(Vibizmedia – Kolom) Mengamati perkembangan perbankan Indonesia, maka dalam beberapa tahun terakhir, pertumbuhan transaksi digital melonjak tajam. Ini berdampak mengubah cara bank di Indonesia beroperasi, sekaligus menguji daya tahan sistem operasionalnya. Industri perbankan Indonesia sedang berada di titik balik penting.
Data Bank Indonesia menunjukkan bahwa nilai transaksi perbankan digital pada 2024 tumbuh lebih dari 50 persen secara tahunan dan mencapai ribuan triliun rupiah. Pada awal 2025, tren pertumbuhan tetap kuat, dengan sejumlah kanal pembayaran digital mencatat kenaikan dua digit hingga di atas 30 persen secara tahunan. Artinya, jutaan hingga miliaran transaksi kini diproses secara elektronik—dalam waktu nyata.
Lonjakan ini tentu saja bukan sekadar menunjukkan indikator kemajuan teknologi. Ia adalah ujian terhadap produktivitas bank. Semakin besar volume transaksi, semakin kompleks pula beban operasional bank: verifikasi data, monitoring transaksi, deteksi fraud, pengelolaan risiko kredit, hingga kepatuhan regulasi.
Jika sistem operasional bank tidak ditopang oleh teknologi yang cerdas dan otomatis, pertumbuhan transaksi justru dapat berpotensi menimbulkan bottleneck, risiko kesalahan, dan pembengkakan biaya. Di sinilah maka Artificial Intelligence (AI) memainkan peran penting.
Dari Digitalisasi Permukaan ke Transformasi Inti
Selama ini, digitalisasi perbankan kerap terlihat di sisi depan: aplikasi mobile yang lebih intuitif, pembukaan rekening online, atau layanan chatbot. Namun, medan transformasi sesungguhnya berada di balik layar—di ruang operasional. Beberapa bank besar telah mulai bergerak. Beberapa diantaranya adalah:
Bank Rakyat Indonesia (BRI) yang memanfaatkan AI untuk mempercepat analisis kredit mikro dan UMKM, segmen dengan volume sangat besar dan risiko tersebar. BRI memanfaatkan AI untuk menganalisis data historis kredit, pola transaksi, serta perilaku pembayaran debitur mikro dan UMKM. Dampak operasional: 1. Proses analisis kredit mikro lebih cepat (dari beberapa hari menjadi hitungan jam). 2. Penurunan beban analis kredit untuk screening awal. 3. Peningkatan akurasi dalam menilai risiko kredit mikro yang jumlahnya sangat besar.
BRI juga menggunakan chatbot (Sabrina) untuk menangani pertanyaan rutin nasabah, sehingga para petugas call center lebih fokus pada kasus kompleks.
Bank Central Asia (BCA) menggunakan sistem berbasis AI untuk mendeteksi transaksi keuangan mencurigakan (Suspicious Transaction Report/STR) secara real-time. Juga menggunakan Chatbot “VIRA” untuk layanan nasabah. Dampak operasional: 1. Monitoring transaksi nasabah 24 jam sehari, 7 hari seminggu dengan tanpa menambah SDM secara signifikan, 2. Terjadi penurunan fraud loss, dan 3. Otomatisasi respons terhadap ribuan pertanyaan harian nasabah.
Contoh selanjutnya, Bank Mandiri, yang mengintegrasikan AI dalam melakukan otomatisasi proses back-office, risk scoring, serta verifikasi data digital onboarding. Dampak operasional: 1. Pengurangan waktu proses pembukaan rekening, 2. Otomatisasi rekonsiliasi data, 3. Penguatan manajemen risiko berbasis data analytics, dan 4. Beberapa proses yang sebelumnya manual kini dijalankan melalui sistem berbasis machine learning dan RPA.
Di sisi lain, bank digital seperti Bank Jago membangun arsitektur operasional berbasis data sejak awal, relatif tanpa beban sistem legacy.
Namun, secara fakta di industri perbankan menunjukkan bahwa belum semua bank berada pada tingkat kesiapan yang sama. Sejumlah laporan industri menyebutkan bahwa baru sekitar 30 persen bank di Indonesia yang memiliki infrastruktur digital end-to-end yang memadai untuk mendukung implementasi AI secara optimal. Artinya, masih ada ruang transformasi yang sangat besar.
