© 2024 Jurnal Mutiara Akuntansi. This is an open access article under the CC BY-SA license Website: http://e-journal.sari-mutiara.ac.id/index.php/JMA/index http://e-journal.sari-mutiara.ac.id

## PEMANFAATAN SISTEM ARTIFICIAL INTELLIGENCE PADA INDUSTRI PERBANKAN:  SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW

## Fanny Ramadhani¹*, Diva Trimuliani²
Program Studi D3 Akuntansi, Akademi Akuntansi (AKTAN) Boekittinggi, Indonesia *Corresponding Author : Email: fannyyyramadhani@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  saat  ini  telah  mendorong  digitalisasi  pada  operasional  dan  layanan perbankan,  dengan  adanya  teknologi  diharapkan  dapat  mengotomatisasi  berbagai  tugas  dan layanan  perbankan  sehingga  menjadi  lebih  efisien  dan  efektif.  Pemanfaatan  sistem  berbasis artificial intelligence (AI) digunakan di berbagai industri, termasuk industri perbankan. Penelitian ini  merupakan  penelitian  studi  literatur  ( systematic  literature  review ),  data  dikumpulkan  dari pencarian  artikel  yang  diterbitkan  pada  portal  Scopus  dengan  pencarian  artikel  dengan  topik pembahasan AI pada industri perbankan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pemanfaatan AI pada industri perbankan dan jenis AI yang digunakan. Hasil penelitian ini dapat bermanfaat  untuk  mempertimbangkan  keputusan  dalam  mengoptimalkan  penggunaan  dan pengembangan AI di industri perbankan.
Kata Kunci: Artificial intelligence, Bank, Perbankan, Machine Learning, Chatbot.

## Abstract
The  advancement  of  technology  has  significantly  accelerated  the  digitalization  of  banking operations and services, with automation enhancing their efficiency and effectiveness. Artificial intelligence (AI) is used in various industries, including the banking industry. This study uses a systematic literature review (SLR) methodology to analyse data from articles published on the Scopus  database  concerning  the  application  of  AI  in  the  banking  industry.  The  study  aims  to identify the topics related to AI usage in the banking industry and the types of AI being utilised. The findings offer insights and considerations for development and implementation of AI in the banking industry.
Keywords: Artificial intelligence, Bank, Banking, Machine Learning, Chatbot

## 1. PENDAHULUAN
Krisis  keuangan  global  yang terjadi pada tahun 2008 merupakan salah satu  krisis  ekonomi  terburuk  yang pernah  terjadi,  krisis  tersebut  diawali dengan terjadinya kredit macet perumahan  di  Amerika  Serikat,  serta terjadinya kebangkrutan
lembaga keuangan,  hal  tersebut  berdampak  pada penurunan  pertumbuhan  ekonomi  di berbagai negara, termasuk di Indonesia. Krisis  ini  juga  berdampak  pada  dunia perbankan, diantaranya terjadinya
penurunan  angka  kredit  yang  dapat disalurkan,  dan  turunnya  nilai  investasi bank.    Hal  tersebut  memberi  gambaran bahwa  terdapat  kelemahan  pada  sistem keuangan  tradisional  yang  menyebab kegagalan  dalam  sistem  keuangan perusahaan.  Manajemen  risiko  yang belum  terorganisir  dengan  baik  oleh perusahaan dalam mitigasi kemungkinan resiko  yang  muncul  memperparah kelemahan sistem keuangan tradisional. Disisi  lain,  pada  tahun  2020  wabah COVID-19 melanda yang menyebabkan
© 2024 Jurnal Mutiara Akuntansi. This is an open access article under the CC BY-SA license
Website: http://e-journal.sari-mutiara.ac.id/index.php/JMA/index
http://e-journal.sari-mutiara.ac.id
pembatasan  sosial,  isolasi  mandiri,  dan juga lockdown diberbagai negara mendorong  perbankan  meningkatkan digitalisasi  layanan  agar  terus  bisa melayani kebutuhan nasabah.
Salah  satu  upaya  perbankan dalam  menanggapi  hal  tersebut  dengan melakukan digitalisasi di berbagai aspek pada perbankan. Perkembangan digitalisasi pada perbankan saat ini telah mengubah penggunaan metode konvensional  ke  layanan  digital  yang lebih canggih seiring dengan
perkembangan  teknologi.  Salah  satu bentuk  digitalisasi  yaitu  pengembangan online banking dan juga mobile banking, layanan  ini  dikembangkan  bertujuan untuk  memberikan  layanan  kepada nasabah  agar  dapat  mengakses  dan mengelola  rekening  bank  serta  untuk mendapat  layanan  lainnya  melalui internet  atau  smartphone  yang  dimiliki. Digitalisasi  perbankan  memungkinkan nasabah  dapat  mengakses  layanan keuangan  tanpa  kendala  waktu  dan tempat,  serta  mengurangi  biaya  dan hambatan terkait akses layanan keuangan  (Hussain et  al, 2023).
Sehingga  layanan  tersebut  memberikan kemudahan dan fleksibilitas bagi
nasabah  melakukan  transaksi  keuangan terlebih  sejak  COVID-19,  penggunaan online  banking dilaporkan  meningkat sebesar  23%  dan  penggunaan mobile banking sebesar  meningkat  30%  dari sebelumnya (Brackert et al, 2021).
