Risiko AI Tersembunyi yang Muncul dari Adopsi CBDC

Mata uang digital bank sentral (CBDC) dipandang sebagai inovasi keuangan utama era digital yang mempercepat pembayaran, meningkatkan transparansi, memperbaiki inklusi keuangan, dan memperkuat kedaulatan moneter. Kemampuan-kemampuan ini menjadi alasan mengapa CBDC menarik minat yang semakin besar dari bank sentral di seluruh dunia.

Namun yang kurang dibahas adalah risiko yang kurang terlihat dari versi digital mata uang resmi ini. Adopsi CBDC mengubah cara perusahaan memikirkan dan menyajikan strategi teknologi mereka, dan tidak selalu untuk kebaikan.

Penelitian terbaru menunjukkan bahwa CBDC meningkatkan tekanan untuk menunjukkan transformasi digital, yang menyebabkan beberapa perusahaan memperkuat narasi AI mereka tanpa menyertai klaim tersebut dengan pengembangan teknis. Ini lebih merupakan pemasaran daripada pembelajaran mesin.

Kesenjangan antara apa yang dikatakan perusahaan tentang ambisi AI mereka dan apa yang sebenarnya mereka bangun memiliki konsekuensi nyata bagi investor, pasar modal, dan kredibilitas siklus investasi AI secara lebih luas, dan hal ini belum banyak diteliti sampai saat ini.

Bagi investor, pelajaran ini melampaui CBDC. Alih-alih hanya mengandalkan komentar manajemen, mereka harus menilai eksposur AI melalui paten, intensitas R&D, perekrutan, penerapan, dan generasi pendapatan. Karena klaim AI menjadi meluas, kesenjangan kredibilitas antara promosi dan pelaksanaan dapat menjadi faktor penilaian material dan risiko pembiayaan.

Mengapa Bank Sentral Berlari Menuju Mata Uang Digital

Sebagian besar negara memiliki bank sentral masing-masing. Otoritas terpusat ini mengelola uang dan pasokan kredit suatu negara melalui kebijakan moneter. Mereka menggunakan alat seperti suku bunga, persyaratan cadangan, dan operasi pasar terbuka untuk mengendalikan inflasi, menstabilkan nilai uang, dan mengarahkan pertumbuhan ekonomi. Meskipun dirancang untuk beroperasi secara independen, bank sentral tidak benar-benar berfungsi¹ seperti itu.

Tidak hanya independensinya dipertanyakan, institusi keuangan publik ini juga menghadapi batasan pada pengetatan moneter dan kekhawatiran tentang mempertahankan kedaulatan moneter dalam ekonomi digital.

Selama dekade terakhir, sistem keuangan telah mengalami digitalisasi cepat dan platform pembayaran swasta telah berkembang. Saat ini, sistem pembayaran, produk keuangan, dan bentuk uang berevolusi lebih cepat daripada kerangka regulasi dan kebijakan, sementara stablecoin dan aset yang ditokenisasi beroperasi berdampingan dengan struktur tradisional, semakin melemahkan dampak keputusan kebijakan bank sentral.

CBDC muncul sebagai respons terhadap semua masalah ini. Meskipun gagasan bank sentral mengeluarkan uang digitalnya sendiri bukan hal baru, ide ini memperoleh daya tarik signifikan setelah bangkitnya Bitcoin (BTC ), yang diluncurkan setelah krisis keuangan 2008 yang mengikis kepercayaan publik terhadap institusi keuangan.

Bangkitnya cryptocurrency menarik perhatian otoritas moneter dan memaksa mereka mempertimbangkan seperti apa uang digital yang didukung negara. Selama beberapa tahun terakhir, bank sentral mempercepat penelitian, eksperimen, dan program percontohan untuk memodernisasi infrastruktur pembayaran sambil mempertahankan kontrol penuh.

Data menunjukkan minat signifikan terhadap CBDC, dengan 146 negara dan serikat mata uang terlibat dalam satu cara atau lainnya. Dari jumlah tersebut, 40 saat ini meneliti ide menciptakan versi digital dari mata uang nasional mereka. Bahkan lebih banyak negara (41) telah meluncurkan pilot, sementara banyak (33) berada dalam fase pengembangan. Sekitar lima belas proyek semacam itu, bagaimanapun, tidak aktif dan sembilan telah dibatalkan.

