Thomas Airlangga Ungkap Jurus Lawan Fraud: AI, Verifikasi, dan Pertahanan Berlapis

Highlight:

• Thomas Airlangga, Chief Risk Officer and Country Credit Head Standard Chartered Bank Indonesia, menilai fraud digital kini semakin sulit dideteksi karena bergerak tanpa dokumen fisik dan melibatkan jaringan yang semakin kompleks.
• AI dinilai dapat memperkuat deteksi fraud melalui forensik dokumen, analisis perilaku, serta pemetaan identitas dan jaringan secara lebih cepat.
• Thomas Airlangga menegaskan kecepatan kredit tidak boleh mengorbankan verifikasi, sementara pertahanan fraud harus dibangun berlapis dengan tetap mempertahankan human judgment.

Jakarta– Fraud di industri keuangan kini tidak lagi datang dalam bentuk dokumen palsu yang mudah dikenali. Kejahatan telah bergeser ke ruang digital, bergerak lebih cepat, memanfaatkan data identitas, dan bahkan melibatkan jaringan lintas wilayah.

Bagi perbankan dan fintech, perubahan ini membuat kualitas penilaian kredit dan ketahanan terhadap fraud menjadi semakin menentukan.

Chief Risk Officer and Country Credit Head Standard Chartered Bank Indonesia Thomas Airlangga mengatakan perkembangan teknologi telah mengubah secara drastis cara pelaku melakukan fraud. Jika sebelumnya fraud dapat ditelusuri dari dokumen fisik atau aplikasi yang dimanipulasi, kini pelaku dapat beroperasi tanpa tatap muka dan memanfaatkan data yang tersebar di berbagai kanal.

“Dulu saya pertama kali masuk nyari fraud itu gampang karena fraud-nya pakai fotokopi aplikasi. Sekarang fraud-nya sudah tidak kelihatan, tidak ada aplikasinya, semuanya digital. Dari tatap muka ke tanpa muka, kemudian dari dokumen ke data dan dari kejadian ke skala,” ujar Thomas dalam acara Infobank & Simplifa AI Executive Forum 2024 From Risk to Resilience: How AI is Redefining Credit Strategy in an Era of Fraud and Uncertainty di JW Marriott Hotel Jakarta, Kamis (20/8/2026).

Menurut Thomas, perubahan tersebut membuat pekerjaan manajemen risiko semakin kompleks. Fraud yang dahulu dapat ditangani sebagai kejadian individual kini bisa berkembang menjadi serangan berskala besar sebelum institusi menyadarinya. Ketika satu bank menemukan kasus fraud, pelaku bisa saja telah menjalankan modus serupa di sejumlah institusi lain.

Risikonya juga tidak lagi berdiri sendiri. Fraud dapat berkaitan dengan risiko kredit, siber, pencucian uang, hingga risiko reputasi. Pelaku bahkan dapat berada di luar wilayah Indonesia, sementara korbannya berada di dalam negeri.

Kompleksitas tersebut terlihat dari semakin maraknya pencurian dan penyalahgunaan identitas. Thomas menyebut data identitas kini dapat diperjualbelikan di pasar. Bahkan, muncul praktik penyewaan identitas ketika seseorang menyerahkan data pribadinya kepada pihak lain dengan imbalan uang.

Dalam praktiknya, pemilik identitas belum tentu mengetahui bagaimana datanya digunakan. Kondisi tersebut membuka ruang bagi pelaku untuk mengajukan kredit, melakukan transaksi, atau menjalankan aktivitas keuangan lain dengan menggunakan identitas orang lain.

Ancaman juga semakin rumit dengan keterkaitan judi online dan fraud. Thomas menyebut aktivitas tersebut dapat meningkatkan first party fraud maupun third party fraud. Di sisi lain, terdapat pula hubungan antara ekosistem fintech legal dan ilegal.

Ketika seseorang ditolak oleh platform legal, misalnya, datanya dapat muncul di platform ilegal dan kemudian ditawari pinjaman dengan bunga yang jauh lebih tinggi. Situasi tersebut menunjukkan bahwa data telah menjadi bagian penting dalam ekosistem fraud dan dapat berpindah dengan cepat antarpelaku.

