Survei terbaru menunjukkan ambisi penggunaan AI dalam pembayaran online tidak sepenuhnya seindah prediksi. Meski 83% eksekutif di AS percaya mayoritas transaksi digital akan dikelola AI pada 2027, satu dari empat perusahaan justru melaporkan kerugian tahunan lebih dari US$1 juta akibat proses checkout yang rapuh. Biaya tambahan untuk perbaikan sistem, disebut sebagai “engineering tax,” kini menjadi momok besar bagi industri.
Fokus Utama:
1. Survei Talker Research: 83% eksekutif yakin AI dominasi pembayaran digital pada 2027, namun 25% perusahaan alami kerugian >US$1 juta per tahun di checkout online.
2. Penyebab utama kerugian bukan fraud, melainkan perilaku konsumen (abandonment 29%) dan metode pembayaran tak didukung (28%).
3. Risiko lain: hilangnya transparansi pelanggan (23%), risiko regulasi (21%), false positive (20%), dan berkurangnya kemampuan pemasaran langsung (22%).
Survei global ungkap paradoks AI dalam pembayaran online: 83% eksekutif yakin AI dominasi checkout pada 2027, tetapi 25% perusahaan sudah rugi >US$1 juta per tahun. Apakah AI solusi atau justru masalah baru?
Kecerdasan buatan (AI) kini dipandang sebagai masa depan sistem pembayaran digital. Namun, survei The State of Checkout 2025 yang dilakukan Talker Research untuk Spreedly mengungkap kenyataan berbeda: penerapan AI justru bisa memunculkan biaya tinggi dan kompleksitas baru.
Sebanyak 83% eksekutif di AS optimistis bahwa pada 2027, sebagian besar pembayaran akan dipicu, dioptimalkan, atau diselesaikan oleh AI. Namun, satu dari empat perusahaan melaporkan kerugian tahunan lebih dari US$1 juta di tahap checkout online. Penyebab utamanya bukan kejahatan siber, melainkan faktor konsumen: customer abandonment (29%) dan metode pembayaran yang tidak didukung (28%).
Peter Dougherty, Presiden Spreedly, menegaskan potensi besar AI dalam mengubah dunia pembayaran. Namun ia mengingatkan, “Eksekutif dalam survei ini juga mengungkapkan bahwa mereka sudah membayar mahal ‘engineering tax’ — dengan seperempat tim engineering mereka hanya fokus menjaga alur checkout yang rapuh.”
Selain biaya tinggi, risiko lain dari dominasi AI di pembayaran juga mencemaskan. Sebanyak 23% responden menilai perusahaan bisa kehilangan transparansi soal identitas pelanggan. Sementara itu, 22% khawatir kehilangan kemampuan untuk berinteraksi langsung dengan konsumen. Risiko regulasi dan kepatuhan (21%) serta false positive yang berujung hilangnya pendapatan (20%) juga menjadi perhatian utama.
Ironisnya, 15% responden justru mengaku tidak khawatir sama sekali dengan risiko ini. Padahal, laporan lain dari Deloitte 2025 memperkirakan nilai transaksi e-commerce global akan tembus US$8,1 triliun pada 2026, dan gangguan kecil dalam checkout bisa berarti kerugian miliaran dolar.
Temuan ini menegaskan bahwa adopsi AI dalam pembayaran bukan sekadar soal efisiensi, tetapi juga tentang bagaimana perusahaan menyeimbangkan inovasi dengan pengalaman konsumen, regulasi, serta biaya operasional.
Digionary:
● AI (Artificial Intelligence): Teknologi yang memungkinkan komputer meniru kecerdasan manusia.
● Checkout Online: Proses akhir transaksi belanja digital di mana konsumen melakukan pembayaran.
● Customer Abandonment: Kondisi ketika konsumen meninggalkan keranjang belanja sebelum menyelesaikan pembayaran.
● Engineering Tax: Biaya tambahan yang dikeluarkan perusahaan untuk memperbaiki atau menjaga sistem teknologi yang rapuh.
● False Positive: Kesalahan sistem yang menolak transaksi sah karena dianggap mencurigakan.
● Payment Method: Cara pembayaran yang digunakan konsumen, seperti kartu kredit, e-wallet, atau transfer bank.
● Spreedly: Perusahaan teknologi pembayaran global yang memfasilitasi integrasi multi-gateway.
● Talker Research: Firma riset yang melakukan survei pasar dan opini industri.
#AI #PembayaranDigital #Ecommerce #CheckoutOnline #EngineeringTax #BelanjaOnline #TeknologiKeuangan #DigitalPayment #CustomerExperience #Insurtech #FinancialTechnology #RiskManagement #PaymentGateway #FraudDetection #OnlineTransaction #DigitalEconomy #Fintech #KecerdasanBuatan #EcommerceTrends #FutureOfPayments