Secara khusus, hanya beberapa ekonomi, seperti Nigeria, yang telah meluncurkan CBDC ritel secara penuh, namun adopsinya masih terbatas.

Bank Sentral Nigeria (CBN) baru-baru ini membagikan rencananya untuk menggunakan eNaira dalam pembayaran pemerintah seperti pensiun, gaji pegawai negeri, dan pembayaran kesejahteraan sosial guna meningkatkan adopsi eNaira, yang diluncurkan pada 2021, menurut dokumen ‘Visi Sistem Pembayaran Nigeria 2028‘.

Negara anggota kelompok BRICS, yang meliputi Brazil, Rusia, India, China, dan Afrika Selatan, bersama Nigeria dan lainnya, juga sedang membahas menghubungkan sistem pembayaran cepat mereka dengan CBDC, Reuters melaporkan.

“Pembayaran lintas batas adalah area yang menarik bagi kami semua, termasuk BRICS, karena kami merasa ada banyak ruang untuk mengurangi biaya. Berbagai opsi ada di meja, tetapi masih pada tahap diskusi, termasuk CBDC dan keterkaitan sistem pembayaran cepat.”

– Gubernur Reserve Bank of India (RBI) Sanjay Malhotra minggu lalu pada sebuah acara

Selain menginternasionalisasikan mata uang lokal, gubernur juga mengatakan RBI tidak melihat AI sebagai risiko yang harus dibendung melainkan sebagai kemampuan yang harus dimanfaatkan.

“Bank-bank India tidak dapat duduk di pinggir dan hanya menonton,” kata Malhotra. Seruannya kepada pemberi pinjaman untuk menetapkan kebijakan tata kelola AI yang disetujui dewan muncul saat bank sentral di seluruh dunia meneliti penggunaan AI oleh pemberi pinjaman di tengah kekhawatiran atas risiko operasional, risiko tata kelola, dan serangan siber.

“Inovasi dan keamanan bukan tujuan yang berlawanan, melainkan justru persyaratan yang saling melengkapi bagi sistem keuangan yang tahan lama.”

– Malhotra

Dalam ranah CBDC, inisiatif yuan digital China (e-CNY) merupakan salah satu contoh paling menonjol. Bank Rakyat China (People’s Bank of China) memulai riset internal CBDC pada 2014, meluncurkan program percontohan pada 2019, dan memperluasnya ke wilayah ekonomi utama pada akhir 2022.

e-CNY khususnya menonjol karena adopsinya. CBDC tersebut telah memproses lebih dari 3,4 miliar transaksi ritel senilai sekitar 16,7 triliun renminbi (sekitar $2,3 triliun) pada Desember 2025.

Awal tahun ini, PBOC mengklasifikasikan kembali yuan digital sebagai liabilitas deposito, menandakan evolusinya dari sekadar pengganti uang tunai menjadi bagian yang lebih terintegrasi dalam infrastruktur keuangan China. Daya tarik CBDC terletak pada kemampuannya menawarkan penyelesaian yang lebih cepat dan lebih murah dibandingkan cara tradisional seperti transfer bank.

Selain memfasilitasi penyelesaian instan, mata uang digital juga mengurangi gesekan transaksi, menurunkan biaya pembayaran, meningkatkan efisiensi sistem keuangan dan transmisi kebijakan moneter, serta meningkatkan transparansi melalui transaksi yang lebih dapat dilacak.

Keterlacakan yang ditingkatkan, khususnya, penting bagi regulator, karena itulah yang membuat CBDC sangat berbeda dari uang tunai atau bahkan simpanan bank biasa. Tidak seperti uang tunai, CBDC dapat menciptakan catatan transaksi dalam sistem pembayaran yang dikelola secara terpusat, berpotensi memberi otoritas moneter dan regulator visibilitas yang lebih besar terhadap pergerakan dana.

Kombinasi fitur ini menciptakan lingkungan informasi bagi perilaku korporat yang belum pernah ada sebelumnya, dan tampaknya secara diam-diam mengubah cara perusahaan berkomunikasi tentang strategi teknologi mereka.