Layanan perbankan terus ditingkatkan  untuk  bisa  memberikan kemudahan  kepada  nasabah,  adanya perkembangan teknologi
seperti
artificial  intelligence (AI)  mendorong
bank untuk bisa meningkatkan pengalaman  pengguna  layanan  bank. Artificial  intelligence (AI)    atau kecerdasan  buatan  merupakan  sistem teknologi  yang  dikembangkan  untuk
dapat  melakukan  tugas-tugas  yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia.  Penggunaan  AI  yang  telah merevolusi  cara  bank  beroperasi,  mulai dari  interaksi  dengan  nasabah  maupun cara  pengolahan  data-data  perbankan. Pemanfaatan  sistem  AI  pada  perbankan terus  berkembang  diantaranya  pada proses  keputusan  pemberian  kredit, membuat  strategi  investasi,  komplien (Fraisse  &  Laporte,  2022)  serta  pada proses  otomatisasi  kognitif,  prediksi, chatbot,  dan  agen  virtual  (Tseng et  al , 2023). Bank harus bisa mengembangkan aplikasi berbasis AI yang dapat memberikan  pengalaman  perbankan yang  berkesan,  personal,  dan  interaktif bagi  nasabah  (Alqasa,  2023).  Namun beberapa  perbankan  belum  mengadopsi AI secara menyeluruh, hal ini disebabkan  kurangnya  keterampilan karyawan, kebijakan regulasi,
ketersediaan  dan  kualitas  data  dan kesadaran  dalam  penggunaan  AI  pada perbankan  (Singhal et  al, 2022). Sehingga  artikel  ini  bertujuan  untuk mengetahui  bagaimana  pemanfaatan artificial  intelligence pada  industri perbankan dan jenis artificial intelligence yang digunakan.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Perkembangan  industri  yang pesat saat ini telah mendorong pesatnya ekspansi  dan  perkembangan  teknologi, sehingga  setiap  aspek  kehidupan  kita sehari-hari telah dipengaruhi oleh sistem informasi.  Informasi  dalam  organisasi dapat  berhubungan  dengan  pelanggan, produk,  prosedur  operasi,  pemasok, peralatan,  pesaing,  dan  lingkungan pengatur.  Sistem  informasi  di  bank mungkin dibatasi untuk menjaga rekening nasabah, pembayaran karyawan,  dan  efisiensi  operasional
© 2024 Jurnal Mutiara Akuntansi. This is an open access article under the CC BY-SA license
Website: http://e-journal.sari-mutiara.ac.id/index.php/JMA/index http://e-journal.sari-mutiara.ac.id
cabang. Oleh karena itu, sistem informasi  mempunyai  peran  sentral dalam sektor perbankan. Sistem
informasi  adalah  suatu  sistem  yang aktivitasnya terfokus pada pengendalian, penyampaian,  penyimpanan,  perolehan kembali, pengaruh, dan tampilan informasi  (Lee,  2020).  Berdasarkan definisi  ini,  sistem  informasi  secara umum  dapat  dianggap  sebagai  alat penting bagi bisnis untuk meningkatkan kinerja  dan  keunggulan  kompetitif mereka. Dalam bidang perbankan sistem informasi  yang digunakan biasa disebut sebagai sistem informasi akuntansi yang lebih  mengarah  kepada  manajemen risiko  sistem  informasi.  Manajemen risiko sistem  informasi mencakup penerapan  prosedur  manajemen  risiko untuk  mengelola  atau  memitigasi  risiko sistem  informasi.  Risiko  ini  terkait dengan  kepemilikan,  pengoperasian, penggunaan, dan implementasi.
Artificial intelligence (AI) merupakan  suatu  bidang  dalam  ilmu komputer yang mencakup pengembangan  sistem  yang  mampu melakukan  tugas-tugas  yang  biasanya membutuhkan kecerdasan manusia (Pournader et  al ,  2021).  AI  bertujuan untuk menciptakan mesin atau perangkat lunak  yang  dapat  berpikir,  merespon, dan  beradaptasi  seperti  manusia.  AI mampu  meningkatkan  kecepatan  dalam analisis informasi, memperoleh keluaran data  yang  lebih  cepat  dan  akurat,  serta membantu  karyawan  dalam  melakukan tugas  yang rumit. Pemanfaatan AI pada perbankan  meliputi  berbagai  aspek, seperti  pada  divisi  bagian  depan  ( front office )  bank  AI  dimanfaatkan  untuk memberikan layanan suara dengan voice assistants dan  juga  membantu  dalam proses  autentikasi  dengan  biometrik, pada divisi bagian tengan ( middle office ) digunakan  untuk  memonitor  risiko kecurangan,  peraturan  dan  kepatuhan,
serta pada bagian divisi bagian belakang bank  ( back  office )  digunakan  untuk menganalisis  penjaminan  kredit  dan membantu  dalam  pembuatan  kontrak (Fares et al , 2023).

## 3. METODE
Metode penelitian yang digunakan  adalah  metode systematic literature review (SLR). SLR
merupakan  metode  tinjauan  literatur yang  mengidentifikasi,  mengevaluasi, dan  mensintesis  semua  penelitian  yang tersedia yang relevan dengan pertanyaan penelitian,  area  topik,  atau  fenomena tertentu (Kitchenham & Charters, 2007), SLR  bertujuan  untuk  mengidentifikasi semua penelitian yang membahas pertanyaan tertentu sehingga memberikan  ringkasan  literatur  yang seimbang  dan  tidak  bias  (Nightingale, 2009).    Berdasarkan  hal  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  metode systematic literature  review (SLR) merupakan sebuah  pendekatan  yang  digunakan untuk  mengidentifikasi,  mengevaluasi, dan  menginterpretasikan  suatu  suatu topik atau fenomena tertentu dari semua penelitian yang relevan untuk menjawab pertanyaan tertentu, sehingga memberikan  hasil  pembahasan  dengan informasi  yang  jelas,  dapat  dipercaya, dan tidak bias tentang topik yang diteliti.
