PENERAPAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE ( AI ) DALAM ANALISIS DATA TRANSAKSI UNTUK MENDETEKSI PENCUCIAN UANG

Abstrak

Pencucian uang (money laundering) merupakan kejahatan finansial yang semakin kompleks dan merugikan, dengan estimasi kerugian global mencapai $800 miliar hingga $2 triliun setiap tahunnya, atau setara dengan 2-5% PDB global .Metode deteksi tradisional berbasis aturan terbukti tidak efisien, menghasilkan tingkat false positive yang tinggi dan membebani lembaga keuangan.Penelitian ini mengkaji penerapan Artificial Intelligence (AI) dalam analisis data transaksi sebagai solusi untuk deteksi pencucian uang, dengan fokus pada studi kasus implementasi Regulatory Technology (RegTech) pada lembaga keuangan. Melalui tinjauan literatur terkini (2023-2025) dan analisis studi kasus, jurnal ini menunjukkan bahwa AI dan Machine Learning (ML) secara signifikan meningkatkan akurasi deteksi, mengurangi false positive (hingga 70% pada beberapa kasus), dan meningkatkan efisiensi operasional dalam kepatuhan Anti-Money Laundering (AML).Studi kasus dari lembaga keuangan global dan Indonesia menunjukkan bagaimana solusi RegTech berbasis AI memungkinkan pemantauan transaksi real-time, identifikasi pola anomali, dan mitigasi risiko pencucian uang secara lebih efektif. Jurnal ini memberikan wawasan mengenai tantangan implementasi, manfaat yang diperoleh, serta rekomendasi bagi lembaga keuangan dan regulator untuk memaksimalkan potensi AI dalam memerangi kejahatan finansial.

Money laundering is an increasingly complex and detrimental financial crime, with estimated global losses reaching $800 billion to $2 trillion annually, equivalent to 2-5% of global GDP. Traditional rule-based detection methods have proven inefficient, resulting in high false positive rates and burdening financial institutions. This study examines the application of Artificial Intelligence (AI) in transaction data analysis as a solution for money laundering detection, focusing on case studies of Regulatory Technology (RegTech) implementation in financial institutions. Through a review of the latest literature (2023-2025) and case study analysis, this paper shows that AI and Machine Learning (ML) significantly improve detection accuracy, reduce false positives (up to 70% in some cases), and increase operational efficiency in Anti-Money Laundering (AML) compliance. Case studies from global and Indonesian financial institutions demonstrate how AI-based RegTech solutions enable real-time transaction monitoring, identification of anomalous patterns, and more effective mitigation of money laundering risks.  This paper provides insights into implementation challenges, potential benefits, and recommendations for financial institutions and regulators to maximize AI's potential in combating financial crime.