Pelajaran dari Ledakan Fintech

Thomas juga mengaitkan persoalan tersebut dengan perkembangan industri fintech yang pernah mengalami pertumbuhan sangat cepat.

Dalam riset yang dilakukannya sejak 2023, ia menemukan bahwa pertumbuhan teknologi finansial tidak otomatis menghasilkan kualitas pembiayaan yang lebih baik.

Pada periode 2019 hingga 2023, outstanding peer-to-peer lending disebut meningkat sekitar empat kali lipat dalam empat tahun. Namun, di balik pertumbuhan tersebut terdapat persoalan kualitas kredit dan fraud yang ikut membesar.

Menurut Thomas, salah satu persoalan mendasar bukan terletak pada teknologinya, melainkan pada kemampuan sistem dalam membedakan calon debitur yang layak memperoleh pembiayaan dan yang tidak.

Ia menemukan perbedaan kinerja sejumlah fintech yang beroperasi dalam regulasi, pasar, dan teknologi yang relatif sama. Ada platform yang mampu bertahan karena menggabungkan validasi komunitas dengan edukasi keuangan. Sebaliknya, terdapat platform yang menggunakan penilaian kredit konvensional dan mengalami lonjakan NPL hingga 16 persen.

Ada pula platform yang menghadapi kerugian fraud sekitar Rp350 miliar hingga Rp365 miliar akibat proses verifikasi yang tidak memadai.

“Yang memisahkan adalah bagaimana dia melakukan kualitas penilaian kredit dan juga ketahanan terhadap fraud. Mereka beroperasi dalam regulasi yang sama, teknologinya kurang lebih setara, pasarnya juga sama. Yang membedakan adalah kualitas penilaian kredit dan ketahanan terhadap fraud,” kata Thomas.

Menurut dia, persoalan tersebut juga berkaitan dengan mahalnya biaya verifikasi. Semakin kecil nilai kredit, semakin besar proporsi biaya verifikasi terhadap nilai pinjaman. Kondisi itu membuat pelaku industri menghadapi dilema antara mempertahankan verifikasi secara ketat atau menekan biaya operasional.

Jika biaya tersebut diteruskan kepada debitur, harga kredit menjadi mahal. Sebaliknya, ketika verifikasi dikurangi, risiko kredit bermasalah meningkat. Pilihan lain berupa menghindari kredit bernilai kecil juga dapat mendorong konsentrasi pembiayaan pada debitur dengan nilai pinjaman besar.

Konsentrasi tersebut pada akhirnya menciptakan risiko baru. Ketika pembiayaan bernilai besar bermasalah, dampaknya dapat langsung terasa terhadap kualitas portofolio dan keberlangsungan bisnis.

Di sinilah Thomas melihat teknologi AI memiliki ruang yang semakin penting. AI, menurutnya, dapat membantu institusi memperkuat proses verifikasi sekaligus meningkatkan kemampuan mendeteksi pola fraud yang semakin sulit dibaca secara manual.

AI dapat digunakan untuk melakukan forensik dokumen, menganalisis perilaku, serta melakukan resolusi entitas dan jaringan. Dengan kemampuan tersebut, sistem dapat menghubungkan pemohon dengan berbagai informasi seperti nomor telepon, rekening, maupun identitas lain dalam waktu lebih cepat.

Namun, penggunaan AI tetap memiliki batas. Teknologi dapat membantu mempersempit ruang risiko dan menemukan pola yang tidak mudah terlihat manusia, tetapi tidak dapat sepenuhnya menggantikan pertimbangan profesional ketika keputusan masuk ke wilayah abu-abu.

“Teknologi itu cuma lapisan, bukan pengganti judgment kita. AI bisa membantu melakukan dokumen forensik, analisis perilaku, dan meresolusi entitas serta jaringan. Tapi ketika sudah sampai di grey area, tetap human atau profesional kita yang bermain,” tegas Thomas.

Karena itu, penerapan AI harus ditempatkan dalam arsitektur pengendalian yang lebih luas. Thomas menekankan pentingnya risk culture, akuntabilitas, three lines of defense, serta saluran pelaporan dan eskalasi sebagai fondasi sebelum teknologi digunakan secara lebih agresif.

