Koordinasi BI–Kemenkeu di RDG akhir tahun jadi sinyal penting arah digital banking dan AI perbankan Indonesia: dari kredit, fraud detection, hingga inklusi keuangan.
RDG BI, Menkeu & AI: Sinyal Penting Bagi Perbankan Digital
Pertumbuhan kredit perbankan Indonesia per November 2025 baru sekitar 7–8% secara tahunan, masih di bawah target otoritas. Di saat yang sama, persaingan bank digital makin agresif, fraud digital makin canggih, dan nasabah makin manja dengan ekspektasi layanan serba instan.
Di tengah dinamika itu, Rapat Dewan Gubernur (RDG) Bank Indonesia 16–17/12/2025 kembali dihadiri perwakilan Kementerian Keuangan. Menteri Keuangan Purbaya Yudhi Sadewa mengutus Wakil Menteri Keuangan Suahasil Nazara, melanjutkan pola sebelumnya ketika Wamenkeu Thomas Djiwandono hadir di RDG BI bulan November.
Di permukaan, ini terlihat seperti berita koordinasi moneter–fiskal biasa. Tapi kalau ditarik ke konteks AI dalam industri perbankan dan era digital banking, kehadiran perwakilan Menkeu di RDG BI justru jadi sinyal penting:
Arah regulasi BI dan pemerintah 3–5 tahun ke depan akan sangat menentukan seberapa jauh AI bisa dimanfaatkan bank Indonesia—untuk kredit, fraud detection, sampai inklusi keuangan.
Tulisan ini membahas kenapa sinergi BI–Kemenkeu krusial, apa saja isu perbankan digital yang kemungkinan dibahas, dan di mana posisi AI dalam semua diskusi itu.
1. Apa Makna Strategis Kehadiran Wamenkeu di RDG BI?
Kehadiran Wamenkeu Suahasil di RDG BI bukan seremoni. Ini lanjutan dari pola baru: Kementerian Keuangan kini rutin terlibat dalam RDG.
Gubernur BI Perry Warjiyo menegaskan partisipasi ini sebagai bentuk komitmen koordinasi erat kebijakan moneter BI dan kebijakan fiskal pemerintah untuk menjaga stabilitas makroekonomi dan mendorong pertumbuhan berkelanjutan.
Dalam bahasa sederhana:
- BI pegang suku bunga, likuiditas, kebijakan sistem pembayaran.
- Kemenkeu pegang APBN, insentif pajak, belanja digital, program bantuan sosial.
Kalau dua sisi ini sinkron, dampaknya ke sektor perbankan sangat nyata:
- Stabilitas ekonomi lebih terjaga → risiko kredit macet turun, bank lebih berani ekspansi.
- Arah regulasi lebih jelas → bank punya kepastian buat investasi teknologi jangka panjang, termasuk AI.
- Kebijakan digital banking bisa lebih komprehensif → tidak hanya dari sisi BI (GPN, QRIS, BI-FAST), tapi juga dari sisi fiskal (insentif investasi teknologi, sandbox, dsb.).
Buat bank, terutama yang sedang serius mengembangkan AI untuk perbankan digital, ini kabar baik. Koordinasi moneter–fiskal yang rapat artinya risiko kebijakan yang “zig-zag” relatif lebih kecil.
2. RDG BI, Kredit 7,74%, dan Tantangan Perbankan Digital
Salah satu data yang di-highlight di sekitar RDG adalah pertumbuhan kredit perbankan yang baru 7,74%, masih jauh di bawah target tahunan.
Artinya apa?
- Permintaan kredit belum sepenuhnya pulih kuat.
- Bank masih berhati-hati menyalurkan pembiayaan.
- Beberapa segmen masyarakat dan UMKM mungkin masih sulit mengakses kredit.
