Kolaborasi Fintech, Bank & AI: Kunci Kredit Inklusif

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

Pertumbuhan fintech lending 22,16% tak cukup tanpa kolaborasi. Empat pilar ini jadi fondasi pemanfaatan AI di perbankan digital dan kredit yang lebih inklusif.

AI perbankanfintech lendingdigital bankinginklusif keuangankolaborasi industricredit scoring AI
Share:

Kolaborasi Fintech, Bank & AI: Kunci Kredit Inklusif di Era Bulan Fintech Nasional

Industri pinjaman daring di Indonesia tumbuh 22,16% secara tahunan per September 2025, dengan total penyaluran hampir menembus Rp91 triliun. Angka ini bukan cuma data di laporan regulator. Ini sinyal kuat bahwa masyarakat sudah bergeser: akses keuangan tak lagi identik dengan datang ke cabang bank, antre, dan membawa berkas setumpuk.

Di tengah momentum Bulan Fintech Nasional, diskusi kolaborasi industri jadi makin relevan. Bukan hanya antara sesama pemain fintech, tapi juga antara fintech lending, perbankan digital, dan regulator. Dan kalau kita bicara masa depan, satu teknologi yang tidak bisa diabaikan adalah Artificial Intelligence (AI).

Artikel ini membedah bagaimana empat pilar kolaborasi yang disampaikan Direktur Utama AdaKami, Bernardino Moningka Vega, sebenarnya adalah fondasi penting untuk mendorong AI dalam industri perbankan Indonesia: dari kredit lebih inklusif, deteksi fraud yang lebih cerdas, sampai layanan digital banking yang terasa benar‑benar personal.

Mengapa Kolaborasi Jadi Wajib di Era AI Perbankan

Kolaborasi industri bukan jargon seminar. Di konteks AI dan digital banking, kolaborasi adalah pembeda antara ekosistem yang sehat dan pasar yang kacau.

Alasannya sederhana:

  • AI butuh data yang cukup dan berkualitas untuk bekerja dengan akurat.
  • Data finansial masyarakat tersebar di banyak tempat: bank, fintech lending, e‑commerce, dompet digital, bahkan telko.
  • Tanpa mekanisme berbagi data yang aman dan teregulasi, AI di perbankan hanya akan bekerja optimal untuk segmen nasabah yang sudah bankable dari awal.

Konsekuensinya, inklusi keuangan jadi setengah hati: yang sudah punya akses mendapat layanan makin canggih, sementara jutaan masyarakat unbanked dan underbanked tetap kesulitan membangun rekam jejak kredit.

Bulan Fintech Nasional menegaskan hal ini: pertumbuhan 22,16% industri pindar baru akan berarti bagi perekonomian kalau dibarengi tiga hal:

  1. Tata kelola risiko yang kuat.
  2. Perlindungan konsumen.
  3. Kolaborasi industri yang serius, bukan sekadar foto bersama di acara.

AI bisa mempercepat semuanya, tapi hanya jika fondasinya benar.

Pilar 1: Berbagi Data, Bahan Bakar Utama AI Kredit

AI untuk penilaian kredit (credit scoring) hanya sekuat data yang dikonsumsinya. Di sinilah pilar pertama yang disampaikan Bernardino sangat krusial: berbagi data sebagai fondasi utama.

Dari Data Terpisah ke “360° View” Nasabah

Saat ini, tiap pelaku punya potongan puzzle sendiri:

  • Bank punya data tabungan, kartu kredit, riwayat pinjaman KUR/KPR.
  • Fintech lending punya data perilaku bayar cicilan mikro, pola pengajuan, kanal akuisisi.
  • E‑commerce memegang data transaksi harian dan kemampuan belanja.
  • Telko punya data penggunaan pulsa dan pola komunikasi.

Kalau semua ini diproses terpisah, model AI di bank digital tidak akan pernah benar‑benar mengenal nasabah, terutama segmen informal dan UMKM mikro. Tapi ketika data tersebut dikolaborasikan secara teregulasi, AI bisa:

  • Menilai risiko nasabah tanpa slip gaji formal.
  • Membedakan perilaku peminjam yang memang kesulitan dengan yang berniat menipu.
  • Memberi limit kredit yang lebih presisi, tidak terlalu agresif tapi juga tidak terlalu konservatif.

Praktiknya di Indonesia: Apa yang Perlu Dibangun?

Dalam konteks Indonesia, arah kebijakannya mulai terlihat:

  • Integrasi antara biro kredit dan data alternatif dari fintech.
  • Penggunaan innovative credit scoring untuk nasabah yang belum tersentuh bank.
  • Pemanfaatan fraud intelligence bersama: daftar pola penipuan, perangkat berisiko, hingga jaringan pelaku fraud.

