Puncak Era 'Banking 5.0', GenAI Siap Jadi Rekan Kerja Bankir

Industri perbankan terus mempercepat integrasi Generative Artificial Intelligence (GenAI) dalam proses bisnis. Enggan kehilangan momentum gelombang Banking 5.0, GenAI kian berperan dalam sistem internal untuk mengoptimalkan kinerja administratif dan tata kelola korporasi, setelah sukses meningkatkan produktivitas dan optimasi layanan terhadap nasabah.

Usai pandemi Covid-19, gelombang Banking 5.0 ditandai dengan penguatan peran AI dalam proses bisnis perbankan. Berangkat dari penggunaan teknologi robotik untuk automasi pekerjaan administratif rutin, pelibatan AI kian intensif hingga mencapai pembukaan rekening baru, credit scoring, hingga pengambilan keputusan pinjaman.

Dampaknya, penelitian firma konsultansi teknologi Accenture mengungkapkan 73% jam kerja pegawai bank akan digantikan GenAI pada tahun 2030. Situasi ini menjadi alarm divisi pengembangan sumber daya manusia berbagai bank di seluruh dunia karena tuntutan jobs redesigning dan jobs reskilling menjadi mutlak dibutuhkan.

Di sisi lain, mengacu studi McKinsey pada 2024, dari semua perusahaan yang berinvestasi pada adopsi AI, hanya 9-15% investasi yang kembali menjadi profit bersih. Namun, laporan Future of Jobs Bank Dunia tahun 2025 sedikitnya telah memberikan gambaran bahwa 33% pekerjaan sudah terautomasi penuh (fully automated) pada tahun 2030.

robot and human hands reaching toward ai text — Foto: Igor Omilaev / Unsplash

Menghadapi situasi ini, Senior Executive Vice President Digital Delivery Bank Negara Indonesia Heri Atmoko membenarkan bahwa AI bukan lagi sekadar alat menghimpun informasi, tetapi sudah sepenuhnya menjadi rekan kerja digital. Ke depan, AI akan mengubah tata kelola administrasi bank secara lebih dalam setelah berhasil membantu bank memaksimalkan pengalaman nasabah bertransaksi.

Di BNI, Heri mengungkapkan, adopsi AI diusahakan membantu percepatan pengembangan sistem atau aplikasi software development life cycle (SDLC). Sistem tersebut antara lain membantu membuat business requirement document (BRD) menjadi lebih mudah dan cepat.

"Divisi IT selalu mengatakan bahwa bagian repetitif dalam BRD itu terlalu banyak, maka AI kami buat untuk bisa membuat satu dokumen business requirement lengkap. Cukup memasukkan prompt, sistem sudah bisa mewujudkan apa yang diinginkan Divisi Bisnis," papar Heri dalam seminar virtual "AI dan Masa Depan Perbankan Indonesia", Jumat (25/9/2026).

Selain SDLC, Divisi IT BNI juga tengah mengembangkan AIOps dengan fitur alert and monitoring yang dapat mendeteksi dan mengingatkan anomali sebelum masalah terjadi pada saat operasional sedang berjalan. Pengembangan GenAI untuk kebutuhan in-house programming juga diusahakan untuk mendukung SDLC dan AIOps yang tengah dikembangkan.

Heri menurutkan, pengembangan GenAI sebagai in-house programming menjadi kebutuhan konkret di saat tingkat retensi programmer yang sangat rendah dan pergantian tim yang sangat cepat, disebabkan karakteristik industri yang sangat kompetitif dan digitalisasi yang menyebabkan kebutuhan programmer semakin tinggi.

"Permasalahan yang kami hadapi kalau seorang developer pergi, pengetahuan yang dia miliki ikut terbawa. Saat developer baru masuk, dia butuh waktu untuk mempelajari apa yang sudah dilakukan developer sebelumnya. Dengan GenAI yang dibuat sendiri, kami membantu orang baru lebih cepat melanjutkan pekerjaan sebelumnya, sehingga dapat dipercepat," jelasnya.

Implikasi pengembangan GenAI tersebut terhadap produktivitas IT BNI terbukti. Pemodelan yang sebelumnya membutuhkan waktu 10 hari kerja dapat dipotong menjadi 5 hari kerja karena satu orang developer dapat menghasilkan luaran setara 3-5 developer. Tak hanya itu, interaksi GenAI memungkinkan paradigma problem berubah menjadi challenge yang menyenangkan.

