Mandiri BFN Fest 2025 dan Arah Baru AI di Perbankan

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

Mandiri BFN Fest 2025 menunjukkan bagaimana AI mengubah fintech dan perbankan Indonesia, dari credit scoring UMKM, anti-fraud, hingga chatbot digital banking.

AI perbankanfintech Indonesiadigital bankingUMKMMandiri BFN Festcredit scoring AI
Share:

Mandiri BFN Fest 2025 dan Arah Baru AI di Perbankan Indonesia

Pada 2023, transaksi uang elektronik di Indonesia tembus lebih dari Rp400 triliun menurut data Bank Indonesia. Angka ini naik berkali-kali lipat dibanding lima tahun lalu dan trennya belum melambat. Di balik lonjakan ini, ada satu benang merah: fintech dan perbankan makin menyatu, dengan AI sebagai mesin utamanya.

Mandiri BFN Fest 2025 yang digelar pada 10–11/12/2025 di Jakarta bukan sekadar konferensi dan expo fintech. Acara ini pelan-pelan jadi radar arah industri: bagaimana bank, startup fintech, regulator, sampai pelaku UMKM akan memanfaatkan kecerdasan buatan untuk keuangan digital dan sektor riil.

Tulisan ini membahas kenapa Mandiri BFN Fest 2025 penting untuk masa depan AI dalam industri perbankan Indonesia, apa dampaknya ke digital banking, dan yang paling praktis: apa yang bisa dilakukan bank, fintech, dan UMKM mulai dari sekarang.

Mandiri BFN Fest 2025: Lebih dari Sekadar Expo Fintech

Inti dari Mandiri BFN Fest 2025 adalah mempertemukan inovasi keuangan digital dengan kebutuhan sektor riil. Terjemahan kasarnya: teknologi jangan cuma keren di presentasi, tapi harus menjawab masalah konkret di lapangan.

Beberapa agenda kunci yang hampir pasti jadi sorotan:

  • Solusi pembayaran digital untuk UMKM dan ritel
  • Kolaborasi bank–fintech dalam layanan digital banking
  • Penerapan AI untuk penilaian kredit dan mitigasi risiko
  • Teknologi anti-fraud dan keamanan siber di perbankan
  • Integrasi data sektor riil (POS, e-commerce, logistik) ke sistem keuangan

Kenapa acara seperti ini krusial untuk AI di perbankan?

Karena tiga hal:

  1. Bank butuh kecepatan inovasi fintech, tapi fintech butuh kepercayaan dan skala bank.
  2. Regulasi makin ketat, terutama soal data, privasi, dan consumer protection. Butuh ruang diskusi bersama.
  3. UMKM dan sektor riil jadi sasaran utama, dan mereka tidak bisa menunggu solusi yang rumit dan mahal.

Mandiri BFN Fest 2025 berada tepat di titik temu ini. Apa yang dipamerkan dan dibahas di sana biasanya jadi bahan eksperimen bank dan fintech untuk 1–2 tahun ke depan.

Peran AI dalam Fintech dan Digital Banking yang Akan Mengemuka

Garis besarnya jelas: AI di perbankan Indonesia bergeser dari sekadar nice to have jadi mesin utama pengambilan keputusan. Kalau ditarik ke konteks Mandiri BFN Fest 2025, ada beberapa area yang hampir pasti akan dibahas dan didemokan.

1. Penilaian Kredit Alternatif untuk UMKM dan Unbanked

AI untuk credit scoring alternatif adalah salah satu tema paling penting.

Bank dan fintech mulai meninggalkan pola lama yang bergantung penuh pada slip gaji dan laporan keuangan formal. Sekarang, model AI bisa menilai risiko kredit dari:

  • Riwayat transaksi di platform e-commerce
  • Data pembayaran dari aplikasi kasir (POS)
  • Pola arus kas rekening bank dan e-wallet
  • Data pengiriman logistik

Contoh konkret:

Seorang penjual online di marketplace mungkin tidak punya laporan keuangan rapi, tapi ia punya 1.500 transaksi per bulan, repeat buyer konsisten, dan rating toko tinggi. Model AI bisa membaca pola ini sebagai trust signal untuk memberi kredit modal kerja.

Bagi UMKM, ini artinya:

  • Proses pengajuan pinjaman makin cepat (jam, bukan minggu)
  • Plafon kredit bisa lebih akurat sesuai kapasitas usaha
  • Pelaku usaha baru punya kesempatan dapat akses perbankan

Bagi bank dan fintech:

  • Risiko bisa dipetakan lebih presisi
  • Portofolio kredit UMKM bisa tumbuh tanpa meningkatkan NPL secara liar

2. Deteksi Fraud dan Keamanan Transaksi Real-time

Pertumbuhan transaksi digital selalu diikuti peningkatan kejahatan siber. AI membantu bank dan fintech melakukan deteksi fraud real-time.