Di tengah kondisi ini, AI bisa jadi alat bantu yang sangat praktis bagi bank dan regulator:
a. Penilaian kredit berbasis AI untuk dorong penyaluran kredit
Selama ini, banyak UMKM dan pekerja informal sulit dapat kredit karena:
- Tak punya laporan keuangan rapi
- Rekening tidak aktif besar
- Tidak punya agunan formal
Dengan AI credit scoring, bank bisa menilai risiko berdasarkan data alternatif, misalnya:
- Pola transaksi rekening (frekuensi, stabilitas, sebaran)
- Riwayat pembayaran tagihan digital (listrik, e-wallet, pulsa)
- Data e-commerce (omzet, jumlah order, return rate)
Di tingkat kebijakan, sinergi BI–Kemenkeu bisa memfasilitasi:
- Standar minimum kualitas data dan model scoring AI
- Pedoman tata kelola model (model governance) agar tidak diskriminatif
- Integrasi program pemerintah (misalnya KUR) dengan mekanisme credit scoring berbasis AI
Kalau ini berjalan, pertumbuhan kredit 7,74% tadi bukan mustahil naik tanpa mengorbankan kualitas.
b. Digital banking butuh fondasi regulasi yang jelas
Bank dan fintech sudah gencar mengembangkan:
- Aplikasi mobile banking dengan personalisasi
- Chatbot berbasis bahasa Indonesia
- Proses KYC elektronik (e-KYC) yang makin otomatis
Semua ini hampir pasti memakai AI/ML di belakang layar. Tantangannya:
- Bagaimana BI membatasi risiko mis-selling dan penyalahgunaan data?
- Bagaimana Kemenkeu melihat dampak fiskalnya (misalnya pajak, pelaporan, perlindungan konsumen)?
Di sinilah RDG dengan hadirnya Wamenkeu jadi penting. Kebijakan BI soal konsumsi digital, sistem pembayaran, dan pengaturan bank digital sebaiknya selaras dengan sinyal fiskal pemerintah.
3. AI di Meja RDG: Isu-isu yang Mungkin Dibahas
Secara resmi, isi RDG tentu fokus ke suku bunga BI Rate, inflasi, nilai tukar, dan stabilitas sistem keuangan. Tapi kalau kita tarik ke konteks perbankan digital, ada beberapa topik yang sangat mungkin bersentuhan dengan AI perbankan.
3.1 Deteksi fraud perbankan berbasis AI
Kasus saldo rekening nasabah tiba-tiba ludes, social engineering lewat WA/telepon, sampai penyalahgunaan OTP makin sering muncul di berita.
AI bisa membantu bank dengan:
- Real-time fraud detection: model memantau pola transaksi dan memberi alert ketika ada anomali (jam transaksi, lokasi, device, nominal, pola histori).
- Behavioral biometrics: mengenali cara mengetik, pola swipe, atau cara memegang ponsel untuk mendeteksi akun yang di-takeover.
Di level kebijakan, koordinasi BI–Kemenkeu bisa mengarah ke:
- Standar minimum deteksi fraud berbasis AI untuk bank dan penyedia jasa pembayaran
- Mekanisme pelaporan insiden fraud yang lebih cepat dan terstruktur
- Insentif adopsi teknologi keamanan canggih untuk bank yang masih tertinggal
Kalau Anda bankir, RDG seperti ini adalah momen untuk membaca arah: seberapa kuat regulator akan mendorong (atau mewajibkan) penggunaan AI untuk keamanan?
3.2 Penguatan kebijakan sistem pembayaran digital
QRIS, BI-FAST, dan digital banking sudah mengubah cara orang Indonesia bertransaksi. Volume dan frekuensinya tinggi sekali.
Semakin digital aliran uang, semakin besar pula kebutuhan:
- Monitoring risiko sistemik real-time dengan analytics dan AI
- Anomali detection pada aliran dana lintas bank/fintech
- Pengawasan kepatuhan yang lebih data-driven
Sinergi BI–Kemenkeu membuka peluang:
- BI fokus di stabilitas sistem pembayaran dan standar teknis
- Kemenkeu mengatur aspek pajak, pelaporan transaksi, dan integrasi dengan program pemerintah
Keduanya sama-sama akan sangat terbantu kalau kerangka pemanfaatan AI di sistem pembayaran dibuat jelas dan terukur.
3.3 Inklusi keuangan melalui AI dan kebijakan fiskal
Indonesia masih punya gap inklusi keuangan, terutama di daerah terpencil dan sektor informal.
AI bisa membantu dengan:
- Segmentasi nasabah mikro: memetakan kelompok yang layak dibiayai berdasarkan data alternatif.
- Chatbot bahasa daerah: membantu edukasi keuangan bagi masyarakat yang belum terbiasa dengan istilah perbankan.
- Rekomendasi produk otomatis yang relevan untuk UMKM dan rumah tangga kecil.
