Strategi Bank Indonesia Bangun Tata Kelola Data dan AI

Transformasi digital di sektor keuangan Indonesia terus melaju kencang. Perbankan, asuransi, pasar modal, hingga perusahaan teknologi finansial (fintech) kini berada di tengah arus perubahan besar yang dipicu oleh kemajuan teknologi dan pergeseran perilaku konsumen. Di balik inovasi layanan digital yang semakin canggih, terdapat satu elemen kunci yang menjadi fondasi utama, yakni data.

Data tidak lagi sekadar produk sampingan dari sistem informasi, melainkan telah bertransformasi menjadi aset strategis, bahkan faktor produksi, yang menentukan daya saing dan keberlanjutan organisasi di era ekonomi digital. Hal inilah yang menjadi sorotan utama dalam Focus Group Discussion bertajuk “Data & AI Financial Sector”, yang menghadirkan Kepala Departemen Inovasi dan Digitalisasi Data Bank Indonesia (BI), Diah Rosadiana, sebagai salah satu narasumber yang menyampaikan paparan mengenai perjalanan dan strategi BI dalam membangun tata kelola data dan informasi guna mendukung pengembangan AI secara berkelanjutan.

Dalam paparannya, Diah menegaskan bahwa pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) di sektor keuangan adalah sebuah keniscayaan. Namun, pemanfaatan tersebut harus diimbangi dengan tata kelola data dan informasi yang kuat, aman, serta patuh terhadap regulasi.

Data dan AI: Peluang Besar, Risiko Tak Kecil

Menurut Diah, saat ini industri keuangan tengah menghadapi dua momentum besar secara bersamaan. Pertama, kebutuhan untuk mengakselerasi pemanfaatan AI, terutama di area data dan analitik. Kedua, kewajiban untuk menjaga tata kelola data, keamanan informasi, privasi, serta kepatuhan terhadap regulasi yang berlaku.

“AI memang mampu meningkatkan produktivitas dan efisiensi secara signifikan. Namun di sisi lain, kita juga menghadapi risiko yang semakin kompleks, mulai dari kebocoran data, pelanggaran privasi, bias algoritma, hingga misinformation dan hallucination pada sistem AI,” ujar Diah.

Ia mengutip survei McKinsey tahun 2025 yang menunjukkan lonjakan signifikan dalam adopsi AI. Jika pada tahun-tahun sebelumnya hanya sekitar 20 persen organisasi yang memanfaatkan AI, kini angkanya melonjak hingga 80 persen. Tren ini menunjukkan bahwa AI telah menjadi teknologi arus utama di berbagai sektor, termasuk keuangan.

Perjalanan Tata Kelola Informasi Bank Indonesia

Dalam kesempatan tersebut, Diah juga memaparkan perjalanan panjang Bank Indonesia dalam membangun tata kelola data dan informasi yang adaptif terhadap perubahan risiko dan teknologi.

Pada awal tahun 2000-an, fokus utama BI masih berada pada transisi dari sistem manual ke digital. Saat itu, perhatian utama adalah memastikan dokumen tidak hilang dan tertata dengan baik. Tata kelola informasi pun lebih menekankan pada ketertiban serta kepatuhan administratif.

Memasuki tahun 2008, kebutuhan organisasi berkembang pesat seiring pembangunan data warehouse dan sistem knowledge management. Risiko yang dihadapi pun semakin kompleks. Data tumbuh dengan cepat, tersebar di berbagai unit kerja, dan kerap menghasilkan analisis yang tidak konsisten antar departemen.

“Pada fase ini muncul kekhawatiran besar, yaitu ketika data sudah tersebar dan tidak terkontrol, maka kualitas analisis dan pengambilan keputusan ikut terdampak,” jelas Diah.

