Author: Nayla Phui Amazona; Editor: Farabiana Indira Pamungkas, Pijar Sahistya Mahiswara
Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) kini telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan modern. AI telah dimanfaatkan di berbagai bidang, mulai dari proses otomasi industri, personalisasi layanan pelanggan, analisis pasar, hingga sistem keamanan digital yang canggih.
Dalam dunia bisnis, AI membuka peluang besar untuk meningkatkan efisiensi sekaligus menekan risiko, salah satunya dalam mendeteksi adanya risiko kecurangan (fraud detection). Teknologi ini memanfaatkan kemampuan AI dalam menganalisis pola data secara mendalam untuk menemukan anomali yang seringkali luput dari pengawasan manusia. Fenomena fraud tidak hanya merugikan secara finansial, tetapi juga menggoyahkan kepercayaan publik terhadap dunia usaha. Laporan PwC Global Economic Crime and Fraud Survey 2024 menyebutkan bahwa fraud masih menjadi salah satu kejahatan ekonomi paling merusak di dua tahun terakhir. Dalam situasi seperti ini, penerapan AI dapat menjadi kunci untuk memperkuat sistem pertahanan perusahaan dari ancaman kejahatan finansial yang semakin kompleks.
Bagaimana AI Bekerja dalam Deteksi Fraud
Secara teknis, penerapan AI dalam deteksi fraud berfokus pada kemampuannya mengenali pola yang tidak lazim dalam kumpulan data berskala besar (Curtis dkk., 2025). Teknologi ini mampu menganalisis data tidak hanya pada tingkat permukaan, tetapi juga menelusuri hubungan kompleks antar variabel. Dengan demikian, AI dapat mengidentifikasi indikasi kecurangan yang sering kali luput dari metode analisis tradisional.
Proses ini dimulai dari tahap pengumpulan data (data acquisition) yang mencakup berbagai sumber seperti transaksi keuangan, catatan audit internal, riwayat log-in, dan interaksi digital pelanggan (Kennedy dkk., 2023). Pada era digital, data juga dapat berasal dari sensor, metadata, hingga rekam jejak perilaku daring (digital footprints). Semua sumber tersebut membantu sistem memahami konteks aktivitas pengguna secara lebih komprehensif dan akurat.
Setelah data dikumpulkan, sistem AI memasuki tahap data preprocessing, yakni proses pembersihan data dari duplikasi, kesalahan input, nilai yang hilang, serta informasi yang tidak relevan agar kualitas data tetap terjaga (Curtis dkk., 2025). Tahapan ini penting karena kualitas data akan sangat menentukan akurasi model. Dalam banyak kasus, hingga 70% waktu implementasi proyek deteksi fraud dihabiskan untuk proses pembersihan dan standarisasi data sebelum model siap dilatih.
Tahap berikutnya adalah data mining dan model training, di mana algoritma machine learning seperti Random Forest, Neural Network, Gradient Boosting, dan Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk mendeteksi korelasi kompleks antarvariabel (Ali & Hagag, 2024). Model AI dilatih menggunakan data historis yang berisi contoh transaksi normal dan transaksi curang untuk membangun pemahaman statistik. Melalui proses ini, sistem dapat mengenali indikator-indikator halus seperti frekuensi transaksi, lokasi yang tidak konsisten, atau perubahan pola perilaku pengguna (Jiang, 2023). Hasil pelatihan ini kemudian diaplikasikan pada data baru untuk mendeteksi potensi fraud secara otomatis, bahkan sebelum kerugian terjadi.
Jenis Pendekatan dalam Deteksi Fraud
Dalam konteks deteksi fraud, terdapat dua pendekatan utama yang umum digunakan, yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Pada supervised learning, model dilatih menggunakan dataset yang telah diberi label (fraud dan non-fraud), sehingga sistem dapat mengenali karakteristik spesifik dari setiap kategori (Husnaningtyas, 2023). Sementara itu, unsupervised learning digunakan ketika data belum memiliki label. Dalam pendekatan ini, AI berusaha menemukan sendiri pola anomali berdasarkan deviasi statistik atau perilaku yang tidak sesuai dengan kebiasaan normal. Pendekatan unsupervised ini sangat penting untuk mendeteksi bentuk kecurangan baru yang belum pernah teridentifikasi sebelumnya, terutama di sektor yang datanya bersifat dinamis seperti fintech dan e-commerce.
