Natural Language Processing (NLP) adalah salah satu cabang kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada pemrosesan dan analisis bahasa manusia. Dengan semakin meningkatnya penggunaan teknologi dalam dunia bisnis, NLP menjadi alat yang sangat berharga dalam mendeteksi kecurangan/fraud detection (Qatawneh, 2024). Kecurangan dapat terjadi dalam berbagai bentuk, seperti manipulasi laporan keuangan, klaim asuransi palsu, atau transaksi ilegal.

Mengapa NLP Relevan untuk Pendeteksian Kecurangan?

Dalam era digital, sebagian besar data berbentuk teks, baik itu laporan keuangan, email, kontrak, atau komunikasi media sosial. Data ini sering kali menyimpan petunjuk penting terkait aktivitas yang mencurigakan. NLP memungkinkan analisis mendalam terhadap data berbasis teks ini, memberikan kemampuan untuk mendeteksi pola, anomali, atau kata kunci yang menunjukkan potensi kecurangan.

Tantangan dalam Pendeteksian Kecurangan

  1. Volume Data yang Besar: Organisasi menghasilkan dan mengelola data dalam jumlah besar setiap harinya.
  2. Kekompleksan Bahasa: Bahasa manusia penuh dengan ambiguitas, sinonim, dan nuansa yang memerlukan pemahaman konteks.
  3. Kecurangan yang Disamarkan: Pelaku kecurangan sering menggunakan istilah atau cara komunikasi yang rumit untuk menyamarkan niat mereka.

NLP dapat membantu mengatasi tantangan ini dengan kemampuan otomatisasi dan analisis kontekstual yang canggih.

Pengaplikasian NLP dalam Pendeteksian Kecurangan:

  1. Analisis Sentimen untuk Mengidentifikasi Emosi

Analisis sentimen digunakan untuk menilai emosi dalam komunikasi, seperti email atau percakapan di media sosial. Dalam konteks pendeteksian kecurangan, analisis ini dapat mendeteksi tekanan emosional, kebohongan, atau niat negatif dari individu tertentu.

Contoh: Dalam email perusahaan, penggunaan kata-kata seperti: segera atau aman dalam konteks yang tidak biasa dapat menjadi tanda potensi manipulasi data.

  1. Deteksi Anomali dalam Dokumen

NLP dapat digunakan untuk memindai dokumen resmi, seperti laporan keuangan atau kontrak, guna mengidentifikasi pola yang tidak biasa. Algoritma NLP dapat mendeteksi ketidaksesuaian dalam format, istilah yang sering diulang, atau bahkan perubahan yang tidak lazim dalam bahasa dokumen (Rodríguez et al., 2022).

Contoh: Jika suatu laporan keuangan menggunakan istilah yang tidak konsisten atau terlalu sering mengulang frasa tertentu, hal ini bisa menjadi tanda adanya manipulasi.

  1. Analisis Kata Kunci dan Frase Kecurangan

Algoritma NLP dapat dirancang untuk mencari kata kunci atau frase tertentu yang sering dikaitkan dengan aktivitas kecurangan. Misalnya, dalam penyelidikan penipuan asuransi, istilah seperti: palsu, klaim besar  atau kompensasi segera dapat menjadi indikator awal/red flag.

Contoh: Dalam investigasi finansial, NLP dapat memindai ribuan email untuk menemukan pola penggunaan kata rubah angka atau tunda laporan.

Referensi:

  • Qatawneh, A. M. (2024). The role of artificial intelligence in auditing and fraud detection in accounting information systems: moderating role of natural language processing. International Journal of Organizational Analysis. https://doi.org/10.1108/IJOA-03-2024-4389
  • Rodríguez, J. F., Papale, M., Carminati, M., & Zanero, S. (2022). A Natural Language Processing Approach for Financial Fraud Detection. CEUR Workshop Proceedings, 135–149.

 

BLH