Menurutnya, pertahanan fraud juga tidak boleh hanya bergantung pada satu kontrol. Institusi harus membangun pertahanan berlapis karena setiap lapisan memiliki kemungkinan untuk ditembus oleh pelaku.

Dalam konteks deteksi, Thomas mendorong sistem yang mampu bekerja secara real time. Kecepatan menjadi penting karena fraud juga bergerak cepat. Selain itu, sinyal perilaku perlu mendapat perhatian lebih besar karena pola perilaku cenderung lebih sulit dimanipulasi dibandingkan dokumen.

Validasi sosial juga dapat memperkuat akurasi penilaian. Sementara itu, setiap kasus fraud harus menjadi sumber pembelajaran melalui closed-loop feedback, sehingga pengalaman satu institusi dapat digunakan untuk memperkuat pertahanan institusi lainnya.

Kolaborasi lintas institusi pun menjadi bagian penting. Thomas menilai pertukaran informasi mengenai modus fraud dapat membantu industri mencegah serangan yang sama berpindah dari satu institusi ke institusi lainnya.

Tantangan berikutnya adalah menjaga keseimbangan antara ketatnya sistem deteksi dan pengalaman nasabah. Sistem yang terlalu sensitif dapat menghasilkan false positive dalam jumlah besar. Sebaliknya, sistem yang terlalu longgar berisiko melewatkan transaksi atau perilaku mencurigakan.

Thomas mencontohkan bagaimana transaksi nasabah di luar negeri dapat dianggap mencurigakan hanya karena berbeda dari pola transaksi biasanya. Jika hal tersebut terlalu sering terjadi, nasabah dapat merasa terganggu dan justru meninggalkan layanan.

Masalah juga muncul ketika sistem menghasilkan terlalu banyak alert. Jika sistem menghasilkan hingga ribuan peringatan sementara kapasitas tim hanya mampu menangani sebagian kecil, maka efektivitas deteksi justru menurun.

Karena itu, kualitas sistem tidak cukup diukur dari banyaknya aturan atau alert yang dihasilkan. Ukuran yang lebih penting adalah seberapa besar kerugian yang berhasil dicegah.

Kecepatan Tak Boleh Mengorbankan Verifikasi

Thomas menegaskan bahwa prinsip kehati-hatian tetap menjadi fondasi dalam menghadapi perkembangan fraud. Industri harus mampu mengambil risiko secara sadar, bukan menghindarinya sepenuhnya.

Dalam bisnis kredit, default merupakan bagian dari risiko yang harus dikelola dengan harga dan kualitas portofolio yang tepat.

Ia juga menekankan pentingnya prinsip trust but verify. Kepercayaan terhadap nasabah, data, sistem, maupun teknologi harus tetap diikuti proses verifikasi. Setiap lapisan pengendalian harus diasumsikan memiliki kemungkinan untuk ditembus sehingga institusi selalu menyiapkan lapisan perlindungan berikutnya.

“Kecepatan tidak boleh dibeli dengan verifikasi. Karena dalam persaingan, ketika kita menghapus beberapa verifikasi, itu biasanya fatal. Ukur hasil bukan aktivitas, bukan dari banyaknya prosedur, tetapi dari berapa besar loss yang berhasil kita tekan,” pungkas Thomas.

Menurut Thomas, kualitas portofolio juga harus menjadi bagian dari ukuran keberhasilan bisnis. Jika unit bisnis hanya dikejar target volume tanpa memperhatikan kualitas, pertumbuhan kredit justru dapat membawa risiko yang lebih besar.

Fondasi berupa budaya risiko, akuntabilitas, pengawasan berlapis, kualitas data, kolaborasi, dan kejujuran internal tetap menjadi faktor utama dalam membangun ketahanan terhadap fraud.

Jadi, lanjutnya, di industri keuangan, tantangannya bukan lagi sekadar bagaimana menyalurkan kredit dengan cepat. Tantangan yang lebih besar adalah memastikan setiap pertumbuhan tetap dibangun di atas verifikasi yang kuat, penilaian risiko yang tepat, dan kemampuan mendeteksi fraud sebelum berubah menjadi kerugian besar. (*) Ranu Arasyki Lubis