AI berperan mengolah jutaan titik data ini dalam hitungan detik. Tapi tanpa kerangka berbagi data yang jelas (misalnya standard API industri, aturan privasi, dan skema anonymization), potensi AI di industri perbankan dan fintech akan mentok di demo presentasi, bukan di produk nyata.

Pilar 2: Skoring Interoperable, Bukan “Skor Siluman” Antar Lembaga

Satu kesalahan umum di industri keuangan digital adalah membuat model skoring tertutup yang tidak bisa dimaknai pihak lain. Padahal, kalau kita ingin AI benar‑benar membantu inklusi keuangan, skoring interoperable jauh lebih masuk akal.

Mengapa Interoperabilitas Skor Penting?

Skor risiko yang interoperable berarti:

  • Skor bisa dimengerti dan diadaptasi oleh bank, fintech, dan lembaga lainnya.
  • Nasabah tidak perlu merasa seolah punya “dua wajah kredit”: satu di mata bank, satu lagi di mata fintech.
  • Regulator lebih mudah memantau kualitas pertumbuhan kredit di seluruh ekosistem.

Dari sudut pandang AI:

  • Model yang baik butuh ground truth yang konsisten di seluruh industri.
  • Ketika standar risiko selaras, AI di bank digital dan AI di fintech lending bisa “bicara bahasa yang sama”.

Contoh Manfaat Langsung Bagi Bank & Fintech

Bayangkan seorang pedagang online di luar Jawa yang rajin meminjam dan melunasi pinjaman mikro di fintech lending resmi. Dengan skema interoperable:

  • Rekam jejak positifnya bisa “terbawa” saat ia mengajukan Kredit Usaha Rakyat (KUR) atau produk bank digital.
  • AI di bank bisa langsung mengenali pola bayar yang sehat dan memberi penawaran kredit lebih murah.
  • Fintech dan bank bisa menyusun journey yang mulus: mulai dari pinjaman mikro, naik kelas ke modal kerja bank, lalu ke produk investasi.

Tanpa standar bersama, semua ini akan terjebak di silo data dan nasabah kembali memulai dari nol setiap kali berpindah lembaga.

Pilar 3: Jaminan Kredit & Berbagi Risiko untuk Nasabah Berisiko Tinggi

Inklusi keuangan tidak mungkin tercapai kalau semua lembaga hanya bermain di segmen aman. Di sinilah skema penjaminan dan risk‑sharing jadi penting.

AI Membantu Mengelola, Bukan Menghindari Risiko

Banyak orang mengira AI akan membuat lembaga keuangan makin defensif: hanya memberi kredit ke yang skornya tinggi. Pendekatan ini keliru dan berbahaya untuk tujuan inklusi.

Yang ideal justru seperti ini:

  • AI memetakan profil risiko dengan lebih rinci (bukan sekadar “layak” atau “tidak layak”).
  • Pemerintah, bank, dan fintech menyusun skema penjaminan untuk segmen tertentu (misalnya petani, nelayan, pekerja gig economy).
  • Risiko kerugian dibagi secara terarah, sehingga lembaga tetap berani melayani segmen yang selama ini dianggap “too risky”.

Dalam konteks ini, data dari fintech lending seperti AdaKami dan anggota asosiasi lainnya sangat berguna. Mereka punya pengalaman operasional di segmen berisiko tinggi yang belum sepenuhnya tersentuh bank.

Apa Artinya untuk Ekosistem Digital Banking?

Untuk bank digital yang ingin tumbuh cepat tapi tetap sehat, kombinasi ini ideal:

  • Model AI yang matang untuk memprediksi risiko.
  • Kolaborasi dengan fintech lending untuk akuisisi dan penilaian awal.
  • Dukungan regulator dalam bentuk penjaminan atau insentif untuk penyaluran ke segmen prioritas.

Hasil akhirnya: portofolio lebih terdiversifikasi, tingkat kredit macet bisa dikontrol, dan tujuan inklusi keuangan nasional tetap terjaga.

Pilar 4: Platform Kolaborasi Terintegrasi, Bukan Hanya MoU

Tiga pilar di atas hanya akan efektif jika ada platform kolaborasi terintegrasi yang nyata, bukan sekadar kesepakatan di atas kertas.

Seperti Apa Platform Kolaboratif yang Ideal?

