Outflow asing di SRBI dan pasar keuangan RI bukan cuma isu makro. Ini langsung memukul likuiditas bank. Di sini AI dan analitik prediktif jadi senjata utama.
Modal Asing Kabur, Likuiditas Bank Ikut Ketat
Pekan kedua Desember 2025, investor asing kembali menarik dana dari pasar keuangan Indonesia. Angkanya memang terlihat kecil di permukaan, sekitar Rp130 miliar outflow bersih, tapi kalau dibongkar komponennya, gambarnya jauh lebih menarik — dan cukup bikin sektor perbankan waspada.
Berikut komposisinya menurut data Bank Indonesia (periode 08–11/12/2025):
- Asing net buy saham: Rp1,14 triliun
- Asing masuk ke SBN: Rp2,85 triliun
- Asing jual SRBI: Rp4,12 triliun
Hasil akhirnya: Indonesia tetap tekor arus modal asing minggu itu.
Ini bukan kejadian sekali lewat. Secara kumulatif sampai 11/12/2025, asing sudah mencatat:
- Jual bersih saham: Rp25,95 triliun
- Jual bersih SBN: Rp3,49 triliun
- Jual bersih SRBI: Rp116,34 triliun
Buat bank dan pelaku digital banking, angka-angka ini bukan sekadar statistik makro. Ini langsung nyambung ke likuiditas, biaya dana, pricing kredit, dan stabilitas layanan digital.
Di artikel ini, kita bahas:
- Kenapa arus modal asing seperti di SRBI penting untuk bank,
- Bagaimana tekanan ini mengubah lanskap perbankan Indonesia,
- Peran nyata AI dan analitik prediktif untuk membantu bank digital bertahan dan malah tumbuh di tengah volatilitas.
Apa Sebenarnya yang Terjadi di SRBI & Pasar Keuangan RI?
Intinya: asing berbalik arah dari instrumen Bank Indonesia, khususnya Sekuritas Rupiah Bank Indonesia (SRBI), meskipun ada kabar baik dari global.
The Fed baru saja memangkas suku bunga acuan 25 bps untuk ketiga kalinya di 2025. Biasanya, situasi begini bikin dana global lebih berani masuk ke emerging markets seperti Indonesia (mode risk-on). Itu mulai kelihatan di:
- Kembalinya beli asing di saham
- Masuknya dana ke SBN
Tapi… di sisi lain, asing tetap ramai-ramai melepas SRBI. Outflow di SRBI bukan cuma soal angka Rp4,12 triliun minggu lalu; secara tahun berjalan, posisi jual bersih di SRBI sudah tembus Rp116 triliun lebih.
Dampaknya ke persepsi risiko Indonesia juga muncul di Credit Default Swap (CDS) 5 tahun yang naik dari 71,28 bps (05/12/2025) jadi 72,99 bps (11/12/2025). Kenaikan kecil, tapi sinyalnya jelas:
investor global lagi ekstra hati-hati terhadap aset berisiko, termasuk Indonesia.
Buat makroekonomi, ini bicara soal ketahanan eksternal. Buat bank dan ekosistem digital banking, ini bicara soal stabilitas funding, risiko pasar, dan kecepatan respon manajemen risiko.
Kenapa Arus Modal Asing Penting untuk Bank & Digital Banking?
Jawabannya sederhana: arus modal asing mempengaruhi likuiditas dan biaya dana, dua hal yang jadi “nyawa” bank.
1. Dampak ke likuiditas dan biaya dana
Ketika asing keluar dari instrumen seperti SRBI, BI harus mengelola kembali likuiditas rupiah di sistem. Di sisi lain, tekanan di pasar keuangan bisa membuat:
- Yield SBN naik → acuan pricing banyak instrumen bank ikut naik
- Biaya dana (cost of fund) berpotensi meningkat
- Bank lebih hati-hati menyalurkan kredit baru
Untuk bank yang agresif di digital lending, volatilitas ini bisa mengganggu strategi pertumbuhan: bunga yang harusnya kompetitif jadi sulit dipertahankan kalau biaya dana naik.
2. Efek ke manajemen risiko dan portofolio investasi
Bank tidak hanya hidup dari kredit. Banyak bank memegang SBN, SRBI, dan instrumen pasar uang sebagai bagian dari portofolio likuiditas.