Untuk menjawab tantangan tersebut, BI mulai menggeser fokus tata kelola dari sekadar pengelolaan dokumen menuju data governance, dengan menekankan integrasi dan konsistensi data. Pada periode inilah BI mulai mengadopsi DAMA-DMBOK sebagai best practice dalam manajemen data.

Era Big Data dan AI: Tata Kelola Berbasis Nilai

Memasuki era 2025, kompleksitas pengelolaan data di BI semakin meningkat. Pemanfaatan big data, komputasi awan (cloud), sistem kerja jarak jauh, hingga pengembangan AI membuat risiko data kian beragam.

Risiko kebocoran data, pelanggaran privasi, bias AI, hingga penyebaran informasi keliru menjadi tantangan nyata. Kondisi ini mendorong BI untuk kembali menggeser fokus tata kelola, bukan hanya pada keamanan, tetapi juga pada penciptaan nilai dari data.

“Kita tidak ingin hanya mengumpulkan data tanpa tahu apa nilai strategisnya bagi organisasi. Dengan tata kelola yang tepat, data justru bisa menjadi fondasi yang aman dan kuat untuk pengembangan AI,” kata Diah.

Untuk itu, BI melakukan penguatan menyeluruh terhadap aspek pengetahuan dan manajemen data yang saling bersinergi, dengan tetap mengacu pada seluruh komponen dalam DAMA.

Tiga Pilar Strategis Menciptakan Nilai Data

Dalam upaya bertransformasi dari sekadar data management menuju creating value, Bank Indonesia menyusun kerangka strategis analitik yang dibangun di atas tiga pilar utama.

Pilar pertama adalah Decision-Led Intelligence, yaitu mendorong pemanfaatan analitik data dan AI yang benar-benar menjawab permasalahan bisnis serta memberikan nilai tambah nyata dalam pengambilan keputusan.

Pilar kedua, Integrated Data Insight, berfokus pada penyediaan wawasan yang lebih cepat, luas, dan mendalam melalui integrasi data dan straight-through processing (STP). Pilar ini didukung oleh area pengetahuan DAMA seperti data warehousing, business intelligence, serta integrasi dan interoperabilitas data.

Pilar ketiga adalah Ready to Use Data, yakni memastikan data tersedia secara aman, berkualitas tinggi, dan siap digunakan untuk berbagai use case. Aspek ini mencakup pengelolaan metadata, master data, kualitas data, serta keamanan data.

“AI yang baik harus dimulai dari data yang berkualitas. Tanpa itu, AI justru berpotensi menghasilkan bias, halusinasi, dan keputusan yang keliru,” tegas Diah.

Tujuan akhir dari ketiga pilar tersebut adalah menghadirkan Right Insight, Right Time, dan Right People, sehingga data benar-benar menjadi enabler kebijakan dan pengambilan keputusan strategis.

Tata Kelola Data dan AI Harus Terintegrasi

Sebagai penutup, Diah menyampaikan tiga poin utama yang menjadi pembelajaran Bank Indonesia. Pertama, DAMA-DMBOK memberikan panduan komprehensif dalam manajemen data, namun implementasinya harus disesuaikan dengan kebutuhan dan konteks masing-masing organisasi.

Kedua, Data Governance dan AI Governance harus berjalan terintegrasi. Keduanya perlu dirancang untuk saling memperkuat agar inovasi AI tetap terkendali, beretika, patuh regulasi, dan berkelanjutan.

Ketiga, sebagai regulator di sektor sistem pembayaran, BI telah menetapkan kebijakan pemrosesan data dan informasi bagi penyelenggara jasa pembayaran (PSP), peserta, serta pihak yang bekerja sama dengan PSP.

“Kami berharap industri keuangan memiliki rasa kepedulian yang sama terhadap tata kelola data. Kolaborasi menjadi kunci agar transformasi digital dan pemanfaatan AI dapat berjalan aman, bertanggung jawab, dan memberikan manfaat optimal bagi perekonomian nasional,” pungkas Diah.