Jika perusahaan menjadi lebih terlihat oleh regulator, investor, dan publik sekaligus, hal itu meningkatkan insentif bagi mereka untuk terlihat melakukan hal yang “benar”, bahkan ketika substansinya tidak ada. Konsekuensi mikro-level ini bagi bisnis belum banyak mendapat perhatian peneliti, yang sebagian besar fokus pada hasil makroekonomi seperti transmisi moneter, stabilitas keuangan, dan reformasi sistem pembayaran.

Bukti yang muncul menunjukkan bahwa CBDC tidak hanya mengubah sistem pembayaran; mereka juga mengubah lingkungan institusional tempat perusahaan beroperasi. Peningkatan visibilitas aktivitas keuangan, ekspektasi yang lebih kuat seputar transformasi digital, dan pengawasan regulator yang lebih besar dapat memengaruhi cara perusahaan mengkomunikasikan strategi inovasi mereka dan mengalokasikan sumber daya. Ini menciptakan jenis risiko baru terkait keaslian investasi AI perusahaan.

Risiko yang terlewatkan ini menjadi dasar sebuah studi terbaru yang meneliti hubungan antara adopsi CBDC dan strategi AI perusahaan, menggunakan peluncuran e-CNY China sebagai eksperimen alami.

Bagaimana CBDC Dapat Memicu Masalah Kredibilitas AI

Studi berjudul All sizzle and no steak: The predicament of enterprise AI strategies under central bank digital currency policies² menyelidiki apakah adopsi CBDC memengaruhi kesenjangan antara apa yang dikatakan perusahaan tentang AI dan investasi AI mereka yang sebenarnya. Kesenjangan ini disebut “pemutusan strategi AI”, didefinisikan sebagai perbedaan antara narasi AI publik perusahaan dan kemampuan teknologi AI nyata mereka.

Para peneliti mengukur narasi AI melalui pengungkapan terkait dalam laporan tahunan, sementara kemampuan yang dapat diverifikasi diperkirakan menggunakan aplikasi paten terkait yang diambil dari sistem klasifikasi paten Administrasi Kekayaan Intelektual Nasional China.

Dengan menggunakan sampel lebih dari 30.000 observasi perusahaan-tahun dari 5.015 perusahaan terdaftar A-share China antara 2014 dan 2024, penulis Jinlei Yu dan Rui Chen dari Departemen Manajemen, Sekolah Bisnis, Universitas Nankai, China, serta Haotian Luo dari Departemen Ekonomi, City St George’s, University of London, UK, menerapkan desain perbedaan-dalam-perbedaan berjenjang yang memanfaatkan fakta bahwa kota-kota China yang berbeda memasuki pilot e-CNY pada waktu yang berbeda.

Desain ini memungkinkan peneliti memperkirakan efek adopsi e-CNY sambil memperhitungkan perubahan lebih luas yang memengaruhi perusahaan China.

Program pilot e-CNY digunakan sebagai eksperimen quasi-natur karena peluncurannya yang berjenjang dan multi-level di berbagai kota memberikan variasi temporal dan geografis yang secara wajar eksogen untuk identifikasi kausal. Temuan utama adalah bahwa adopsi CBDC secara signifikan meningkatkan pemutusan strategi AI.

Peluncuran e-CNY secara signifikan meningkatkan komunikasi strategis terkait AI perusahaan tanpa menghasilkan peningkatan signifikan secara statistik dalam aplikasi paten AI, yang dipakai peneliti sebagai proksi kemampuan teknologi. Alih-alih mempercepat inovasi sejati, lingkungan kebijakan hanya mendorong kepatuhan simbolik.

Perusahaan menyatakan keselarasan dengan prioritas transformasi digital tanpa menghasilkan peningkatan yang sepadan dalam aktivitas paten AI yang dapat diamati.

