Kepatuhan dalam Industri Keuangan
Kepatuhan dalam industri keuangan telah mengalami transformasi signifikan. Di tengah pasar yang beroperasi 24/7 dengan berbagai yurisdiksi, metode pembayaran, dan protokol, pendekatan tradisional yang hanya mengandalkan pemeriksaan kotak dan pengajuan laporan terasa tidak relevan. Kepatuhan harus beradaptasi seiring dengan perkembangan sistem yang bersifat tanpa batas, terdesentralisasi, dan dinamis. Namun, bagi banyak pelaku industri, arah masa depan masih samar.
Ancaman Kejahatan Keuangan
Menurut laporan industri terbaru, 71% eksekutif memperkirakan ancaman kejahatan keuangan akan meningkat pada tahun 2025, tetapi hanya 23% yang merasa bahwa kerangka kerja kepatuhan mereka saat ini benar-benar efektif. Kesenjangan antara ancaman dan kesiapan semakin melebar, mendorong perlunya pendekatan baru.
Di sektor fintech, kepatuhan kini dipandang sebagai lapisan yang terintegrasi dalam sistem inti, dengan fokus utama pada kecerdasan buatan (AI) — teknologi yang mendukung pemantauan waktu nyata, penyaringan kontekstual, dan peningkatan kepercayaan.
Peralihan ke Sistem Terintegrasi
Peralihan dari sistem kepatuhan manual ke sistem yang terintegrasi menjadi semakin penting. Banyak yang beranggapan bahwa model kepatuhan lama mengalami tekanan akibat satu cacat, padahal sebenarnya sistem tersebut mulai retak di bawah beban yang terus meningkat. Dengan semakin meluasnya penggunaan mata uang digital, beban pada regulasi kepatuhan yang sudah ada terlihat jelas — terlalu banyak peringatan, terlalu sedikit wawasan, dan kurangnya waktu untuk bertindak.
Pada tahun 2024, lebih dari $40 miliar transaksi crypto ilegal tercatat. Di sisi lain, penyaringan sanksi masih goyah: 39% perusahaan merasa percaya diri dalam kemampuan mereka mendeteksi pelanggaran, sementara hanya sepertiga yang merasa siap menghadapi risiko geopolitik yang meningkat.
Integrasi Kepatuhan
Untuk mengatasi tantangan ini, integrasi kepatuhan ke dalam sistem inti menjadi langkah awal yang krusial. Ini berarti mengurangi ketergantungan pada dasbor manual dan lebih mengandalkan keputusan yang diambil oleh model AI yang dapat menandai dan mengontekstualisasikan risiko sebelum intervensi manusia diperlukan. Dengan demikian, transisi dari alur kerja yang berpusat pada manusia ke sistem keputusan yang didorong oleh AI dapat dilakukan secara bertahap.
Alat-alat ini dapat membantu memetakan perilaku dompet, menginterpretasikan anomali di seluruh rantai, dan mendeteksi ketidakcocokan antara logika bisnis dan zona regulasi secara waktu nyata dan dalam skala besar.
Perubahan dalam Interaksi Pengguna
Meskipun tidak mungkin untuk sepenuhnya menggantikan tim kepatuhan, penting untuk memastikan bahwa mereka dilengkapi dengan alat yang memadai. Ketika logika terintegrasi ini mulai diterapkan, cara orang berinteraksi dengan keuangan digital akan berubah secara signifikan. Jika kepatuhan menjadi tidak terlihat — selalu aktif dan terus memeriksa — pertanyaan besar berikutnya adalah: Bisakah pengguna mempercayai sistem yang tidak lagi mereka lihat?
Sistem yang tidak terlihat menuntut akuntabilitas yang jelas. Ketika kepatuhan menjadi terintegrasi, pengalaman pengguna akan berubah dengan cara yang berarti, meskipun tidak selalu terlihat.
Transparansi dan Kepercayaan
Tidak ada lagi pop-up yang meminta verifikasi sumber dana, atau pembekuan mendadak dari algoritma yang tidak menjelaskan dirinya sendiri. Dari luar, interaksi terasa lebih mulus. Namun, semakin mulus suatu sistem, semakin besar pertanyaan mengenai kepercayaan terhadap sistem tersebut. Ketika kepatuhan tidak transparan, meskipun efektif, hal ini dapat menciptakan ketidakpastian.
