anda di perbankan, bagaimana AI bisa membantu bank beradaptasi dengan lingkungan suku bunga yang stabil tapi penuh risiko.

---

Kenapa BI Tahan BI Rate di 4,75% di Akhir 2025?

Alasan resmi BI cukup jelas: stabilitas rupiah dan efektivitas transmisi kebijakan moneter.

Perry Warjiyo menegaskan bahwa keputusan menahan suku bunga acuan di 4,75% konsisten dengan upaya menjaga rupiah di tengah ketidakpastian global, sambil tetap mendorong pertumbuhan ekonomi. Sepanjang 2025, BI sudah menurunkan suku bunga acuan total 125 basis poin, lalu menekan pedal rem di akhir tahun.

Intinya:

• Rupiah harus dijaga tetap stabil
• Inflasi relatif terkendali
• Ruang penurunan suku bunga masih ada, tapi akan dilakukan hati-hati

Buat bank, keputusan ini memberi sinyal kuat: erasenya bukan lagi “era pengetatan”, tapi juga belum “era ekspansi agresif tanpa rem”. Ruang tumbuh ada, tapi risiko tetap besar.

---

Apa Artinya BI Rate 4,75% untuk Bank & Kredit?

Bagi perbankan, stabilnya BI Rate 4,75% berdampak ke beberapa area inti:

1. Strategi penyaluran kredit

Dengan suku bunga acuan yang stabil dan relatif rendah (dibanding puncak 2022–2023), tekanan biaya dana mulai mereda. Ini membuka peluang untuk:

• Menurunkan suku bunga kredit di segmen tertentu
• Menggenjot kredit konsumsi dan UMKM yang sensitif bunga
• Mengoptimalkan cross-selling produk (kartu kredit, KPR, KPM, dll.)

Masalahnya, permintaan kredit yang naik sering datang bersama kenaikan risiko gagal bayar. Tanpa alat analisis yang kuat, bank cenderung:

• Terlalu konservatif → pertumbuhan kredit lesu
• Terlalu agresif → NPL naik beberapa kuartal kemudian

2. Kompetisi digital banking makin ketat

Stabilitas bunga mendorong persaingan di area lain:

• Kecepatan persetujuan kredit
• Kemudahan onboarding digital
• Personalisasi penawaran
• Pengalaman pengguna di mobile banking / super app

Bank yang masih mengandalkan proses manual dan excel untuk analisis risiko akan makin kewalahan bersaing dengan bank yang sudah memakai AI dan machine learning untuk scoring, rekomendasi produk, dan deteksi fraud.

3. Tekanan untuk efisiensi operasional

Net interest margin tidak bisa selamanya diselamatkan hanya dengan memainkan spread bunga. Di tengah BI Rate yang stabil, fokus beralih ke:

• Menekan biaya operasional melalui otomasi
• Memperbaiki kualitas portofolio kredit dengan model risiko yang lebih presisi
• Mengurangi kerugian akibat fraud dan kredit bermasalah

Di sini, AI bukan sekadar opsi, tapi mulai jadi kebutuhan strategis.

---

Di Mana Peran AI dalam Menghadapi Lingkungan BI Rate Stabil?

Jawaban singkatnya: AI membantu bank membaca, merespons, dan mengantisipasi dampak kebijakan suku bunga terhadap perilaku nasabah dan kualitas portofolio.

Mari bedah beberapa area kuncinya.

1. AI untuk credit scoring yang adaptif terhadap siklus suku bunga

Model credit scoring tradisional umumnya statis: variabelnya jarang diperbarui, asumsi makronya kaku. Padahal, ketika BI Rate berubah (atau justru ditahan seperti sekarang), profil risiko segmen nasabah bisa bergeser:

• UMKM tertentu lebih sensitif terhadap bunga dan nilai tukar
• Segmen ritel menengah mungkin tetap agresif berutang
• Korporasi bisa menunda ekspansi, tapi menaikkan kebutuhan modal kerja

Dengan AI-based credit scoring:

• Model bisa menyerap data makro (BI Rate, inflasi, volatilitas rupiah) ke dalam fitur
• Bank bisa mensimulasikan “bagaimana NPL portofolio ini jika suku bunga naik 50–75 bps tahun depan?”
• Limit dan pricing kredit bisa di-adjust lebih granular per segmen, bukan pakai 1 kebijakan generik

Hasilnya:

• Risiko kredit lebih terukur
• Pertumbuhan kredit bisa didorong tanpa menunggu “semua pasti aman”

2. Prediksi perilaku nasabah di era bunga stabil

Stabil bukan berarti statis. Perilaku nasabah justru sering berubah halus dan pelan, sulit dideteksi tanpa analitik canggih.

