Regulasi Kripto Inggris & Pelajaran untuk AI di Bank RI

Regulasi Kripto Inggris & Pelajaran untuk AI di Bank dan E-commerce Indonesia

Pada 2027, Inggris menargetkan seluruh perusahaan kripto sudah berada di bawah payung regulasi resmi dan diawasi ketat oleh Financial Conduct Authority (FCA). Bukan cuma soal kripto, keputusan ini sebenarnya sinyal yang jauh lebih besar: era keuangan digital tidak lagi bisa berjalan tanpa kerangka hukum yang jelas.

Untuk Indonesia, terutama pelaku perbankan digital dan e-commerce yang agresif memakai AI untuk rekomendasi produk, scoring kredit, sampai dynamic pricing, berita ini relevan banget. Kalau kripto saja diatur sedetail itu, algoritma AI yang mengelola data jutaan nasabah dan pelanggan jelas tidak bisa dibiarkan “liar”.

Tulisan ini membahas apa yang sedang dilakukan Inggris, lalu menerjemahkannya jadi pelajaran praktis untuk:

• bank dan fintech di Indonesia yang membangun layanan digital berbasis AI;
• platform e-commerce Indonesia yang makin bergantung pada AI rekomendasi, chatbot, dan personalisasi;
• tim manajemen risiko, kepatuhan, dan teknologi yang sedang menyiapkan strategi 2026–2027.

---

Apa yang Inggris Atur di Kripto, dan Kenapa Itu Penting

Intinya, Inggris memutuskan bahwa perusahaan kripto akan diperlakukan seperti penyedia produk keuangan lainnya. Artinya:

• diawasi oleh FCA, otoritas yang sama dengan pengawas produk keuangan tradisional;
• wajib memenuhi standar transparansi yang sudah baku di industri keuangan;
• harus mengikuti aturan yang “tegas dan proporsional”: tidak mematikan inovasi, tapi cukup ketat untuk melindungi konsumen.

Menteri Keuangan Inggris, Rachel Reeves, menyebut langkah ini sebagai cara untuk:

mengamankan posisi Inggris sebagai pusat keuangan dunia di era digital, sambil memberikan perlindungan konsumen yang kuat dan mencegah pelaku curang masuk ke pasar.

Kenapa Inggris begitu serius?

• Pasar kripto sudah berkali-kali diguncang skandal: bursa bangkrut, penipuan, sampai proyek runtuh yang menghapus puluhan miliar dolar dana investor.
• Regulator tidak mau lagi posisi “mengejar dari belakang”. Mereka ingin aturan siap sebelum masalah meledak, bukan setelahnya.

Eropa sudah lebih dulu jalan lewat regulasi kripto, Amerika Serikat menyusun aturannya sendiri, dan Inggris tidak mau tertinggal. Mereka tahu: reputasi pusat keuangan global ditentukan oleh seberapa siap mereka mengelola risiko teknologi baru.

---

Dari Kripto ke AI: Kenapa Bank & E-commerce Indonesia Harus Waspada

Kalau digeser konteksnya ke Indonesia, pola besarnya sama:

• Di kripto: aset digital, volatilitas tinggi, mudah disalahgunakan.
• Di AI perbankan & e-commerce: data nasabah/pelanggan sangat sensitif, keputusan diotomasi, dampak ke orang bisa besar sekali.

Tiga pelajaran utama dari regulasi kripto Inggris untuk Indonesia:

1. Teknologi baru pasti akan diatur
   Cepat atau lambat, AI di perbankan dan e-commerce akan masuk ke lingkup regulasi yang lebih spesifik. Saat ini, OJK, BI, dan Kominfo sudah bicara soal tata kelola data, keamanan, dan inklusi keuangan. Tinggal tunggu waktu sampai muncul:

   • panduan AI untuk scoring kredit;
   • standar AI untuk deteksi fraud dan AML (anti pencucian uang);
   • aturan AI di chatbot, voicebot, dan robo-advisor.

2. Regulasi bukan penghambat bisnis – justru bisa jadi enabler
   Seperti Inggris yang ingin memberi “aturan main yang jelas” supaya perusahaan berani investasi dan inovasi, bank dan e-commerce Indonesia sebenarnya butuh hal yang sama. Ketika aturan jelas, beberapa hal ikut rapi:

   • manajemen berani menggelontorkan anggaran AI karena aspek legal lebih pasti;
   • lebih mudah kerja sama dengan bank lain, fintech, dan partner teknologi;
   • reputasi ke konsumen naik karena ada standar yang dijaga.

