Legalitas AI dalam Credit Scoring dan Perlindungan Data Nasabah

Transformasi digital di sektor perbankan terus berkembang pesat. Salah satu inovasi yang semakin banyak digunakan adalah Artificial Intelligence (Akal Imitasi/AI) dalam proses credit scoring. Teknologi ini membantu bank menilai kelayakan kredit nasabah secara lebih cepat, efisien, dan berbasis data.

Melalui AI, lembaga keuangan dapat menganalisis pola transaksi, riwayat pembayaran, hingga perilaku digital calon debitur. Sistem tersebut memungkinkan proses persetujuan kredit dilakukan dalam waktu singkat dengan tingkat otomatisasi yang tinggi. Namun, di balik efisiensi tersebut, muncul sejumlah persoalan hukum terkait perlindungan data pribadi, transparansi keputusan, dan potensi diskriminasi algoritma.

 

AI dalam Credit Scoring Diperbolehkan, tetapi Harus Tunduk pada Regulasi

 

Secara hukum, penggunaan AI dalam layanan keuangan di Indonesia pada dasarnya diperbolehkan. Namun, implementasinya wajib mengikuti prinsip kehati-hatian, tata kelola, dan perlindungan konsumen sektor jasa keuangan. 

Undang-Undang Nomor 4 Tahun 2023 tentang Pengembangan dan Penguatan Sektor Keuangan (“UU P2SK”) memperkuat arah digitalisasi sektor keuangan nasional. Regulasi tersebut memberikan ruang inovasi teknologi, termasuk pemanfaatan AI dalam layanan perbankan dan pembiayaan. Regulasi tersebut memberikan ruang inovasi teknologi, termasuk pemanfaatan AI dalam layanan perbankan dan pembiayaan.

Selain itu, Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor 22 Tahun 2023 tentang Perlindungan Konsumen dan Masyarakat di Sektor Jasa Keuangan (“POJK 22/2023”). Dalam Pasal 3 POJK 22/2023 diatur bahwa:

1. PUJK dalam menyelenggarakan kegiatan usaha wajib menerapkan prinsip Pelindungan Konsumen.
2. Pelindungan Konsumen di sektor jasa keuangan menerapkan prinsip:

1. edukasi yang memadai;
2. keterbukaan dan transparansi informasi produk dan/atau layanan;
3. perlakuan yang adil dan perilaku bisnis yang bertanggung jawab;
4. pelindungan aset, privasi, dan data Konsumen;
5. penanganan Pengaduan dan penyelesaian Sengketa yang efektif dan efisien;
6. penegakan kepatuhan; dan
7. persaingan yang sehat.

OJK juga telah menerbitkan pedoman “Tata Kelola Kecerdasan Artifisial Perbankan Indonesia”. Pedoman tersebut menekankan pentingnya akuntabilitas, transparansi, pengawasan manusia, dan mitigasi risiko dalam penggunaan AI di industri perbankan.

Dalam praktiknya, AI credit scoring biasanya digunakan untuk mempercepat analisis risiko kredit. Sistem akan memproses data nasabah dan menghasilkan rekomendasi persetujuan pinjaman berdasarkan parameter tertentu.

Namun, keputusan kredit tidak dapat sepenuhnya dilepaskan kepada mesin. Prinsip prudential banking tetap mengharuskan bank memiliki pengawasan manusia terhadap keputusan yang berdampak pada hak nasabah.

Baca juga : Urgensi Regulasi AI di Bidang Kesehatan untuk Perlindungan Hukum

 

Risiko Hukum Utama: Perlindungan Data Pribadi Nasabah

 

Persoalan hukum terbesar dalam penggunaan AI credit scoring berkaitan dengan pengumpulan dan pengolahan data pribadi nasabah. Sistem AI membutuhkan volume data besar agar algoritma dapat bekerja secara optimal.

Dalam konteks hukum Indonesia, pemrosesan data pribadi wajib tunduk pada Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Perlindungan Data Pribadi (“UU PDP”). Pasal 20 ayat (2) UU PDP mengatur bahwa pemrosesan data pribadi harus memperoleh persetujuan yang sah dari subjek data.

Selain itu, Pasal 35 UU PDP mewajibkan pengendali data memastikan keamanan data pribadi dari akses ilegal dan penyalahgunaan. Kewajiban tersebut menjadi sangat penting karena AI credit scoring umumnya memproses data sensitif keuangan nasabah.

Risiko hukum muncul ketika lembaga keuangan menggunakan data tanpa persetujuan jelas atau melakukan profiling berlebihan terhadap calon debitur. Dalam beberapa kasus global, AI bahkan menggunakan data perilaku digital yang tidak relevan terhadap kemampuan membayar kredit.

Undang-Undang Nomor 19 Tahun 2016 tentang Perubahan atas Undang-Undang Nomor 11 Tahun 2008 tentang Informasi dan Transaksi Elektronik (“UU ITE”) juga memberikan perlindungan terhadap penggunaan data elektronik secara melawan hukum. Pasal 26 ayat (1) UU ITE menegaskan bahwa penggunaan data pribadi melalui media elektronik harus mendapatkan persetujuan pemilik data.