Saat asing jual besar-besaran di SRBI atau pasar obligasi bergejolak:
- Nilai portofolio surat berharga bank bisa tertekan
- Rasio kecukupan likuiditas (LCR, NSFR) harus diawasi lebih ketat
- Strategi mark-to-market dan hedging menjadi lebih krusial
Di sinilah kemampuan memonitor pasar secara real-time dan memprediksi skenario ke depan jadi pembeda antara bank yang surviv dan bank yang selalu reaktif.
3. Imbas ke kepercayaan dan pengalaman nasabah digital
Fluktuasi makro seringkali “bocor” ke level ritel:
- Pergerakan nilai tukar dan suku bunga terasa di tabungan, deposito, dan kredit
- Media memberitakan outflow asing, CDS naik, dll. Nasabah jadi waspada
Kalau bank digital lambat menjelaskan situasi, lambat menyesuaikan produk, dan tidak bisa memberi edukasi finansial yang jelas, nasabah akan pindah ke pemain yang terasa lebih siap dan lebih transparan.
Di Sini AI Mulai Penting: Dari Monitoring ke Prediksi
Kebanyakan bank masih terlalu mengandalkan laporan harian atau mingguan untuk membaca risiko pasar dan perilaku nasabah. Di era outflow seperti di SRBI sekarang, pola itu kelamaan.
AI dan analitik prediktif memungkinkan bank Indonesia berpindah dari mode “reaktif” ke “antisipatif”.
1. AI untuk pemantauan makro & pasar secara real-time
Bank bisa membangun atau mengadopsi sistem yang:
- Mengambil data dari BI, pasar obligasi, kurs, CDS, harga saham, hingga berita ekonomi
- Menggunakan NLP (Natural Language Processing) untuk membaca sentimen berita global, komentar bank sentral, dan analisis pasar
- Menghasilkan dashboard risiko makro yang otomatis memberi skor risiko harian
Contoh praktis:
Saat CDS Indonesia naik melewati ambang tertentu, outflow asing di SRBI meningkat, dan rupiah melemah, sistem memberi alert ke tim ALM dan treasury. Rekomendasi otomatis bisa muncul:
- Perketat batas posisi terbuka valuta asing
- Naikkan sedikit suku bunga deposito tenor pendek
- Tunda pembelian surat berharga dengan durasi panjang
Tanpa AI, hal-hal ini sering baru terjadi setelah dampaknya terasa di neraca.
2. Analitik prediktif untuk skenario likuiditas bank
Model AI bisa dilatih untuk memprediksi:
- Proyeksi outflow dan inflow dana pihak ketiga (DPK) berdasarkan pola historis + kondisi makro
- Dampak skenario shock (misalnya: The Fed lebih hawkish, rupiah melemah 5%, outflow asing naik) ke posisi likuiditas dan kebutuhan funding bank
Hasilnya, manajemen punya simulasi skenario yang konkret:
“Kalau outflow asing di SRBI berlanjut ke SBN dan rupiah melemah drastis selama 2 minggu, berapa banyak likuiditas tambahan yang kita butuhkan? Dari sumber mana yang paling efisien?”
Ini jauh lebih kuat daripada sekadar diskusi opini di rapat ALCO.
3. AI untuk pricing dinamis di bank digital
Digital banking punya keunggulan: pricing produk bisa diubah lebih cepat dan lebih granular.
Dengan AI, bank bisa:
- Menghubungkan model risiko makro (CDS, outflow asing, volatilitas pasar) dengan model pricing deposito dan kredit
- Menawarkan suku bunga deposito yang sedikit lebih menarik untuk segmen tertentu saat likuiditas mulai ketat, tanpa menghajar margin di seluruh portofolio
- Menyesuaikan suku bunga kredit secara bertahap untuk segmen berisiko tinggi berdasarkan sinyal makro
Contohnya, ketika sinyal outflow asing menguat, model merekomendasikan:
- Kenaikan 10–20 bps untuk produk deposito digital tenor 1–3 bulan
- Pengetatan limit kredit untuk sektor yang paling sensitif terhadap kurs dan suku bunga
Menghubungkan Risiko Makro dengan Perilaku Nasabah Ritel
Sering kali, tim makroekonomi dan tim digital banking di bank bekerja di “silo” masing-masing. Padahal, situasi seperti outflow asing di SRBI justru momen ketika data mereka harus dikawinkan.
1. Chatbot & edukasi nasabah berbasis AI
Saat pasar bergejolak, nasabah mulai banyak bertanya:
- “Kenapa bunga deposito naik?”
