Cegah Risiko, OJK Revisi Pedoman Penggunaan AI Bagi Industri Jasa Keuangan

Kepala Eksekutif Pengawas Inovasi Teknologi Sektor Keuangan, Aset Keuangan Digital, dan Aset Kripto Otoritas Jasa Keuangan Hasan Fawzi menyatakan lembaganya telah membarui pedoman kode etik kecerdasan artifisial (AI) bagi industri jasa keuangan. Hal itu dilakukan untuk memitigasi risiko industri teknologi keuangan.

“Kami melihat perkembangan terakhir membutuhkan respons cepat untuk penyesuaian dan penyempurnaan atas pedoman yang sudah ada,” kata Hasan Fawzi di sela OECD Asia Rountael on Digital Finance 2025 yang berlangsung di Sanu Senin (1/12). 

Hasan menjelaskan dalam pedoman baru itu mencakup beberapa aspek di antaranya adopsi terkait antisipasi perkembangan teknologi AI terkini yaitu generatif AI sehingga butuh penyesuaian. Selain itu, memperkuat prinsip dasar kode etik AI terutama aspek perlindungan konsumen, keandalan model dan data, inklusi keuangan serta perlindungan data dan ketahanan siber.

Pedoman baru itu diluncurkan di sela forum bersama OECD di Bali, yang membarui pedoman yang sebelumnya telah diterbitkan pada akhir 2023. “Perubahan (pedoman) itu didukung penuh OECD melalui proses reviu dan masukan,” ujar dia.

Pada pedoman terbaru itu, OJK menambahkan satu prinsip dasar yang harus dijalankan oleh penyelenggara perusahaan teknologi finansial (fintech) yaitu keadilan. Menurut Hasan, pedoman baru itu melengkapi enam prinsip dasar yaitu berdasarkan Pancasila, bermanfaat, wajar dan adil, akuntabel, transparan dan dapat dijelaskan, dan terakhir, ketangguhan dan keamanan.

Pemanfaatan AI di sektor keuangan meningkatkan efisiensi proses bisnis dan kecepatan transaksi. Generatif AI misalnya selain memberikan peningkatan efisiensi, juga dapat mendeteksi penyalahgunaan (fraud) lebih cepat, peningkatan kualitas layanan konsumen hingga personalisasi produk.

Namun, pemanfaatan AI juga menimbulkan risiko baru termasuk risiko dari generatif AI yang perlu dimitigasi yaitu halusinasi, kebocoran data pribadi atau informasi sensitif, hingga bias algoritmik yang dapat memperburuk hasil penilaian kelayakan kredit (underwriting).