Karena itu, bank dan perusahaan pembiayaan harus memastikan adanya dasar hukum pemrosesan data, transparansi penggunaan data, dan mekanisme pengaduan konsumen yang efektif. 

Baca juga : Tata Kelola AI dalam Perbankan dan Risiko Hukumnya: Apa yang Wajib Dipatuhi Bank?

 

Tantangan Legal: Bias Algoritma dan Kurangnya Transparansi

 

Selain isu data pribadi, tantangan hukum lain adalah potensi bias algoritma dalam pengambilan keputusan kredit. Bias algoritma terjadi ketika sistem AI menghasilkan keputusan yang diskriminatif terhadap kelompok tertentu.

Dalam praktik internasional, terdapat kasus AI credit scoring yang menolak pengajuan kredit berdasarkan faktor non-finansial tertentu. Sistem penilaian kredit modern semakin bergantung pada sumber data alternatif di luar riwayat kredit tradisional. Pola pembelian, koneksi sosial, data geografis, dan perilaku digital semuanya menjadi masukan bagi pengambilan keputusan berbasis AI. Masing-masing menciptakan jalur baru untuk diskriminasi yang tidak dapat dideteksi oleh pengujian tradisional. 

Hal tersebut dapat terjadi karena algoritma belajar dari data historis yang sudah mengandung bias sebelumnya. Permasalahan menjadi kompleks ketika nasabah tidak mengetahui alasan penolakan kredit. Sistem AI sering disebut sebagai “black box” karena proses pengambilan keputusannya sulit dijelaskan secara transparan.

Padahal, prinsip transparansi merupakan bagian penting dalam perlindungan konsumen jasa keuangan. POJK 22/2023 mewajibkan pelaku usaha jasa keuangan menyampaikan informasi yang akurat, jujur, dan tidak menyesatkan kepada konsumen.

Dalam perspektif hukum perbankan, keputusan kredit yang sepenuhnya otomatis tanpa penjelasan memadai dapat menimbulkan sengketa hukum. Nasabah berpotensi menggugat apabila merasa dirugikan akibat keputusan diskriminatif atau tidak transparan.

OJK dalam pedoman tata kelola AI juga menekankan pentingnya explainability atau kemampuan sistem AI menjelaskan dasar pengambilan keputusan. Artinya, penggunaan AI tidak boleh menghilangkan akuntabilitas lembaga keuangan terhadap konsumennya.

Ke depan, regulasi AI di sektor keuangan kemungkinan akan semakin ketat. Pemerintah dan regulator mulai menaruh perhatian pada aspek etika, fairness, serta pengawasan terhadap sistem AI berisiko tinggi.

 

Penutup

 

AI dalam credit scoring membawa peluang besar bagi efisiensi industri perbankan. Teknologi ini mampu mempercepat layanan kredit dan memperluas akses pembiayaan masyarakat.

Namun, penggunaan AI tidak dapat dilepaskan dari tanggung jawab hukum. Perlindungan data pribadi, transparansi keputusan, dan pengawasan manusia tetap menjadi aspek fundamental dalam implementasi AI di sektor keuangan.

Karena itu, lembaga keuangan perlu memastikan bahwa inovasi teknologi berjalan seiring dengan prinsip tata kelola yang baik dan kepatuhan regulasi. Di era digital, keberhasilan transformasi perbankan bukan hanya soal kecanggihan teknologi, tetapi juga kemampuan menjaga kepercayaan publik.***

 

Daftar Hukum:

• Undang-Undang Nomor 4 Tahun 2023 tentang Pengembangan dan Penguatan Sektor Keuangan (“UU P2SK”).
• Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor 22 Tahun 2023 tentang Perlindungan Konsumen dan Masyarakat di Sektor Jasa Keuangan (“POJK 22/2023”).
• Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Perlindungan Data Pribadi (“UU PDP”). 
• Undang-Undang Nomor 19 Tahun 2016 tentang Perubahan atas Undang-Undang Nomor 11 Tahun 2008 tentang Informasi dan Transaksi Elektronik (“UU ITE”).

 

Referensi:

• Redita, F. (2024). Menuju Era Digital: Tantangan Regulasi Bagi Penggunaan Artificial Intelligence Dalam Industri Perbankan. Prosiding Seminar Nasional Bisnis, Teknologi dan Kesehatan (SENABISTEKES) (Vol. 1, No. 1, pp. 10-16). (Diakses pada 28 Mei 2026 pukul 09.55 WIB). 
• Ramadhani, F., & Trimuliani, D. (2024). Pemanfaatan Sistem Artificial Intelligence Pada Industri Perbankan: Systematic Literature Review. Jurnal Mutiara Akuntansi, 9(1), 37-49. (Diakses pada 28 Mei 2026 pukul 10.04 WIB). 
• Credit Scoring AI Bias Testing: Beyond Basic Fairness Checks for Financial Institutions. VerityAI. (Diakses pada 28 Mei 2026 pukul 10.18 WIB). 
• Tata Kelola Kecerdasan Artifisial Perbankan Indonesia. Otoritas Jasa Keuangan. (Diakses pada 28 Mei 2026 pukul 10.28 WIB).