KPMG Banking Technology Survey 2026 mencatat pergeseran fundamental: 73% bank kini menjadikan Generative AI sebagai investasi prioritas, melonjak dari 61% pada 2025. Sebanyak 69% eksekutif perbankan menempatkan AI sebagai pilar strategi jangka panjang, tetapi 65% mengakui kualitas dan kesiapan data masih menjadi hambatan terbesar, melampaui regulasi dan kekurangan talenta. AI kini dinilai sebagai faktor kompetitif utama, bukan sekadar alat efisiensi.
DIGI-HIGHLIGHTS:
■ Prioritas investasi Generative AI melonjak dari 61% (2025) ke 73% (2026), sementara 69% bank kini menempatkan AI sebagai pilar strategi jangka panjang—naik dari 57% tahun lalu, menandai pergeseran dari eksperimen ke keharusan bisnis.
■ Data menjadi hambatan nomor satu: 65% bank mengaku kualitas dan kesiapan data masih rendah, melampaui masalah tata kelola (61%), sulitnya mengukur ROI (54%), dan ketidakpastian regulasi (47%), menegaskan bahwa fondasi AI terletak pada data, bukan algoritma.
■ Binoy Palakkal dari KPMG menegaskan AI telah menjadi faktor kompetitif utama yang menentukan masa depan jasa keuangan, sementara KPMG mencatat AI dirancang untuk meningkatkan kemampuan manusia, bukan menggantikannya.
Lanskap kecerdasan buatan di sektor perbankan telah bergeser secara fundamental. Jika tahun lalu sebagian pimpinan bank masih setengah hati menanti bukti pengembalian investasi, kini hampir tiga perempat bank menjadikan Generative AI sebagai prioritas investasi teknologi paling penting. Namun di balik optimisme itu, fondasi paling mendasar—data—justru menjadi penghalang nomor satu. Survei Teknologi Perbankan 2026 yang dirilis KPMG mengupas paradoks ini dengan angka-angka yang cukup mengagetkan.
Dari Eksperimen ke Pilar Strategis
KPMG mencatat bahwa persepsi terhadap AI telah berubah drastis dalam waktu singkat. AI tidak lagi diposisikan sebagai proyek percobaan yang terisolasi di laboratorium inovasi, melainkan sebagai tulang punggung daya saing.
“AI telah berkembang melampaui sekadar alat peningkat efisiensi operasional. Kini AI menjadi faktor kompetitif utama yang menentukan masa depan industri jasa keuangan. Lembaga keuangan dari berbagai ukuran menyadari bahwa AI sangat penting untuk mempertahankan relevansi bisnis, memperdalam hubungan dengan nasabah, serta membentuk wajah perbankan masa depan,” ujar Binoy Palakkal, Financial Services GenAI Leader KPMG.
Pernyataan Palakkal jelas bukan hiperbola. Survei menunjukkan bahwa bank yang menganggap AI sebagai bagian penting dari strategi inovasi jangka panjang melonjak dari 57% pada 2025 menjadi 69% pada 2026. Kenaikan 12 poin persentase dalam setahun adalah sinyal bahwa AI kini setara dengan prioritas-prioritas bank sebelumnya seperti modernisasi core banking atau keamanan siber.
Fokus awal implementasi AI pun bergeser. Gelombang pertama tidak lagi diarahkan untuk mendongkrak pendapatan secara langsung. Sebaliknya, bank menggunakan AI untuk mentransformasi proses kerja, mengotomatisasi aktivitas operasional, dan membantu karyawan bekerja lebih efektif. KPMG menegaskan bahwa AI dirancang untuk meningkatkan kemampuan manusia, bukan menggantikannya.
Lonjakan Investasi Generative AI
Dari sisi alokasi anggaran, data KPMG memperlihatkan akselerasi yang tajam. Pada 2025, sebanyak 61% bank menempatkan Generative AI dalam daftar prioritas investasi. Tahun ini, angka itu melompat ke 73%—berarti hampir tiga dari empat bank menjadikan GenAI sebagai salah satu pos belanja teknologi paling penting.
