AI kini bukan lagi aksesori di fintech. Teknologi ini sudah menjadi faktor penentu untuk mempercepat kerja, menekan biaya operasional, dan memperkuat deteksi fraud saat transaksi digital terus tumbuh.
Di industri yang mengelola data sensitif, kecepatan saja tidak cukup. Perusahaan juga harus menjaga akurasi, keamanan, dan kualitas layanan agar kepercayaan pengguna tidak runtuh.
Infrastruktur yang berdiri sendiri jadi fondasi
Wulung Anggara Hanandita, VP of Data Platform and Data Science DANA, menilai ada tiga kunci agar AI bisa dimaksimalkan di perusahaan fintech. Ia menyebut perlunya infrastruktur dan teknologi yang berdiri sendiri, talenta yang tepat, serta tata kelola yang jelas agar pemakaian AI tepat sasaran.
Dalam praktiknya, DANA menghubungkan seluruh karyawan pengguna AI melalui AI gateway supaya pemakaian teknologi tetap terkontrol. Perusahaan itu juga mengembangkan AI di atas GPU milik sendiri untuk memberi kontrol lebih besar atas penyimpanan dan pemrosesan data.
Kepemilikan GPU menjadi penting karena industri finansial sangat bergantung pada privasi data. Menurut Wulung, kedaulatan AI sulit tercapai jika proses inferensi terus bergantung pada pihak luar.
Talenta dan pengawasan manusia tetap dibutuhkan
Pilar kedua adalah talenta yang memahami seluk-beluk AI. DANA menempatkan sumber daya manusia sebagai penggerak penting, termasuk saat AI dipakai untuk pekerjaan coding yang tetap diawasi melalui proses supervisi lanjutan.
Kehadiran AI tidak otomatis menggantikan peran manusia dalam pengambilan keputusan. Justru, SDM yang paham teknologi dibutuhkan agar hasil kerja sistem tetap sesuai standar, terutama saat menyangkut layanan finansial.
Tata kelola menentukan aman tidaknya AI dipakai
Pilar ketiga adalah governance, baik untuk data maupun AI. Tata kelola ini mencakup edukasi, etika penggunaan, serta pengaturan agar teknologi tidak dipakai sembarangan dan tetap menghasilkan keputusan yang adil.
Wulung juga menyebut DANA memperketat tata kelola input dan proses data untuk memastikan implementasi AI berjalan optimal. Kualitas hasil AI, menurutnya, sangat bergantung pada data yang masuk ke sistem.
Bias algoritma jadi risiko yang harus dicegah
Salah satu tantangan terbesar dalam penerapan AI di fintech adalah bias algoritma. DANA berupaya memitigasi risiko ini karena keputusan digital yang keliru bisa merugikan konsumen, termasuk dalam kredit scoring.
Wulung menilai kualitas data menjadi landasan paling dasar dalam seluruh proses. Jika data mentah dimasukkan tanpa penyelarasan yang baik, sistem penilaian kredit bisa secara otomatis menyingkirkan kelompok masyarakat tertentu dari pantauan teknologi.
Karena itu, perusahaan tidak cukup hanya mengandalkan model yang canggih. Mereka juga perlu memastikan data bersih, prosesnya terukur, dan keputusan sistem bisa dipertanggungjawabkan.
Inovasi harus sejalan dengan perlindungan konsumen
DANA juga menggabungkan pelajaran dari ekosistem global dalam pengembangan Agentic AI. Perusahaan menilai inovasi, replikasi, dan regulasi harus berjalan seimbang agar industri lokal bisa tumbuh tanpa mengabaikan perlindungan konsumen.
Di sektor finansial, keseimbangan itu menjadi kunci karena perputaran modal besar selalu diikuti risiko tinggi. Dorongan inovasi perlu berjalan bersama tata kelola yang memadai agar AI benar-benar menjadi game changer, bukan malah menambah risiko baru bagi pengguna layanan digital.