Dalam konteks AI perbankan Indonesia, platform kolaboratif yang sehat biasanya punya ciri:

  • Secure data exchange: mekanisme pertukaran data terenkripsi dengan kontrol akses ketat.
  • Regulatory sandbox: ruang uji coba produk AI baru antara bank, fintech, dan regulator.
  • Standar API & format data: supaya integrasi tidak terus‑menerus diulang dan menghabiskan biaya.
  • Layer AI services bersama: misalnya layanan shared fraud detection yang bisa diakses banyak lembaga.

Kalau ini terbangun, efeknya terasa di semua sisi:

  • Lender tumbuh lebih cepat karena bisa berbagi infrastruktur dan data risiko.
  • Borrower menikmati akses kredit yang lebih adil dan bunga yang lebih rasional.
  • Regulator punya visibility yang jauh lebih baik terhadap kesehatan sistem.

Dari Fintech Lending ke AI Banking yang Personal

Saya pribadi melihat platform semacam ini sebagai jembatan nyata ke era digital banking yang personal:

  • Chatbot AI bank bisa merespons lebih tepat karena paham konteks finansial nasabah lintas platform.
  • Rekomendasi produk (tabungan, investasi, asuransi, pinjaman) bisa disesuaikan dengan fase hidup dan profil risiko.
  • Sistem anti‑fraud bisa mendeteksi pola anomali lintas lembaga, bukan cuma di satu aplikasi.

Bulan Fintech Nasional hanyalah momentum tahunan, tapi kalau dimanfaatkan dengan serius, ia bisa jadi titik balik percepatan pembangunan platform kolaboratif semacam ini.

Apa yang Harus Dilakukan Pelaku Bank & Fintech Mulai Sekarang?

Momentum pertumbuhan 22,16% industri pindar dan sorotan terhadap fintech lending seperti AdaKami memberi pesan jelas: pasar sudah siap untuk layanan keuangan digital yang lebih canggih dan bertanggung jawab. Tinggal pertanyaannya, apakah pelaku siap?

Beberapa langkah praktis yang menurut saya realistis untuk 12–24 bulan ke depan:

  1. Audit kesiapan data untuk AI

    • Rapikan data internal: struktur, kualitas, dan kepatuhan privasi.
    • Petakan data mana yang bisa dibagi dalam ekosistem secara aman.

  2. Bangun atau bergabung dengan ekosistem berbagi data

    • Ikut serta dalam inisiatif industri untuk standardisasi skor dan API.
    • Prioritaskan integrasi dengan mitra yang punya visi jangka panjang soal AI dan tata kelola risiko.

  3. Mulai dari use case AI yang memberikan dampak cepat

    • Credit scoring alternatif untuk segmen UMKM dan pekerja informal.
    • Fraud detection lintas kanal (mobile banking, e‑wallet, kartu).
    • Chatbot bahasa Indonesia yang benar‑benar paham konteks finansial lokal.

  4. Perkuat tata kelola dan etika AI

    • Susun kebijakan internal soal bias, fairness, dan hak nasabah atas data mereka.
    • Libatkan regulator sejak awal ketika menguji model AI yang sensitif.

  5. Edukasi nasabah soal kredit yang bertanggung jawab

    • Teknologi boleh maju, tapi literasi tetap kunci: jelaskan bunga, tenor, konsekuensi gagal bayar, dan kanal pengaduan.

Langkah‑langkah ini mungkin terdengar teknis, tapi di level strategi, ini yang membedakan pemain yang hanya “ikut tren AI” dengan pemain yang benar‑benar siap memimpin era digital banking Indonesia.

Penutup: Dari Bulan Fintech ke Masa Depan AI Perbankan RI

Momentum Bulan Fintech Nasional 2025 menegaskan satu hal: pertumbuhan tanpa kolaborasi dan tata kelola hanya akan menciptakan risiko baru. Sebaliknya, kolaborasi yang terstruktur—berbasis data, standar risiko, skema penjaminan, dan platform terintegrasi—adalah pijakan terbaik untuk memaksimalkan potensi AI dalam industri perbankan Indonesia.

Kalau empat pilar yang dibahas tadi digarap serius, kita bukan cuma bicara peningkatan angka penyaluran pinjaman. Kita bicara:

  • Akses kredit yang lebih adil bagi jutaan masyarakat yang selama ini di pinggir sistem.
  • Perbankan digital yang terasa personal, bukan generik.
  • Ekosistem keuangan yang lebih tahan banting terhadap fraud dan guncangan ekonomi.

Pertanyaannya sekarang: sebagai bank, fintech, atau pemangku kepentingan lain, Anda ingin berada di sisi mana—menunggu perubahan atau ikut membentuk standar baru kolaborasi dan AI di perbankan Indonesia?