3. Tanpa guardrail, risiko reputasi bisa jadi bencana
   Satu skandal besar (misalnya kebocoran data atau AI bias yang merugikan kelompok tertentu) bisa menghapus trust yang dibangun bertahun-tahun. Sama seperti keruntuhan beberapa proyek kripto yang menghapus puluhan miliar dolar, AI yang salah kelola bisa bikin:

   • nasabah merasa dipermainkan oleh algoritma;
   • regulator turun tangan dengan tindakan reaktif yang jauh lebih keras;
   • bisnis kehilangan posisi dalam persaingan regional.

---

Kebutuhan Kerangka Regulasi AI di Perbankan Digital Indonesia

Kalau kita bicara praktis: AI di perbankan Indonesia sekarang sudah dipakai untuk apa saja?

• Scoring kredit untuk KTA, paylater, dan pembiayaan UMKM.
• Deteksi fraud di transaksi kartu dan mobile banking.
• Chatbot & voicebot di aplikasi bank dan WhatsApp.
• Personalisasi produk di aplikasi mobile banking (rekomendasi kartu, deposito, investasi).

Di sisi lain, e-commerce Indonesia mengandalkan AI untuk:

• rekomendasi produk ("produk serupa", "yang mungkin kamu suka");
• dynamic pricing & promo personal;
• chatbot multibahasa untuk customer service;
• analitik sentimen dari ulasan dan media sosial.

Untuk semua itu, idealnya ada kerangka regulasi dan tata kelola internal yang menyentuh empat hal utama.

1. Transparansi Algoritma

Transparansi bukan berarti mengumbar semua kode. Minimal:

• bank tahu data apa saja yang dipakai algoritma untuk mengambil keputusan;
• ada dokumentasi: siapa mendesain model, bagaimana dilatih, kapan terakhir di-update;
• ada mekanisme penjelasan (explainability), terutama untuk keputusan yang sensitif seperti penolakan kredit.

2. Perlindungan Data Nasabah & Pelanggan

AI tidak bisa jalan tanpa data. Di sinilah risiko paling besar.

• Data perlu di-minimisasi: hanya ambil yang benar-benar relevan.
• Harus ada proses anonimisasi/pseudonimisasi saat data dipakai untuk melatih model.
• Akses ke data training AI harus terbatas dan tercatat.

Kalau ini bocor, bukan cuma reputasi yang kena. Di Indonesia, arah regulasi perlindungan data pribadi makin jelas. Integrasi dengan aturan seperti ini wajib dipikirkan sejak desain awal.

3. Fairness & Bias

AI bisa tanpa sengaja memperkuat bias:

• Nasabah dari daerah tertentu lebih sering ditolak tanpa alasan yang jelas.
• Pelanggan dengan pola belanja tertentu tidak pernah dapat promo menarik.

Bank dan e-commerce butuh:

• uji bias berkala pada model AI;
• threshold yang jelas: pada titik mana model dinilai tidak fair dan harus di-retrain;
• jalur banding bagi nasabah/pelanggan ketika merasa dirugikan oleh keputusan otomatis.

4. Akuntabilitas & Pengawasan Internal

Kuncinya: siapa yang bertanggung jawab ketika AI salah?

• Harus ada komite tata kelola AI di level manajemen risiko/kepatuhan.
• Setiap use case AI (scoring, rekomendasi, chatbot, dsb.) harus punya owner bisnis dan owner teknis yang jelas.
• Audit internal perlu rutin mengecek ketepatan model, kepatuhan data, dan dampak ke konsumen.

Ini sangat mirip dengan yang dilakukan regulator kripto di Inggris: mereka tidak hanya mengatur produknya, tapi juga perilaku dan proses penyedia jasanya.

---

Menghubungkan AI di Bank & E-commerce: Standar Sama, Kanal Berbeda

Satu hal yang sering saya lihat: bank dan e-commerce bergerak sendiri-sendiri, padahal:

• nasabah bank adalah juga pelanggan e-commerce;
• data transaksi mereka sering terhubung lewat paylater, dompet digital, dan payment gateway;
• risiko privasi dan penyalahgunaan data muncul justru di area kolaborasi.

Karena itu, regulasi dan tata kelola AI sebaiknya didesain lintas ekosistem.

Contoh skenario nyata

Bayangkan skema berikut:

• Bank A menyediakan scoring kredit berbasis AI untuk fitur paylater di platform e-commerce X.
• E-commerce X memakai AI sendiri untuk menentukan limit promo dan rekomendasi produk.
• Data perilaku belanja dari X dipakai balik oleh A untuk meningkatkan model kredit.

