Pindar Tak Lagi Hanya Andalkan SLIK, Jejak Digital Jadi Bahan Credit Scoring

JAKARTA, investortrust.id - Industri fintech lending atau pinjaman daring (pindar) mulai memperluas sumber data dalam menilai kelayakan calon peminjam. Tidak lagi hanya mengandalkan Sistem Layanan Informasi Keuangan (SLIK), pelaku industri juga memanfaatkan beragam jejak digital dan data alternatif untuk memperkaya proses credit scoring.

Ketua Bidang Risk Control & Technology Asosiasi Fintech Pendanaan Bersama Indonesia (AFPI) Ronny Wijaya mengungkapkan, perluasan sumber data menjadi bagian penting dari upaya industri pindar menjangkau masyarakat yang belum terlayani secara optimal oleh lembaga keuangan konvensional.

“Mandat atau fokus yang kita fokuskan di industri ini tuh adalah untuk meraih atau mencapai layanan di underserved population. Kita tahu bahwa selama ini kita sudah berusaha dengan adanya perbankan, multifinance, dan seluruh ekosistem, kita melihat ada yang bisa dilengkapi dengan layanan yang berfokus di teknologi Di mana data-data untuk calon borrower (penerima dana itu mungkin lebih kreatif daripada data-data yang ada di data-data konvensional perbankan,” ujarnya, dalam webinar OJK Institute bertajuk ‘Optimalisasi Credit Scoring dan Informasi Perkreditan LPIP untuk Mendorong Pembiayaan Berkualitas dan Inklusif’, Kamis (17/9/2026).

Menurut Ronny, pemanfaatan analisis kredit modern memungkinkan industri pindar memperluas inklusi keuangan tanpa hanya bergantung pada masyarakat yang telah memiliki rekam jejak kredit yang lengkap dan terukur.

Teknologi seperti machine learning dan artificial intelligence (AI), kata dia, dapat membantu platform pindar menghasilkan penilaian kredit secara lebih cepat dan akurat. Dengan begitu, masyarakat yang sulit dijangkau oleh layanan keuangan konvensional tetap memiliki peluang memperoleh akses pembiayaan berdasarkan profil risikonya.

Dalam praktiknya, proses credit scoring di industri pindar dimulai dari electronic know your customer (e-KYC). Tahap ini dilakukan untuk memastikan identitas calon peminjam sesuai dengan data yang disampaikan saat pengajuan.

Proses tersebut antara lain mencakup verifikasi biometrik dan liveness check untuk memastikan calon peminjam merupakan orang yang sebenarnya, bukan menggunakan foto, rekaman, atau metode manipulasi lainnya.

“Dari situ kita harapin kita bisa mendeteksi attempts untuk fraud. Dari sini kita bisa melihat kalau misalnya ada seseorang berupaya untuk menjadi seseorang yang bukan dirinya, itu kita hendak tolak gitu, dan kita hendak bisa pastikan bahwa itu terlihat secara jelas gitu,” kata Ronny.

Selain verifikasi identitas, platform pindar juga dapat melakukan pengecekan terhadap daftar hitam atau informasi lain yang relevan untuk mengidentifikasi calon peminjam yang memiliki indikasi risiko tertentu.

Tahap berikutnya adalah pemanfaatan external scoring dan data dari berbagai sumber. Ronny menjelaskan, keberadaan Lembaga Pengelola Informasi Perkreditan (LPIP) turut memberikan nilai tambah karena data SLIK dapat diolah menjadi informasi yang lebih kaya mengenai profil calon penerima dana (borrower).

Selain SLIK dan LPIP, lanjut Ronny, sumber data yang digunakan untuk memperkaya penilaian antara lain data telekomunikasi, e-commerce, media sosial, data perilaku credit bureau, utilitas, e-wallet, hingga payment gateway.

Menurutnya, data alternatif tersebut dapat membantu platform pindar melihat apakah informasi yang disampaikan calon peminjam konsisten dengan aktivitasnya secara alami. Dari sana, platform dapat menilai pola perilaku, tingkat risiko, hingga kemampuan dan kecenderungan calon peminjam dalam memenuhi kewajibannya.

Industri pindar juga memiliki sumber data khusus melalui fintech data center (FDC). Ronny mengatakan, FDC menyimpan rekam jejak peminjaman apabila calon borrower sebelumnya telah menggunakan layanan pindar.

“Jadi dari situ mungkin mirip seperti SLIK, kita bisa melihat perbandingannya apakah performance dari peminjaman yang sudah dijalankan itu apakah baik atau tidak, apakah cenderung bertanggung jawab atau apakah cenderung ada yang kurang stabil,” ucapnya.

Keunggulan lain FDC, kata dia, adalah sifat datanya yang relatif real time sehingga platform pindar dapat memperoleh informasi dengan tingkat kedalaman yang lebih tinggi, termasuk untuk melihat tingkat leverage calon peminjam di industri pindar.

Pada tahap akhir, masing-masing platform pindar memiliki model penilaian internal yang mengadopsi prinsip 5C seperti yang lazim digunakan dalam industri perbankan. Penilaian mencakup karakter dan perilaku peminjam, kemampuan menjaga arus kas dan mengembalikan pinjaman, serta komitmen dan komunikasi ketika menghadapi persoalan pembayaran.

“Dan itu ada juga beberapa konsiderasi lainnya yang mungkin lebih kaya lagi dan setiap masing-masing platform itu mempunyai resep dapur tersendiri,” ujar Ronny.