Dalam studi ini, “kami mengkonseptualisasikan kembali pemutusan strategi AI sebagai respons yang dipengaruhi institusional terhadap karakteristik domain tertentu daripada produk dari manajerial jangka pendek, pencucian mesin yang disengaja, atau kegagalan tata kelola,” catat para penulis. “Dengan menunjukkan bahwa pemutusan muncul secara sistematis ketika nilai sinyal tinggi, asimetri biaya besar, dan verifikasi eksternal rendah terjadi bersamaan di bawah tekanan institusional, kami mengubahnya dari label deskriptif ex post menjadi konstruk prediktif ex ante yang dapat diterapkan pada domain teknologi dan reformasi infrastruktur masa depan.”

Sekarang, pemutusan terjadi ketika perusahaan mengadopsi komitmen publik atau kebijakan formal yang sesuai dengan ekspektasi institusional sementara praktik internal mereka menyimpang dari posisi tersebut.

Dalam konteks CBDC, ini berarti perusahaan secara publik mengadopsi AI sebagai respons terhadap peningkatan visibilitas institusional tetapi secara selektif menyesuaikan alokasi sumber daya internal menjauh dari pembangunan kemampuan AI yang nyata. “Ini bukan sekadar kelalaian manajerial tetapi respons organisasi terstruktur: perusahaan secara aktif mengelola batas antara narasi eksternal dan keputusan sumber daya internal untuk memenuhi tuntutan legitimasi dengan biaya minimal,” kata studi.

Para peneliti telah mengidentifikasi tiga mekanisme utama yang mendorong kesenjangan. Yang pertama adalah likuiditas modal yang meningkat, yang menurunkan gesekan pembiayaan. Hal ini membuat sinyal simbolik lebih murah daripada mengalokasikan modal untuk R&D AI jangka panjang, artinya perusahaan lebih mudah berbicara daripada membangun.

Mekanisme kedua adalah peningkatan keterlacakan transaksi, yang meningkatkan visibilitas keputusan alokasi modal perusahaan kepada regulator dan investor. Hal ini mendorong lebih banyak sinyal naratif sambil mengurangi kegagalan investasi berisiko yang kini lebih terlihat daripada sebelumnya.

“CBDC adalah perubahan institusional yang dipaksakan secara eksternal yang merestrukturisasi lingkungan pembayaran tempat perusahaan beroperasi, mengubah kondisi pembiayaan, intensitas pemantauan, dan kecepatan penyelesaian,” catat studi.

Menurut teori institusional, pergeseran lingkungan semacam itu menghasilkan “tekanan koersif, mimetik, dan normatif yang memaksa organisasi untuk menyesuaikan diri dengan ekspektasi institusional yang berlaku.”

Jadi, ketika kebijakan CBDC meningkatkan visibilitas perilaku keuangan korporat dan menandakan komitmen negara terhadap transformasi digital, perusahaan menghadapi tekanan legitimasi yang lebih besar untuk selaras dengan prioritas kebijakan teknologi.

Mekanisme ketiga adalah kecepatan penyelesaian yang lebih cepat, yang memendekkan horizon waktu di mana perusahaan dinilai. Hal ini memberi penghargaan pada sinyal yang terlihat, sering, dan berbiaya rendah dibandingkan proyek inovasi yang berkembang lambat.

Bersama-sama, ketiga mekanisme ini meningkatkan daya tarik retorika AI sambil mengurangi insentif untuk investasi mahal dan tidak pasti dalam kemampuan AI yang nyata.

Analisis mediasi menghasilkan bukti signifikan secara statistik yang mendukung ketiga saluran yang diusulkan, dan hasilnya kuat terhadap beberapa pemeriksaan, termasuk uji tren paralel, dekomposisi Goodman-Bacon, uji placebo, koreksi Heckman untuk bias seleksi, pencocokan skor kecenderungan, dan desain perbedaan-dalam-perbedaan berlapis.

Namun mengapa AI khususnya rentan terhadap pemutusan semacam ini? Karena AI menawarkan nilai sinyal yang sangat tinggi, memerlukan investasi jangka panjang yang substansial untuk membangun kemampuan nyata seperti algoritma asli dan pelatihan model berskala besar, serta tetap sulit bagi pemangku kepentingan eksternal untuk memverifikasinya.

“Di bawah asimetri informasi antara perusahaan dan pemangku kepentingan eksternal, perusahaan memiliki insentif untuk memilih mode kepatuhan yang memaksimalkan imbalan reputasi per unit biaya,” kata penulis.