Berkaca dari situasi tersebut, Heri menegaskan pengembangan kompetensi baru menuntut kemampuan analitis, digital, dan tata kelola bagi karyawan di seluruh lini. Setiap karyawan kini didorong memiliki ide yang bisa diwujudkan dengan AI. Dengan penguasaan basis pengetahuan, peran manusia kini adalah menentukan arah inovasi ke depan

"Tata kelola, manajemen risiko, dan pengambilan keputusan AI harus tetap berpusat pada manusia (human-centered). Keunggulan kompetitif di masa depan tidak ditentukan siapa yang memiliki AI terbaik, tetapi oleh kemampuan menciptakan kolaborasi efektif dengan AI, sehingga kami berharap regulator ikut bergerak ke arah yang sama," cetus Heri.

Manusia pada simpul keputusan

Berbagi pandangan dengan Heri, Kepala Divisi Strategi Sumber Daya Manusia Bank Tabungan Negara Aldo Bimantoro mengungkapkan peningkatan kapasitas AI telah mendorong pergeseran paradigma yang sebelumnya menempatkan peran supervisi manusia dalam siklus (human in the loop) menjadi di atas dan melingkupi seluruh siklus proses kerja AI (human on the loop)

Aspek utama yang membedakan paradigma tersebut, menurut Aldo, adalah kapasitas manusia untuk merekonstruksi dan memutuskan kembali hasil-hasil yang telah direncanakan dan diformulasikan AI. Peran manusia ditantang dalam memonitor luaran dan berani mengevaluasi apabila luaran tersebut tidak sesuai dengan etika dan tujuan.

"Human on the loop harus memastikan apakah keputusan GenAI menghasilkan risiko yang masih dapat ditoleransi, khususnya dalam pertimbangan keputusan yang kontekstual seperti rekrutmen pegawai, rasionalitas hasil credit scoring, dan keputusan final pemberian kredit," ucap Aldo.

Di sisi lain, dari segi pengembangan sumber daya manusia, Aldo mengakui sudah cukup banyak bank menerapkan digital HR pocket berupa ChatBot. Melalui fitur pada situs web ini, karyawan dapat mengajukan pertanyaan dan memperoleh jawaban instan. Namun, Aldo mengingatkan, tidak bisa semua peran HR dialihdayakan, terutama yang masih membutuhkan diskusi dua arah.

Di sisi lain, peningkatan kapasitas AI juga mendorong BTN untuk menyusun program reskilling untuk hampir 700 pegawai frontliner agar dapat ditempatkan pada divisi atau penugasan lain yang juga menuntut kecakapan manusia lebih tinggi. Dengan demikian, pegawai dituntut menjadi augmented banker yang mengambil setiap keputusan dengan basis data jelas dan akuntabel.

"Prinsipnya, kita tetap harus manage GenAI sama seperti semua pekerja lain. Ketika kita hire AI, harus jelas mulai dari inisiasi, onboarding prompt, supervisi, evaluasi kerja, dan keputusan retrain/retire. Kalau dia melakukan misconduct, manusia tetap harus mendominasi agar tidak ada risiko terbuka yang dapat memicu permasalahan hukum atau moral hazard," tegas Aldo.

Regulasi antisipatif

Meski manfaat GenAI sebagai rekan kerja digital tidak dapat dinafikan, Deputi Komisioner Pengaturan, Perizinan, dan Kualitas Pengawasan Otoritas Jasa Keuangan Deden Firman Hendarsyah mengingatkan risiko deepfake, black box, bias algoritmik, serta keamanan siber tetap membayangi institusi perbankan.

Di sisi lain, ketergantungan pada pihak ketiga juga dapat memperbesar perilaku yang lebih seragam antarinstitusi keuangan. Untuk itu, pengembangan AI di industri perbankan perlu manajemen risiko agar manfaat inovasi dapat diperoleh tanpa mengorbankan stabilitas dan kepercayaan terhadap sistem jasa keuangan.

"Secara responsif, OJK sudah menyiapkan langkah-langkah antisipatif untuk mendorong akselerasi digital, termasuk cetak biru transformasi digital perbankan, penerbitan pengaturan self-assessment tingkat kematangan digital bank umum, hingga Pedoman Tata Kelola Kecerdasan Artifisial Perbankan Indonesia pada 2025 lalu," ucap Deden.

Dalam penyusunan regulasi tersebut, Deden menjelaskan, OJK menggunakan pendekatan principle-based yang memberikan fleksibilitas bank berinovasi sesuai skala prioritas dan profil risiko. Pedoman Tata Kelola Kecerdasan Artifisial Perbankan, karenanya, dirancang untuk menjaga kepercayaan sekaligus pemanfaatan potensi AI secara aman dan berkelanjutan.

