TPFx memanfaatkan AI dan platform digital untuk trading berjangka. Dari sini, bank Indonesia bisa belajar cara menerapkan AI yang nyata di era digital banking.
Dari Bursa Berjangka ke Bank Digital: Satu Benang Merah yang Sama
Sebagian besar inovasi keuangan digital di Indonesia justru terlihat dulu di luar perbankan. Lihat saja apa yang dilakukan Trijaya Pratama Futures (TPFx) di bursa berjangka: pakai MetaTrader 5, asisten trading berbasis AI bernama TARA, dan platform digital penuh untuk melayani nasabah.
Ini menarik, karena pola yang sama sedang terjadi di perbankan digital: chatbot AI, analitik data untuk kredit, sampai deteksi fraud otomatis. Bedanya, di bursa berjangka fokusnya adalah raup cuan lebih cerdas, sementara di bank fokusnya layanan lebih aman, cepat, dan inklusif.
Tulisan ini membahas TPFx sebagai studi kasus: bagaimana teknologi dan kecerdasan buatan mengubah cara orang mengelola uang di bursa berjangka, lalu kita tarik pelajarannya ke AI dalam industri perbankan Indonesia. Kalau Anda pelaku bank, regulator, atau profesional keuangan, ini contoh konkret bagaimana “era digital banking” seharusnya dijalankan.
Apa yang Sebenarnya Dilakukan TPFx?
Intinya, TPFx menunjukkan bagaimana pialang berjangka bisa bertransformasi menjadi perusahaan teknologi finansial.
Beberapa elemen kuncinya:
- Platform digital trading untuk nasabah ritel dan profesional
- MetaTrader 5 (MT5) sebagai core platform transaksi
- Asisten trading berbasis AI: TARA (TPFx AI Realtime Assistant)
- Fokus pada analisis pasar, rekomendasi transaksi, dan pengelolaan uang (money management)
Komisaris Utama TPFx, Melanie Armelia Desky, menyatakan optimistis terhadap prospek industri pialang berjangka karena adopsi teknologi digital yang terus naik di Indonesia. Artinya, mereka tidak cuma jual produk, tapi bangun kapasitas teknologi sebagai pembeda.
Kenapa pendekatan ini penting?
Karena landscape keuangan sekarang punya tiga tekanan besar:
- Nasabah makin digital – semuanya mau dari aplikasi.
- Persaingan makin ketat – pemain bank, sekuritas, pialang, bahkan fintech saling tumpang tindih.
- Regulasi makin ketat – dari perlindungan konsumen sampai keamanan data.
Perusahaan yang bertahan bukan yang sekadar “ikut tren digital”, tapi yang benar-benar memasukkan teknologi ke inti layanannya, seperti yang dilakukan TPFx lewat AI TARA.
TARA: Contoh Nyata Asisten AI di Sektor Keuangan
Asisten AI TARA milik TPFx pada dasarnya adalah co-pilot untuk trader. Konsep ini persis dengan apa yang sekarang mulai dipakai bank-bank untuk nasabah ritel.
Peran TARA di bursa berjangka
Dari informasi yang tersedia, TARA dirancang untuk:
- Menganalisis pasar secara real time
- Memberi sinyal atau insight kapan masuk dan keluar posisi
- Membantu money management: ukuran lot, batas risiko, dan target keuntungan
- Mendukung pengambilan keputusan transaksi bagi trader, bukan menggantikan sepenuhnya
Artinya, AI tidak sekadar “chatbot jawab pertanyaan”, tapi benar-benar masuk ke jantung aktivitas inti bisnis: analisis dan eksekusi.
Pararel dengan AI di perbankan Indonesia
Kalau kita tarik ke AI dalam industri perbankan Indonesia, pola TARA ini punya banyak kemiripan:
- Di bank, AI dipakai untuk skoring kredit alternatif – di TPFx, AI dipakai untuk skoring peluang pasar.
- Di bank, AI dipakai untuk deteksi fraud transaksi – di TPFx, AI membantu mengelola risiko transaksi.
- Di bank, chatbot AI melayani pertanyaan dasar nasabah – di TPFx, asisten AI melayani pertanyaan yang jauh lebih teknis soal pasar dan posisi.