Pengumpulan data literatur review  menggunakan  beberapa  tahapan diantaranya  adalah  pencarian  artikel berdasarkan  topik  secara  garis  besar, pengelompokkan  pada  artikel  tersebut berdasarkan  relevansinya  dengan  topik, tahun  penelitian,  serta  kriteria  inklusi dan eksklusi lainnya, selanjutnya pengurutan  struktur  penjelasan  dan melakukan perbandingan atas data yang saling  berhubungan.  Pencarian  artikel menggunakan  portal  Scopus  dengan mengetikkan  kata  kunci  “Artificial
© 2024 Jurnal Mutiara Akuntansi. This is an open access article under the CC BY-SA license Website: http://e-journal.sari-mutiara.ac.id/index.php/JMA/index http://e-journal.sari-mutiara.ac.id
intelligence  AND  Bank*”,  dengan rentang  terbit  pada  tahun  2019  sampai tahun  2023.  Setelah  artikel  telah terkumpul  selanjutnya  peneliti  akan melakukan  pengelompokan  sejumlah artikel yang telah didapatkan berdasarkan relevansi topik penggunaan artificial intelligence pada  industri perbankan.
Penelitian ini akan menggunakan diagram  flow  PRISMA-P  ( preferred reporting  items  for  systematic  reviews and meta-analyses protocols ) 2009 yang digunakan  dalam  proses  pemilihan artikel  yang akan diteliti. Diagram flow ini akan menggambarkan alur informasi melalui berbagai fase tinjauan sistematis yang  akan  menggambarkan  jumlah artikel  yang  diidentifikasi,  dimasukkan atau  akan  dikeluarkan  sesuai  kriteria inklusi dan eksklusi.
Kriteria  Inklusi  pada  penelitian ini adalah :
a. Artikel penelitian yang membahas mengenai penggunaan artificial intelligence pada industri perbankan. b. Artikel dipublikasi dalam rentang tahun 2019 sampai 2023. c. Artikel dipublikasi dengan
menggunakan bahasa Inggris.
Kriteria Eksklusi pada penelitian ini adalah :
a. Artikel  tidak  termasuk  artikel pra-cetak, opini dan komentar
b. Artikel  tidak  diterbitkan  pada jurnal Scopus.
c. Tipe  artikel  literatur  review  / review articles.
Gambar 1. Diagram PRISMA: Tahapan systematic review
Pencarian pada Scopus (n = 367) Ide nt ific a S c re e nin E li gibil it Inc lude d Hasil Screening (n = 367) Artikel dapat diakses secara penuh (n = 38) Jumlah Akhir Artikel (n = 21) Tidak relevan dengan AI pada perbankan (n = 40 )
Hasil Eksklusi :
Tidak menjawab pertanyaan penelitian Artikel literatur review
© 2024 Jurnal Mutiara Akuntansi. This is an open access article under the CC BY-SA license
Website: http://e-journal.sari-mutiara.ac.id/index.php/JMA/index http://e-journal.sari-mutiara.ac.id

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pencarian  menggunakan  metode PRISMA  dengan  database  Scopus teridentifikasi  sebanyak  367  artikel, selanjutnya  dilakukan screening data untuk  melihat  kesesuaian  dengan  topik yang  dibahas  melalui  judul  artikel, terdapat  327  artikel  yang  tidak  sesuai. Tahap  selanjutnya eligibility dengan ketentuan  artikel  dapat  diakses  secara penuh,  sehingga  tersisa  38  artikel  yang selanjutnya  dilihat  dari  kriteria  inklusi dan  eksklusi,  maka  terdapat  21  artikel yang  digunakan  pada  penelitian  ini. Sebanyak  21  artikel  yang  selanjutnya dilakukan literatur review untuk melihat bagaimana penggunaan artificial intelligence (AI) pada industri perbankan dan jenis AI yang digunakan.
a.  Layanan  pelanggan  ( customer service )
Pemanfaatan  AI  dalam  layanan pelanggan  bertujuan  untuk  membuat layanan  yang  dapat  merespon  dengan cepat  dan real-time ,  serta  adanya  batas pelayan jam operasional bank
memberikan  batasan  untuk  nasabah mendapatkan layanan setiap saat, pengaplikasian chatbot merupakan salah satu  cara  untuk  mengatasi  hal  tersebut. Chatbot  merupakan  sebuah  sistem berbasis AI yang dirancang untuk dapat memberikan  layanan  kepada  nasabah agar  dapat  berinteraksi  secara  otomatis, menjawab  pertanyaan,  menyelesaikan masalah serta memberikan solusi. Chatbot digunakan untuk meningkatkan komunikasi antara nasabah dengan pihak bank sekaligus dapat mengurangi beban kerja  bank,  selain  itu  juga  dapat digunakan  untuk  memeriksa  saldo, menjadwalkan  pembayaran,  dan  juga melihat aktivitas rekening bank. Penelitian  oleh  Bhattacharya    &  Sinha (2022) menyatakan bahwa pemanfaatan AI melalui aplikasi chatbot pada layanan
pelanggan selain mempermudah nasabah dalam melakukan tanya jawab, chatbot  juga  berperan  dalam  memberi informasi penawaran dan diskon kepada pelanggan, sehingga penggunaan chatbot  tidak  hanya  untuk  layanan pelanggan  melainkan  sebagai  strategi perusahaan  dalam  meningkatkan  bisnis bank dan juga meningkatkan nilai merek ( brand value ) bank.
