Kolaborasi Fintech & Bank: Mesin Pendorong AI Perbankan

Kolaborasi Fintech & Bank: Mesin Pendorong AI Perbankan Indonesia

Industri pinjaman daring (pindar) tumbuh 22,16% secara tahunan per September 2025 dengan total penyaluran Rp90,99 triliun. Angka ini bukan sekadar statistik; ini sinyal keras bahwa perilaku finansial masyarakat Indonesia sudah bergeser ke layanan digital, jauh melampaui cabang bank fisik.

Di tengah momentum Bulan Fintech Nasional yang digelar AFTECH, satu pesan terdengar sangat jelas: tanpa kolaborasi lintas industri, mimpi keuangan digital yang aman, inklusif, dan efisien — termasuk pemanfaatan AI di perbankan — hanya akan jadi jargon konferensi.

Artikel ini membahas kenapa kolaborasi fintech–perbankan, seperti yang disuarakan AdaKami, adalah fondasi nyata untuk adopsi AI dalam industri perbankan Indonesia: dari chatbot bahasa Indonesia, deteksi fraud, hingga penilaian kredit alternatif yang bisa mempercepat inklusi keuangan.

---

Mengapa Kolaborasi Fintech–Bank Jadi Kunci Adopsi AI

Jawabannya sederhana: data, skala, dan kecepatan inovasi.

Fintech pinjaman daring seperti AdaKami punya keunggulan di sisi kecepatan inovasi, kemampuan membaca perilaku digital, dan keberanian menguji model AI baru. Bank punya kekuatan di sisi regulasi, kepercayaan publik, dan kedalaman pendanaan. Kalau dua dunia ini jalan sendiri-sendiri, adopsi AI di perbankan akan lambat dan mahal.

Kolaborasi membuat beberapa hal strategis jadi mungkin:

• Bank bisa menguji model AI credit scoring berbasis data alternatif tanpa harus membangun semuanya dari nol.
• Fintech bisa memanfaatkan standar kepatuhan dan tata kelola risiko bank untuk membuat model AI lebih aman.
• Nasabah mendapat layanan yang lebih cepat dan personal, tanpa kompromi pada keamanan dan perlindungan konsumen.

Bulan Fintech Nasional pada 11/12/2025 menegaskan arah itu. Pernyataan Direktur Utama AdaKami, Bernardino Moningka Vega, soal empat pilar kolaborasi bukan hanya relevan untuk fintech lending, tapi langsung menyentuh jantung transformasi AI perbankan di Indonesia.

---

Empat Pilar Kolaborasi Fintech–Bank yang Menghidupkan AI

Empat pilar yang disampaikan AdaKami pada dasarnya adalah blueprint teknis untuk membangun ekosistem AI keuangan yang sehat: berbagi data, skoring interoperable, berbagi risiko, dan platform kolaborasi. Kalau ditarik ke konteks perbankan, efeknya sangat konkret.

1. Berbagi Data: Bahan Bakar Utama AI Perbankan

AI hanya secerdas data yang diberikan. Di sini, kolaborasi data antara fintech, bank, biro kredit, dan penyedia data alternatif jadi kunci.

Tanpa data lintas lembaga, AI perbankan akan terus buta pada jutaan nasabah yang selama ini “tak terlihat” sistem keuangan formal.

Contoh penerapan di Indonesia:

• Integrasi data biro kredit + data perilaku digital
  Fintech punya data perilaku: pola transaksi, frekuensi pinjaman kecil, riwayat pembayaran tagihan digital. Bank punya data rekening, gaji, dan riwayat kredit formal. Menggabungkan keduanya memungkinkan:

  • Model AI kredit yang bisa menilai pekerja informal, pelaku UMKM, hingga gig worker.
  • Penilaian risiko yang lebih akurat untuk nasabah baru yang belum pernah pinjam di bank.

• Deteksi fraud berbasis jaringan (network-based fraud detection)
  Dengan shared fraud intelligence, AI bisa mengenali pola perangkat, lokasi, dan rekening tujuan yang dicurigai. Kalau fintech mendeteksi pola penipuan tertentu, bank bisa ikut terlindungi — dan sebaliknya.

Bagi bank yang sedang serius mengembangkan AI risk engine, kolaborasi data dengan fintech bukan lagi opsi tambahan, tapi jalan pintas paling logis.

2. Skoring Interoperable: Fondasi AI Credit Scoring yang Adil

Bernardino menyinggung pentingnya kerangka skoring yang interoperable. Dalam konteks AI perbankan, ini artinya: model penilaian risiko di bank A, bank B, dan fintech X tidak berjalan dengan logika yang saling bertabrakan.

Dampaknya apa?

