● Secara global, AI makin banyak digunakan untuk membantu berbagai proses dalam pelaporan keuangan.
● Bagi perusahaan terbuka, perkembangan ini relevan karena kualitas pelaporan berhubungan langsung dengan kepentingan investor dan publik.
Browse Posts● Diperlukan tata kelola, pengawasan, dan akuntabilitas yang memadai untuk mengantisipasi risiko kesalahan maupun penyalahgunaan AI.
Perkembangan artificial intelligence/ AI semakin membuka peluang baru dalam fungsi keuangan.
Laporan KPMG Global AI in Finance 2026 menunjukkan lebih dari tiga perempat organisasi yang disurvei secara global telah memanfaatkan AI untuk perencanaan keuangan, pelaporan, dan analisis komersial. Bahkan 71% di antaranya menilai AI telah memenuhi atau melampaui ekspektasi imbal hasil investasi mereka.
Studi terbaru menunjukkan AI dan otomasi cerdas telah digunakan pada sebagian organisasi untuk mendukung analisis data, pemrosesan jurnal, rekonsiliasi, dan identifikasi anomali.
Sementara itu, riset mengenai AI generatif dalam pelaporan keuangan terbukti digunakan dalam penyusunan berbagai pengungkapan dan narasi keuangan. Meskipun ada catatan bahwa, tingkat penerapan, proses validasi, dan mekanisme pengawasannya belum seragam pada setiap organisasi.
AI bahkan bisa menjadi pendamping proses audit, lengkap dengan analisis, deteksi anomali, dan evaluasi bukti audit.
Bagi organisasi yang menerapkannya, AI dan otomasi dapat membantu meningkatkan efisiensi proses closing (transaksi), mengurangi sebagian pekerjaan manual, dan mempercepat analisis. Dalam konteks perusahaan terbuka, pemanfaatannya tetap perlu disertai tata kelola dan penelaahan manusia yang memadai.
Ini merupakan dinamika yang wajar. Sebab, dewan komisaris dan direksi membutuhkan laporan yang proses dan hasilnya lebih baik yang didapat dari inovasi teknologi.
Namun, pertanyaannya: siapa yang bertanggung jawab ketika AI menghasilkan angka yang salah, atau lebih berbahaya lagi, angka yang tampak benar tetapi menyesatkan bahkan merugikan pihak lain?
Read more: Audit terhadap AI: Perlu dilakukan agar adil buat semua pihak
Celah dan kelemahan laporan keuangan AI
AI tak terbantahkan membantu pekerjaan audit yang bersifat rutin, seperti penyusunan working papers dasar dan respons awal atas skenario audit.
Namun, AI tetap memiliki keterbatasan, termasuk risiko informasi yang tidak mutakhir, halusinasi, kurangnya pemahaman konteks, serta persoalan etis terkait objektivitas, kerahasiaan, privasi, akuntabilitas, dan hak kekayaan intelektual.
Setidaknya ada tiga celah akuntabilitas yang perlu diwaspadai.
Celah pertama adalah kesenjangan antara penggunaan dan pemahaman. Dalam dunia audit, ada prinsip professional skepticism, yaitu sikap kritis untuk tidak menerima bukti begitu saja, sebagaimana ditegaskan dalam standar audit internasional seperti ISA 200.
Risiko dapat muncul ketika tim keuangan menggunakan output AI tanpa benar-benar memahami bagaimana sistem tersebut menghasilkan angka atau narasi.
Celah kedua ada di sisi regulasi. Otoritas Jasa Keuangan (OJK) telah menerbitkan panduan Tata Kelola Kecerdasan Artifisial Perbankan Indonesia sebagai acuan bagi industri perbankan.
Ini langkah penting karena bank adalah salah satu sektor yang paling intensif menggunakan data, model, dan otomasi walaupun belum banyak ditemukan pedoman yang secara khusus membahas penggunaan AI dalam proses penyusunan laporan keuangan emiten.
Celah ketiga adalah kaburnya sistem operasional pertanggungjawaban laporan keuangan yang disusun dengan bantuan AI. Ketika laporan keuangan disetujui oleh direksi dan diaudit oleh auditor eksternal, rantai tanggung jawab secara hukum sebenarnya jelas.