Penggunaan AI dalam menunjang pelayanan kepada pelanggan terus berkembang, Gallego-Gomez (2020)  dalam  penelitiannya  pada  Royal
Bank of Scotland (RBS) yang merupakan bank yang ada di Skotlandia menerapkan  sistem  berbasis  AI  untuk pelayanan nasabahnya, diantaranya penggunaan sistem Luvo dan robot Cora. Luvo  merupakan  layanan  berbasis  AI yang dapat menjawab pertanyaan nasabah  dengan  teks  bacaan  seperti chatbot,  layanan  ini  dapat  menjawab pertanyaan-pertanyaan  dengan  sangat cepat, dan akan meneruskan kepada staff bank  jika  pertanyaanya  tidak  mampu dijawab. Sedangkan Cora (core ontology for robotics and automation) merupakan robot yang dirancang untuk memberikan layanan  yang  bisa  berbicara  langsung dengan  nasabah,  robot  Cora  mampu melayani  pertanyaan  nasabah  hingga 100.000  pertanyaan  per  bulan,  robot tersebut  sangat  membantu  nasabah tunanetra  dalam  mendapatkan  layanan bank. Robot Cora memiliki kemampuan penalaran  logis  tingkat  tinggi,  memiliki pengetahuan  yang  luas  yang  digunakan untuk memutuskan tindakan mana yang harus dilakukan untuk mencapai tujuannya  (Fiorin et  al, 2015).  Dengan adanya  layanan  berbasis  AI  tentu  akan membantu perbankan dalam
memberikan  layanan  yang  cepat  dan tanggap  terhadap  nasabah.  Menurut Venkatesan & Sumathi (2019), teknologi  AI  yang  digunakan  dalam
© 2024 Jurnal Mutiara Akuntansi. This is an open access article under the CC BY-SA license
Website: http://e-journal.sari-mutiara.ac.id/index.php/JMA/index http://e-journal.sari-mutiara.ac.id
dunia  perbankan  di  wilayah  distrik Coimbatore,  Tamil  Nadu,  AI  dapat memberikan  pengalaman  pelanggan yang  luar  biasa  yang  dapat  digunakan untuk mempertahankan kepuasan pelanggan. Dengan meningkatnya keterlibatan  nasabah  yang  lebih  besar membuat  kepuasan  pelanggan  secara tidak  langsung  selalu  menjadi  pusat perhatian  manajemen  perusahaan.  Dan hal  ini  akan  berpengaruh  terhadap kualitas  layanan  pelanggan  yang  bisa didapatkan nasabah.
Selain  itu  layanan  pelanggan menggunakan mobile banking yang didukung oleh sistem AI juga menjadikan  pemanfaatan  AI  di  industri perbankan.  Kebutuhan  nasabah  atas layanan yang bisa memberikan pelayanan  setiap  saat,  dimanapun  dan kapanpun serta kompleksitas kebutuhan nasabah  mendorong  bank  untuk  terus meningkatkan  kualitas  sistem  yang dimiliki. Penelitian yang dilakukan oleh Lee & Chen (2022) menemukan bahwa penggunaan  aplikasi mobile  banking yang  didukung  oleh  teknologi  AI  lebih efektif dalam menyediakan layanan yang dipersonalisasi
untuk membantu nasabah  melakukan  berbagai  aktivitas sesuai  dengan  kebutuhan  dan  tujuan mereka,  mendapat  jawaban  masalah yang lebih cepat, hal tersebut meningkatkan kepercayaan nasabah dalam  menggunakan mobile  banking, dan  merasakan  kesesuaian  penggunaan layanan  menggunakan  AI  dari  pada layanan  manusia  secara  tradisional. Kebutuhan  akan  sistem  yang  dapat diandalkan, mudah digunakan, kemampuan memecahkan masalah membuat pemanfaatan AI pada layanan pelanggan semakin diandalkan
penggunaanya oleh nasabah bank (Eneizan, 2022). Selain itu pemanfaatan
AI  pada  layanan  pelanggan  menjadi
faktor  dalam  meningkatkan  loyalitas pelanggan ( customer loyalty ), meningkatkan kepuasan pelanggan ( customer  satisfaction ),  meningkatkan citra  merek  ( brand  image ),  dan  juga meningkatnya niat untuk terus menggunakan  ( continuance  intention ) sistem  berbasis  AI  pada  perbankan (Suhartanto et al, 2022; Boustani, 2022;
Alqasa, 2023; Lin & Lee, 2023; Rahman et al ,2023).
b.  Sistem  Pendeteksi  Kecurangan ( fraud detection )
Penipuan  kartu  bank  adalah masalah  yang  sangat  kritis  baik  bagi bank  maupun  individu,  dan  merupakan topik  yang  kompleks  dan  menarik  dari penerapan artificial intelligence , karena manajemen penipuan yang tidak memadai pada perbankan dapat menimbulkan  konsekuensi  yang  sangat buruk.    Diantaranya  dampak  finansial dari  transaksi  penipuan  yang  tidak terdeteksi,  dampak  terhadap  citra  dan kepercayaan  pelanggan,  serta  dampak operasional perbankan. Penipuan terjadi ketika  pihak  ketiga  menggunakan  kartu kredit atau akun kredit untuk memproses transaksi tanpa izin. Jenis penipuan pada transaksi  tanpa  kartu  atau card-not- present (CNP)  yang  paling  banyak terjadi,  European  Central  Bank  (2018) melaporkan  terdapat  79%  penipuan dengan  CNP,  sebanyak  15%  transaksi dengan menggunakan point-of-sale (POS) pada berbagai tempat pembayaran seperti restoran, minimarket dan lainnya, dan  6%  nya  melalui  mesin  ATM, kerugian  penipuan  yang  menggunakan CNP  yang  paling  tertinggi  yang mencapai €1,43 miliar. Untuk mencegah penipuan transaksi
keuangan
dibutuhkannya sistem yang dapat mendeteksi kecurangan tersebut, penelitian  oleh  Gallego-Gomez  (2020)
© 2024 Jurnal Mutiara Akuntansi. This is an open access article under the CC BY-SA license
Website: http://e-journal.sari-mutiara.ac.id/index.php/JMA/index http://e-journal.sari-mutiara.ac.id
yang melakukan penelitian pada beberapa  perbankan,  salah  satunya  di bank  MasterCard,  menemukan  bahwa untuk mencegah penipuan bank menggunakan  sistem  berbasis  AI  yang disebut  supercharging  cybersecurity dimana  sistem  ini  akan  melakukan verifikasi  menggunakan  sidik  jari  atau biometrik ketika melakukan transaksi.
