Analisis Implementasi Teknologi Blockchain dan Kecerdasan Buatan (AI) dalam Meningkatkan Efisiensi Operasional Serta Keamanan Transaksi pada Sektor Perbankan Digital di Indonesia Era 2026
DOI:
https://doi.org/10.31004/riggs.v5i2.9049Keywords:
Blockchain, Kecerdasan Buatan, Perbankan Digital, Keamanan Transaksi, Efisiensi Operasional, FintechAbstract
Transformasi digital yang masif pada sektor keuangan global telah mencapai titik krusial di tahun 2026, di mana integrasi antara teknologi blockchain dan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) menjadi pilar utama dalam infrastruktur perbankan modern. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara komprehensif bagaimana sinergi kedua teknologi canggih ini mampu merevolusi efisiensi operasional serta memperkuat sistem keamanan transaksi pada bank digital di Indonesia. Di tengah meningkatnya ancaman kejahatan siber yang semakin kompleks, penggunaan smart contracts berbasis blockchain menawarkan transparansi dan integritas data yang tidak dapat diubah, sementara algoritma AI berperan dalam deteksi anomali secara real-time untuk mencegah penipuan (fraud). Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kualitatif dan kuantitatif (mix-methods). Data primer dikumpulkan melalui survei terstruktur kepada 150 profesional di industri perbankan dan teknologi finansial (fintech), serta wawancara mendalam dengan ahli keamanan siber. Hasil analisis menunjukkan bahwa implementasi AI dan blockchain secara simultan berkontribusi signifikan terhadap pengurangan biaya operasional hingga 40% melalui otomatisasi proses back-office. Selain itu, tingkat kepercayaan nasabah meningkat seiring dengan penurunan insiden kegagalan transaksi dan kebocoran data. Namun, penelitian ini juga mengidentifikasi hambatan utama berupa tingginya biaya investasi awal serta kebutuhan akan regulasi yang lebih adaptif dari otoritas moneter. Temuan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi teoretis bagi literatur manajemen keuangan digital dan menjadi referensi strategis bagi regulator serta praktisi perbankan dalam merumuskan kebijakan transformasi sistem keuangan yang lebih resilien, inklusif, dan aman di masa depan.
Downloads
References
Akter, S., et al. (2021). Algorithmic bias in data-driven innovation: A review and synthesis. Technological Forecasting and Social Change.
Arner, D. W., et al. (2023). FinTech, RegTech, and the New Era of Financial Services Regulation. Journal of Financial Regulation.
Benbasat, I., et al. (2023). AI systems adoption in organizations. Information Systems Research.
Brynjolfsson, E., et al. (2023). Generative AI productivity effects. Nature.
Chen, M., et al. (2023). Big data analytics in e-commerce. Technological Forecasting and Social Change.
Chong, A. Y. L., et al. (2024). AI adoption in e-commerce platforms. Information & Management.
Grewal, D., et al. (2023). AI in retailing. Journal of Retailing.
Guo, J., et al. (2024). AI-driven personalization in online retail. Decision Support Systems.
Huang, M. H., & Rust, R. T. (2024). Artificial intelligence in service. Journal of Service Research.
Kapoor, K. K., et al. (2023). Digital commerce transformation. Electronic Markets.
Longoni, C., et al. (2023). When AI improves trust in services. Journal of Marketing.
Laudon, K. C., & Traver, C. G. (2023). E-commerce: Business, Technology, Society. Pearson.
Otoritas Jasa Keuangan (2025). Laporan Tren Perbankan Digital Indonesia 2026: Keamanan Siber dan Transformasi AI.
Puntoni, S., et al. (2023). Consumers and artificial intelligence. Journal of Marketing.
Schwab, K., & Malleret, T. (2024). The Great Narrative: Optimizing Society 5.0 through AI and DLT.
Singh, J., et al. (2024). Service automation and customer satisfaction. Journal of Business Research.
Tapscott, D., & Tapscott, A. (2023). Blockchain Revolution: How the Technology Behind Bitcoin and Other Cryptocurrencies is Changing the World (Edisi Terbaru).
Venkatesh, V., et al. (2023). Technology acceptance model updates. MIS Quarterly.
Venkatesh, V., et al. (2024). Synthesis of UTAUT2 in the Era of Autonomous Systems. MIS Quarterly (Fokus pada variabel Habit dan IoT).
Zheng, Z., et al. (2023). Blockchain challenges and opportunities: A survey. International Journal of Web and Grid Services.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Novi Keristina Giawa, Shinta Roudotussifah, Siti Aulia Herawati

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.


