Beberapa pola yang dideteksi model AI:

  • Transaksi di luar kebiasaan (lokasi, nominal, jam)
  • Pola login mencurigakan dari device baru
  • Aktivitas massal dari satu IP untuk banyak akun

Model machine learning bisa belajar dari miliaran baris data transaksi dan menandai aktivitas yang janggal dalam hitungan milidetik. Dampaknya:

  • Pengguna lebih terlindungi tanpa terlalu sering kena false alarm
  • Bank bisa memangkas kerugian akibat fraud
  • Reputasi layanan digital banking tetap terjaga

Di panggung-panggung seperti Mandiri BFN Fest 2025, biasanya akan ada demo fraud monitoring dashboard dan use case bagaimana sistem menahan transaksi berbahaya secara otomatis.

3. Chatbot Bahasa Indonesia dan Layanan Pelanggan 24/7

AI untuk chatbot perbankan berbahasa Indonesia sudah masuk fase matang. Yang dibahas di 2025 bukan lagi "apakah chatbot perlu?", tapi:

  • Seberapa pintar chatbot memahami bahasa sehari-hari nasabah
  • Seberapa dalam chatbot bisa mengakses dan menjelaskan produk
  • Seberapa aman chatbot ketika berurusan dengan data sensitif

Chatbot modern yang dilatih dengan data percakapan asli nasabah bisa:

  • Menjawab pertanyaan dasar (limit kartu, cara reset PIN, biaya admin)
  • Membantu simulasi kredit sederhana
  • Mengarahkan nasabah ke produk yang relevan

Kuncinya: bahasa Indonesia natural, bisa mengerti campuran bahasa daerah, singkatan, bahkan typo. Di sinilah kualitas model bahasa (NLP) untuk konteks lokal jadi krusial.

4. Personalisasi Layanan dan Rekomendasi Produk

AI memungkinkan bank beralih dari pendekatan massal ke personalisasi. Bukan lagi blast SMS yang sama ke jutaan nasabah, tapi penawaran yang terasa relevan:

  • Rekomendasi kartu kredit berdasarkan pola belanja
  • Penawaran KPR saat nasabah mulai sering mencari info properti
  • Rekomendasi reksadana berdasarkan profil risiko dan pola saldo

Secara teknis, ini menggabungkan:

  • Segmentasi berbasis machine learning
  • Next best action engine
  • Rules regulatory (biar tetap patuh aturan, misalnya soal mis-selling)

Bagi nasabah, ini mengurangi spam. Bagi bank, conversion rate naik jauh karena pesan yang muncul di waktu dan konteks yang tepat.

Menghubungkan Inovasi Fintech dengan Kebutuhan Sektor Riil

Salah satu pesan besar Mandiri BFN Fest 2025 adalah: inovasi nggak ada artinya kalau tidak menyentuh sektor riil. AI di perbankan harus turun ke:

  • Toko kelontong dan warung
  • Petani dan nelayan
  • Pengusaha kecil di pasar tradisional
  • Pelaku ekonomi kreatif (desainer, konten kreator, freelancer)

Contoh alur nyata: dari data ke kredit modal kerja

  1. UMKM pakai aplikasi kasir digital di tokonya.
  2. Semua transaksi tercatat otomatis, harian sampai bulanan.
  3. Data terhubung ke bank atau fintech lewat API.
  4. Model AI menghitung skor kelayakan kredit dari pola penjualan.
  5. Sistem menawarkan pinjaman modal kerja langsung di aplikasi.
  6. Pencairan bisa dilakukan dalam hitungan jam.

Yang menarik, skema seperti ini bisa mengurangi kebutuhan agunan fisik, karena bank punya visibilitas lebih baik atas cashflow.

Tantangan yang harus dibahas di forum seperti BFN Fest

Tidak semua hal bisa diselesaikan dengan teknologi. Ada beberapa isu serius:

  • Literasi keuangan dan digital: banyak UMKM belum paham cara membaca laporan sederhana, apalagi memahami syarat produk kredit.
  • Kesenjangan data: sektor seperti pertanian masih minim data digital yang bisa diolah model AI.
  • Etika dan privasi data: data transaksi UMKM sangat sensitif, harus jelas izin dan pemanfaatannya.

Menurut saya, di titik ini peran bank besar seperti Mandiri penting: mereka bisa jadi jembatan antara kekuatan teknologi fintech dengan tanggung jawab dan tata kelola yang lebih matang.

Apa Artinya Mandiri BFN Fest 2025 untuk Bank, Fintech, dan UMKM?