Pesan pentingnya:
"Kalau pialang berjangka saja sudah pakai AI sebagai otak analisis, bank yang masih ragu pakai AI untuk kredit, fraud, dan personalisasi layanan sebenarnya sedang tertinggal."
5 Pelajaran Penting untuk Bank dari Kasus TPFx
Pengalaman TPFx bukan sekadar cerita sukses satu perusahaan. Ada beberapa pelajaran praktis untuk bank umum, BPD, sampai bank digital di Indonesia.
1. AI Harus Menyentuh Proses Inti, Bukan Hanya Chatbot
Banyak bank memulai AI dari chatbot. Itu wajar, tapi kalau berhenti di situ, impact-nya terbatas.
TPFx justru memasukkan AI langsung ke inti value proposition-nya, yaitu analisis dan rekomendasi trading.
Untuk bank, analoginya:
- AI untuk penilaian kredit UMKM berdasarkan data transaksi, rekening, dan perilaku
- AI untuk pricing suku bunga dan limit kartu kredit yang dinamis
- AI untuk rekomendasi produk keuangan personal (tabungan, deposito, investasi) berbasis profil nasabah
Bank yang berani memindahkan otak analitik ke AI (dengan pengawasan manusia) akan punya kecepatan dan akurasi jauh di atas bank yang masih serba manual.
2. Real Time Lebih Bernilai daripada Sekadar Canggih
Nama TARA jelas menonjolkan fitur Realtime Assistant. Di pasar berjangka, real time itu hidup-mati: harga berubah dalam detik.
Di perbankan, kebutuhan real time juga mulai menjadi standar:
- Notifikasi transaksi dan deteksi aktivitas mencurigakan secara langsung
- Skoring risiko kredit instan saat nasabah mengajukan pinjaman online
- Monitoring arus kas nasabah bisnis harian, bukan bulanan
AI yang hanya batch processing di belakang layar tetap berguna, tapi AI real time yang berhadapan langsung dengan nasabah dan transaksi akan jadi pembeda utama.
3. Teknologi Digital Bisa Membuka Akses, Bukan Cuma untuk Trader Pro
Salah satu efek platform seperti TPFx adalah membuka akses bursa berjangka ke trader ritel yang dulu sulit menjangkau instrumen ini.
Di perbankan, efek serupa bisa terjadi:
- Scoring kredit berbasis AI memungkinkan orang tanpa slip gaji tapi punya jejak transaksi digital (e-wallet, QRIS, marketplace) ikut mengakses pinjaman.
- Chatbot dan asisten keuangan AI berbahasa Indonesia bisa membantu nasabah literasi rendah untuk mengelola uang tanpa harus datang ke cabang.
Di Indonesia, di mana inklusi keuangan masih jadi target besar, pendekatan AI seperti ini jauh lebih relevan daripada sekadar menambah fitur “keren” di aplikasi.
4. Human + Machine, Bukan Human vs Machine
TPFx tidak menjual TARA sebagai “robot yang akan menggantikan trader”, tapi sebagai asisten yang membantu trader mengambil keputusan lebih rasional.
Bank seharusnya mengambil posisi yang sama:
- AI membantu analisis ribuan variabel untuk kredit, tapi keputusan tetap bisa di-review oleh analis kredit.
- AI memfilter transaksi mencurigakan, tapi investigasi tetap oleh tim fraud.
- AI memberi rekomendasi produk ke nasabah, tapi relationship manager yang mengkonfirmasi dan menjelaskan.
Model “human in the loop” seperti ini lebih aman secara regulasi, sekaligus lebih mudah diterima karyawan dan nasabah.
5. Branding Teknologi Itu Penting untuk Membangun Kepercayaan
TPFx menamai asistennya TARA, bukan sekadar “fitur AI trading”. Branding seperti ini membuat teknologi:
- Lebih mudah diingat
- Terasa lebih personal bagi pengguna
- Terlihat sebagai identitas diferensiasi, bukan fitur tempelan
Bank yang serius membangun platform AI perbankan sebaiknya juga membangun identitas: bukan hanya “AI Risk Engine”, tapi misalnya nama khusus untuk asisten finansial digital mereka. Di era digital, persepsi teknologi sama pentingnya dengan teknologi itu sendiri.
