Survei HSBC: 84 Persen Perusahaan Indonesia Optimistis terhadap AI, tetapi Integrasi Sistem Jadi Tantangan

AKURAT.CO Perusahaan bisa menggunakan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) untuk menyusun laporan, menganalisis transaksi, hingga memperkirakan kebutuhan kas. Namun, manfaat tersebut tidak otomatis terasa ketika data masih tersebar di berbagai sistem, dokumen keuangan harus diperiksa satu per satu, dan pencatatan manual masih menjadi bagian dari pekerjaan sehari-hari.

Laporan HSBC bertajuk Redefining Treasury in Asia Pacific: Voices of Treasury 2026 memperlihatkan situasi tersebut. Sebanyak 84% responden di Indonesia memperkirakan AI akan sangat atau amat berguna bagi fungsi treasury dalam tiga tahun mendatang. Di sisi lain, 80% menyebut integrasi dengan sistem yang sudah ada sebagai salah satu hambatan utama penerapan teknologi tersebut.

Temuan ini menunjukkan bahwa tantangan perusahaan bukan sekadar memutuskan apakah AI perlu digunakan, melainkan memastikan teknologi itu dapat bekerja dengan data, perangkat lunak, dan proses bisnis yang sudah berjalan.

Ringkasan: Survei HSBC menunjukkan 84% responden Indonesia optimistis terhadap manfaat AI bagi treasury dalam tiga tahun mendatang. Namun, 80% masih menghadapi tantangan integrasi sistem. Hambatan lainnya mencakup kekurangan keahlian, risiko teknologi, biaya, dan kualitas data. Pengalaman perusahaan yang dibahas dalam forum HSBC juga memperlihatkan bahwa AI dapat membantu mengolah dokumen, mempercepat rekonsiliasi, dan mendukung analisis keuangan jika didukung sistem serta data yang memadai.

Mengapa 84 Persen Responden Optimistis terhadap Manfaat AI?

Optimisme terhadap AI muncul seiring meningkatnya kebutuhan perusahaan untuk mengelola transaksi, menjaga likuiditas, dan mengambil keputusan berdasarkan informasi keuangan secara lebih cepat.

Dalam pengelolaan treasury, perusahaan harus memastikan dana tersedia untuk membayar kewajiban, memantau pemasukan dan pengeluaran, serta mengantisipasi perubahan kondisi bisnis. Bagi perusahaan yang beroperasi lintas negara, persoalan tersebut semakin kompleks karena melibatkan berbagai mata uang, regulasi, dan ketidakpastian geopolitik.

AI berpotensi membantu perusahaan mengolah data dalam jumlah besar, menemukan pola transaksi, menyusun laporan, dan membuat proyeksi arus kas. Pekerjaan yang sebelumnya memerlukan pengumpulan informasi dari berbagai sumber dapat dibantu melalui otomatisasi, selama data yang tersedia memadai.

Dalam laporan Voices of Treasury 2026, 84% responden Indonesia memperkirakan AI akan sangat atau amat berguna bagi treasury dalam tiga tahun mendatang. Angka ini lebih tinggi dibandingkan rata-rata Asia Pasifik yang mencapai 72%.

Meski demikian, ekspektasi terhadap manfaat AI perlu dibedakan dari tingkat penerapannya. Survei yang sama mencatat 38% responden menggunakan perangkat AI umum untuk meningkatkan produktivitas, sedangkan 34% telah menggunakan AI agent untuk mendukung otomatisasi.

Sebanyak 7% responden mengaku belum mengadopsi perangkat AI apa pun untuk treasury. Data tersebut memperlihatkan bahwa penggunaan AI sudah hadir dalam berbagai tingkatan, mulai dari membantu pekerjaan individual hingga mendukung otomatisasi proses keuangan.

Menggunakan AI untuk merangkum rapat, misalnya, tidak sama dengan mengintegrasikannya ke dalam sistem yang memproses transaksi, membaca saldo rekening, atau membantu menyusun proyeksi kebutuhan kas. Tingkat penerapan yang berbeda juga membuat kebutuhan investasi dan pengawasan setiap perusahaan tidak selalu sama.

Mengapa Integrasi Sistem Menjadi Tantangan Terbesar Adopsi AI?

Integrasi sistem menjadi persoalan utama karena AI tidak bekerja dalam ruang kosong. Agar menghasilkan analisis yang berguna, teknologi ini membutuhkan akses ke data yang relevan, format informasi yang dapat diproses, dan hubungan yang jelas dengan alur kerja perusahaan.

Dalam laporan HSBC, 80% responden Indonesia menyebut integrasi dengan sistem yang sudah ada sebagai hambatan penerapan AI. Angka tersebut lebih tinggi dibandingkan rata-rata Asia Pasifik sebesar 70%.

Anne Suhandojo dari HSBC Indonesia menjelaskan bahwa kesiapan digital setiap perusahaan berbeda-beda. Sebagian perusahaan masih mengandalkan pencatatan manual, sedangkan perusahaan lain telah memiliki sistem yang lebih terintegrasi.