Selain pendekatan berbasis numerik, teknologi Natural Language Processing (NLP) kini semakin banyak digunakan untuk mendukung deteksi fraud non-transaksional, khususnya dalam menganalisis komunikasi internal, seperti email, pesan teks, atau catatan percakapan (Boulieris dkk., 2023). Sistem NLP dapat mengenali pola bahasa yang tidak wajar, seperti penyebutan kode rahasia, instruksi transfer mendadak, atau istilah keuangan yang digunakan di luar konteks. Melalui analisis semantik dan konteks, AI mampu mendeteksi indikasi kolusi, pelanggaran etika, bahkan manipulasi data yang dilakukan secara terselubung.
Pendekatan ini menjadikan AI bukan hanya sekadar alat analisis numerik, melainkan sistem yang memahami perilaku manusia dalam konteks organisasi. Integrasi antara pembelajaran mesin, analisis perilaku, dan NLP menciptakan sistem deteksi fraud yang bersifat holistik dengan mampu mengenali, memprediksi, sekaligus mencegah potensi kecurangan sejak dini. Dengan demikian, AI berperan penting dalam membangun ekosistem bisnis yang lebih aman, transparan, dan berintegritas tinggi.
Peluang dan Dampak Ekonomi dari Penerapan AI dalam Deteksi Fraud
Fraud berdampak besar pada ekonomi makro maupun mikro. Di tingkat perusahaan, kerugian akibat fraud tidak hanya berupa kehilangan aset, tetapi juga menurunnya kepercayaan investor, penurunan harga saham, hingga hilangnya reputasi yang sulit dipulihkan. Di tingkat nasional, peningkatan kasus fraud dapat menurunkan kualitas tata kelola korporasi (corporate governance) dan menghambat pertumbuhan ekonomi. Oleh karena itu, penerapan AI sebagai alat pendeteksi fraud bukan hanya kebutuhan teknologi, tetapi juga strategi ekonomi.
AI menawarkan keunggulan dalam hal kecepatan, akurasi, dan skala analisis. Sistem dapat memproses jutaan transaksi per detik, sesuatu yang mustahil dilakukan manusia. Selain itu, AI juga dapat beradaptasi terhadap pola baru tanpa perlu pemrograman ulang, menjadikannya solusi yang tangguh terhadap dinamika kejahatan digital. Penelitian KnE Social Sciences (2023) menunjukkan bahwa penerapan pendekatan berbasis AI mampu meningkatkan efektivitas deteksi kecurangan dibandingkan metode konvensional. Sejalan dengan hal tersebut, laporan Modern Diplomacy (2024) menunjukkan bahwa pemanfaatan machine learning di perbankan digital mampu menurunkan kerugian akibat penipuan kartu kredit hingga sekitar 25% sekaligus menjaga kepuasan pelanggan. AI juga memberi kemampuan deteksi real-time, di mana sistem dapat secara otomatis menunda atau memblokir transaksi mencurigakan sebelum kerugian terjadi. Pendekatan ini terbukti efektif pada perusahaan fintech dan e-commerce, yang menghadapi jutaan transaksi harian dengan risiko tinggi terhadap penyalahgunaan sistem (Chaudhary & Behl, 2023).
Menariknya, penerapan AI dalam deteksi fraud kini tidak hanya terbatas pada dunia keuangan. Industri asuransi dan kesehatan juga memanfaatkan teknologi ini untuk menganalisis klaim yang mencurigakan, mendeteksi duplikasi identitas pasien, hingga menelusuri pola penyalahgunaan sistem pembayaran (Gangani, 2024). AI mampu mengidentifikasi pola anomali secara real-time untuk mencegah kerugian finansial sebelum membesar (Bilal dkk., 2024). Temuan ini menunjukkan bahwa manfaat AI tidak berhenti pada efisiensi, tetapi juga memperkuat transparansi dan kepercayaan publik terhadap lembaga.