Terjadinya kecurangan pada perbankan  salah  satunya  disebabkan karena masih lemahnya sistem
penjagaan  untuk  melindungi  data  dan sistem yang ada. Untuk itu pemanfaatan
AI  di  perbankan  mampu  mendeteksi adanya  kecurangan,  seperti  adanya kecurangan transaksi, penipuan identitas, pemalsuan klaim asuransi, dan lainnya  (Bhattacharya    &  Sinha,  2022; Ramana et  al, 2022).  Pemanfaatan  AI dalam  mendeteksi  kecurangan  dengan menggunakan sistem Machine learning, Machine  learning  dapat  mendeteksi aktivitas  penipuan  dengan  lebih  presisi dan akurat, melalui pemantauan transaksi,  mengidentifikasi  pola  yang mencurigakan, mendeteksi anomali dalam  transaksi  keuangan,  sehingga deteksi  perilaku  penipuan  pada  saat transaksi  dapat  diketahui  lebih  cepat (Basri  &  Almutairi,  2023;  Itri et  al , 2021). Machine learning didesain untuk dapat  menganalisa  data  dalam  jumlah banyak dan  menemukan pola pada data tersebut, sehingga dalam
pemanfaatannya  dalam  menganalisa data  dan  pola  transaksi,  Machine learning dapat mendeteksi dengan cepat jika  terjadi  transaksi  dengan  pola  yang menyimpang  atau  terjadinya  transaksi yang tidak biasa. Hal ini akan membantu bank dalam melakukan langkah preventif untuk mengurangi resiko serta kerugian  dengan  cepat.  Hal  ini  juga sejalan dengan yang disampaikan Milojević  &  Redzepagic  (2021), penerapan  AI  dan  Machine  learning
dapat  memberikan  masukan  terhadap model risiko operasional seperti kerentanan  institusi  terhadap  serangan siber.  AI  dan  Machine  learning  dapat digunakan  untuk  mengantisipasi  dan mendeteksi penipuan, transaksi mencurigakan,  gagal  bayar,  dan  risiko serangan siber, sehingga dapat menghasilkan  manajemen  risiko  yang lebih  baik.  Penerapan  AI  dan  Machine learning sangat dibutuhkan untuk mengidentifikasi langkah-langkah mitigasi  terhadap  tantangan  ekonomi dan  keuangan  global  kontemporer, termasuk  tantangan  yang  disebabkan oleh  COVID-19.  Chitimira  &  Ncube (2021) dalam penelitiannya menyarankan bahwa adopsi teknologi AI oleh  lembaga  keuangan  dapat  secara signifikan  meningkatkan  kemampuan mereka untuk mendeteksi dan mencegah kejahatan  siber,  namun  hal  ini  tetap memerlukan  dukungan  regulasi  yang kuat.
c.  Penasehat  keuangan  ( financial advisor )
Penasehat  keuangan  merupakan salah  satu  layanan  yang  ada  pada  bank yang  memberikan  layanan  nasihat keuangan  pada  nasabah,  diantaranya memberikan  perencanaan  keuangan, manajemen    investasi,  serta  bagaimana mengatur  aset  yang  dimiliki  nasabah agar dapat mencapai tujuan kegunaannya  masing-masing.  Saat  ini penggunaan  AI  dalam menunjang layanan  penasehat  keuangan  untuk nasabah  dengan  menggunakan  aplikasi Robo-advisor. Robo-advisor merupakan layanan penasehat keuangan berbasis AI yang dirancang untuk dapat memberikan layanan penasehat keuangan dan pengelolaan  investasi    yang  biasa dilakukan  oleh  manusia.  Kemudahan penggunaan  layanan  Robo-advisor  juga menjadi  pertimbangan  nasabah  dalam menggunakannya, yang diharapkan bisa
© 2024 Jurnal Mutiara Akuntansi. This is an open access article under the CC BY-SA license
Website: http://e-journal.sari-mutiara.ac.id/index.php/JMA/index http://e-journal.sari-mutiara.ac.id
memberikan manfaat yang sesuai dengan  kebutuhan  nasabah.  Piotrowski &  Orzeszko  (2023)  menemukan  bahwa kemudahan penggunaan dan juga manfaat  yang  dirasakan  meningkatkan niat nasabah untuk menggunakan layanan Robo-advisor. Dengan menggunakan Robo-advisor dapat membantu memberikan rencana keuangan,  memberikan  saran  investasi, dan juga analisis portofolio yang sesuai dengan kebutuhan masing-masing nasabah.  Selanjutnya  penelitian  oleh Northey et al (2022) menemukan bahwa ketika berinvestasi nasabah akan percaya pada  nasihat  keuangan  yang  diberikan oleh Robo-advisor ketika jumlah
investasinya  rendah,  namun  ketika jumlah investasi tinggi nasabah cenderung tidak menggunakan informasi yang  didapat  dari  Robo-advisor  dan lebih  percaya  pada  penasehat  keuangan manusia. Oleh karena itu untuk mengadopsi layanan Robo-advisor pada perbankan,  penting  untuk  memastikan bahwa  informasi  yang  dibutuhkan nasabah  sudah  tersedia  lengkap  sesuai dengan  kebutuhan,  sehingga  informasi yang  didapat  dari  Robo-advisor  dapat dipercaya  untuk  keputusan  investasi nasabah.
d.  Sistem  pengambilan  keputusan ( decision support systems ) Penerapan AI terhadap kebutuhan manajemen dalam
mendukung  pengambilan  keputusan menjadi  hal  yang  dibutuhkan  dalam kelancaran  operasional  bank.  Banyak keputusan yang harus diambil oleh bank dalam  operasionalnya,  salah  satunya keputusan terkait pemberian atau penolakan  kredit  bank.  Pengadopsian Expert  system yang  merupakan  sistem berbasis  AI  dapat  membantu  dalam keputusan  kredit  bank.  Expert  system memiliki  komponen  yang  mengadopsi
pengetahuan  manusia  untuk  dapat mengumpulkan  berbagai  data    yang digunakan dalam pengambilan keputusan.  Penggunaan  Expert  system sangat penting dalam keputusan pemberian  pinjaman  kepada  nasabah, karena  sistem  tersebut  dapat  membantu membuat  model  perhitungan  kredit, membantu  proses  penilaian  penagihan pinjaman,  menganalisis  kemampuan nasabah dalam meminjam, serta mengklasifikasikan  pinjaman  nasabah apakah  termasuk  kredit  macet  atau lancar,  sehingga  sistem  ini  dapat membantu  pihak  bank  untuk  dapat mengambil  keputusan  pemberian  kredit dengan  cepat  dan  dengan  kualitas keputusan  yang  baik  (AL-Mafrji et  al ,
2023). Pemanfaatan AI dapat membantu pengambilan keputusan yang
berhubungan  dengan  kebutuhan  modal ( capital  requirement )  pada  perbankan. Fraisse  &  Laporte  (2022)  dalam penelitiannya menemukan bahwa pemanfaatan  AI  juga  terbukti  dapat membantu  mengatur  manajemen  risiko kredit  internal  bank,  dimana  dengan bantuan  AI  bank  dapat  memperkirakan berapa jumlah kebutuhan modal ( capital requirement ) minimum bank (Fraisse & Laporte, 2022).