Lonjakan ini terjadi di tengah tekanan efisiensi dan persaingan yang semakin ketat. Bank-bank besar berlomba membangun asisten virtual berbasis model bahasa besar (LLM), mengotomatisasi analisis dokumen kredit, hingga menerapkan agen AI untuk pemantauan transaksi. Namun, sebagaimana diingatkan KPMG, keberhasilan tidak hanya ditentukan oleh kecanggihan model AI, melainkan oleh kesiapan organisasi secara keseluruhan.
Enam Tantangan yang Menghadang
Survei KPMG memetakan enam hambatan utama implementasi AI di sektor perbankan dengan tingkat keparahan yang berbeda-beda.
Pertama, dan ini paling mengkhawatirkan, adalah kualitas dan kesiapan data yang rendah—dikeluhkan oleh 65% responden. Artinya, masalahnya bukan pada algoritma atau model AI-nya, melainkan pada bahan bakarnya sendiri. Tanpa data yang bersih, terstruktur, dan terkelola dengan baik, AI tidak akan mampu menghasilkan keputusan maupun rekomendasi yang akurat.
Kedua, kerangka tata kelola dan manajemen risiko AI yang belum memadai, diakui oleh 61% bank. Ini menandakan bahwa meskipun adopsi melaju kencang, pagar pengaman masih tertinggal di belakang.
Berikutnya secara berurutan: sulit mengukur ROI AI (54%), ketidakpastian regulasi, hukum, dan etika (47%), kurangnya talenta AI (42%), infrastruktur TI legacy (39%), serta integrasi dengan sistem lama (33%).
Pola ini menarik: tiga hambatan teratas—data, tata kelola, dan pengukuran ROI—bukanlah persoalan teknologi murni, melainkan persoalan organisasi dan manajemen. Ini menegaskan bahwa transformasi AI di perbankan pada hakikatnya adalah transformasi cara bank beroperasi, bukan sekadar pembelian perangkat lunak.
Regulasi dan Talenta: Tekanan Ganda
Ketidakpastian regulasi yang dirasakan 47% bank menempatkan regulator dalam posisi krusial. Di Indonesia, Otoritas Jasa Keuangan (OJK) baru memiliki Panduan Tata Kelola Kecerdasan Artifisial Perbankan yang bersifat soft law. Dengan percepatan adopsi AI yang kini menembus 57,9% di perbankan nasional, tekanan untuk segera mengonversi panduan itu menjadi POJK yang mengikat semakin besar.
Kekurangan talenta AI yang dikeluhkan 42% bank juga relevan untuk pasar Indonesia. Tanpa pasokan tenaga ahli yang memadai, bank-buku nasional berisiko hanya menjadi konsumen teknologi asing tanpa kemampuan membangun dan mengawasi sistem AI secara mandiri.
Dampak bagi Industri Perbankan Indonesia
Survei KPMG, meskipun berbasis responden global, memberikan pelajaran berharga bagi bank-bank di Indonesia. Pertama, data harus dibenahi sebelum AI diakselerasi—65% bank global mengakuinya sebagai hambatan terbesar. Kedua, tata kelola AI tidak bisa menunggu; 61% responden sudah merasakan ketiadaannya. Ketiga, pengukuran ROI yang jelas (54% responden kesulitan) harus menjadi bagian dari setiap proposal investasi AI sejak hari pertama.
Dengan lonjakan prioritas GenAI dari 61% ke 73% dalam setahun, bank-bank yang terlambat berinvestasi pada data dan tata kelola akan semakin sulit mengejar. AI bukan lagi keunggulan kompetitif; ia telah menjadi tiket masuk untuk bertahan di industri. ●
DIGI-INSIGHTS:
Lonjakan prioritas Generative AI dari 61% ke 73% dalam setahun—dan peningkatan bank yang menjadikan AI sebagai pilar strategis dari 57% ke 69%—adalah sinyal bahwa jendela adopsi bagi bank-bank pengikut (follower) semakin menyempit. Tahun lalu, masih ada ruang untuk beralasan “kami menunggu bukti ROI.” Tahun ini, alasan itu tidak lagi memadai karena hampir tiga perempat pesaing sudah menganggarkan. Bank-bank di Indonesia yang masih menempatkan AI di level proyek uji coba harus segera menaikkan statusnya ke agenda strategis, atau bersiap melihat pesaing melesat dengan efisiensi dan personalisasi yang sulit dikejar.