Kalau BI dan Kemenkeu sejalan, kombinasi kebijakannya bisa seperti:
- Program bantuan sosial non-tunai yang terhubung ke rekening/ewallet
- Skema pembiayaan mikro dengan credit scoring AI yang diawasi ketat
- Insentif untuk bank yang memperluas layanan ke daerah 3T lewat kanal digital
Hasil akhirnya: inklusi keuangan yang lebih cepat, tapi tetap terkendali risikonya.
4. Apa Artinya Bagi Bank di Indonesia: Dari Wacana ke Eksekusi AI
Koordinasi BI–Kemenkeu di forum seperti RDG memang levelnya makro. Tapi dampaknya sangat praktis ke meja rapat direksi bank, tim risk, sampai data scientist di lantai 20 kantor pusat.
Berikut beberapa langkah konkret yang, menurut saya, masuk akal untuk dilakukan bank dalam 12–24 bulan ke depan.
4.1 Jadikan AI bagian dari strategi, bukan proyek coba-coba
Banyak bank masih menempatkan AI sebagai proyek eksperimen kecil di tim digital. Padahal, arah kebijakan moneter–fiskal yang makin pro-digital menunjukkan AI akan jadi core capability.
Minimal, bank perlu:
- Roadmap AI 3–5 tahun yang selaras dengan roadmap digital banking dan kebutuhan regulasi.
- Prioritas awal di area yang langsung mendukung tujuan regulator:
- deteksi fraud,
- credit scoring,
- monitoring risiko likuiditas dan pasar.
4.2 Perkuat fondasi data dan tata kelola model
Regulator mungkin belum mengeluarkan aturan sangat detail soal AI, tapi tren global jelas:
Model AI di sektor keuangan akan dituntut transparan, terukur, dan bisa diaudit.
Bank perlu bergerak duluan:
- Bangun data lake yang rapi dengan kualitas data terjaga.
- Dokumentasikan semua model: tujuan, variabel input, metode, hasil uji, batasan.
- Bentuk Model Risk Management yang independen dari tim pengembang model.
Begitu BI atau OJK menguatkan regulasi soal AI dan model risk, bank yang sudah siap tidak akan pontang-panting.
4.3 Fokus ke manfaat nyata bagi nasabah
AI yang hanya keren di presentasi tidak ada gunanya.
Tiga use case yang paling cepat terasa dampaknya di Indonesia sekarang:
- Chatbot dan virtual assistant bahasa Indonesia yang benar-benar paham konteks, bukan sekadar balas template. Tujuannya: mengurangi antrean call center dan meningkatkan kepuasan nasabah.
- Peringatan fraud proaktif lewat notifikasi yang jelas dan edukatif, bukan cuma SMS panjang penuh kode yang bikin bingung.
- Penawaran produk yang relevan (personalized offers), misalnya kartu kredit atau KPR dengan limit dan tenor yang realistis berdasarkan profil nasabah.
Semua itu bisa dikembangkan sambil tetap patuh pada aturan BI–Kemenkeu, selama bank menjaga privasi data, fairness model, dan transparansi ke nasabah.
5. Menghadapi 2026: Regulasi Akan Makin Cerdas, Bank Juga Harus
Kalau kita tarik garis, pola yang muncul jelas:
- BI membuka pintu koordinasi lebih luas dengan Kemenkeu lewat RDG.
- Pemerintah dan bank sentral sama-sama butuh teknologi untuk mengelola risiko di era digital.
- AI di perbankan tidak lagi sekadar wacana, tapi pelan-pelan akan masuk ke inti pengawasan dan operasi bank.
Untuk bank di Indonesia, ini bukan saatnya menunggu regulasi sampai serba jelas baru bergerak. Justru yang lebih masuk akal adalah:
- Mulai mengembangkan kapabilitas AI internal (data, talenta, proses, tata kelola).
- Bangun dialog aktif dengan regulator, asosiasi perbankan, dan pelaku lain soal praktik terbaik AI.
- Uji coba use case yang sejalan dengan prioritas regulator: keamanan transaksi, inklusi keuangan, dan penguatan kualitas kredit.
Era digital banking di Indonesia sedang masuk fase yang lebih matang. RDG BI dengan kehadiran Wamenkeu adalah salah satu indikator bahwa regulasi pun mulai bergerak ke arah yang lebih “melek data dan teknologi”.
Pertanyaannya sekarang:
Apakah bank Anda hanya akan jadi penonton, atau ikut jadi pemain utama dalam membentuk standar baru pemanfaatan AI di perbankan Indonesia?