• Nasabah tidak “dihukum” berulang-ulang
  Kalau seseorang punya catatan baik di fintech, skor AI di bank bisa ikut mempertimbangkan itu. Nasabah tak perlu mulai dari nol ketika pindah kanal layanan.

• Harga risiko (bunga, limit, tenor) lebih konsisten
  AI perbankan bisa mengkalkulasi risiko dengan standar yang serupa di berbagai lembaga. Baik untuk bank, fintech, maupun regulator.

• Regulator lebih mudah mengawasi
  Dengan kerangka skoring yang sejalan, otoritas bisa mengaudit model AI: apakah bias, terlalu agresif, atau merugikan kelompok tertentu.

Buat tim data dan risk di perbankan, ini berarti perlu duduk satu meja dengan tim data fintech untuk menyusun:

• standar feature data yang digunakan model AI (misal: definisi keterlambatan, rasio cicilan, dsb.)
• pedoman fairness: bagaimana AI tidak mendiskriminasi berdasarkan lokasi, jenis pekerjaan, atau faktor lain yang sensitif.

3. Jaminan Kredit & Berbagi Risiko: Ruang Uji Coba AI yang Aman

Skema penjaminan dan risk-sharing yang disebutkan dalam sesi Bulan Fintech Nasional sebenarnya adalah “sabuk pengaman” bagi inovasi AI.

Bank sering ragu menguji model AI baru untuk segmen berisiko tinggi karena takut NPL melonjak. Di sisi lain, fintech punya appetite lebih besar untuk menguji segmen ini, tapi kapasitas pendanaan terbatas.

Kolaborasi yang cerdas bisa berupa:

• Skema channeling atau co-lending
  Fintech menjalankan proses origination dan penilaian awal dengan model AI, bank menyediakan dana dengan batasan risiko tertentu. Jika ada skema penjaminan (dari fintech, lembaga penjamin, atau pihak ketiga), kerugian tak terduga bisa dibagi secara terukur.

• Sandbox risiko terbatas
  Model AI kredit baru bisa diuji pada segmen UMKM tertentu dengan plafon terbatas, di bawah kerangka risk-sharing. Kalau model terbukti akurat, skala diperbesar. Kalau belum, kerugiannya terkendali.

Hasilnya: AI kredit yang lebih matang, teruji di pasar Indonesia, dan tetap dalam koridor kehati-hatian perbankan.

4. Platform Kolaborasi Terintegrasi: “Infrastruktur” AI Keuangan

Tiga pilar di atas butuh “rumah” yang jelas. Di sinilah peran platform kolaborasi terintegrasi yang aman dan teregulasi.

Bayangkan satu ekosistem di mana:

• Bank dan fintech bisa mengakses modul AI standar (fraud detection, alternative credit scoring, KYC biometrik) melalui API.
• Regulator bisa memantau kinerja model AI secara agregat: tingkat approval, NPL, error rate, sampai indikasi bias.
• Data tertentu bisa dipertukarkan dalam bentuk yang sudah dianonimkan, sesuai regulasi perlindungan data.

Fintech lending seperti AdaKami bisa menjadi “laboratorium hidup” untuk menguji modul-modul AI ini. Ketika sudah terbukti, bank tinggal mengintegrasikan lewat platform kolaboratif yang sama, tanpa membangun semuanya dari nol.

---

Dari Chatbot sampai Fraud Detection: Contoh Nyata Sinergi AI

Kalau dibawa ke level operasional sehari-hari, kolaborasi fintech–bank membuka jalan bagi berbagai use case AI dalam digital banking Indonesia.

1. Chatbot Perbankan yang Benar-Benar Paham Nasabah

Banyak bank sudah punya chatbot, tapi sering terasa generik: jawabannya kaku, kurang konteks, dan kadang malah menyuruh nasabah “hubungi call center”. Kolaborasi dengan fintech bisa mengubah itu.

Fintech lending berpengalaman menangani:

• nasabah dengan literasi keuangan beragam,
• pertanyaan soal tagihan, bunga, dan restrukturisasi,
• komplain di jam-jam sibuk seperti akhir bulan.

Data interaksi ini sangat berharga untuk melatih chatbot AI bahasa Indonesia yang:

• bisa menjelaskan produk kredit dengan bahasa sehari-hari,
• mengerti konteks nasabah (misal: baru saja telat bayar satu kali),
• mampu menawarkan solusi (perpanjangan tenor, simulasi cicilan) secara otomatis.

Bank yang mengintegrasikan pembelajaran ini akan punya chatbot yang terasa “lebih manusiawi” dan relevan untuk nasabah Indonesia, bukan sekadar bot yang rajin kirim template.