Risiko dapat muncul ketika AI digunakan untuk menghasilkan draf laporan, tetapi manusia hanya melakukan telaah terbatas sebelum memberikan persetujuan. Dalam kondisi tersebut, proses persetujuan dapat berubah menjadi formalitas, bukan hasil penilaian profesional yang sesungguhnya.
Bahaya jika dibiarkan
Bahaya terbesar AI dalam pelaporan keuangan bukanlah kesalahan yang terdeteksi, melainkan kesalahan yang lolos dari pemeriksaan otomatis dan masuk ke laporan keuangan tanpa verifikasi mendalam.
AI dapat menyusun narasi manajemen yang ciamik, bahkan terlalu indah. AI mampu mendeteksi variansi dan mengelompokkan data, tetapi belum tentu memahami konteks bisnis atau perubahan kondisi yang membuat pola lama tak lagi relevan.
Risiko tidak hanya muncul dari data input yang buruk. Risiko juga muncul dari asumsi tersembunyi, data pelatihan yang tidak lengkap, validasi yang lemah, dan output yang terlalu percaya diri daripada seharusnya.
Read more: Kegaduhan MSCI: Ujian pembenahan regulasi dan struktur bursa saham yang amburadul
Di sinilah pentingnya literasi digital para direksi. Dalam teori manajemen strategis, teori upper echelons menjelaskan bahwa karakteristik dan cara berpikir pimpinan puncak memengaruhi keputusan organisasi.
Dalam konteks AI, kualitas tata kelola tidak hanya bergantung pada kecanggihan sistem, tetapi juga pada kemampuan direksi, komite audit, dan pimpinan fungsi keuangan untuk memahami risiko teknologi yang mereka setujui.
Akan lebih baik, jika masing-masing perusahaan bisa menjamin laporan keuangannya mengurangi risiko kesalahan dan ketidakakuratan AI melalui tinjauan langsung dari manusia.
Rekomendasi solusi
Laporan keuangan adalah bahasa kepercayaan antara perusahaan dan investor, kreditur, karyawan, regulator, serta publik yang bergantung pada informasi tersebut.
Jika sebagian proses pelaporan dibantu oleh AI, tanggung jawab atas ketepatan, kewajaran, dan integritas informasi tetap berada pada manusia yang menyusun, menelaah, dan menyetujuinya.
Namun, memberlakukan kebijakan anti-AI sepenuhnya sama saja menjalani langkah mundur. Karena itu ada beberapa upaya yang bisa dilakukan.
Pertama, perusahaan perlu memastikan setiap keluaran AI dalam laporan keuangan publik benar-benar ditelaah oleh manusia kompeten yang memahami transaksi, menguji kewajaran output, mengkritisi kesimpulan sistem, serta mendokumentasikan alasan menerima atau menolaknya.
Read more: Masyarakat mulai lelah terhadap AI: Berpeluang makin masif di masa depan
Kedua, literasi AI perlu menjadi kompetensi dasar dalam fungsi keuangan, audit, dan tata kelola perusahaan.
Akuntan tidak harus menjadi analis data. Auditor juga tidak harus menjadi pengembang model. Direksi pun tidak harus bisa membuat algoritma.
Tetapi seluruh insan berwenang perlu memahami data apa yang digunakan? Asumsi apa yang tertanam dalam sistem? Siapa yang dapat mengubah model? Bagaimana output divalidasi? Dalam kondisi apa output bisa gagal?
Ketiga, perusahaan dan regulator pasar modal perlu mulai mempertimbangkan kerangka keterbukaan dan tata kelola penggunaan AI. Jika AI rutin digunakan dalam proses pelaporan keuangan, perusahaan sebaiknya mendokumentasikan ruang lingkup penggunaannya, proses validasi, telaah manusia, serta pihak yang memegang pertimbangan dan tanggung jawab akhir.
Ini semua dilakukan bukan untuk menghambat inovasi. Tujuannya adalah memastikan investor memahami sejauh mana sistem otomatis berperan dalam angka dan narasi yang mereka baca.
Comments are closed.