Jenis dan Pola Fraud yang Dapat Dideteksi oleh AI
Fraud memiliki banyak bentuk, dan AI mampu mengidentifikasi hampir seluruh jenisnya dengan berbagai metode analisis data. Beberapa kategori utama antara lain:
- Financial Transaction Fraud
Meliputi penyalahgunaan kartu kredit, transaksi ganda, dan praktik money laundering. PwC (2024) dan KPMG (2023) mencatat bahwa kejahatan finansial merupakan bentuk fraud yang paling sering terjadi di sektor perbankan dan keuangan digital, dengan potensi kerugian mencapai jutaan dolar setiap tahunnya. Sistem machine learning dapat mengenali pola transaksi yang tidak lazim berdasarkan waktu, lokasi, atau nilai transaksi. Algoritma seperti Random Forest dan Neural Network menganalisis ribuan variabel untuk mendeteksi anomali secara real-time, bahkan sebelum transaksi diselesaikan. AI juga membantu lembaga keuangan memblokir sementara transaksi mencurigakan untuk mencegah kerugian lebih lanjut. - Procurement Fraud
Terjadi ketika individu atau kelompok memanipulasi proses pengadaan barang dan jasa, seperti pengaturan tender, kickback scheme, atau kolusi antara pihak internal dan pemasok. PwC (2024) menyebut procurement fraud sebagai salah satu bentuk kecurangan paling merusak karena sering melibatkan pihak manajemen dan rantai pasok yang kompleks. Dengan menganalisis data vendor, waktu transaksi, dan harga penawaran, AI mampu mengidentifikasi pola kolusi dan conflict of interest. Graph analytics digunakan untuk memetakan hubungan mencurigakan antar pemasok, sementara predictive modeling menilai risiko setiap vendor berdasarkan perilaku historisnya. - Payroll Fraud
Mengacu pada praktik seperti pencatatan karyawan fiktif, manipulasi jam kerja, atau pengajuan lembur palsu. Deloitte (2024) menyoroti bahwa jenis fraud ini umum ditemukan di organisasi besar dengan sistem HR yang belum terintegrasi sepenuhnya dan dapat dideteksi melalui analisis anomali data kehadiran serta penggajian. Sistem AI dapat membandingkan data kehadiran, aktivitas login, dan pembayaran karyawan untuk mendeteksi ketidaksesuaian. Algoritma clustering dan pattern recognition membantu menemukan pola penggajian yang tidak biasa, misalnya pembayaran ke rekening yang sama untuk beberapa nama pegawai berbeda. - Financial Statement Fraud
Melibatkan manipulasi data akuntansi, seperti penggelembungan aset, penyembunyian liabilitas, atau rekayasa pendapatan agar laporan tampak lebih sehat. Menurut ACFE (2024), jenis fraud ini paling jarang terjadi tetapi menimbulkan kerugian paling besar karena secara langsung memengaruhi kepercayaan investor dan nilai saham perusahaan. Melalui predictive analytics dan time-series modeling, AI dapat mengidentifikasi penyimpangan angka yang tidak wajar antarperiode. Natural Language Processing (NLP) juga digunakan untuk menganalisis catatan auditor atau laporan manajemen guna mendeteksi indikasi manipulasi atau bahasa yang bersifat menyesatkan. - Cyber Fraud
Termasuk praktik phishing, pencurian identitas, account takeover, dan akses ilegal terhadap data pelanggan. Deloitte (2024) menegaskan bahwa cyber-enabled fraud kini menjadi ancaman utama di era digital karena melibatkan kecepatan serangan dan volume data yang sangat besar, serta memerlukan sistem AI adaptif. Sistem anomaly detection berbasis deep learning mampu mendeteksi login mencurigakan, perangkat asing, dan pola IP berisiko tinggi. AI juga memanfaatkan behavioral biometrics untuk mengenali pola mengetik, pergerakan kursor, atau cara pengguna berinteraksi dengan aplikasi sehingga bisa membedakan antara pengguna sah dan pelaku penipuan digital.