Seperti yang dicatat dalam studi, kemampuan AI tidak transparan karena tertanam dalam aset tidak berwujud seperti algoritma dan jalur data.

Lebih lanjut, “AI menempati puncak hierarki kebijakan teknologi China dan menarik perhatian investor serta legitimasi kebijakan yang tidak proporsional, menjadikan klaim terkait AI jauh lebih menguntungkan daripada klaim setara tentang komputasi awan atau big data.”

Secara khusus, efek pemutusan tidak merata. Ia terpusat di antara perusahaan dengan transformasi digital yang lebih tinggi, beroperasi di sektor teknologi tinggi di mana klaim AI membawa bobot reputasi terbesar, dan berada di wilayah di mana dokumen kebijakan pemerintah daerah menekankan transformasi digital secara paling kuat. Perusahaan-perusahaan ini juga cenderung memiliki kepemilikan investor institusional yang lebih rendah, artinya pemegang saham cerdas kurang hadir untuk mendisiplinkan klaim kosong.

Ini berarti perusahaan yang paling mungkin mengumumkan AI secara berlebihan tanpa kemampuan yang memadai adalah mereka yang sudah terintegrasi dalam ekosistem digital dan kebijakan yang menghargai penampilan inovasi. Pasar tidak sepenuhnya mengabaikan perilaku ini.

Menurut temuan studi, perusahaan dengan pemutusan AI yang lebih besar mengalami penilaian lebih rendah, aliran modal ventura yang lebih lemah, profitabilitas menurun, dan biaya pembiayaan utang yang lebih tinggi.

Hal ini menunjukkan bahwa kreditor, investor ekuitas, dan ventura dapat setidaknya sebagian mengidentifikasi ketika klaim AI tidak didukung oleh pengembangan teknologi yang berarti dan menghukum sinyal AI simbolik secara sesuai. Namun fakta bahwa pemutusan tetap berlanjut meskipun ada penalti ini menunjukkan bahwa keuntungan legitimasi jangka pendek dari pembicaraan AI masih melebihi disiplin pasar jangka panjang terhadapnya, untuk saat ini.

Para penulis oleh karena itu menyoroti ini sebagai konsekuensi yang tidak disengaja dan sebelumnya tidak terdokumentasi dari adopsi CBDC: sementara mata uang digital dapat meningkatkan efisiensi keuangan, mereka dapat mendistorsi pengungkapan inovasi perusahaan jauh melampaui sistem keuangan yang mereka dirancang untuk memodernisasi, sehingga melemahkan kredibilitas pengungkapan terkait AI dalam prosesnya.

International Business Machines Corporation (NYSE: IBM)

Untuk tujuan investasi, IBM menjadi pilihan menarik mengingat keterlibatannya di kedua domain: CBDC dan kecerdasan buatan. Perusahaan menyediakan kerangka kerja blockchain kelas perusahaan dan alat riset untuk membantu bank sentral mengembangkan, menguji, dan memperluas CBDC yang aman. Baru-baru ini, IBM meluncurkan Digital Asset Haven, sebuah platform bagi lembaga keuangan, pemerintah, dan korporasi untuk mengelola dan memperluas operasi aset digital mereka secara aman. Bisnis layanan keuangan dan infrastruktur pembayaran IBM yang mapan juga memberikannya eksposur kredibel terhadap modernisasi sistem keuangan yang diatur.

IBM tidak termasuk dalam studi, dan penyertaan di sini mencerminkan eksposurnya terhadap teknologi dan kebutuhan tata kelola yang disorot oleh penelitian tersebut, bukan karena hubungan langsung dengan temuan peneliti.

Sementara itu, platform AI dan data siap pakai IBM, watsonx, dirancang untuk membangun, memperluas, dan mengelola AI generatif serta beban kerja pembelajaran mesin.

IBM adalah perusahaan dengan kapitalisasi pasar $223,4 miliar yang sahamnya, pada saat penulisan, diperdagangkan pada $236, naik 11,34% dalam sebulan terakhir tetapi turun 20% sejak awal tahun dan 2,22% selama setahun terakhir. Perusahaan memiliki EPS (TTM) sebesar 12,45 dan P/E (TTM) sebesar 19,05. IBM membayar dividen dengan hasil 2,85%.

