Sejumlah Temuan dan Saran
Lebih lanjut, Kiantara mengungkapkan TFO 2027 memetakan kesiapan, dampak, dan arah dari tujuh area teknologi di sektor keuangan Indonesia menjelang tahun 2027, yaitu infrastruktur TI, keamanan siber, integrasi, operasi TI, platform aplikasi, data, serta AI. Kiantara mengharapkan temuan-temuan TFO 2027 bisa membantu tim-tim internal di berbagai bank; perusahaan asuransi; dan perusahaan fintech untuk menilai aneka teknologi yang telah teruji; teknologi-teknologi yang sudah siap, tetapi belum diterapkan secara optimal; serta arah pengeluaran tahun 2027.
Berdasarkan TFO 2027 (skala 1–5), Kiantara menyebutkan infrastruktur TI (kesiapan 3,74; dampak 3,26) dan keamanan siber (kesiapan 3,65; dampak 3,42) sudah siap sekaligus menghasilkan. Integrasi dan operasi TI lebih siap dibandingkan dampaknya dengan selisih +0,70 dan +0,65; nilainya tersembunyi sebagai kebutuhan sehari-hari yang menopang para pengguna, transaksi, dan keandalan layanan. Data dan AI sebaliknya integrasi dan operasi TI: dampaknya sudah terasa (3,25 dan 3,27), tetapi kesiapannya masih rendah (2,80 dan 2,70). Sementara itu, platform aplikasi (kesiapan 2,76; dampak 2,65) rendah pada keduanya.
Selain itu, Kiantara juga membagikan beberapa temuan TFO 2027 lain. Kiantara mengatakan 80% responden optimistis menghadapi perubahan teknologi pada tahun 2027, tetapi hanya 32% memperkirakan perubahan besar dan hanya 30% menilai institusinya berada di depan dalam adopsi teknologi. AI menjadi teknologi yang paling diyakini sekaligus paling diragukan: 71% responden menilai AI paling mengubah industri pada tahun 2027, tetapi 42% menyebut pula AI terlalu dibesar-besarkan.
Kiantara pun mengutarakan 45% responden menyebut institusinya kurang atau sangat tidak siap terhadap AI. Hampir semua narasumber wawancara menyebut setiap kenaikan pemakaian AI diikuti kenaikan risiko siber. Sejalan dengan itu, 48% responden menilai keamanan siber sebagai hal yang paling mengubah industri: kedua setelah AI.
Kiantara juga menegaskan kendala terbesar bukanlah teknologi, melainkan SDM, proses, dan kualitas data. SDM terlihat dari meningkatkan keterampilan digital para karyawan serta memperkuat keamanan data dan perlindungan penipuan sebagai persiapan yang paling banyak dipilih. Masing-masing hal ini dipilih 49% responden—setiap responden bisa memilih lebih dari satu. Proses terlihat dari integrasi yang memiliki selisih kesiapan dan dampak terbesar dengan +0.70. Adapun kualitas data terlihat dari nilai kesiapan data yang masih rendah dengan 2,80.
Seperti telah disebutkan, Kiantara mengarisbawahi temuan-temuan ini menunjukkan tahun 2027 bukanlah tahun lompatan, melainkan tahun membereskan fondasi agar teknologi-teknologi yang sudah ada benar-benar menghasilkan nilai. Kiantara menambahkan para perusahaan pada sektor keuangan di Indonesia sebaiknya membenahi data terlebih dahulu, kemudian keamanan siber dan infrastruktur TI, baru selanjutnya memperluas penggunaan AI.
Sejalan dengan itu, Kiantara membagikan lima saran kepada para pemimpin sektor keuangan di Indonesia. Kelima saran tersebut adalah merapikan data sebagai fondasi AI; memasang tata kelola sebelum memperluas skala; mengamankan aneka teknologi dari berbagai teknik serangan baru, termasuk kesiapan post-quantum cryptography; mengendalikan infrastruktur mengikuti risiko; serta mengukur keberhasilan AI dari dampaknya.
“Memang utamanya dalam penyusunan Tech for Finance Outlook 2027 ini atau TFO 2027 ini memang di, dilaksanakan secara mandiri oleh Kiantara Group. Namun demikian, Perbanas Institute sebagai salah satu community partner kan menjadi salah satu pengguna. Nah, kami sendiri dari Perbanas Institute selaku akademi, akademik dari institusi perguruan tinggi memandang bahwa TFO 2027 ini nilainya sangat tinggi,” kata Prof. Dr. Harya Damar Widiputra (Wakil Rektor I, Perbanas Institute) sembari menekankan TFO 2027 bisa untuk memperbaiki kualitas pembelajaran maupun kurikulum di perguruan tinggi.
“Di perguruan tinggi masih selalu menjadi perdebatan sampai sekarang bagaimana posisi AI itu sendiri. Nah, banyak yang masih berpandangan bahwa AI adalah sesuatu yang haram bagi perguruan tinggi: bahwa AI itu bisa mengerdilkan cara mahasiswa ataupun juga siswa sekolah berpikir. Tapi, hasil survei ini menjustifikasi secara jelas bahwa industri, khususnya keuangan dan perbankan, ini tidak bisa menafikan atau menolak AI. Data ini menjadi dasar sebetulnya bahwa perguruan tinggi tidak lagi bisa me, mengharamkan AI, tapi justru mencari pola bagaimana kemudian kapasitas atau kompetensi lulusan agar dapat menguasai AI,” pungkasnya.