AI Bea Cukai Tanjung Priok & Pelajaran untuk Bank

AI di Pelabuhan Tanjung Priok: Sinyal Serius Era Keuangan Digital

Di akhir 2025, Kementerian Keuangan resmi mengumumkan bahwa sistem scanner kontainer di Pelabuhan Tanjung Priok sudah dilengkapi Artificial Intelligence (AI). Bukan sekadar buat lihat isi kontainer, tapi sampai ke level mendeteksi harga barang dan membandingkan dengan harga di marketplace.

Untuk banyak orang, ini cuma berita pemerintahan. Tapi kalau Anda bergerak di perbankan, jasa akuntansi, atau keuangan digital, ini sebetulnya alarm keras: pemerintah saja sudah pakai AI untuk fungsi kritikal, masa industri keuangan masih ragu?

Di seri “AI untuk Jasa Akuntansi Indonesia: Keuangan Digital” ini, kita pakai kasus Bea Cukai Tanjung Priok sebagai contoh konkret. Dari sini kelihatan jelas bagaimana AI bisa:

• Menekan potensi kecurangan (fraud)
• Meningkatkan akurasi penilaian (valuation & risk)
• Memotong waktu proses secara drastis

Persis tiga hal yang seharusnya jadi fokus AI di perbankan dan kantor akuntan.

---

Apa yang Sebenarnya Terjadi di Bea Cukai Tanjung Priok?

Intinya: Bea Cukai sedang membangun sistem pengawasan berbasis AI yang terpusat dan berbasis data real time.

Beberapa poin penting dari penjelasan Menkeu Purbaya Yudhi Sadewa:

• Di Tanjung Priok sudah terpasang 8 scanner baru untuk kontainer, akan ditambah lagi.
• Scanner ini sudah dilengkapi AI yang:
  • Menganalisis isi kontainer
  • Mengestimasi harga barang
  • Membandingkan dengan harga jual di marketplace saat ini
• Data dari pelabuhan-pelabuhan daerah ditarik ke pusat untuk jadi benchmark harga nasional.

Kenapa ini penting?

“Jadi daerah nggak bisa nentuin lagi berapa harganya seterusnya. Jadi mereka nggak bisa main, akan mengurangi permainan di situ.” – Purbaya

Dalam bahasa sederhana: ruang main suap, mark-up, dan manipulasi nilai barang dipersempit oleh data dan AI.

Kalau di Bea Cukai, AI dipakai untuk pengawasan barang dan nilai impor, di perbankan dan akuntansi, AI bisa dipakai untuk pengawasan transaksi dan nilai risiko. Polanya sama, konteksnya berbeda.

---

Dari Kontainer ke Rekening: Pararel AI Bea Cukai & AI Perbankan

Cara Bea Cukai memakai AI hari ini sangat mirip dengan bagaimana bank seharusnya memakai AI untuk deteksi fraud dan penilaian risiko.

1. AI sebagai “Scanner Risiko” di Perbankan

Scanner Bea Cukai membaca konten kontainer dan memprediksi nilai barang. Di bank, AI bisa menjadi “scanner transaksi”.

Contoh:

• Setiap transaksi kartu debit/kredit dianalisis pola waktunya, lokasinya, nominalnya.
• AI mengenali pola normal nasabah X, lalu menandai transaksi yang menyimpang.
• Transaksi mencurigakan bisa di-hold otomatis atau minimal diberi skor risiko tinggi.

Seperti scanner kontainer yang otomatis mem-flag kontainer mencurigakan, AI perbankan bisa otomatis mem-flag transaksi ganjil sebelum kerugian melebar.

2. Benchmark Harga vs Benchmark Perilaku

Bea Cukai memakai harga marketplace sebagai benchmark nilai barang. Di bank, AI bisa membangun benchmark perilaku dan profil keuangan:

• Rata-rata pengeluaran per segmen nasabah
• Rata-rata cicilan sehat berdasar penghasilan
• Probabilitas gagal bayar per profil pekerjaan/daerah

Dari sini lahir risk-based pricing yang benar-benar berbasis data, bukan sekadar “feeling komite kredit”.