Pendekatan AI memungkinkan sistem untuk menghubungkan berbagai bentuk data transaksi, teks, lokasi, bahkan biometrik untuk membangun fraud profile yang komprehensif. Dengan begitu, AI tidak hanya mendeteksi kejadian curang, tetapi juga dapat memprediksi risiko sebelum kecurangan benar-benar terjadi.
Penerapan Nyata AI dalam Deteksi Fraud oleh Perusahaan Global dan Nasional
Penerapan AI dalam deteksi fraud telah berkembang pesat dan kini menjadi bagian strategis dalam sistem keamanan finansial di berbagai perusahaan dunia. Salah satu contoh implementasi nyata datang dari Mastercard, perusahaan layanan pembayaran global yang telah menggunakan teknologi AI untuk memperkuat sistem deteksi penipuan transaksi. Pada tahun 2023, Mastercard meluncurkan sistem Decision Intelligence Pro, yaitu teknologi berbasis machine learning yang mampu menganalisis lebih dari 160 miliar transaksi setiap tahun di seluruh dunia. Sistem ini memanfaatkan algoritma neural network untuk mendeteksi anomali perilaku transaksi secara real-time dan mengurangi tingkat kesalahan deteksi (false positive) hingga 50% dibandingkan sistem tradisional. Menurut laporan resmi Mastercard Newsroom (2023), teknologi ini berhasil membantu lembaga keuangan mitra di Inggris mencegah kerugian akibat penipuan hingga £100 juta per tahun, serta meningkatkan kecepatan respons terhadap ancaman kejahatan siber melalui integrasi dengan jaringan global Mastercard Cyber and Intelligence.
Penerapan serupa juga ditemukan di Indonesia melalui Bank Mandiri yang telah mengadopsi sistem deteksi fraud berbasis AI sejak tahun 2022 bekerja sama dengan FICO, penyedia solusi analitik global. Bank Mandiri mengimplementasikan FICO Falcon Fraud Manager untuk mengawasi seluruh kanal transaksi digital, termasuk kartu kredit, mobile banking, dan e-channel payments. Berdasarkan case study resmi FICO (2023), sistem ini menggunakan algoritma adaptive analytics dan neural scoring engine untuk menilai setiap transaksi secara real-time. Hasil implementasi menunjukkan peningkatan signifikan dalam akurasi deteksi fraud serta percepatan proses investigasi internal. Model AI tersebut mampu mengidentifikasi transaksi abnormal dalam waktu kurang dari 300 milidetik, memungkinkan tim keamanan Bank Mandiri melakukan blokir otomatis terhadap aktivitas berisiko tinggi. Selain itu, pendekatan ini menurunkan fraud loss rate secara substansial pada kanal pembayaran elektronik dan memperkuat kepercayaan pelanggan terhadap keamanan digital bank. Dengan memanfaatkan predictive modeling, Bank Mandiri dapat menyesuaikan algoritma sesuai tren kejahatan baru di Indonesia, menjadikan AI bukan sekadar alat deteksi, tetapi juga instrumen pembelajaran adaptif untuk pengambilan keputusan berbasis data (FICO, 2023).
Tantangan dan Risiko Penerapan AI
Penerapan AI dalam deteksi fraud tidak terlepas dari berbagai tantangan, baik teknis maupun etis. Salah satu tantangan terbesar adalah ketidakseimbangan data (class imbalance), dimana jumlah transaksi normal jauh lebih banyak dibandingkan transaksi curang. Ketimpangan ini dapat membuat model sulit mengenali pola kecurangan. Oleh karena itu, metode seperti Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), cost-sensitive learning, atau generative adversarial networks (GAN) digunakan untuk memperkaya representasi data minoritas (Cheah dkk., 2023). Selain itu, fraudsters atau pelaku kecurangan juga semakin canggih dalam mengecoh sistem AI. Mereka menggunakan teknik adversarial attack, yakni dengan memanipulasi variabel input agar model AI gagal mendeteksi anomali. Menurut Cartella dkk. (2021), serangan semacam ini dapat menurunkan akurasi model hingga 30% jika sistem tidak memiliki lapisan pertahanan yang kuat. Oleh karena itu, perusahaan perlu menerapkan robustness testing dan continuous model retraining untuk menjaga keandalan algoritma.
