Artificial Intelligence (AI)-driven risk assessment adalah pendekatan inovatif yang menggunakan teknologi AI untuk mengidentifikasi dan menganalisis risiko kecurangan dalam organisasi. Dengan kemampuan menganalisis data secara cepat dan akurat, teknologi ini menjadi alat yang semakin penting dalam mendukung upaya pendeteksian dan pencegahan kecurangan (Ebere Ruth Onwubuariri et al., 2024).

Keunggulan AI-Driven Risk Assessment

  1. Kemampuan Analisis Data yang Cepat dan Akurat AI mampu memproses data dalam jumlah besar secara real-time, mengidentifikasi pola yang mencurigakan, serta memberikan hasil analisis yang akurat. Hal ini memungkinkan organisasi untuk mendeteksi kecurangan lebih awal, bahkan sebelum kerugian yang signifikan terjadi (Ikudabo & Kumar, 2024).
  1. Pendeteksian Pola dan Anomali yang Kompleks Algoritma pembelajaran mesin (machine learning) memungkinkan AI untuk mengenali pola yang tidak terlihat oleh manusia, seperti transaksi yang tidak wajar atau perubahan perilaku yang mencurigakan.
  1. Penyesuaian Dinamis terhadap Risiko Baru AI dapat terus belajar dan menyesuaikan algoritmanya berdasarkan data terbaru, memastikan bahwa sistem selalu up-to-date dalam menghadapi risiko baru yang mungkin muncul.
  2. Efisiensi Operasional Dengan mengotomatisasi proses analisis risiko, organisasi dapat menghemat waktu dan sumber daya manusia, sekaligus meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan.

Proses Kerja AI-Driven Risk Assessment

  1. Pengumpulan Data AI mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk laporan keuangan, transaksi, log sistem, dan data eksternal seperti berita atau media sosial.
  2. Pemrosesan dan Analisis Data Data yang terkumpul dianalisis menggunakan algoritma AI untuk mengidentifikasi anomali atau pola yang mencurigakan.
  3. Pemberian Skor Risiko Setiap entitas atau transaksi diberi skor risiko berdasarkan tingkat kemungkinan kecurangan. Skor ini membantu tim investigasi dalam memprioritaskan kasus yang perlu ditindaklanjuti.
  4. Pelaporan dan Tindak Lanjut Hasil analisis disajikan dalam bentuk laporan yang mudah dipahami, memungkinkan pengambil keputusan untuk segera mengambil tindakan.

Referensi:

  • Ebere Ruth Onwubuariri, Beatrice Oyinkansola Adelakun, Omolara Patricia Olaiya, & Joseph Elikem Kofi Ziorklui. (2024). AI-Driven risk assessment: Revolutionizing audit planning and execution. Finance & Accounting Research Journal, 6(6), 1069–1090. https://doi.org/10.51594/farj.v6i6.1236
  • Ikudabo, A. O., & Kumar, P. (2024). AI-Driven Risk Assessment and Management in Banking: Balancing Innovation and Security. International Journal of Research Publication and Reviews, October. https://doi.org/10.55248/gengpi.5.1024.2926

BLH