Ketiga prinsip pedoman AI tersebut mencakup akuntabilitas untuk memenuhi kepentingan audit dan pertanggungjawaban, serta pengelolaan data yang lebih baik; human oversight dalam seluruh siklus AI dengan fokus pengembangan algoritma inklusif, berkelanjutan, dan adil; serta reliability yang dihasilkan sistem yang andal dan kuat.

Agar selaras dengan prinsip-prinsip tersebut, OJK sangat mendorong pegawai bank dilatih untuk bertanggung jawab dalam penerapan dan pemantauan AI secara benar, didukung pelatihan dan keterampilan pengambilan keputusan yang memadai. Pegawai bank harus dilatih memahami, mendeteksi, memitigasi bias dalam keputusan yang dihasilkan AI

"Untuk kemampuan tersebut, OJK menekankan penekanan implementasi komprehensif yang mencakup manajemen risiko, tata kelola, dan audit. Pendekatan holistik melalui pengelolaan siklus hidup secara menyeluruh ini bertujuan untuk memastikan integrasi AI dalam perbankan mengikuti tata kelola yang baik," imbuhnya.

Ke depan, Deden mengharapkan pengembangan GenAI oleh bank tidak hanya fokus pada solusi inovatif dan adaptif, tetapi implementasi yang selaras dengan prinsip tata kelola perusahaan yang baik, keamanan data, explainability, keamanan siber, dan pengelolaan risiko.

"Mari kita bersama membangun ekosistem keuangan yang semakin inklusif dan transformatif, tangguh, dan berorientasi masa depan untuk pengembangan sektor keuangan di era digital ini, agar AI tidak hanya mempermudah, tetapi menjadi enabler sistem keamanan digital dan deteksi ancaman real time," tuturnya.

Menggugu negeri tirai bambu

Dalam kesempatan yang sama, Kepala Ekonom Bank Central Asia (BCA) David E. Sumual memaparkan, ketercapaian AI sebagai instrumen yang dirancang untuk meningkatkan produktivitas bank sejatinya telah tercapai dengan sangat baik. Ini tampak dari catatan cost to income ratio bank yang menunjukkan penurunan konstan dalam 5 tahun terakhir.

Kini, dengan seluruh kiblat digitalisasi sektor keuangan melihat ke Tiongkok, gebrakan digital dari negeri tirai bambu diproyeksikan tidak hanya mengubah cara pandang manusia terhadap institusi bank, tetapi juga terhadap sistem keuangan secara menyeluruh.

"Tiongkok sudah mengembangkan AI, yang dalam 3-4 tahun ke depan akan mengubah sistem finansial menjadi sangat berbeda dari situasi sekarang. Superapps yang bagi kita baru, di sana sudah cukup lama, dan mereka sudah menuju fase berikutnya. Beruntung kita sudah relatif on-track dan bisa mengejar apa yang dilakukan Tiongkok," ujar David.

Beberapa hints mengenai dampak integrasi GenAI dalam siklus bisnis perbankan adalah pengembangan AI robo-advisers yang tidak hanya mempermudah nasabah dalam bertransaksi, tetapi juga dapat menyediakan layanan konsultasi keuangan terpersonalisasi serta menyelesaikan transaksi bernilai tinggi dan kompleks.

Tak hanya itu, dengan menggarap pangsa Gen Z sebagai niche market, perangkat mobile akan menjadi pusat layanan bank masa depan, serta tidak tertutup kemungkinan adanya pembukaan "kantor cabang" bank pertama ada metaverse yang kini tengah masif berkembang di Tiongkok.

Meski demikian, secara fundamental, David mengingatkan keberhasilan digitalisasi ekonomi Indonesia bergantung pemerataan penetrasi internet, keamanan data mutlak untuk membangun kepercayaan, serta kemampuan BI dan OJK untuk merumuskan regulasi yang benar-benar adaptif dan selaras dengan kelajuan perkembangan integrasi GenAI.

"Teknologi keuangan digital akan mencapai keberhasilan puncak ketika nasabah tidak lagi menyadari bahwa mereka sedang menggunakannya. Masa depan arsitektur ekonomi adalah sistem hybrid yang rumit dan kompleks di belakang untuk menghadirkan layanan yang sepenuhnya transparan, instan, dan seamless di hadapan kita," tukas David.