Adopsi AI Tingkatkan Risiko Default Bank, Kok Bisa?
JAKARTA, investortrust.id - Adopsi teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) di sektor perbankan telah meningkatkan efisiensi operasional dan pengalaman nasabah. Namun, di sisi lain adopsi teknologi tersebut juga berpotensi meningkatkan risiko ketidakmampuan bank untuk memenuhi kewajibannya atau kegagalan bank (default).
Deputi Gubernur Senior Bank Indonesia (BI) Destry Damayanti menyebut pihaknya menemukan peningkatan risiko tersebut seiring dengan meningkatnya adopsi AI di sektor perbankan. Termasuk di antaranya adalah adopsi AI untuk menganalisis risiko kredit oleh bank.
"Salah satu risiko yang sering muncul itu adalah khususnya pada saat kami harus melakukan stabilitas sistem keuangan, sering ada peningkatan konsentrasi risiko default," katanya dalam acara Banking AI Day yang digelar di The Ritz-Carlton Jakarta Pacific Place, Jakarta Selatan, Senin (9/9/2024).
Apa yang disampaikan oleh Destry sejalan dengan meningkatnya risiko kredit bermasalah atau non performing loan (NPL) perbankan di Indonesia pada tahun ini. BI mencatat pada April 2024 rasio NPL gross naik menjadi 2,33% dan NPL net 0,81%, sementara pada Desember 2023 rasio NPL gross dan NPL net tercatat masing-masing sebesar 2,19% dan 0,71%.
Sebagai catatan, NPL gross adalah jumlah atau total kredit yang bermasalah, termasuk bunga yang belum dibayar dan biaya lainnya. Sedangkan, NPL net adalah rasio kredit macet yang telah memperhitungkan penyisihan yang dibentuk untuk mengantisipasi risiko kerugian.
Baca Juga
Indosat (ISAT) Kumpulkan Para Bankir di Banking AI Day, Mau Bahas Apa?
Kemudian, Destry menyebut adopsi AI di sektor perbankan juga memicu perilaku kawanan atau herding behavior. Herding behavior yang dimaksud adalah suatu bank yang mengikuti kebijakan atau strategi bank-bank lain.
Destry tak menjelaskan seperti apa herding behavior yang terjadi di sektor perbankan di Indonesia. Namun yang jelas, saat ini bank-bank di Tanah Air berlomba mengeluarkan fasilitas pembiayaan dengan skema Buy Now Pay Later (BNPL) atau paylater.
Untuk mendapatkan fasilitas pembiayaan tersebut, nasabah dapat dapat dengan mudah melakukan pengajuan secara daring yang prosesnya dibantu oleh AI. Bahkan, di beberapa bank proses pengajuan dilakukan tanpa perlu melakukan tatap muka dengan petugas untuk proses verifikasi.
"Fenomena ini dapat mengarah pada risiko terkonsentrasi pada satu titik," tegasnya.
Otoritas Jasa Keuangan (OJK) melaporkan porsi produk kredit paylater perbankan tercatat sebesar 0,24% dari total kredit hingga Juli 2024. Hal tersebut sejalan dengan pertumbuhan signifikan pada sisa pokok pinjaman pokok pembiayaan yang wajib dibayar kembali oleh debitur (baki debet) dan jumlah rekening.
Baca Juga
Kematangan Digital Kunci Keberhasilan Transformasi Perbankan
Per Juli 2024, OJK mencatat baki debet kredit BNPL tumbuh 36,66% secara tahunan (year on year/YoY) dari 49,43% pada Juni 2024 menjadi Rp 18,01 triliun. Adapun, total jumlah rekening paylater perbankan telah mencapai 17,90 juta hingga Juli 2024 atau meningkat dari total 17,9 juta rekening pada Juni 2024 (month to month/MoM).
Lebih lanjut, Destry menyebut risiko default perbankan seiring dengan meningkatnya adopsi AI adalah bias algoritma yang mempengaruhi pengambilan keputusan. Bias algoritma adalah kecenderungan AI menghasilkan keputusan atau prediksi yang tidak semestinya diakibatkan oleh ketidakakuratan data.
Kemudian yang juga patut diwaspadai adalah meningkatnya ancaman keamanan siber.Berdasarkan data dari Checkpoint Research 2022, sektor jasa keuangan termasuk perbankan mendapatkan 1.131 kali serangan siber setiap pekannya.
"Tentunya risiko semacam ini akan bisa kita mitigasi, karena kita harus tetap cepat adjust (menyesuaikan) dengan berbagai risiko yang ada. Yang pertama, pastikan keamanan data, yaitu dengan menggunakan enkripsi data, firewall atau lainnya, terkait melakukan audit secara rutin," tuturnya.
Perlindungan Data Pribadi
Pada kesempatan yang sama, Kepala Eksekutif Pengawas Lembaga Pembiayaan, Perusahaan Modal Ventura, Lembaga Keuangan Mikro dan Lembaga Jasa Keuangan Lainnya (PMVL) OJK Agusman mengatakan, adopsi AI di sektor keuangan pada dasarnya mampu mengantisipasi kecurangan (fraud) dan gagal bayar oleh debitur.
"Kita bisa menganalisis profil risiko secara tepat, kita mengantisipasi fraud dan kegagalan ke depan secara lebih pasti sehingga dalam proses melakukan peminjaman dan inklusi keuangan akan menjadi lebih efektif dan lebih efisien dan terhindar dari risiko-risiko yang tidak perlu," katanya.
Namun, adopsi AI menjadi bumerang bagi lembaga keuangan, termasuk perbankan apabila tidak diikuti oleh upaya perlindungan data pribadi masyarakat. Data pribadi yang bocor dapat dimanfaatkan untuk mengajukan fasilitas pembiayaan dari lembaga keuangan secara daring dengan bantuan deepfake.
Deepfake adalah teknik untuk sintesis citra manusia menggunakan AI. Deepfake menggabungkan gambar dan video sehingga terbentuk sebuah pola yang dapat bergerak seperti manusia sungguhan.
"Tadi, sudah dijelaskan bagaimana risiko-risiko yang akan kita hadapi kalau kita gagal menjaga keamanan data dan privasi ini. Serangan siber, risiko kebocoran data akan berdampak pada kredibilitas kita semua," ujarnya.