Regulator mulai menolak perusahaan yang melebih-lebihkan kemampuan AI mereka, dan investor pun semakin skeptis terhadap klaim yang tidak jelas. Oleh karena itu, efisiensi sangat penting — tetapi ketidakjelasan tidak dapat diterima.
Kepatuhan Berbasis AI
Transparansi menjadi kunci. Platform harus secara terbuka mengkomunikasikan bagaimana AI digunakan, yang dapat membantu mempertahankan kepercayaan pengguna dan regulator. Dalam industri crypto, di mana kerusakan reputasi dapat menyebar dengan cepat, kepercayaan hanya dapat dibangun melalui kejelasan.
Pengalaman yang mulus tidak berarti banyak jika infrastruktur di baliknya tidak mampu mengatasi risiko, kompleksitas, atau tuntutan regulasi yang terus berkembang. Kepatuhan berbasis AI harus mampu beroperasi secara interoperable, dapat dijelaskan, dapat diverifikasi, dapat diaudit, dan dirancang untuk menangani aturan yang mungkin bertentangan di berbagai yurisdiksi.
Langkah Menuju Masa Depan
Membangun sistem semacam itu memerlukan langkah-langkah yang lebih tegas. Untuk membuat kepatuhan berbasis AI berfungsi, kita harus memulai dengan aturan, bukan hanya kode. Jika industri crypto serius ingin menjadikan kepatuhan berbasis AI sebagai norma, arsitektur sistem menjadi sama pentingnya dengan ambisi itu sendiri.
Saat ini, banyak sistem masih terpisah — satu model menangani sanksi, yang lain menandai dompet, dan yang ketiga menghasilkan peringatan. Meskipun pengaturan ini mungkin berfungsi secara terpisah, mereka tidak akan bertahan di bawah tekanan.
Platform harus mulai merancang kepatuhan sebagai lapisan operasi holistik untuk bergerak maju. Model risiko harus saling berkomunikasi, sementara mesin peringatan harus belajar dari hasil, sehingga keputusan dapat dipahami dan ditingkatkan seiring waktu.
Beberapa platform telah menunjukkan cetak biru yang menjanjikan. Misalnya, sebuah perusahaan keamanan siber crypto baru-baru ini meluncurkan alat AI untuk mendeteksi “pencemaran alamat” dompet, dengan klaim tingkat keberhasilan 97% melalui analisis konteks perilaku di seluruh rantai. Penerbit besar lainnya juga sedang mengintegrasikan alat untuk deteksi risiko, pemantauan waktu nyata, dan KYC langsung ke dalam jalur transaksi mereka.
Selain itu, kerangka zero-knowledge proof (ZKP) sedang diuji coba untuk memberikan kepatuhan yang hilang — verifikasi yang menjaga privasi. Dengan ZK-bukti, platform dapat mengonfirmasi kesesuaian aturan tanpa mengungkapkan identitas pengguna.
Kesimpulan
Kepatuhan berbasis AI adalah pilihan struktural. Sistem yang mengintegrasikan kecerdasan dari awal sudah menetapkan standar baru: keputusan yang lebih cepat, lebih sedikit positif palsu, pemahaman yang lebih mendalam tentang pelanggan, dan alur kerja yang dinamis untuk mengubah penilaian risiko secara waktu nyata. Industri harus mengintegrasikan model yang terpadu, logika yang transparan, dan kerangka kerja seperti ZK-bukti yang melindungi pengguna tanpa mengorbankan standar untuk mencapainya.
AI tidak akan secara otomatis membuat keuangan digital patuh. Namun, AI dapat memberikan departemen kepatuhan dan bisnis batasan untuk tetap berada di depan kurva.
Artikel ini hanya untuk tujuan informasi umum dan tidak dimaksudkan untuk dan tidak boleh dianggap sebagai nasihat hukum atau investasi. Pandangan, pemikiran, dan pendapat yang diungkapkan di sini adalah milik penulis semata dan tidak mencerminkan atau mewakili pandangan dan pendapat Cointelegraph.