## e. Sistem Informasi Akuntansi (SIA)
Sistem informasi akuntansi merupakan sebuah sistem yang dirancang  untuk  mengumpulkan  data- data  keuangan  untuk  ditransformasikan menjadi  informasi  keuangan,  informasi tersebut  digunakan  untuk  pengambilan keputusan. Pemanfaatan AI pada sistem informasi akuntansi semakin berkembang untuk meningkatkan efisiensi,  akurasi  dan  juga  kemampuan analisis  yang  tajam.  Haddad  (2021) dalam penelitiannya menunjukkan sistem berbasi AI seperti Expert Systems (ES),  Knowledge  Representation  and
© 2024 Jurnal Mutiara Akuntansi. This is an open access article under the CC BY-SA license Website: http://e-journal.sari-mutiara.ac.id/index.php/JMA/index http://e-journal.sari-mutiara.ac.id
Inference (KRI), dan Machine Learning (ML)  secara  positif  mempengaruhi keunggulan  sistem  informasi  akuntansi (SIA) di bank-bank komersial Yordania. Sistem tersebut mampu menyimpan data secara otomatis, sehingga mampu mengumpulkan, menyimpan dan mengelola  data  keuangan,  memiliki teknik menemukan solusi dan pemecahan masalah yang tepat. Sehingga  dengan  pemanfaatan  AI  pada sistem  informasi  akuntansi  mampu memberikan  informasi  akuntansi  yang tepat  untuk  pengambilan  keputusan  di perbankan
Selain  itu  manajemen  risiko dalam  sistem  informasi  mempunyai peran penting untuk melindungi informasi pelanggan di sektor perbankan.  Praktik  manajemen  risiko sistem informasi yang efektif merupakan alat penting dalam perencanaan,
pelaksanaan, dan
pengendalian keseluruhan  jalannya  organisasi  yang sangat  penting  untuk  kinerja  bisnis.
Bank  perlu  memahami  bagaimana menjalankan sistem informasi manajemen  risiko  untuk  mengurangi kerugian  dan  meningkatkan  kinerja bank.  Di  sektor  perbankan,  strategi manajemen  risiko yang  signifikan diperlukan untuk memastikan efektivitas kegiatan  kewirausahaan  korporasi  yang secara  otomatis  meningkatkan  kinerja bisnis  bank.  Pengoptimalan  sistem informasi  manajemen  ini  dapat  dicapai dengan  penggunaan  AI.  Menurut  Lee (2020),  AI  memainkan  peran  penting dalam meningkatkan praktik manajemen risiko  sistem  informasi  di  perbankan Korea Selatan. Praktik manajemen risiko yang  baik  ini  akan  mempromosikan kewirausahaan  korporat,  yang  pada akhirnya  meningkatkan  kinerja  bisnis bank. Sehingga penerapan teknologi  AI dalam  manajemen  risiko  informasi
memiliki dampak positif yang signifikan terhadap kinerja bisnis perbankan.

## 5. KESIMPULAN

## 5.1. Kesimpulan
Artikel ini menyajikan tinjauan literatur mengenai pemanfaatan AI pada industri perbankan dan juga jenis yang digunakan,  dengan  menganalisis  artikel yang diterbitkan di portal Scopus dalam rentang tahun 2019 sampai 2023. Setelah dilakukan  tinjuan  literatur  ditemukan bahwa  pemanfaatan  AI  pada  perbankan meliputi  berbagai  aspek.  Pemanfaatan AI terbanyak pada perbankan di bidang pelayanan pelanggan ( customer service ), berbagai  sistem  dilakukan  untuk  dapat memberikan pelayanan yang baik kepada  nasabah,  pengembangan  sistem chatbot  yang  mempermudah  nasabah dalam  melakukan  tanya  jawab  melalui pesan  text,  Luvo  merupakan  sistem  bot ini juga dikembangkan untuk memberikan layanan yang dapat menjawab  pertanyaan  nasabah  dengan sangat  cepat,  serta  jika  ada  pertanyaan yang  tidak  mampu  dijawab  sistem  ini dengan  cepat  dan  akan  meneruskan kepada  staff  bank.  Pada  tingkat  yang lebih  tinggi,  layanan  pelanggan  pada bank  dapat  menggunakan  robot  Cora, robot yang dirancang untuk memberikan layanan  yang  bisa  berbicara  langsung dengan nasabah, sehingga nasabah dapat berbincang
langsung untuk mendapatkan  pelayanan.  Peningkatan pelayanan nasabah juga dengan pengembangan  sistem mobile  banking yang  berbasis  AI  yang  memberikan kemudahan  nasabah  dalam  mengakses layanan dan melakukan transaksi keuangan. Selanjutnya dalam
mendeteksi  kecurangan  atau  penipuan ( fraud  detection ),  pemanfaatan  AI dengan  menggunakan  sistem  Machine learning, Machine learning dapat
© 2024 Jurnal Mutiara Akuntansi. This is an open access article under the CC BY-SA license
Website: http://e-journal.sari-mutiara.ac.id/index.php/JMA/index
http://e-journal.sari-mutiara.ac.id
mendeteksi  aktivitas  penipuan  yang mampu mengidentifikasi transaksi dengan  pola  yang  tidak  biasa  atau mencurigakan.  Sistem perlindungan cyber  pada  bank  juga  didukung  oleh supercharging  cybersecurity,  sistem  ini dapat  melakukan  otentikasi  pengguna dengan  menggunakan  sidik  jari  atau biometrik  saat  melakukan  transaksi keuangan,  sehingga  AI  sangat  berperan penting dalam mendeteksi kecurangan.
