Poin Penting
- Transformasi AI di industri keuangan harus diawali dengan tata kelola, kualitas data, keamanan, dan modernisasi infrastruktur, bukan sekadar memilih model AI tercanggih
- Tencent menekankan tiga fondasi AI, yakni keamanan data, keamanan model, serta compliance dan governance untuk memastikan implementasi AI aman dan sesuai regulasi
- AI dapat diterapkan lebih luas di sektor keuangan, mulai dari anti-fraud, layanan pelanggan, pembayaran lintas negara, robo-advisory hingga kepatuhan
Nusa Dua – Transformasi kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) di industri jasa keuangan tidak seharusnya dimulai dari memilih model AI paling canggih. Sebaliknya, fondasi berupa tata kelola (governance), kualitas data, keamanan, hingga modernisasi infrastruktur menjadi faktor penentu keberhasilan implementasi AI dalam jangka panjang.
Pesan tersebut disampaikan Director of Tencent Cloud Global Technical Support Team, Ted Ding, dalam sesi International Best Practices pada Prima Executive Gathering 2026 yang digelar di Hotel The Mulia, Nusa Dua, Bali, Kamis, 6 Agustus 2026.
Mengusung pengalaman Tencent membangun ekosistem AI di internal perusahaan hingga mendukung transformasi lembaga keuangan di berbagai negara, Ted menegaskan bahwa banyak organisasi masih keliru dengan langsung berfokus pada penggunaan large language model (LLM), padahal persoalan mendasar justru berada pada kualitas data dan kesiapan sistem.
“Jika Anda tidak memiliki kualitas data yang baik dan aplikasi yang telah terdigitalisasi, maka model AI sebesar apa pun tidak akan memberikan hasil optimal,” ujarnya.
Baca juga: Prima Executive Gathering 2026 Resmi Dibuka, Perkuat Kolaborasi Industri Sistem Pembayaran
Ia menjelaskan, Tencent sendiri telah menjalani perjalanan transformasi AI sejak 2018. Perusahaan itu membentuk organisasi riset AI khusus, merekrut talenta terbaik, hingga mendorong seluruh unit bisnis mengintegrasikan AI ke dalam proses kerja.
Data yang dipaparkan Tencent menunjukkan perusahaan tersebut kini memiliki lebih dari 75.000 insinyur TI, dengan 100 persen engineer telah menggunakan AI coding tools dalam aktivitas pengembangan perangkat lunak.
AI juga diterapkan pada proses coding, code review, quality assurance, layanan pelanggan, pemasaran, SDM, hingga fungsi legal dan keuangan.
Ted mengatakan keberhasilan tersebut bukan semata karena penggunaan model AI terbaru, melainkan adanya perubahan budaya organisasi yang menjadikan AI sebagai bagian dari proses bisnis sehari-hari.
Governance Menjadi Fondasi
Menurut Ted, sebelum berbicara mengenai AI generatif, setiap institusi keuangan harus terlebih dahulu membangun fondasi keamanan dan tata kelola.
Tencent membagi fondasi tersebut ke dalam tiga aspek utama, yakni keamanan data (data security), keamanan model AI (model security), serta compliance dan governance.
Pada aspek keamanan data, Tencent menerapkan perlindungan privasi data pelatihan, enkripsi data, pengelolaan siklus hidup data, serta anonimisasi informasi sensitif. Sementara pada keamanan model, perusahaan menerapkan perlindungan bobot model (model weights), pertahanan terhadap serangan adversarial, perlindungan dari prompt injection, hingga penyaringan konten keluaran AI.
Di sisi tata kelola, Tencent menekankan pentingnya audit keterjelasan keputusan AI (explainability), pencatatan log operasional, pengaturan hak akses secara rinci, serta kepatuhan terhadap regulasi.
“Leader harus menganggap governance sebagai langkah pertama ketika membangun AI,” ucap Ted.
AI Bukan Hanya Chatbot
Ted juga menyoroti bahwa AI seharusnya tidak hanya dipandang sebagai chatbot yang menjawab pertanyaan pelanggan.
Menurutnya, AI modern telah berkembang menjadi AI agent yang mampu berinteraksi langsung dengan database, sistem transaksi, ERP, hingga aplikasi internal perusahaan.
Dalam sektor keuangan, Tencent telah menerapkan AI pada lima skenario utama, yakni pengendalian risiko dan anti-fraud; layanan pelanggan cerdas; pembayaran lintas negara; manajemen aset dan robo-advisory; pengelolaan pengetahuan serta kepatuhan (knowledge and compliance management).
Ia mengingatkan bahwa ancaman penipuan kini juga memanfaatkan AI. Karena itu, sistem anti-fraud tradisional tidak lagi memadai.
“Penyerang sudah menggunakan AI. Jika institusi keuangan masih menggunakan metode lama, maka akan semakin tertinggal,” sebutnya.
Selain meningkatkan keamanan, AI dinilai mampu mempercepat penyusunan laporan investasi harian, mengotomatisasi analisis kepatuhan, hingga membantu pegawai memperoleh informasi dari berbagai basis data perusahaan secara real time.
Baca juga: Bank Mandiri Dukung Pembayaran Tiket MRT dengan Kartu Kredit Nirsentuh
Belajar dari Bank Sentral China
Sebagai contoh implementasi, Ted memaparkan pengalaman Tencent mendukung transformasi digital People’s Bank of China (PBOC).
Bank sentral China tersebut membangun arsitektur dua data center aktif di Beijing dan Shanghai, mengoperasikan lebih dari 1.000 server node, serta telah menjalankan 38 lebih sistem bisnis pada infrastruktur cloud privat.
Dari proyek tersebut, Tencent memperoleh tiga pelajaran penting yang dinilai relevan bagi Indonesia.
Pertama, transformasi sebaiknya dimulai dari unified supervision, bukan mengganti seluruh sistem lama sekaligus (full replacement). Sistem legacy tetap dapat berjalan selama proses modernisasi berlangsung.
Kedua, Indonesia perlu mempertimbangkan pembangunan arsitektur multi-region active-active mengingat tingginya risiko gempa bumi dan aktivitas vulkanik.
Menurut Ted, menempatkan seluruh data center di satu lokasi akan meningkatkan risiko gangguan operasional apabila terjadi bencana. Karena itu, data sebaiknya direplikasi ke beberapa lokasi berbeda agar layanan tetap berjalan meski salah satu pusat data mengalami gangguan.
Ketiga, kemampuan memenuhi regulasi AI harus dipersiapkan sejak awal implementasi, bukan setelah seluruh sistem selesai dibangun. Menurutnya, setiap institusi keuangan memiliki tingkat kematangan digital yang berbeda sehingga kebutuhan transformasinya pun tidak sama.
“Yang terpenting adalah membangun fondasi yang kuat agar AI benar-benar memberikan nilai bagi bisnis,” tegasnya. (*) Steven Widjaja