Paradoks terbesar dari survei ini adalah bahwa hambatan utama AI bukanlah AI itu sendiri, melainkan data (65%) dan tata kelola (61%). Ini membongkar mitos bahwa transformasi AI adalah proyek teknologi. Kenyataannya, ia adalah proyek data dan manajemen. Bank yang menghabiskan anggaran besar untuk model AI tanpa terlebih dahulu membenahi fondasi datanya sedang membangun rumah di atas pasir. OJK perlu memasukkan persyaratan kualitas data dan tata kelola AI ke dalam kerangka pengawasan, bukan sekadar menyerahkan pada inisiatif sukarela bank—karena 61% bank global sudah mengakui kerangka mereka sendiri belum memadai.
Pernyataan Binoy Palakkal bahwa AI adalah faktor kompetitif utama yang menentukan masa depan jasa keuangan harus dibaca sebagai peringatan sekaligus peta jalan. Bagi bank-bank nasional, ini berarti investasi pada data, talenta, dan tata kelola bukan lagi biaya yang bisa ditunda, melainkan prasyarat untuk tetap relevan. Survei KPMG memberi bukti kuantitatif bahwa arus telah berubah. Bank yang tidak segera berenang mengikuti arus akan tersapu ke tepian. ●
DIGIONARY:
● Agentic AI: Sistem AI otonom yang dapat merencanakan langkah kerja, mengakses data, dan mengeksekusi tugas tanpa supervisi manusia terus-menerus.
● Data Readiness: Tingkat kesiapan data—mencakup kebersihan, struktur, dan aksesibilitas—untuk digunakan dalam sistem AI.
● Efisiensi Operasional: Kemampuan organisasi meminimalkan penggunaan sumber daya tanpa mengorbankan kualitas output.
● Generative AI (GenAI): Teknologi AI yang mampu menciptakan konten baru seperti teks, gambar, atau kode berdasarkan pola dari data pelatihan.
● Hambatan Implementasi: Faktor-faktor yang menghalangi atau memperlambat adopsi teknologi di dalam organisasi.
● KPMG: Jaringan global firma jasa profesional yang menyediakan layanan audit, pajak, dan konsultasi, termasuk riset industri keuangan.
● Legacy System (Sistem Warisan): Infrastruktur TI lama yang masih digunakan karena menangani fungsi kritis, meskipun teknologinya sudah usang.
● LLM (Large Language Model): Model AI yang dilatih pada data teks raksasa untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia.
● POJK (Peraturan Otoritas Jasa Keuangan): Instrumen hukum mengikat yang dikeluarkan OJK untuk mengatur sektor jasa keuangan.
● ROI (Return on Investment): Tingkat pengembalian investasi yang mengukur keuntungan relatif terhadap biaya yang dikeluarkan.
● Soft Law: Instrumen kebijakan tidak mengikat secara hukum yang mengandalkan kepatuhan sukarela, seperti panduan atau imbauan.
● Strategi Jangka Panjang: Rencana korporasi yang mencakup periode di atas tiga tahun, mencerminkan visi fundamental perusahaan.
● Talenta AI: Tenaga kerja dengan keterampilan dalam pengembangan, implementasi, dan pengelolaan sistem kecerdasan buatan.
● Tata Kelola AI: Kerangka kebijakan, aturan, dan mekanisme pengawasan untuk memastikan penggunaan AI yang aman dan bertanggung jawab.
● Transformasi Digital: Perubahan menyeluruh organisasi dengan mengintegrasikan teknologi digital ke dalam seluruh aspek bisnis.
#KPMG #GenerativeAI #BankingAI #ArtificialIntelligence #DataQuality #AIGovernance #DigitalBanking #Fintech #BankingTechnology #AIRegulation #ROI #LegacySystem #LLM #FinancialServices #TransformasiDigital #InvestasiTeknologi #PrioritasAI #BankingInnovation #GenAI #KPMGSurvey2026