Contoh pemanfaatan AI:

• Model churn prediction untuk nasabah funding: siapa yang berpotensi memindahkan dana saat bunga deposito relatif rendah?
• Propensity model untuk kredit: siapa yang paling mungkin mengajukan KPR/KPM ketika cicilan mulai terasa ringan akibat bunga turun di 2025 dan stabil di 2026?
• Behavioral scoring: menggabungkan data transaksi, pola pembayaran, lokasi, dan channel digital untuk memprediksi risiko memburuk lebih dini

Bank yang punya insight perilaku seperti ini bisa:

• Menyasar nasabah tepat waktu dengan penawaran bunga/produk yang relevan
• Mencegah kredit macet melalui early warning system
• Menguatkan loyalitas nasabah funding yang sensitif imbal hasil

3. Manajemen risiko portofolio berbasis skenario

Di tengah ketidakpastian global, BI sendiri jelas bermain dengan skenario: jika inflasi naik, jika nilai tukar tertekan, jika pertumbuhan melambat, dan seterusnya.

Bank bisa meniru cara berpikir ini dengan AI untuk stress testing dan scenario analysis:

• Membangun model yang mensimulasikan dampak perubahan BI Rate, rupiah, dan inflasi terhadap:
  • NPL per segmen
  • Likuiditas dan kebutuhan dana
  • Profitabilitas per produk
• Menggunakan machine learning untuk mencari pola tersembunyi dalam data historis krisis, misalnya episode 2013, 2018, atau 2020

Dengan skenario yang kuat, direksi dan ALCO bisa membuat keputusan yang lebih berani dan terukur: mau dorong kredit di mana, tahan di mana, dan berapa buffer yang harus disiapkan.

---

AI, Inklusi Keuangan, dan BI Rate yang Stabil

Keputusan BI untuk menahan BI Rate 4,75% bukan cuma soal bank besar dan korporasi. Ini juga membuka ruang bagi inklusi keuangan kalau dimanfaatkan dengan benar.

Peluang: bunga relatif rendah + teknologi = akses lebih luas

Dengan biaya dana yang lebih terjaga, bank dan digital bank punya kesempatan untuk:

• Menurunkan ticket size kredit tanpa membuat biaya analisis membengkak
• Menjangkau segmen unbanked/underbanked dengan margin tipis tapi volume besar

Di sini AI jadi enabler utama:

• Alternative credit scoring: menggunakan data non-tradisional (transaksi e-wallet, history e-commerce, pola penggunaan pulsa/data, dll.) untuk menilai kelayakan kredit nasabah yang belum punya rekam jejak perbankan
• Klasifikasi risiko mikro UMKM: menilai warung, pedagang online, dan pelaku usaha kecil dengan data transaksi harian, bukan hanya laporan keuangan formal

Kalau ini digarap serius, stabilnya BI Rate bisa berujung pada:

• Pertumbuhan kredit mikro dan UMKM yang lebih sehat
• Perluasan basis nasabah tanpa ledakan NPL

Tantangan: risiko menumpuk kalau modelnya lemah

Di sisi lain, kalau bank memaksa ekspansi kredit inklusi tanpa fondasi model AI yang kuat, skenarionya juga jelas:

• Approval tinggi, tapi kualitas rendah
• Dalam 12–24 bulan, NPL segmen mikro melonjak
• Bank kembali menutup keran kredit ke segmen rentan, dan siklus eksklusi keuangan berulang

Jadi kalau bicara AI untuk inklusi keuangan, fokusnya bukan sekadar “punya model”, tapi:

• Kualitas data yang dipakai
• Cara memantau kinerja model (model monitoring)
• Mekanisme human override yang sehat

---

Layanan Digital: Dari Chatbot ke “Digital RM” Berbasis AI

Keputusan BI soal suku bunga seringkali menimbulkan kebingungan di tingkat nasabah:

• “Kok bunga deposito saya nggak naik turun juga?”
• “Sekarang waktu yang tepat ambil KPR atau tunggu?”
• “Kenapa limit kartu kredit saya berubah?”