2. Deteksi Fraud Multikanal yang Lebih Cepat

Penipuan finansial makin canggih. Modus lintas platform: akun dibobol di satu layanan, hasilnya dialirkan ke rekening lain, lalu dicairkan lewat kanal ketiga.

Kalau tiap lembaga jalan sendiri, AI fraud detection mereka hanya melihat satu potongan puzzle. Dengan kolaborasi:

• Fintech dan bank bisa saling bertukar indikator risiko (perangkat mencurigakan, pola login, lokasi abnormal).
• AI bisa membangun model berdasarkan jejaring antar akun dan perangkat, bukan hanya perilaku di satu aplikasi.

Hasilnya adalah sistem deteksi fraud yang:

• lebih cepat menahan transaksi mencurigakan,
• mengurangi kerugian finansial,
• dan, yang tak kalah penting, meningkatkan kepercayaan publik pada layanan keuangan digital.

3. Personalisasi Layanan dan Inklusi Keuangan

Di segmen ritel dan UMKM, personalisasi berbasis AI hanya mungkin kalau bank punya pandangan utuh atas perilaku finansial nasabah.

Kolaborasi dengan fintech lending memungkinkan:

• Penawaran kredit mikro yang lebih tepat
  AI melihat bahwa seorang pedagang online rutin ambil pinjaman kecil di fintech dan selalu lunas tepat waktu. Data ini memperkuat keyakinan bank untuk menawarkan produk KUR digital atau kartu kredit dengan limit terbatas.

• Edukasi keuangan yang relevan
  Chatbot atau aplikasi bank bisa memberi notifikasi: “Pengeluaran cicilan kamu sudah 40% dari penghasilan, sebaiknya jangan ambil pinjaman baru dulu.” Ini jenis edukasi yang praktis, bukan sekadar artikel panjang di blog.

Di level makro, inilah yang mendorong inklusi keuangan digital: jutaan orang yang sebelumnya tak terjangkau bank pelan-pelan masuk ke sistem formal melalui kombinasi fintech + bank + AI.

---

Apa Langkah Nyata yang Perlu Diambil Bank Indonesia Saat Ini?

Untuk bank yang serius masuk ke era AI dalam industri perbankan Indonesia, ada beberapa langkah praktis yang bisa mulai digarap segera:

1. Petakan aset data internal dan peluang kolaborasi

   • Data apa yang paling kaya di bank? (transaksi, payroll, KPR, dsb.)
   • Data apa yang bisa dilengkapi fintech? (perilaku aplikasi, mikro-pinjaman, dsb.)

2. Bangun tim gabungan data & risiko dengan mitra fintech
   Bukan hanya kerja sama bisnis, tapi juga kerja sama teknis: menyusun fitur data, model AI, dan standar interoperabilitas skoring.

3. Mulai dari satu use case AI yang paling mendesak

   • Untuk bank dengan masalah NPL: fokus ke AI credit scoring dan early warning.
   • Untuk bank dengan beban call center tinggi: mulai dari chatbot AI.
   • Untuk bank yang rentan fraud: prioritaskan AI fraud detection.

4. Libatkan regulator sejak awal
   Semakin transparan bank dan fintech menjelaskan bagaimana model AI bekerja (data apa yang dipakai, bagaimana risikonya dikelola), semakin besar kemungkinan inovasi itu mendapat ruang.

Saya pribadi melihat tren di 2026–2027 nanti: bank yang menang bukan sekadar yang punya aplikasi paling ramai diunduh, tapi yang paling matang mengelola kolaborasi dan AI sekaligus.

---

Menatap 2026: AI Perbankan Tidak Bisa Jalan Tanpa Fintech

Momentum Bulan Fintech Nasional 2025 sudah mengirim pesan jelas: pertumbuhan 22,16% industri pindar bukan ancaman bagi bank, tapi kesempatan untuk membangun mesin AI perbankan yang lebih cerdas dan inklusif.

Empat pilar yang disampaikan AdaKami — berbagi data, skoring interoperable, skema berbagi risiko, dan platform kolaboratif — sejatinya adalah fondasi arsitektur digital banking berbasis AI di Indonesia. Kalau bank dan fintech berani serius membangun ini bersama, kita akan melihat:

• lebih banyak masyarakat yang lolos penilaian kredit secara adil,
• lebih sedikit korban penipuan finansial,
• dan pengalaman perbankan digital yang terasa personal, bukan generik.

Jadi, bagi pelaku perbankan, fintech, maupun regulator yang membaca ini, pertanyaannya bukan lagi “perlu atau tidak pakai AI?”, tapi: “Dengan siapa Anda akan berkolaborasi untuk membangun AI yang benar-benar bekerja untuk masyarakat Indonesia?”