- “Kenapa limit kartu kredit saya dikaji ulang?”
- “Apakah tabungan saya aman?”
Chatbot berbasis AI berbahasa Indonesia bisa:
- Menjelaskan hubungan sederhana antara kondisi global, kebijakan BI, dan produk bank
- Memberi insight personal: “Dengan profil Anda, langkah yang paling aman adalah…”
- Menjawab 24/7, mengurangi tekanan ke call center
Bank yang transparan dan responsif saat volatilitas meningkat akan terlihat lebih kredibel dan aman di mata nasabah.
2. Peringatan dan rekomendasi personal
AI di aplikasi bank digital bisa menghubungkan:
- Perubahan suku bunga & nilai tukar
- Profil risiko dan pola transaksi nasabah
Lalu memberikan notifikasi yang relevan, misalnya:
- “Kurs USD/IDR bergerak signifikan. Anda banyak punya transaksi dalam USD, pertimbangkan untuk mengatur saldo valas Anda.”
- “Bunga deposito naik untuk tenor 1 bulan. Dengan saldo mengendap Anda, Anda berpotensi mendapat tambahan imbal hasil sekian rupiah.”
Di tengah ketidakpastian, personalisasi seperti ini bukan cuma fitur keren; ini alat mempertahankan kepercayaan nasabah.
Dari Outflow ke Strategi: Apa yang Harus Dilakukan Bank Indonesia dan Bank Komersial?
BI sudah jelas menyatakan akan mengoptimalkan bauran kebijakan dan memperkuat koordinasi dengan Pemerintah untuk menjaga stabilitas. Di level otoritas, itu penting.
Di level bank dan digital banking, ada beberapa langkah konkret yang, menurut saya, sudah waktunya tidak lagi ditunda:
1. Bangun “command center” risiko berbasis AI
Bukan sekadar dashboard cantik di ruangan meeting.
- Integrasikan data makro, pasar, internal bank (likuiditas, kredit, DPK, transaksi digital)
- Gunakan model AI untuk memberi sinyal risiko harian
- Kaitkan output ke proses pengambilan keputusan: ALCO, treasury, risk, dan bisnis ritel/korporasi
2. Jadikan AI bagian dari proses ALM, bukan proyek IT sampingan
Banyak bank melihat AI sebagai proyek inovasi, padahal seharusnya jadi bagian inti dari Asset Liability Management (ALM):
- Model cash flow forecasting yang memanfaatkan machine learning
- Skenario stres yang dinamis, otomatis menyesuaikan kondisi pasar terbaru
- Rekomendasi optimasi struktur tenor dana dan aset
3. Selaraskan tim makro, risiko, dan digital banking
Volatilitas modal asing seperti di SRBI bukan cuma urusan treasury. Efeknya ke:
- Produk: pricing, fitur, tenor
- Channel digital: edukasi, notifikasi risiko, desain perjalanan nasabah
- Strategi pertumbuhan kredit dan dana
Bank yang sanggup menyatukan tiga dunia ini — dengan AI sebagai “otak tengah” — akan jauh lebih tahan banting.
Penutup: Era Baru Digital Banking Bukan Sekadar Aplikasi Keren
Kasus asing ramai-ramai lepas SRBI di Desember 2025 mengingatkan satu hal penting:
risiko makro bisa berubah cepat, dan efeknya ke perbankan sangat nyata.
Di seri “AI dalam Industri Perbankan Indonesia: Era Digital Banking” ini, benang merahnya selalu sama:
AI bukan hanya untuk chatbot atau rekomendasi produk; AI harus jadi mesin analitik yang menjaga stabilitas, likuiditas, dan kepercayaan nasabah.
Selama bank masih mengandalkan laporan lambat dan keputusan manual di tengah volatilitas global, mereka akan terus berada selangkah di belakang. Ada cara yang lebih cerdas:
- Pantau arus modal dan risiko makro secara real-time dengan AI
- Hubungkan hasilnya ke strategi likuiditas, pricing, dan kredit
- Terjemahkan semuanya ke pengalaman digital yang jelas dan menenangkan bagi nasabah
Bank yang berani berinvestasi ke arah sini bukan cuma bertahan menghadapi outflow asing, tapi berpeluang memimpin era baru digital banking yang stabil, cerdas, dan inklusif di Indonesia.