Tantangan lain berkaitan dengan aspek hukum dan etika, khususnya transparansi algoritma (algorithmic transparency). Model AI yang kompleks sering kali dianggap sebagai black box sehingga sulit menjelaskan dasar pengambilan keputusan (Awosika dkk., 2023). Padahal, dalam konteks audit atau investigasi fraud, perusahaan wajib memberikan bukti yang dapat diverifikasi. Untuk menjembatani hal ini, konsep Explainable AI (XAI) mulai dikembangkan agar keputusan sistem dapat dijelaskan secara logis dan akuntabel (Amirineni, 2025). Dari sisi sosial, penerapan AI juga menimbulkan kekhawatiran terkait privasi data. Pengumpulan data besar yang dilakukan untuk melatih model AI berpotensi melanggar perlindungan data pribadi jika tidak dikelola dengan baik (Gudimetla, 2025). Oleh karena itu, penerapan AI harus berjalan seiring dengan kebijakan perlindungan data seperti Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi (UU PDP) di Indonesia.
Membangun Ekosistem Anti-Fraud yang Berkelanjutan
Untuk mengoptimalkan potensi AI, perusahaan perlu membangun ekosistem anti-fraud yang holistik. Pertama, pengelolaan data harus dilakukan dengan prinsip integritas dan keamanan. Kedua, perusahaan perlu mengombinasikan kecerdasan buatan dengan pengawasan manusia agar proses pengambilan keputusan tetap seimbang antara efisiensi dan akurasi. Ketiga, audit algoritma secara berkala harus menjadi bagian dari tata kelola perusahaan agar model tetap transparan dan sesuai dengan regulasi. Selain itu, perusahaan juga harus berinvestasi pada pengembangan kapasitas sumber daya manusia, termasuk pelatihan dalam literasi data dan etika AI. Sinergi antara teknologi dan manusia inilah yang akan menentukan keberhasilan penerapan sistem deteksi fraud jangka panjang.
Menatap Masa Depan Etika dan Kepercayaan Digital
Dalam dekade mendatang, AI akan memainkan peran yang semakin besar dalam sistem pengawasan keuangan global. Integrasi antara AI, blockchain, dan edge computing akan memungkinkan deteksi dilakukan secara terdesentralisasi, cepat, dan aman. Namun, keberhasilan teknologi tersebut tetap bergantung pada kepercayaan publik terhadap cara perusahaan mengelola data dan algoritma. Etika menjadi landasan utama dalam penerapan AI. Perusahaan yang hanya berfokus pada efisiensi teknis tanpa mempertimbangkan aspek moral dan sosial berisiko kehilangan legitimasi di mata publik. Oleh karena itu, keseimbangan antara inovasi, transparansi, dan tanggung jawab menjadi syarat utama agar AI benar-benar dapat berfungsi sebagai penjaga kejujuran digital di masa depan. AI bukanlah pengganti manusia, melainkan perpanjangan dari kemampuan manusia dalam menciptakan sistem yang lebih cerdas, adil, dan berintegritas. Dengan penerapan yang bijak, AI akan membawa dunia bisnis menuju era baru di mana kepercayaan bukan lagi sekadar nilai, tetapi menjadi fondasi utama keberlanjutan perusahaan.
DAFTAR PUSTAKA
Amirineni, S. (2025). Explainable Artificial Intelligence (XAI) Models for Transparent and Accountable Fraud Detection in Banking Ecosystems. International Journal of Scientific Research and Management (IJSRM), 13(08), 2493–2513. https://doi.org/10.18535/ijsrm/v13i08.ec03
Association of Certified Fraud Examiners. (2024). Occupational Fraud 2024: A Report to The Nations. ACFE.
Awosika, T., Shukla, R. M., & Pranggono, B. (2024). Transparency and Privacy: The Role of Explainable AI and Federated Learning in Financial Fraud Detection. IEEE Access, 12, 64551–64560. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3394528
Bilal, A., Shehroz, A., & Arshad, B. (t.t.). AI in Healthcare Fraud Detection: Safeguarding Against Financial Crimes.
