Masa Depan Kepatuhan Kripto: Efisiensi AI Harus Digabungkan dengan Penilaian Manusia

Ketika orang memikirkan kecerdasan buatan di bidang cryptocurrency, hal pertama yang terlintas di benak mereka adalah bot perdagangan yang dapat membuat investor menjadi kaya dalam semalam. Namun, semua orang yang bekerja dekat dengan kripto memahami bahwa AI dapat memberikan bantuan lebih dalam tugas rutin, terutama dalam kepatuhan.

Dengan hampir 70% perusahaan keuangan yang memprioritaskan AI untuk manajemen risiko dan kepatuhan, jelas bahwa industri ini sedang menuju inovasi. Namun ada masalah: kadang sistem AI membuat keputusan tanpa penjelasan yang jelas, menciptakan apa yang disebut efek kotak hitam. Hal ini dapat menimbulkan kekhawatiran etis, membuat petugas kepatuhan bertanya pada diri mereka sendiri: Apakah AI dalam kepatuhan kripto merupakan teka-teki etis yang harus dipecahkan, atau masalah meningkatkan seberapa dapat digunakan alat-alat ini sebenarnya?

Bagaimana AI dapat membantu dalam kepatuhan?

Ada beberapa area dalam kepatuhan di mana AI tidak hanya baik tetapi menjadi pilihan terbaik, menurut saya. Yang pertama adalah KYC/KYB, atau pemeriksaan Know Your Customer/Business. Ketika pelanggan baru mendaftar, mereka harus melewati verifikasi keberadaan hidup. Itu berarti mengaktifkan kamera, memindai wajah mereka dan paspor mereka, dan AI sebenarnya melaksanakan tugasnya dengan baik di sini. AI dapat mencocokkan wajah dengan ID dan mendeteksi dokumen palsu dalam hitungan detik.

Hal yang sama berlaku ketika sebuah bisnis ingin terhubung, karena mereka harus mengirimkan banyak dokumen verifikasi, memastikan operasi mereka legal dan uang yang masuk berasal dari tindakan yang tidak dilarang. Tidak ada manusia yang dapat memproses volume data sebesar itu dengan cepat dan akurat seperti AI.

Area kedua adalah pemantauan transaksi atau Know Your Transaction (KYT). Dalam kripto, ini berarti melihat dari mana uang berasal dan ke mana uang itu pergi. Jika terkait dengan sesuatu yang ilegal seperti pendanaan terorisme, darknet, narkoba, atau bahkan lebih buruk, maka tim kepatuhan harus mengetahuinya segera. Banyak perusahaan bekerja dengan penyedia eksternal yang menggunakan AI untuk melacak koneksi ini, karena hampir tidak mungkin bagi tim manusia untuk mengikuti setiap transaksi blockchain. Namun, AI sangat efektif dalam hal ini dan dapat melacak pola mencurigakan dengan mudah dan dalam hitungan detik, memecahnya dalam persentase tepat dari mana uang berasal.

Dan yang terakhir namun tidak kalah penting adalah penerapan AI dalam proses pelaporan. Kita semua tahu bahwa biasanya mengumpulkan dan mengorganisir data untuk regulator memakan banyak waktu dan dapat menghasilkan banyak kesalahan kecil ketika dilakukan secara manual. Namun alat berbasis AI dapat melakukan ini secara otomatis, memberikan laporan yang cepat dan akurat serta menjaga catatan yang jelas. Audit ini bekerja lebih cepat dan dengan lebih sedikit kesalahan, juga membuat segala sesuatunya jauh lebih mudah bagi tim pelaporan.

Bias vs. Kegunaan

Tentu saja, AI tidak dapat sempurna, karena merupakan teknologi yang relatif baru dan memiliki beberapa kelemahan. Banyak orang biasanya mengaitkan ini dengan dilema etis dengan mengatakan AI bias dan tahu cara mendiskriminasi. Namun, saya pikir kadang mereka menyalahkan AI atas masalah yang sebenarnya hanya bagian dari desain yang buruk atau kegunaan yang rendah.

