Kesiapan Data Jadi Tantangan Investasi AI di Sektor Jasa Keuangan

Kesiapan data masih menjadi salah satu tantangan utama bagi lembaga jasa keuangan dalam mengoptimalkan investasi kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI). Meski adopsi AI terus meningkat, kendala infrastruktur, integrasi sistem, dan tata kelola data dinilai menghambat implementasi teknologi tersebut secara luas.

Hal ini terungkap dalam laporan The Data Readiness Index 2026 yang dirilis Cloudera pada 14 Oktober 2026. Laporan tersebut menunjukkan bahwa lembaga jasa keuangan masih menghadapi tantangan operasional dan tata kelola dalam memaksimalkan nilai data, meskipun berbagai inisiatif pengembangan AI terus dilakukan.

Berdasarkan hasil penelitian tersebut, sebanyak 83% lembaga jasa keuangan mengaku telah memiliki visibilitas terhadap lokasi penyimpanan data mereka. Namun, kemajuan dalam pemetaan data tersebut belum sepenuhnya mengatasi hambatan operasional. Sebanyak 38% responden menyatakan bahwa kinerja infrastruktur terus mengganggu kegiatan operasional, sedangkan 20% menyebut lemahnya integrasi ke dalam alur kerja sebagai penyebab utama investasi AI dan analitik belum memberikan imbal hasil sesuai harapan.

Tantangan tersebut muncul di tengah meningkatnya kebutuhan industri jasa keuangan untuk memodernisasi operasional, mencegah penipuan (fraud), memperkuat manajemen risiko, serta memenuhi ketentuan regulasi yang terus berkembang. Di sisi lain, lembaga keuangan juga dituntut menghadirkan layanan nasabah yang konsisten dan personal.

Baca Juga: Metrodata Gandeng Cloudera, Dorong Perusahaan RI Implementasikan AI

Dalam konteks tersebut, pemanfaatan AI pada layanan nasabah, kepatuhan regulasi (compliance), deteksi fraud, hingga analitik bisnis membutuhkan akses terhadap data yang aman dan terkelola dengan baik. Kompleksitas lingkungan penyimpanan data yang tersebar di berbagai sistem turut meningkatkan kebutuhan akan infrastruktur yang mampu mendukung pemrosesan AI secara efektif.

Dari sisi tata kelola, laporan Cloudera mencatat bahwa 61% lembaga jasa keuangan menyatakan seluruh atau hampir seluruh data mereka telah dikelola dengan baik. Meski demikian, konsistensi pengelolaan dan pengendalian data masih menjadi pekerjaan rumah bagi industri, terutama untuk memastikan penerapan AI tetap memenuhi standar keamanan, transparansi, dan kepatuhan terhadap regulasi.

Senior Director of Industry AI Solutions Cloudera, Jake Bengston, menilai keberhasilan penerapan AI di sektor jasa keuangan tidak hanya ditentukan oleh kemampuan model yang digunakan, tetapi juga kualitas data yang menjadi dasar pengambilan keputusan.

“Bagi lembaga keuangan, kesuksesan AI jangka panjang tidak cukup hanya mengandalkan model. Hal itu juga bergantung pada penyediaan konteks yang tepat, agar AI dapat mengambil keputusan yang akurat dan konsisten berbasis data yang tepercaya, mudah diakses, dan terkelola dengan baik,” ujar Jake Bengston.

Menurutnya, kebutuhan terhadap pengelolaan data yang andal semakin penting seiring dengan meluasnya penerapan AI untuk pencegahan fraud, manajemen risiko, kepatuhan regulasi, dan peningkatan pengalaman nasabah.

Ia menambahkan, lembaga jasa keuangan membutuhkan fleksibilitas untuk menjalankan AI di lingkungan tempat data tersimpan, selama pengelolaan dan pengendalian data tetap terjaga. Pendekatan tersebut dinilai dapat meningkatkan kualitas hasil pemrosesan AI, mengurangi kompleksitas operasional, memperkuat kepatuhan, serta mempercepat penciptaan nilai bisnis.

Di tengah peralihan dari tahap eksperimen menuju implementasi AI dalam operasional sehari-hari, kesiapan data menjadi faktor penting bagi lembaga keuangan. Kemampuan mengelola data secara aman dan konsisten akan menentukan sejauh mana perusahaan dapat memperluas pemanfaatan AI tanpa mengabaikan aspek kepercayaan dan pengawasan.

Temuan tersebut menegaskan bahwa investasi AI di sektor jasa keuangan tidak cukup hanya berfokus pada pengembangan teknologi. Penguatan infrastruktur, integrasi sistem, dan tata kelola data juga diperlukan agar investasi tersebut dapat memberikan manfaat bisnis secara optimal sekaligus memenuhi tuntutan regulasi industri.