Mandiri BFN Fest 2025 bisa dibaca sebagai "snapshot" arah industri 2–3 tahun ke depan. Beberapa implikasi praktis:

Untuk bank dan lembaga keuangan

Bank yang serius membangun digital banking berbasis AI perlu mulai fokus ke:

  • Membangun tim data dan AI internal, bukan sekadar beli solusi jadi
  • Merapikan data nasabah (data kualitas buruk = model AI bermasalah)
  • Mengembangkan use case yang jelas: credit scoring, fraud, chatbot, personalisasi
  • Menyiapkan kerangka tata kelola AI (governance, model risk, audit)

Untuk fintech dan startup

Fintech yang ingin relevan di era ini perlu:

  • Tahu diri: fokus ke niche masalah dan solusi spesifik (misal: AI untuk toko kelontong, atau scoring petani), bukan ingin mengerjakan semuanya
  • Membangun integrasi yang mulus ke sistem bank (API, keamanan, kepatuhan)
  • Transparan soal cara kerja model AI kepada partner dan regulator

Untuk UMKM dan pelaku sektor riil

Bagi UMKM, acara seperti Mandiri BFN Fest mungkin terasa jauh. Padahal dampaknya langsung ke keseharian bisnis:

  • Akses ke pembiayaan lebih cepat dan terjangkau
  • Produk keuangan makin relevan dengan kebutuhan usaha
  • Risiko penipuan dan transaksi bermasalah bisa berkurang

Yang bisa dilakukan UMKM mulai sekarang:

  • Biasakan pakai sistem yang mencatat transaksi (POS, pembukuan digital)
  • Pisahkan rekening pribadi dan rekening usaha
  • Jaga reputasi transaksi (hindari gagal bayar, chargeback, dsb.)

Data yang rapi dan sehat adalah "modal tak terlihat" yang sangat membantu model AI menilai kelayakan bisnis Anda.

Langkah Nyata Mengimplementasikan AI di Perbankan Indonesia

Biar tidak berhenti di diskusi konferensi, ada beberapa langkah praktis yang realistis dikerjakan bank dan fintech di Indonesia.

1. Mulai dari satu–dua use case prioritas

Jangan mencoba menerapkan AI di semua lini sekaligus. Pilih area dengan kombinasi:

  • Dampak bisnis jelas (misalnya penurunan fraud, percepatan kredit)
  • Data cukup memadai
  • Risiko bisa dikontrol

Contoh urutan yang cukup sehat:

  1. Deteksi fraud transaksi
  2. Chatbot layanan dasar
  3. Credit scoring alternatif untuk segmen terbatas
  4. Personalisasi kampanye pemasaran

2. Bangun fondasi data sebelum model canggih

Model secanggih apa pun akan rapuh kalau:

  • Banyak data duplikat dan tidak konsisten
  • Data nasabah tersebar di banyak sistem yang tidak terhubung
  • Tidak ada standar metadata dan quality check

Jadi, investasi di data platform, data governance, dan etika data bukan hal mewah, tapi prasyarat.

3. Libatkan regulator dan tim risiko sejak awal

AI di perbankan menyentuh area yang sensitif: penolakan kredit, flag fraud, sampai keputusan pricing. Jangan menunggu proyek hampir rampung baru mengajak:

  • Tim kepatuhan
  • Legal
  • Manajemen risiko
  • Bahkan perwakilan regulator

Model AI yang transparan, dapat diaudit, dan punya dokumentasi jelas jauh lebih mudah mendapat persetujuan dan kepercayaan.

Penutup: Masa Depan AI di Perbankan Indonesia Dimulai dari Kolaborasi

Mandiri BFN Fest 2025 adalah cermin bahwa AI bukan lagi wacana, tapi sudah jadi fondasi strategi fintech dan perbankan di Indonesia. Dari credit scoring UMKM, deteksi fraud, sampai chatbot berbahasa Indonesia, semuanya mengarah ke satu tujuan: layanan keuangan yang lebih inklusif, aman, dan relevan.

Bagi bank dan fintech, momen seperti ini seharusnya bukan sekadar ajang pamer teknologi, tapi kesempatan menyusun agenda konkret 12–24 bulan ke depan. Bagi UMKM, ini sinyal bahwa semakin banyak pintu akses pembiayaan yang akan terbuka — dengan satu syarat: data usaha harus mulai tertata.

Seri "AI dalam Industri Perbankan Indonesia: Era Digital Banking" pada dasarnya mengajak kita melihat satu hal: masa depan perbankan bukan hanya soal aplikasi yang rapi, tapi kecerdasan di balik layar yang membuat setiap keputusan lebih cepat dan lebih adil. Pertanyaannya sekarang, apakah institusi Anda sudah menyiapkan fondasi untuk ikut dalam gelombang AI ini, atau masih menonton dari pinggir?