Fraud Detection System: Di Mana Letak Batasnya dengan Privasi?

Mengapa Sistem Deteksi Penipuan Makin Dibutuhkan?

Seiring meningkatnya transaksi digital, risiko fraud pun ikut melonjak. Dari pencurian identitas, penyalahgunaan akun, hingga rekayasa sosial (social engineering), pelaku kejahatan siber kian canggih dan adaptif. 

Inilah yang mendorong banyak institusi—terutama di sektor finansial dan e-commerce—untuk menerapkan Fraud Detection System (FDS) berbasis algoritma dan pembelajaran mesin (machine learning).

Namun, seiring kecanggihan teknologinya, muncul satu pertanyaan penting: sampai sejauh mana data pengguna bisa digunakan tanpa melanggar privasi?

Teknologi FDS: Bukan Sekadar Deteksi Transaksi Aneh

FDS masa kini tak lagi hanya mengenali pola transaksi mencurigakan, tapi juga:

• Menganalisis lokasi dan perangkat yang digunakan pengguna

• Mengidentifikasi behavioral biometrics seperti pola ketikan atau kecepatan klik

• Melakukan penilaian risiko secara real-time berdasarkan histori pengguna dan external signals

Kemampuan ini jelas sangat futuristik. Tapi bagaimana jika sistem mulai ‘mencurigai’ pengguna sah hanya karena perilakunya berbeda dari biasanya?

Titik Sensitif Antara Perlindungan dan Pelanggaran

Tantangan terbesar FDS bukan hanya mendeteksi fraud, tapi juga menghindari false positive—misalnya, ketika seorang pengguna gagal transaksi karena dianggap ‘tidak wajar’. Lebih dari itu, sistem yang terlalu mengamati pengguna juga dapat menimbulkan kekhawatiran soal pelanggaran privasi. Beberapa isu yang mulai muncul:

• Apakah pengguna tahu seberapa banyak data perilaku mereka dikumpulkan?

• Apakah data tersebut dipakai hanya untuk deteksi fraud, atau disimpan untuk keperluan lain?

• Seberapa transparan perusahaan soal algoritma dan keputusan sistem?

Data Identitas vs. Data Perilaku

Dalam konteks sistem fraud detection, penting untuk memahami bahwa yang dimonitor bukan hanya data identitas seperti nama, NIK, atau nomor rekening. Banyak sistem canggih juga mengumpulkan dan menganalisis data perilaku, yaitu cara pengguna berinteraksi dengan sistem digital. Meskipun tidak tampak langsung sebagai data pribadi, jenis data ini justru bisa membuka lebih banyak hal tentang kebiasaan pengguna.

Contoh data perilaku yang umum dikumpulkan:

• Pola klik dan durasi kunjungan halaman

• Lokasi login dan perubahan perangkat

• Kecepatan mengetik atau navigasi

• Urutan transaksi atau kebiasaan waktu beraktivitas

Masalahnya, data perilaku sering kali dikumpulkan secara pasif tanpa disadari pengguna. Padahal, dari akumulasi perilaku ini, sistem bisa membentuk profil unik yang sangat spesifik—lebih spesifik dari data KTP.

Mengapa ini jadi isu privasi?

• Pengguna tidak selalu diberi tahu secara eksplisit bahwa perilakunya dianalisis

• Data perilaku dapat dipakai untuk profiling yang berdampak pada akses layanan atau skor risiko

• Sulit bagi pengguna untuk meminta penghapusan data ini karena tidak dianggap sebagai data personal dalam banyak regulasi

Oleh karena itu, perusahaan perlu transparan dalam menyampaikan jenis data apa saja yang diproses oleh sistem FDS. Perlindungan bukan hanya tentang menyimpan data identitas dengan aman, tapi juga bagaimana data perilaku dianalisis, disimpan, dan digunakan.

Menuju Sistem FDS yang Lebih Etis dan Transparan

Agar sistem FDS tetap efektif tanpa melanggar batas privasi, ada beberapa pendekatan yang perlu diadopsi:

• Data minimization: Hanya kumpulkan data yang relevan dan benar-benar dibutuhkan.

• Explainable AI: Pengambilan keputusan oleh sistem harus bisa dijelaskan ke tim manusia.

• User-centric policy: Libatkan pengguna dalam bentuk notifikasi atau opsi verifikasi tambahan, alih-alih langsung memblokir akses.

• Audit berkala untuk mengevaluasi bias, diskriminasi, atau ketidakseimbangan dalam machine learning model.

FDS Bukan Musuh Privasi, Asal Dirancang dengan Prinsip yang Jelas

Teknologi bisa menjadi penjaga atau pelanggar, tergantung prinsip yang melandasinya. Fraud Detection System bukanlah musuh privasi, asal dibangun dengan pertimbangan etika, transparansi, dan akuntabilitas. Ke depan, tantangan bukan hanya soal mendeteksi ancaman, tapi juga menjaga kepercayaan pengguna—karena keduanya sama pentingnya.

Penulis: Irsan Buniardi