3. Sentralisasi Data, Sentralisasi Kendali

Purbaya menegaskan data dari daerah ditarik ke pusat. Efeknya:

• Standar nilai barang menjadi seragam
• Ruang tafsir (dan permainan) di level lokal jauh berkurang

Bank dan kantor akuntan juga butuh hal yang sama:

• Data cabang dan unit bisnis masuk ke satu data lake
• Model AI berjalan di atas data terpadu, bukan terpisah-pisah per cabang

Hasilnya:

• Kebijakan kredit lebih konsisten
• Laporan keuangan grup lebih rapi
• Audit internal jauh lebih kuat karena view-nya menyeluruh.

---

Pelajaran Penting untuk Perbankan & Jasa Akuntansi

Kalau Bea Cukai yang birokratis saja bisa mengadopsi AI secara agresif, sektor keuangan tak punya alasan untuk bergerak pelan. Ada beberapa pelajaran praktis yang bisa langsung diambil.

1. Mulai dari Proses dengan Risiko Tinggi & Volume Besar

Bea Cukai tidak memulai dari hal kecil. Mereka langsung masuk ke pemindaian kontainer, titik riskan untuk:

• Penyalahgunaan jalur hijau
• Under-invoicing
• Penyelundupan barang

Bank dan kantor akuntan bisa meniru pendekatan ini:

Di perbankan:

• Fokus awal AI: deteksi fraud transaksi, scoring kredit, dan monitoring NPL.
• Ambil use case yang:
  • Transaksinya masif
  • Dampak uangnya besar
  • Sering terjadi kecurangan manual

Di kantor akuntan:

• Gunakan AI untuk:
  • Rekonsiliasi otomatis jutaan baris transaksi
  • Deteksi pola aneh di pengeluaran klien
  • Menandai anomali laporan keuangan jelang audit

2. Pakai Data Eksternal, Jangan Terjebak di Data Internal Saja

Bea Cukai mengaitkan scanner dengan harga marketplace. Artinya mereka sadar: data internal saja tidak cukup.

Di keuangan, pola yang sama berlaku:

• Penilaian kredit UMKM:
  • Gabungkan data mutasi rekening dengan data marketplace, e-wallet, dan sistem POS.
  • Banyak UMKM yang “cash-heavy” tidak punya laporan keuangan rapi, tapi punya jejak transaksi digital.

• Penilaian risiko korporasi:
  • Tarik data keuangan dari laporan publik, berita negatif, perubahan direksi, dan data industri.

Untuk kantor akuntan, ini membuka peluang layanan baru:

• “AI-assisted credit report” untuk klien bank
• “Health check bisnis digital” berbasis data transaksi online

3. Kurangi Ruang Main dengan Standarisasi Otomatis

Kalimat Purbaya tadi sangat relevan untuk keuangan:

“Daerah nggak bisa nentuin lagi berapa harganya seterusnya. Jadi mereka nggak bisa main.”

Di perbankan, “daerah” bisa diartikan sebagai:

• Cabang
• Unit bisnis
• Bahkan individu analis kredit

Tanpa standar berbasis AI dan data, keputusan bisa sangat subjektif. AI membantu:

• Menyusun policy lending yang konsisten
• Mengurangi “tingkat kelonggaran” beda-beda antar cabang
• Memberi logika yang transparan saat kredit disetujui atau ditolak

Untuk jasa akuntansi, AI membantu menekan permainan di area:

• Pengakuan pendapatan
• Pengeluaran yang diklasifikasikan seenaknya
• Manajemen laba menjelang pelaporan

Dengan model AI yang dilatih dari ribuan laporan, pola manipulasi bisa muncul sebagai anomali statistik.

---

Implementasi Praktis: Dari Bea Cukai ke Kantor Akuntan & Bank

Supaya tidak berhenti di level wacana, berikut kerangka sederhana mengadopsi AI ala Bea Cukai yang relevan untuk bank dan kantor akuntan di Indonesia.

Langkah 1: Petakan “Kontainer” Versi Anda

Tanyakan ke diri sendiri (dan tim):

• Di bisnis Anda, apa yang setara dengan kontainer Bea Cukai?
• Area mana yang:
  • Volumenya besar
  • Rawan kesalahan/kecurangan
  • Sangat memakan waktu manual

Contoh:

• Di bank: transaksi kartu, pinjaman konsumtif, KUR, payroll
• Di kantor akuntan: jurnal harian, klaim reimbursement, rekonsiliasi bank

Mulailah dari 1–2 area ini sebagai pilot project AI.