Alih-alih mengandalkan call center yang kewalahan, bank bisa memakai AI untuk edukasi dan pelayanan proaktif.

Chatbot cerdas berbahasa Indonesia

Chatbot generasi baru bukan sekadar menjawab FAQ. Dengan integrasi data profil nasabah dan kebijakan internal, chatbot bisa:

• Menjelaskan efek BI Rate ke produk yang nasabah miliki (misalnya KPR floating)
• Memberikan simulasi cicilan berdasarkan skenario bunga
• Mengarahkan nasabah ke produk yang lebih sesuai profil risiko dan kebutuhan

Yang penting, chatbot harus:

• Fasih bahasa Indonesia, peka konteks lokal
• Punya handover mulus ke agen manusia saat kasus kompleks

“Digital Relationship Manager” berbasis AI

Level berikutnya adalah digital RM yang:

• Menganalisis portofolio nasabah secara berkala
• Mengirim rekomendasi personal: refinancing KPR, konsolidasi utang, penyesuaian deposito, produk investasi yang sesuai profil risiko
• Memahami momentum, misalnya setelah BI menahan atau mengubah suku bunga

Buat nasabah, ini terasa seperti punya penasihat pribadi 24/7. Buat bank, ini cara efektif meningkatkan wallet share tanpa menambah banyak tenaga kerja.

---

Langkah Praktis Bank di 2026: Dari Wacana AI ke Eksekusi

Kalau disederhanakan, stabilnya BI Rate di 4,75% memberi jendela waktu bagi bank untuk membereskan fondasi teknologi dan data sebelum siklus suku bunga berubah lagi.

Beberapa langkah yang realistis untuk 12 bulan ke depan:

1. Audit kapabilitas data dan AI saat ini

   • Data apa saja yang sudah punya? Seberapa bersih?
   • Model apa yang sudah berjalan? Siapa yang bertanggung jawab?
   • Di mana titik paling sakit: risiko, operasi, layanan, atau pemasaran?

2. Prioritaskan 2–3 use case berdampak tinggi
   Misalnya:

   • AI credit scoring untuk segmen tertentu (KPR, KPM, UMKM)
   • Fraud detection real-time untuk kanal digital
   • Chatbot/virtual assistant untuk edukasi suku bunga & produk

3. Bangun tim kecil lintas fungsi
   Satukan risk, IT, bisnis, dan data dalam satu squad yang fokus mengantar use case AI sampai benar-benar dipakai, bukan berhenti di pilot.

4. Siapkan governance dan etika AI

   • Transparansi dalam penolakan kredit
   • Mitigasi bias terhadap segmen tertentu
   • Kepatuhan terhadap regulasi OJK dan BI

5. Ukur dampaknya dengan angka, bukan perasaan
   Misalnya:

   • Penurunan NPL x% di segmen yang memakai model AI
   • Peningkatan konversi aplikasi kredit y%
   • Pengurangan beban call center z% berkat chatbot

Bank yang mulai melangkah sekarang akan jauh lebih siap ketika BI nanti mengubah arah kebijakan—baik menaikkan maupun menurunkan suku bunga lagi.

---

Penutup: BI Rate Boleh Stabil, Strategi Jangan Ikut Diam

BI sudah memberi sinyal jelas: ruang penurunan BI Rate masih terbuka selama inflasi terjaga dan ekonomi butuh dorongan. Artinya, 2026 berpotensi jadi tahun yang menarik untuk penyaluran kredit dan ekspansi digital banking.

Di tengah kondisi ini, bank yang mengandalkan pola lama—rapat pricing, feeling, dan file excel—akan kalah cepat dari pemain yang mengandalkan AI sebagai kompas di tengah ketidakpastian suku bunga dan perilaku nasabah.

Kalau Anda berada di manajemen bank, risk, atau tim digital, pertanyaan kuncinya bukan lagi “perlu AI atau tidak?” tapi:

Seberapa siap data, tim, dan proses Anda untuk memanfaatkan stabilnya BI Rate hari ini menjadi keunggulan kompetitif besok?

Era AI dalam industri perbankan Indonesia bukan lagi konsep masa depan. Dengan BI Rate di 4,75% dan tekanan global yang belum reda, justru sekarang momentum paling masuk akal untuk mengubah wacana menjadi eksekusi nyata.