Boulieris, P., Pavlopoulos, J., Xenos, A., & Vassalos, V. (2024). Fraud detection with natural language processing. Machine Learning, 113(8), 5087–5108. https://doi.org/10.1007/s10994-023-06354-5
Cartella, F., Anunciacao, O., Funabiki, Y., Yamaguchi, D., Akishita, T., & Elshocht, O. (2021). Adversarial Attacks for Tabular Data: Application to Fraud Detection and Imbalanced Data (No. arXiv:2101.08030). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2101.08030
Cheah, C. Y. P., Yang, Y., & Lee, B. G. (t.t.). Enhancing Financial Fraud Detection through Addressing Class Imbalance Using Hybrid SMOTE-GAN Techniques.
Curtis, E. D., Billion-Polak, P., Khoshgoftaar, T. M., & Furht, B. (2025). A review of distinct machine learning classifiers for healthcare fraud detection. Journal of Big Data, 12(1), 238. https://doi.org/10.1186/s40537-025-01295-3
Department of Electrical Quantities Metrology, National Institute of Standards (NIS), Giza, Egypt, Ali, A. H., Hagag, A. A., & Ministry of Communication and Information Technology, Giza, Egypt. (2024). An enhanced AI-based model for financial fraud detection. International Journal of Advanced And Applied Sciences, 11(10), 114–121. https://doi.org/10.21833/ijaas.2024.10.013
FICO. (n.d.). Case Study: Bank Mandiri and FICO Fight Fraud. FICO. Retrieved November 5, 2025, from https://www.fico.com/en/latest-thinking/case-study/case-study-bank-mandiri-and-fico-fight-fraud
Gangani, C. M. (t.t.). Artificial Intelligence in Insurance: Leveraging Machine Learning for Fraud Detection and Risk Evaluation.
Ghifiardi, R. (2024). Strengthening Digital Banking Security with Machine Learning: Lessons from Indonesia and Global Best Practices. Modern Diplomacy. Retrieved November 3, 2025, from https://moderndiplomacy.eu/2024/09/30/strengthening-digital-banking-security-with-machine-learning-lessons-from-indonesia-and-global-best-practices/?
Gudimetla, A. R. (2025). Ethical Ai Frameworks For Fraud Prevention In Financial Systems. International Journal Of Advanced Research In Engineering And Technology, 16(1), 247–262. https://doi.org/10.34218/IJARET_16_01_019
Husnaningtyas, N. & Totok Dewayanto. (2023). Financial Fraud Detection And Machine Learning Algorithm (Unsupervised Learning): Systematic Literature Review. Jurnal Riset Akuntansi Dan Bisnis Airlangga, 8(2), 1521–1542. https://doi.org/10.20473/jraba.v8i2.49927
Jiang, S., Dong, R., Wang, J., & Xia, M. (2023). Credit Card Fraud Detection Based on Unsupervised Attentional Anomaly Detection Network. Systems, 11(6), 305. https://doi.org/10.3390/systems11060305
Kennedy, R. K. L., Salekshahrezaee, Z., Villanustre, F., & Khoshgoftaar, T. M. (2023). Iterative cleaning and learning of big highly-imbalanced fraud data using unsupervised learning. Journal of Big Data, 10(1), 106. https://doi.org/10.1186/s40537-023-00750-3
Mastercard. (2023). Mastercard leverages its AI capabilities to fight real-time payment scams. Mastercard. Retrieved November 4, 2025, from https://www.mastercard.com/us/en/news-and-trends/press/2023/july/mastercard-leverages-its-ai-capabilities-to-fight-real-time-payment-scams.html
Pacal, I. (2024). Enhancing crop productivity and sustainability through disease identification in maize leaves: Exploiting a large dataset with an advanced vision transformer model. Expert Systems with Applications, 238, 122099. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122099
Yuhertiana, I., & Hadi Amin, A. (2024). Artificial Intelligence Driven Approaches for Financial Fraud Detection: A Systematic Literature Review. KnE Social Sciences. https://doi.org/10.18502/kss.v9i20.16551