Dalam berinvestasi, pemanfaatan AI  juga  membantu  nasabah  mendapat layanan  penasehat  keuangan  ( financial advisor ), Robo-advisor merupakan layanan penasehat keuangan berbasis AI yang  dirancang  untuk  dapat  membantu memberikan rencana
keuangan, memberikan  saran  investasi,  dan  juga analisis  portofolio  yang  sesuai  dengan kebutuhan masing-masing nasabah. Selanjutnya,  dalam  sistem  pengambilan keputusan  ( decision  support  systems ), pemanfaatan  AI  dengan  menggunakan Expert system memiliki komponen yang mengadopsi pengetahuan manusia untuk dapat mengumpulkan berbagai data yang digunakan
dalam
pengambilan keputusan  bank,  seperti  keputusan pemberian kredit kepada nasabah, sistem ini  dapat  menganalisis  kemampuan nasabah  dalam  meminjam,  dan  dapat mengklasifikasikan nasabah dengan kredit  macet  atau  tidak.  Terakhir, penggunaan  AI  pada  perbankan  pada pengebangan sistem informasi akuntansi (SIA),  dengan  pemanfaatan  sistem seperti  Expert  system,  Knowledge Representation and Inference (KRI), dan juga Machine learning mampu mempengaruhi keunggulan sistem informasi  akuntansi  yang  ada  di perbankan. AI dapat membantu mengumpulkan, menyimpan dan mengelola data keuangan sehingga dapat menjadi  informasi  keuangan  yang
digunakan dalam
pengambilan keputusan.    Penggunaan  AI  yang  telah merevolusi  cara  bank  beroperasi,  mulai dari  interaksi  dengan  nasabah,  cara pengolahan data perbankan, serta peningkatan  pendeteksi  kecurangan, sehingga  memberikan  pertimbangan penerapan  sistem  berbasis  AI  untuk dapat  dikembangkan  pada  industri perbankan.

## 5.2. Keterbatasan
Berdasarkan riset yang
dilakukan,  peneliti  memiliki  beberapa keterbatasan  dalam  riset  ini,  dan  saran yang  dapat  diberikan  untuk  penelitian selanjutnya  yang  meneliti  dengan  topik yang  sama.  Adapun  keterbatasan  yang akan disampaikan meliputi dua hal yaitu keterbatasan  dalam  metodologi  dan keterbatasan  dalam  data.  Penelitian  ini menggunakan metode systematic literature  review (SLR),  tanpa  adanya penelitian eksperimen lanjutan. Pengumpulan  data  dari  artikel  ini terbatas  pada  pencarian  di  database Scopus,  dengan  kata  kunci  “Artificial intelligence  AND  Bank*”,  sehingga memungkinkan  adanya  artikel  yang berhubungan  dengan  AI  lainnya  tidak masuk  karena  penyaringan  kata  kunci tersebut.    Penelitian  mungkin  akan memberikan  hasil  lebih    mendekati kondisi sebenarnya jika cakupan sumber data diperluas, sehingga mampu merepresentasikan  keseluruhan  kondisi. Selanjutnya artikel yang dipilih berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi yang ditetapkan, sehingga penetapannya hanya  terbatas  pada  artikel  yang  lulus kriteria,  hal  ini  tentu  menungkinkan adanya potensi bias dalam pengkategorian  kriteria  inklusi  dan eksklusi.
© 2024 Jurnal Mutiara Akuntansi. This is an open access article under the CC BY-SA license
Website: http://e-journal.sari-mutiara.ac.id/index.php/JMA/index http://e-journal.sari-mutiara.ac.id

## REFERENSI
AL-Mafrji,  A.  A.  M.,  Fakhrudeen,  A. M.,  &  Chaari,  L.  (2023).  Expert Systems  in  Banking:  Artificial Intelligence Application in Supporting  Banking  Decision- Making. International  Journal  of Intelligent Systems and Applications in Engineering ,
11(4s), 61-69.
Alqasa,  K.  M.  A.  (2023).  Impact  of artificial intelligence-based marketing  on  banking  customer satisfaction: examining moderating role of ease of use and mediating  role  of  brand  image.
Transnational Marketing Journal , 11(1), 167-180.
Basri,  W.  S.,  &  Almutairi,  A.  (2023).
Enhancing Financial Self-efficacy through  Artificial  Intelligence (AI) in Banking Sector.
International  Journal  of  Cyber Criminology , 17(2), 284-311.
Bhattacharya,  C.,  &  Sinha,  M.  (2022).
The  role  of  artificial  intelligence in banking for leveraging customer experience. Australasian Accounting, Business  and  Finance  Journal ,
16(5), 89-105.
Brackert,  T.,  Chen,  C.,  Colado,  J., Poddar,  B.,  Dupas,  M.,  Maguire, A.,  ...  &  Wegner,  M.  (2021). Global  retail  banking  2021:  The front-to-back  digital  retail  bank .
Boston Consulting Group.
Boustani,  N.  M.  (2022).  Artificial intelligence  impact  on  banks clients and employees in an Asian developing  country. Journal  of Asia Business Studies , 16(2), 267-
278.
Chitimira, H., & Ncube, P. (2021). The regulation  and  use  of  artificial intelligence and 5g technology to combat cybercrime and financial crime  in  south  african  banks. Potchefstroom  Electronic  Law Journal/Potchefstroomse Elektroniese Regsblad , 24(1).
