Bagaimana AI Menilai Kelayakan Kredit? Ini Risiko Bias yang Perlu Diwaspadai

AKURAT.CO Jika di e-commerce algoritma menentukan produk yang muncul di layar, di sektor fintech kecerdasan buatan (AI) digunakan untuk menilai kelayakan kredit seseorang. Teknologi ini bekerja secara otomatis dengan memproses data dalam hitungan detik untuk menghasilkan keputusan finansial.

Sistem credit scoring berbasis AI mengandalkan machine learning untuk membaca pola risiko dari data pengguna. Model ini menganalisis transaksi, riwayat pembayaran dan berbagai indikator perilaku digital untuk memprediksi kemungkinan gagal bayar.

Dikutip dari World Economic Forum, Senin (23/2/2026), penggunaan AI dalam penilaian kredit dapat memperluas inklusi keuangan karena mampu memanfaatkan data alternatif di luar skor kredit tradisional. Pendekatan ini membuka peluang bagi masyarakat yang belum memiliki riwayat kredit formal.

AI membuat fintech dapat menilai peminjam yang sebelumnya dianggap 'tidak bankable'. Proses ini dinilai lebih cepat dan efisien dibanding metode manual yang bergantung pada biro kredit konvensional.

Namun, di balik efisiensi tersebut, muncul kekhawatiran soal bias algoritma. Sejumlah laporan internasional menyoroti bahwa model AI bisa mewarisi ketimpangan dari data historis yang digunakan untuk melatih sistem.

Dikutip dari Britannica, bias ini dapat berdampak pada kelompok tertentu jika data masa lalu mencerminkan diskriminasi sosial atau ekonomi. Konsep ini dikenal sebagai algorithmic bias dan telah menjadi perdebatan global dalam pengembangan sistem AI.

Masalahnya, keputusan algoritma sering kali sulit dijelaskan kepada pengguna. Banyak sistem bekerja sebagai 'kotak hitam' sehingga alasan penolakan kredit tidak selalu transparan.

Karena itu, regulator di berbagai negara mulai mendorong penerapan prinsip explainable AI dalam layanan keuangan. Pendekatan ini bertujuan agar keputusan otomatis dapat dipahami dan diaudit, sebagaimana dikutip dari Financial Times.

Sejumlah studi akademik juga menyarankan penggunaan fairness metrics dan audit rutin untuk mendeteksi potensi diskriminasi dalam model kredit berbasis AI. Pengawasan manusia tetap dianggap penting untuk menjaga keseimbangan antara otomatisasi dan etika.

Pada akhirnya, AI di fintech menawarkan peluang besar untuk meningkatkan akses pembiayaan. Namun tanpa transparansi dan pengawasan yang memadai, teknologi ini berisiko memperkuat ketimpangan yang justru ingin diatasi.