Kalau tidak ada kesepakatan jelas soal:

• data apa yang boleh dibagi;
• sampai level detail apa perilaku pelanggan di-tracking;
• bagaimana menjelaskan ke pelanggan bahwa AI terlibat dalam keputusan keuangan mereka;

maka potensi konflik dengan regulator dan pelanggan akan sangat besar.

Pelajaran dari Inggris: aturan baku dari otoritas + standar internal yang kuat akan membuat kolaborasi jenis ini jauh lebih sehat.

---

Langkah Praktis 12–18 Bulan ke Depan untuk Bank & E-commerce Indonesia

Menunggu aturan resmi tanpa menyiapkan apa pun adalah strategi yang berbahaya. Jauh lebih aman kalau bank dan e-commerce mulai membangun fondasi tata kelola AI dari sekarang.

Beberapa langkah konkret yang realistis dilakukan sampai akhir 2026:

1. Audit Use Case AI yang Sudah Berjalan

Buat inventarisasi:

• AI dipakai di mana saja? (scoring, rekomendasi, chatbot, fraud, dsb.)
• Model mana yang paling berdampak ke nasabah/pelanggan?
• Siapa pemilik proses di tiap use case?

Dari sini, prioritas penguatan tata kelola bisa disusun.

2. Susun Kebijakan Internal AI (Minimal Versi 1.0)

Tidak perlu langsung sempurna. Yang penting ada:

• prinsip dasar: transparansi, fairness, keamanan data, akuntabilitas;
• standar minimal dokumentasi model;
• prosedur persetujuan (approval) sebelum use case AI masuk produksi.

3. Bentuk Tim atau Komite Tata Kelola AI

Strukturnya bisa ramping dulu, misalnya:

• perwakilan risiko & kepatuhan;
• perwakilan data/AI;
• perwakilan bisnis;
• perwakilan IT/security.

Tugas mereka: mengkaji, menyetujui, dan mengawasi use case AI yang punya risiko tinggi.

4. Rancang Mekanisme “Human in the Loop” untuk Keputusan Kritis

Untuk konteks perbankan dan kredit:

• keputusan akhir tetap dipegang manusia untuk kasus tertentu (limit besar, risiko tinggi, atau status “abu-abu”);
• pelanggan punya akses kanal banding ke petugas manusia jika tidak setuju dengan keputusan AI.

Untuk e-commerce:

• komplain soal promo, penolakan pengembalian dana, dan blokir akun yang dipicu AI tetap harus punya jalur review manual.

5. Edukasi Pelanggan & Nasabah Secara Jujur

Konsumen sekarang jauh lebih melek teknologi.

Bank dan e-commerce bisa mulai dengan:

• pemberitahuan jelas ketika AI digunakan dalam layanan tertentu;
• FAQ sederhana: “Bagaimana AI kami bekerja untuk Anda?” (tanpa istilah teknis berlebihan);
• komitmen tertulis soal perlindungan data dan mekanisme banding.

Langkah ini bukan cuma soal compliance, tapi juga brand trust.

---

Kenapa Ini Penting untuk Masa Depan AI di E-commerce Indonesia

Seri "AI untuk E-commerce Indonesia: Meningkatkan Pengalaman Pelanggan" biasanya fokus pada sisi positif: rekomendasi yang lebih relevan, chatbot yang lebih responsif, sampai dynamic pricing yang bikin konversi naik.

Tapi ada sisi lain yang sama pentingnya: tanpa tata kelola yang kuat, semua keunggulan itu bisa berubah jadi bumerang. Inggris sedang menunjukkan arah dengan regulasi kriptonya: mereka tidak anti-teknologi, justru ingin jadi pusatnya – hanya saja dengan pagar yang jelas.

Untuk Indonesia, terutama bagi:

• bank yang sedang agresif menjadi bank digital dengan AI di jantung layanan;
• e-commerce yang ingin mengoptimalkan pengalaman pelanggan lewat personalisasi cerdas;

fase 2025–2027 adalah waktu yang tepat untuk:

• membangun kerangka regulasi internal AI sebelum aturan formal datang;
• menyiapkan kolaborasi sehat bank–e-commerce–fintech di atas standar keamanan dan transparansi yang sama;
• menjadikan AI bukan sekadar mesin cuan jangka pendek, tapi fondasi kepercayaan jangka panjang.

Pertanyaannya sekarang bukan lagi “perlu diatur atau tidak”, tapi: siapa yang bergerak lebih dulu, menyiapkan standar tinggi, dan menjadikannya keunggulan kompetitif?