Dari sisi keuangan, IBM melaporkan pendapatan $17,16 miliar dan EPS yang disesuaikan $2,93 untuk Q2 2026. Pendapatan tumbuh 1% YoY. Laba bersih sebesar $2,17 miliar. Berdasarkan segmen, pendapatan Perangkat Lunak naik 5% menjadi $7,8 miliar. Hybrid cloud (Red Hat), otomatisasi, dan data semuanya meningkat, sementara perangkat lunak pemrosesan transaksi turun 8%. Pendapatan Konsultasi tetap datar pada $5,3 miliar, segmen Pembiayaan melonjak 12% menjadi $0,2 miliar, dan pendapatan Infrastruktur turun 7% menjadi $3,8 miliar karena penjualan komputer mainframe Z yang lebih buruk dari perkiraan, yang turun 42%.

“Kami mengambil langkah untuk mempercepat pertumbuhan pendapatan dan profitabilitas, meningkatkan produktivitas di seluruh perusahaan dengan AI dan otomatisasi, serta berinvestasi secara besar-besaran dalam mengkomersialkan inovasi dengan kecepatan dan skala.”

– CEO Arvind Krishna

Arus kas bebas IBM pada Q2 sebesar $2,5 miliar, turun $0,3 miliar YoY, dan perusahaan mengakhiri kuartal dengan $8,2 miliar dalam kas, kas terbatas, dan sekuritas yang dapat diperdagangkan, turun $6,3 miliar dari akhir tahun 2025.

Selama periode tersebut, perusahaan mengembalikan $1,6 miliar kepada pemegang saham dalam bentuk dividen. Untuk tahun penuh, perusahaan memperkirakan pertumbuhan pendapatan dalam mata uang konstan sebesar 4%-5% dan arus kas bebas akan meningkat sekitar $1 miliar.

Ke depan, IBM akan fokus pada portofolio pertumbuhan tinggi, termasuk perangkat lunak yang membantu klien mengelola, menyebarkan, dan membangun solusi siap AI, di mana “permintaan klien paling kuat.” Quantum menjadi area fokus lain, dengan rencana investasi lebih dari $10 miliar. IBM juga menyatakan berada pada jalur untuk menyampaikan komputer kuantum toleran kesalahan berskala besar pertama pada 2029.

“Meskipun kami menghadapi hambatan pendapatan pada akhir kuartal kedua, kami terus fokus pada fundamental bisnis kami, termasuk meningkatkan produktivitas, memperkuat portofolio, dan menghasilkan arus kas bebas.”

– CFO James Kavanaugh

Kesimpulan

CBDC semakin mendapatkan perhatian di antara pemerintah karena alasan yang baik; mereka memodernisasi sistem pembayaran, meningkatkan efisiensi, dan memperkuat infrastruktur keuangan.

Namun tidak semua keuntungan; adopsi CBDC juga membawa risiko. Bukti menunjukkan dampaknya melampaui keuangan dan masuk ke perilaku inovasi korporat, dengan studi terbaru menemukan bahwa adopsi CBDC secara tidak sengaja mendorong perusahaan meningkatkan narasi AI tanpa menghasilkan peningkatan yang sepadan dalam aktivitas paten AI yang dapat diamati.

Hal ini menimbulkan kebutuhan bagi pembuat kebijakan, penyedia teknologi, dan investor untuk tetap memperhatikan kualitas pengungkapan AI perusahaan. Mereka harus memastikan bahwa narasi AI selaras dengan kemajuan teknologi nyata untuk mewujudkan manfaat penuh baik dari CBDC maupun AI.

Referensi

1. Eijffinger, S. & de Haan, J. Central bank independence and accountability. Journal of International Money and Finance, 166, 103595 (2026). https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2026.103595
2. Yu, J., Chen, R. & Luo, H. All sizzle and no steak: The predicament of enterprise AI strategies under central bank digital currency policies. International Review of Economics & Finance, 111, 105689 (2026). https://doi.org/10.1016/j.iref.2026.105689