Bidang Forensic Accounting (Akuntansi Forensik) secara tradisional mengandalkan analisis data yang intensif untuk mendeteksi anomali dan pola fraud. Namun, di era Big Data, volume dan kecepatan data transaksi yang harus diproses (mencakup miliaran entri jurnal, komunikasi, dan metadata) sering kali melebihi kemampuan komputasi klasik saat ini, terutama untuk mencari pola fraud yang sangat kompleks dan terselubung. Menghadapi keterbatasan ini, Quantum Computing (Komputasi Kuantum) muncul sebagai teknologi disruptif yang berpotensi merevolusi investigasi keuangan dan pencegahan fraud.

Komputasi Kuantum menggunakan prinsip mekanika kuantum, memanfaatkan qubit yang dapat merepresentasikan 0, 1, atau keduanya secara simultan (superposition), dan beroperasi melalui fenomena entanglement. Kemampuan ini memungkinkan komputer kuantum memproses sejumlah besar kemungkinan secara paralel. Dalam konteks forensik, ini berarti komputer kuantum dapat menerapkan algoritma seperti Algoritma Shor untuk memecahkan enkripsi yang kompleks atau Algoritma Grover untuk pencarian yang jauh lebih cepat dalam database data keuangan yang masif dibandingkan dengan komputer klasik.

Potensi utama Komputasi Kuantum dalam Forensic Accounting terletak pada kemampuannya untuk menjalankan Analisis Data Skala Besar yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan. Sebagai contoh, fraud terorganisir sering kali melibatkan jaringan transaksi yang rumit melintasi berbagai entitas dan yurisdiksi. Komputer kuantum dapat dengan cepat memetakan dan mengidentifikasi hubungan tersembunyi (hidden correlations) dan jalur pencucian uang (money laundering) dari triliunan titik data dalam hitungan menit, bukan berhari-hari atau berminggu-minggu, menggunakan teknik seperti analisis clustering kuantum.

Lebih lanjut, teknologi ini dapat digunakan untuk meningkatkan efektivitas Model Prediktif Fraud. Saat ini, model Machine Learning klasik sering kali hanya dapat mengoptimalkan fitur fraud berdasarkan data historis yang tersedia. Komputasi Kuantum, dengan kemampuannya memproses ruang fitur yang jauh lebih besar, dapat mengembangkan Algoritma Quantum Machine Learning (QML). Algoritma QML ini memiliki potensi untuk mengenali pola fraud “tingkat kedua” atau fraud yang belum pernah terjadi sebelumnya (zero-day fraud) dengan akurasi dan kecepatan yang jauh lebih tinggi.

Namun, penerapan Komputasi Kuantum dalam Forensic Accounting masih berada pada tahap awal, menghadapi tantangan praktis yang signifikan. Tantangan termasuk ketersediaan perangkat keras kuantum yang stabil dan skala besar (fault-tolerant quantum computers), tingginya biaya operasional, dan perlunya pengembangan Quantum-Aware Forensic Accountants profesional yang memiliki pemahaman mendalam tentang akuntansi forensik dan pemrograman kuantum.

Di tingkat kelembagaan, regulator dan badan penegak hukum perlu berinvestasi dalam penelitian dan pengembangan untuk memahami bagaimana menggunakan komputasi kuantum sebagai senjata melawan fraud, dan bagaimana mengatasi implikasinya, termasuk kekhawatiran tentang privasi data dan potensi quantum hacking. Diperlukan kemitraan antara lembaga keuangan, firma akuntansi forensik, dan peneliti kuantum untuk menciptakan framework yang etis dan efektif.

Kesimpulannya, Komputasi Kuantum menjanjikan lompatan besar dalam kemampuan Forensic Accounting untuk menganalisis data keuangan skala besar secara cepat dan komprehensif, sehingga meningkatkan potensi deteksi dan pencegahan fraud. Meskipun tantangan teknis dan keahlian masih harus diatasi, penerapannya di masa depan tidak hanya akan meningkatkan efisiensi investigasi tetapi juga meningkatkan integritas dan keamanan sistem keuangan global secara fundamental.

 

Referensi :

  • IBM Quantum. (2024). Quantum algorithms for finance and data optimization. IBM Research Reports.
  • Financial Stability Board (FSB). (2024). The potential financial stability implications of quantum computing. FSB.
  • National Institute of Standards and Technology (NIST). (2025). Status Report on the Second Post-Quantum Cryptography Standardization Process. U.S. Department of Commerce.