Eneizan, B. (2022). Artificial intelligence  in  customer  service: An empirical study of the banking sector. Journal of Cultural Marketing Strategy , 7(1), 63-74.
European  Central  Bank  (2018). Fifth report  on  card  fraud,  September 2018 . 7 Mei 2024. https://www.ecb.europa.eu/
press/cardfraud/html/ecb.cardfrau dreport201809.en.html
Fares,  O.  H.,  Butt,  I.,  &  Lee,  S.  H.  M. (2023).  Utilization  of  artificial intelligence in the banking sector: A  systematic  literature  review.
Journal  of  Financial  Services Marketing , 28(4), 835-852.
Fraisse,  H.,  &  Laporte,  M.  (2022). Return on investment on artificial intelligence:  The  case  of  bank capital  requirement. Journal  of Banking & Finance , 138, 106401.
Gallego-Gomez,  C.  (2020).  Artificial intelligence  as  an  enabling  tool for  the  development  of  dynamic capabilities in the banking industry. International Journal of Enterprise  Information  Systems ,
16 (3),
Haddad,  H.  (2021).  The  effect  of artificial  intelligence  on  the  AIS excellence  in  Jordanian  banks.
Montenegrin Journal of Economics , 17 (4), 155–166.
Hussain, S., Gul, R., & Ullah, S. (2023).
© 2024 Jurnal Mutiara Akuntansi. This is an open access article under the CC BY-SA license
Website: http://e-journal.sari-mutiara.ac.id/index.php/JMA/index
http://e-journal.sari-mutiara.ac.id
Role  of  financial  inclusion  and ICT  for  sustainable  economic development in developing countries. Technological Forecasting  and  Social  Change , 194, 122725. Itri,  B.,  Mohamed,  Y.,  Omar,  B.,  & Mohamed, Q. (2021). Composition of feature selection methods and oversampling techniques  for  banking  fraud detection with artificial intelligence. International Journal  of  Engineering  Trends and  Technology , 69 (11),  216– 226.
Kitchenham,  B.,  &  Charters,  S.  (2007).
Guidelines for performing systematic  literature  reviews  in software engineering . In
Technical  report,  Ver.  2.3  EBSE Technical Report. EBSE.
Lee, J. C., & Chen, X. (2022). Exploring users'  adoption  intentions  in  the evolution of artificial intelligence mobile  banking  applications:  the intelligent  and  anthropomorphic perspectives. International Journal of Bank Marketing , 40(4), 631-658. Lee,  H.  (2020).  Role  of  artificial intelligence  and  enterprise  risk management to promote corporate  entrepreneurship  and business  performance:  evidence from  korean  banking  sector. Journal  of  Intelligent  and  Fuzzy Systems , 39 (4), 5369–5386.
Lin,  R.  R.,  &  Lee,  J.  C.  (2023).  The supports  provided  by  artificial intelligence  to  continuous  usage intention  of  mobile  banking: Evidence  from  China. Aslib
Journal of Information Management , (ahead-of-print). Milojević, N., & Redzepagic, S. (2021). Prospects of artificial intelligence and  machine  learning  application in  banking  risk  management.
Journal  of  Central  Banking Theory  and  Practice ,  10(3),  41-
57.
Nightingale,  A.  (2009).  A  guide  to systematic literature reviews. Surgery (Oxford) , 27(9), 381-384.
Northey,  G.,  Hunter,  V.,  Mulcahy,  R., Choong,  K.,  &  Mehmet,  M.
(2022).  Man  vs  machine:  how artificial  intelligence  in  banking influences  consumer  belief  in financial  advice. International Journal of Bank Marketing , 40(6),
1182-1199.
Piotrowski, D., & Orzeszko, W. (2023). Artificial intelligence and customers’ intention to use robo- advisory  in  banking  services.
Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy ,
18(4), 967-1007. Pournader, M., Ghaderi, H., Hassanzadegan,  A.,  &  Fahimnia, B.  (2021).  Artificial  intelligence applications  in  supply  chain management. International Journal of Production Economics ,
241, 108250.
Rahman, M., Ming, T. H., Baigh, T. A.,
& Sarker, M. (2023). Adoption of artificial  intelligence  in  banking services:  an  empirical  analysis. International Journal of Emerging Markets , 18(10), 4270-
4300.
Ramana, S. V., Katta, A. K., Rao, P. S., Rao,  S.  S.,  &  Raja,  R.  (2022).
© 2024 Jurnal Mutiara Akuntansi. This is an open access article under the CC BY-SA license Website: http://e-journal.sari-mutiara.ac.id/index.php/JMA/index http://e-journal.sari-mutiara.ac.id
Impact  of  Artificial  Intelligence on  Fraud  Detection  in  Retail
Banking  Products. International
Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering , 10(4), 124-129.
Singhal,  A.,  Dube,  P.,  &  Jain,  V.  K. (2022).  Modelling  barriers  of artificial  intelligence  in  banking sectors  using  total  interpretive structural modelling. International  Journal  of  Applied Decision  Sciences ,  15(3),  311-
335.
Suhartanto, D., Syarief, M. E., Chandra Nugraha, A., Suhaeni, T., Masthura, A., & Amin, H. (2022). Millennial loyalty towards artificial intelligence-enabled
mobile  banking:  evidence  from Indonesian Islamic banks. Journal of Islamic marketing , 13(9), 1958-
1972.
Tseng, H. T.,  Lo, C.  L.,  & Chen, C. C.
(2023).  The  Moderation  Role  of AI-Enabled  Service  Quality  on the Attitude Toward Fitness Apps. Journal  of  Global  Information Management (JGIM), 31(1), 1-20.
Venkatesan,  S.,  &  Sumathi,  N.  (2019). Technology acceptance of artificial  intelligence  in  banking and  its  impact  on  banking efficiency. International Journal of  Innovative  Technology  and Exploring Engineering , 8(7), 11.