Adopsi AI Tekan Biaya HIngga 40 Persen, Fungsi Keuangan Perusahaan Berubah Cepat

Namun demikian, Wamen Nezar menekankan bahwa tantangan utama transformasi digital di sektor keuangan ini bukan hanya terletak pada teknologinya saja.

Pemanfaatan kecerdasan buatan atau artificial intellegence (AI) mulai mengubah cara kerja fungsi keuangan di perusahaan. Teknologi ini tidak lagi sebatas otomasi, tetapi sudah berdampak langsung pada efisiensi dan pengambilan keputusan bisnis.

Wakil Menteri Komunikasi dan Digital Nezar Patria menyampaikan bahwa adopsi AI di sektor keuangan menunjukkan hasil yang terukur. Studi terhadap ratusan perusahaan mencatat peningkatan produktivitas yang signifikan, terutama dalam proses pengelolaan piutang dan transaksi.

"Teknologi dan digitalisasi kini menjadi prioritas utama para CFO dalam menghadapi tahun ini. Mereka memandang AI bukan sekadar alat otomasi, tetapi sebagai motor untuk merespon perubahan pasar dan dinamika pelanggan secara lebih cepat dan presisi,” ujar Wamen Nezar dalam forum Deloitte Indonesia CFO Forum 2026 di Jakarta Pusat, Rabu (15/4).

Ia menyebutkan, berdasarkan laporan Stanford AI Index 2025, adopsi AI di dunia bisnis global meningkat signifikan, dengan 78 persen organisasi telah memanfaatkan AI dari sebelumnya hanya 55 persen saja. Dampaknya pun terlihat nyata, dalam studi terhadap 500 perusahaan pengadopsi AI dalam proses piutang, terdapat peningkatan produktivitas hingga 82 persen serta efisiensi operasional yang dapat mencapai 60 persen.

Namun demikian, Wamen Nezar menekankan bahwa tantangan utama transformasi digital di sektor keuangan ini bukan hanya terletak pada teknologinya saja, tetapi juga dari sisi kepemimpinan dan budaya organisasi di sebuah perusahaan.

"Hambatan terbesar bukan teknologi, tetapi leadership dan budaya organisasi. Banyak inisiatif AI berhenti di tahap uji coba tanpa memberikan dampak nyata,” tegasnya.

Dalam paparannya, Wamen Nezar menggarisbawahi tiga tantangan strategis yang perlu diatasi oleh para pemimpin keuangan. Yang pertama, jebakan pilot project, di mana banyak organisasi terjebak pada proyek percontohan AI yang tidak berkembang menjadi implementasi skala penuh dan tidak menghasilkan nilai tambah signifikan.

Lalu yang kedua mengenai kualitas dan tata kelola data karena AI sangat bergantung pada data yang bersih, terintegrasi, dan aman.

Tanpa fondasi data yang kuat, inisiatif AI berisiko gagal atau menghasilkan analisis yang menyesatkan. {Kita tahu bahwa AI secara apapun akan gagal jika tidak didukung oleh kualitas data yang baik. Mari perhatikan arsitektur data yang bersih, terintegrasi dan aman sebagai landasan seluruh inisiatif dari project-project AI yang Anda buat,” tuturnya.