Key Discussion: M2P Ajak Industri Keuangan Beralih ke Sistem Deteksi Penipuan Berbasis AI
Key Discussion – Dalam Key Discussion terbaru, M2P Fintech dan PT Reka Karya Teknologi (RKT) mengajak industri keuangan Indonesia untuk menerapkan sistem deteksi penipuan berbasis kecerdasan buatan (AI) guna mengatasi meningkatnya risiko penipuan. Menghadapi peningkatan penetrasi internet di Indonesia mencapai 79,5 persen dengan 221,56 juta pengguna, sektor perbankan dan fintech kini dihadapkan pada tantangan lebih kompleks dalam melindungi transaksi. Transformasi ke sistem AI menjadi solusi strategis untuk menghadapi modus penipuan seperti social engineering, penyalahgunaan rekening, dan ancaman siber yang terus berkembang.
Industri Keuangan: Tantangan dan Peluang dengan AI
Kenaikan kasus penipuan keuangan mencapai 42,86 persen pada April 2026, dengan total transaksi pembayaran digital mencapai 5,15 miliar. Menurut laporan Indonesia Anti-Scam Centre (IASC) di bawah Otoritas Jasa Keuangan (OJK), dari 998.558 rekening yang dilaporkan, 515.553 sudah diblokir, dan dana korban mencapai Rp638,9 miliar. Key Discussion ini menyoroti kebutuhan segera untuk memperkuat sistem anti-fraud melalui AI, yang dianggap lebih efisien dan responsif dibanding metode konvensional.
Madhusudhan Ramakrishnan, Deputy Vice President Business Development di M2P Fintech, mengatakan bahwa Key Discussion ini menekankan bahwa AI tidak hanya sebagai alat deteksi, tetapi juga sebagai komponen utama dalam memahami pola kejahatan secara dinamis. Dengan kemampuan analisis data real-time, teknologi ini mampu mengurangi risiko kehilangan dana dan meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap layanan keuangan digital.
Peran AI dalam Meningkatkan Keamanan Transaksi
Platform Fraud Management System yang diluncurkan M2P menggabungkan analisis transaksi, perilaku pengguna, dan risiko keuangan dalam satu sistem AI. Dengan fitur seperti monitoring transaksi, skoring risiko, dan otomatisasi alur kerja, sistem ini diharapkan mampu mendeteksi ancaman sejak dini dan mengurangi dampak kejahatan. Key Discussion menyoroti bahwa integrasi AI dalam manajemen risiko bisa meningkatkan efisiensi proses, sekaligus memperkuat tata kelola keuangan.
“Key Discussion ini menunjukkan bahwa transaksi digital tidak hanya mendorong pertumbuhan ekonomi, tetapi juga meningkatkan risiko penipuan. Sistem anti-fraud berbasis AI harus menjadi bagian dari strategi perusahaan untuk memastikan keamanan dan kepercayaan publik,” ujar Aribowo, praktisi dari Indonesian FSI & Regulatory Practitioner, dikutip Jumat (3/7).
Dalam Key Discussion, para peserta juga menyoroti pentingnya kolaborasi antar lembaga keuangan dan teknologi AI. Bayu Hasdianto, praktisi teknologi risiko, menjelaskan bahwa AI mampu menganalisis data dari berbagai sumber, seperti perangkat dan saluran transaksi, secara simultan. Ini memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat, sehingga mengurangi kehilangan dana akibat penipuan. Implementasi teknologi ini juga diharapkan menjadi dasar untuk kebijakan regulasi yang lebih modern.
Regulasi dan Langkah Nyata Menuju Sistem AI
POJK 12/2024 yang baru diluncurkan memberikan arahan untuk penguatan sistem anti-fraud secara menyeluruh. Lembaga keuangan wajib menyusun strategi deteksi, pemantauan, dan penanganan risiko penipuan. Key Discussion menyoroti bahwa implementasi ini memerlukan dukungan teknologi AI untuk menciptakan mekanisme pengendalian yang lebih cerdas. M2P menyatakan bahwa integrasi AI dalam manajemen risiko akan menjadi keharusan, bukan pilihan, dalam era digital.
Dengan sistem deteksi berbasis AI, industri keuangan diharapkan bisa meminimalkan kejadian penipuan. Key Discussion ini menegaskan bahwa pendekatan manual kini tidak lagi cukup, mengingat kecepatan transaksi digital yang semakin tinggi. Perluasan penggunaan AI dalam keamanan keuangan akan memastikan perlindungan lebih maksimal terhadap pengguna dan memperkuat kepercayaan masyarakat terhadap perbankan serta fintech. Langkah ini juga membuka peluang untuk inovasi dalam layanan keuangan, termasuk pengoptimalan pengalaman pengguna dan pengurangan biaya operasional.