Dari TPFx ke AI Perbankan: Apa Langkah Praktisnya?
Buat bank dan institusi keuangan yang lagi merancang strategi AI dalam digital banking, berikut langkah praktis yang terinspirasi dari pola TPFx:
1. Tentukan “TARA” Versi Bank Anda
Jawab dulu satu pertanyaan:
"Kalau di TPFx, AI fokus membantu trader, di bank Anda AI harus fokus membantu siapa dan dalam hal apa?"
Beberapa opsi fokus:
- UMKM: asisten AI untuk kelayakan kredit dan pengelolaan arus kas
- Ritel menengah: asisten perencana keuangan otomatis di aplikasi mobile
- Segmen mass market: chatbot AI yang membantu edukasi keuangan dasar dalam bahasa Indonesia yang natural
Semakin spesifik fokusnya, semakin mudah mengukur dampak dan mengembangkannya.
2. Mulai dari Data yang Sudah Anda Punya
TPFx punya data transaksi trading, lalu membangun AI di atas itu.
Bank punya aset data yang jauh lebih kaya:
- Histori transaksi rekening
- Pola pembayaran tagihan
- Data kredit, agunan, kolektibilitas
- Interaksi di call center dan cabang
Jangan buru-buru bicara AI canggih kalau data belum rapi, tidak terstruktur, dan silo. Kualitas data menentukan kualitas AI.
3. Rancang Pengalaman Nasabah, Bukan Sekadar Engine
TARA bukan cuma “engine analitik”, dia dikemas sebagai asisten. Itu aspek experience.
Hal yang sama berlaku di bank:
- Bagaimana nasabah mengakses fitur AI? Lewat chat? Menu khusus di aplikasi? Otomatis muncul sebagai rekomendasi?
- Seberapa transparan AI menjelaskan keputusannya? Misalnya, kenapa limit kartu kredit sekian, kenapa pengajuan kredit ditolak?
- Bagaimana handover dari AI ke manusia kalau kasusnya kompleks?
AI yang kuat tanpa desain pengalaman yang baik akan terasa “asing” dan tidak dipercaya.
4. Kolaborasi, Bukan Semua Dibangun Sendiri
TPFx menggabungkan platform global seperti MetaTrader 5 dengan pengembangan AI internal (TARA). Ini kombinasi yang realistis:
- Pakai platform yang sudah matang untuk fungsi standar
- Kembangkan lapisan AI dan diferensiasi di atasnya
Bank juga bisa melakukan hal serupa:
- Menggunakan vendor untuk fraud detection engine
- Mengembangkan sendiri model scoring khusus segmen lokal
- Berkolaborasi dengan startup fintech/AI untuk modul tertentu
Yang penting: kontrol tetap di tangan bank, terutama terkait data dan keputusan risiko.
Menuju Ekosistem Digital Finance Indonesia yang Terintegrasi
Kasus TPFx membuktikan bahwa inovasi AI di sektor keuangan Indonesia tidak hanya terjadi di perbankan. Pialang berjangka, sekuritas, fintech lending, bahkan insurtech ikut berkontribusi.
Kalau semua bergerak ke arah yang sama —
- AI untuk analisis risiko dan peluang
- Platform digital sebagai kanal utama
- Fokus pada inklusi dan edukasi finansial
— kita akan melihat ekosistem digital finance Indonesia yang jauh lebih terintegrasi. Nasabah tidak lagi melihat batas tebal antara “bank”, “pialang”, dan “fintech”, tapi satu pengalaman keuangan digital yang menyeluruh.
Bagi bank yang lagi serius di jalur AI dalam industri perbankan Indonesia, pelajaran dari TPFx sederhana:
"Jangan tunggu semuanya sempurna. Mulai dari satu masalah nyata, gunakan AI sebagai otak, dan jadikan digital sebagai wajah utama layanan Anda."
Langkah kecil yang tepat hari ini sering jauh lebih berharga daripada rencana besar yang tidak pernah dieksekusi.