Misalnya, jika sebuah program AI menolak pemindaian paspor seseorang, itu tidak selalu karena model memiliki prasangka. Dalam kebanyakan kasus, itu karena sistem tidak menjelaskan dengan jelas jenis foto apa yang dibutuhkan atau karena antarmuka memudahkan seseorang mengunggah gambar yang buram. Hal ini, pada gilirannya, dapat dengan mudah diselesaikan jika Anda meningkatkan pengalaman pengguna dengan instruksi yang lebih jelas.

Alasan lain mengapa tidak ada masalah etika AI adalah karena sistem AI belajar dan beroperasi berdasarkan data yang diberikan kepada mereka. Jika data masukan sudah mengandung bias manusia yang ada atau informasi yang tidak lengkap, AI akan mereproduksi pola tersebut, bukan karena AI secara inheren bias, melainkan karena mencerminkan apa yang telah diajarkan. Ini berarti masalah sering terletak pada langkah pertama, bagaimana data dikumpulkan atau dipilih, bukan pada AI itu sendiri.

Namun, dalam beberapa kasus AI dapat membuat keputusan yang tidak dapat dijelaskan oleh tim kepatuhan karena algoritma yang kompleks dan kurangnya transparansi. Dengan kata lain, sebuah program AI dapat membuat keputusan, tetapi tidak selalu memberi tahu kami mengapa atau bagaimana ia mencapai kesimpulan tersebut. Itu membuat frustrasi, tetapi tidak selalu berarti pelanggaran etika. Untuk menghindari situasi seperti itu, inilah solusinya.

Kebutuhan Sentuhan Manusia

Alih-alih melihat AI sebagai ancaman etis, kita harus melihatnya sebagai alat kuat yang meningkatkan apa yang dapat dilakukan manusia. Hasil terbaik datang dari sistem hibrida, di mana AI digabungkan dengan pengawasan dan penilaian manusia. Ini berarti AI harus melakukan tugas berat data, tugas berulang, dan menandai kasus mencurigakan untuk ditinjau secara manual dengan cermat. Kolaborasi ini akan menambah akuntabilitas, meskipun kita tidak sepenuhnya memahami apa yang sebenarnya dilakukan AI.

Ada kesadaran yang semakin meningkat bahwa kepatuhan melampaui sekadar mencentang kotak dan memenuhi regulasi. Setiap petugas kepatuhan tahu bahwa membangun kepercayaan dan benar‑benarnya memahami pengalaman pelanggan sangat penting. Meskipun AI dapat menganalisis data dan mengidentifikasi pola, ia tidak memiliki kemampuan untuk merasakan emosi atau memahami konteks lengkap di balik situasi pelanggan.

Itulah mengapa manusia sejati masih sangat penting untuk menangani tugas yang memerlukan perhatian cermat dan empati. Kemungkinan besar, di masa depan AI akan belajar membaca semua nuansa, tetapi untuk saat ini kolaborasi tetap menjadi strategi terbaik.

Kata Penutup

Pada akhirnya, meskipun dengan semua tantangan seperti sifat kotak hitam, saya tidak akan menyerah pada AI dalam kepatuhan. Sebaliknya, ada hal-hal yang dapat dilakukannya lebih cepat dan lebih baik, dan manusia tidak dapat mengimbanginya. Tidak ada orang yang dapat memindai ratusan transaksi per detik atau membandingkan ribuan ID secara real‑time. AI tidak lelah, tidak kehilangan fokus, dan menerapkan standar yang sama pada setiap kasus, sehingga teknologi ini lebih mengungguli kekurangannya.

Namun, AI tidak dapat menggantikan pemikiran manusia dan tidak dapat melakukan percakapan nyata dengan pelanggan untuk memahami situasinya. Itulah mengapa keadaan terbaik, seperti yang kami sebutkan sebelumnya, adalah kemitraan: AI digunakan untuk kecepatan dan data, sementara manusia untuk keputusan akhir dan komunikasi dengan klien.