Langkah 2: Bangun “Scanner” dan “Pusat Monitoring”

Di Bea Cukai, scanner ada di pelabuhan, tapi analitik dan benchmark-nya di pusat.

Di finansial, artinya:

• Operasional tetap di cabang/klien
• Tapi AI dan data analytics jalan di pusat (head office atau cloud)

Yang dibutuhkan:

• Data pipeline yang rapi dari cabang/klien ke pusat
• Model AI yang bertugas:
  • Klasifikasi transaksi
  • Deteksi anomali
  • Prediksi risiko

Untuk kantor akuntan, ini bisa dikemas jadi layanan:

• Dashboard keuangan real time klien
• Notifikasi otomatis saat ada angka yang mencurigakan (misal: biaya perjalanan melonjak tiba-tiba)

Langkah 3: Gabungkan Data Internal & Eksternal

Meniru pendekatan marketplace di Bea Cukai, perbankan & akuntan bisa menggabungkan:

• Data internal:
  • Mutasi rekening
  • SPT klien
  • Laporan keuangan histori
• Data eksternal:
  • Marketplace, e-wallet, POS
  • Berita negatif dan legal case
  • Data industri dan makroekonomi

Semakin kaya data, semakin tajam AI dalam:

• Menilai kredit
• Mengestimasi probabilitas gagal bayar
• Mengukur kesehatan keuangan sebuah bisnis

Langkah 4: Governance, Bukan Sekadar Teknologi

Purbaya tidak pernah bilang AI akan membuat “zero fraud”. Ia justru realistis: zero fraud hampir mustahil, tapi tingkat fraud bisa diturunkan drastis.

Bank dan kantor akuntan perlu sikap yang sama:

• AI diposisikan sebagai alat bantu pengawasan, bukan pengganti manusia total.
• Keputusan penting (kredit besar, audit opini) tetap di tangan profesional manusia, dengan data dan insight dari AI.
• Ada aturan main yang jelas:
  • Siapa mengakses apa
  • Bagaimana bias model diawasi
  • Bagaimana nasabah/klien bisa meminta penjelasan keputusan

---

Dampak ke Keuangan Digital & Inklusi Keuangan

Ada satu sisi menarik dari penerapan AI di Bea Cukai: AI dipakai untuk meningkatkan kepatuhan, bukan sekadar mengejar efisiensi.

Di keuangan digital Indonesia, pola ini sangat relevan:

• Deteksi fraud di bank dan fintech membuat sistem lebih aman, yang pada gilirannya:

  • Membangun kepercayaan masyarakat
  • Mendorong lebih banyak orang berani masuk sistem formal

• Penilaian kredit berbasis data (bukan hanya jaminan fisik):

  • Membuka akses pembiayaan untuk UMKM yang sebelumnya ditolak
  • Memberi bunga yang lebih adil, sesuai tingkat risiko

Untuk kantor akuntan, AI membuka jalan ke model layanan baru:

• Virtual CFO untuk UMKM dengan dashboard otomatis
• Paket pelaporan pajak berbasis AI dengan deteksi risiko lebih awal
• Layanan monitoring kepatuhan yang berjalan terus, bukan hanya menjelang deadline SPT atau audit

Semua ini mengarah ke satu hal: ekosistem keuangan digital yang lebih sehat dan inklusif.

---

Penutup: Kalau Bea Cukai Berani, Kenapa Kita Tidak?

Pemerintah melalui Bea Cukai sudah memberi contoh konkret: AI bisa bekerja di lapangan, bukan hanya di slide presentasi. Scanner kontainer berbasis AI di Tanjung Priok menunjukkan bahwa:

• Data real time + AI bisa menekan ruang kecurangan
• Sentralisasi informasi membuat standar lebih adil
• Teknologi bisa mendorong kepatuhan tanpa melambatkan proses

Untuk bank, fintech, dan kantor akuntan di Indonesia, ini bukan lagi soal “perlu atau tidak pakai AI”, tapi seberapa cepat dan secerdas apa penerapannya.

Kalau Anda sedang membangun layanan keuangan digital, atau mengembangkan jasa akuntansi yang relevan di 2026 dan seterusnya, pertanyaan praktisnya sederhana:

Di mana “pelabuhan Tanjung Priok” dalam bisnis Anda, dan kapan Anda mulai memasang “scanner AI” pertama di sana?