Produktivitas: Lebih dari Sekadar Menekan Biaya
Dalam dunia perbankan, ukuran produktivitas seringkali menggunakan rasio biaya terhadap pendapatan (cost-to-income ratio). Namun, di era AI, produktivitas memiliki dimensi yang lebih luas: kecepatan, akurasi, dan ketahanan risiko.
Pertama adalah kecepatan. Model machine learning mampu memproses analisis kredit dalam hitungan menit, bukan hari. Sistem deteksi fraud dapat memblokir transaksi mencurigakan secara real-time. Dalam lingkungan transaksi yang melonjak tajam, kecepatan bukan lagi nilai tambah—melainkan kebutuhan dasar.
Kedua, akurasi. Human error dalam operasional bisa berdampak finansial dan juga reputasional. AI memproses data dalam skala besar dengan konsistensi tinggi, mampu mengenali pola anomali yang sulit dideteksi manual. Dalam konteks pengawasan transaksi yang jumlahnya miliaran, kemampuan ini menjadi krusial.
Ketiga, pengambilan keputusan berbasis prediksi. AI memungkinkan pengambil keputusan melakukan analisis perilaku nasabah dan data historis untuk memproyeksikan risiko gagal bayar atau potensi gangguan operasional. Keputusan yang diambil menjadi lebih presisi dan berbasis data, bukan semata intuisi.
Studi global yang dikutip berbagai lembaga konsultan menunjukkan bahwa digitalisasi end-to-end, termasuk pemanfaatan AI dan otomatisasi, berpotensi menekan biaya operasional hingga sekitar 20 persen sekaligus meningkatkan pendapatan hingga 30 persen. Angka ini bukan sekadar teori; ia mencerminkan potensi efisiensi dan optimalisasi yang nyata jika transformasi dilakukan secara menyeluruh.
Data, Tata Kelola, dan SDM Menjadi Tantangan
Meski potensinya besar, integrasi AI bukan proses yang sederhana. Pertama, kualitas data. AI hanya sebaik data yang digunakan. Jika data terfragmentasi, tidak terstandarisasi, atau tidak terintegrasi akan menghasilkan model yang bias atau tidak akurat.
Kedua, tata kelola dan transparansi. Dalam kredit scoring atau monitoring risiko, algoritma tidak boleh menjadi “kotak hitam” yang sulit diaudit. Akuntabilitas dan kepatuhan terhadap regulasi tetap menjadi fondasi utama di industri perbankan.
Ketiga, kesiapan sumber daya manusia. Narasi bahwa AI akan menggantikan pegawai sering kali berlebihan. Yang terjadi justru pergeseran peran. Pekerjaan repetitif dapat diotomatisasi, sementara SDM difokuskan pada analisis, pengawasan, dan inovasi. Bank yang berinvestasi pada pengembangan talenta digital akan lebih siap menghadapi era ini.
Momentum Penting yang Tidak Boleh Terlewat
Lonjakan transaksi digital lebih dari 50 persen secara tahunan bukan sekadar statistik pertumbuhan. Ini dapat dianggap sinyal perubahan struktur industri. Nasabah kini mengandalkan kanal digital sebagai jalur utama interaksi dengan bank. Skala transaksi yang demikian besar menuntut sistem operasional yang scalable, adaptif, dan cerdas.
Menurut pengamatan kami, jika bank hanya mempercantik aplikasi tanpa memperkuat sistem inti operasional, risiko ketertinggalan semakin besar terutama di tengah persaingan dengan fintech dan bank digital yang lebih lincah. AI bukan lagi sekadar proyek teknologi atau simbol inovasi, namun merupakan strategi produktivitas.
Ke depannya, keunggulan kompetitif perbankan tidak hanya ditentukan oleh besarnya aset atau banyaknya cabang, melainkan oleh kemampuan mengelola data dan memanfaatkan kecerdasan buatan untuk memperkuat pengambilan keputusan, mempercepat proses, dan menjaga ketahanan risiko.
Industri perbankan Indonesia telah melangkah. Namun, dalam era perubahan yang bergerak cepat,penyesuaian terhadap kemajuan AI tidak dapat dihindarkan.