“Setiap perusahaan memiliki tingkat digitalisasi yang berbeda. Ada perusahaan yang masih menggunakan Excel dan melakukan pencatatan secara manual, sementara perusahaan lain sudah memiliki ERP dan basis data yang terkonsolidasi," ujar Anne dalam media briefing HSBC di Jakarta, Kamis, 29 Oktober 2026.

Perbedaan tersebut memengaruhi kesiapan perusahaan dalam memanfaatkan AI. Perusahaan yang memiliki data terstruktur dan saling terhubung cenderung mempunyai fondasi lebih siap untuk mengembangkan otomatisasi. Sebaliknya, perusahaan dengan data yang tersebar harus membenahi proses pengumpulan dan pengolahan informasi terlebih dahulu.

Sistem keuangan yang belum saling terhubung

Perusahaan dapat memiliki sistem enterprise resource planning (ERP), perangkat lunak akuntansi, layanan perbankan digital, dan aplikasi operasional yang menyimpan data masing-masing. Masalah muncul ketika informasi dari sistem-sistem tersebut tidak dapat dipertukarkan secara langsung.

Sebagai contoh, data pembayaran mungkin tersimpan dalam satu sistem, sedangkan invoice dan catatan transaksi berada di sistem lain. Karyawan kemudian harus mengunduh, memeriksa, dan mencocokkan informasi tersebut sebelum menyusun laporan keuangan.

AI berpotensi membantu proses pengolahan informasi itu. Namun, apabila data tidak dapat diakses secara konsisten atau memiliki struktur berbeda, perusahaan tetap membutuhkan pekerjaan tambahan untuk membersihkan dan menyatukannya.

Kualitas data menentukan kualitas hasil AI

Masalah integrasi berkaitan erat dengan kualitas data. Informasi yang tidak lengkap, format yang tidak konsisten, atau pencatatan ganda dapat memengaruhi hasil analisis dan rekomendasi AI.

Laporan Voices of Treasury 2026 memuat pandangan seorang peserta mengenai pentingnya kualitas data, konteks, dan pemeriksaan manusia:

“Untuk mendapatkan hasil yang akurat, perusahaan membutuhkan lebih dari sekadar perangkat AI. Kualitas hasil bergantung pada kualitas data, konteks, dan validasi manusia. AI seharusnya diperlakukan sebagai alat pendukung pengambilan keputusan, bukan sebagai pengambil keputusan akhir.”

Pernyataan tersebut menegaskan bahwa AI bukan pengganti seluruh proses penilaian. Teknologi dapat membantu memproses informasi, tetapi hasilnya tetap harus diperiksa, terutama ketika berkaitan dengan transaksi keuangan dan keputusan bisnis yang berisiko.

Baca Juga: HSBC Ungkap Sektor Pilihan di Bursa Indonesia Saat Suku Bunga Tinggi: Bukan Tambang

Baca Juga: Bukan Selalu Beban, HSBC Ungkap Sisi Lain Suku Bunga Tinggi bagi Ekonomi Indonesia

Bagaimana AI Mulai Digunakan dalam Operasional Keuangan Perusahaan?

Penggunaan AI tidak selalu dimulai dari sistem yang sepenuhnya otomatis. Salah satu penerapannya adalah membantu mengolah informasi yang sebelumnya memerlukan pekerjaan manual.

Leonard Pontoh, CFO Shipper Group, menjelaskan pemanfaatan AI dalam konteks bisnis logistik. Perusahaan yang mengintegrasikan layanan pergudangan hingga pengiriman berhadapan dengan informasi pelanggan dan dokumen dari berbagai penyedia layanan.

Perbedaan format informasi dapat menambah pekerjaan ketika perusahaan harus menyusun laporan, memeriksa tagihan, dan mencocokkan pembayaran. AI dapat membantu menyeragamkan informasi agar lebih mudah diproses dalam alur kerja keuangan.

“AI membantu kami menstandarkan informasi yang formatnya berbeda-beda, termasuk dokumen pembayaran dan invoice dari berbagai penyedia layanan. Informasi tersebut kemudian bisa dirangkum ke dalam laporan yang lebih standar sehingga proses rekonsiliasi dan pembayaran menjadi lebih cepat," ujarnya.

Penerapan seperti ini membantu perusahaan mengurangi pekerjaan berulang dalam mengolah dokumen. Informasi yang sebelumnya perlu diperiksa dan dipindahkan secara manual dapat disiapkan dalam format yang lebih konsisten untuk mendukung proses rekonsiliasi.

Meski demikian, otomatisasi tidak berarti seluruh dokumen dapat langsung diproses tanpa pemeriksaan. Informasi yang tidak cocok, data yang tidak lengkap, atau tagihan yang membutuhkan klarifikasi tetap perlu ditangani oleh karyawan.

Bagaimana perusahaan menentukan prioritas penerapan AI?

Implementasi AI juga memerlukan koordinasi antara tim teknologi dan departemen yang menggunakan hasilnya. Perusahaan perlu mengidentifikasi masalah operasional, menentukan prioritas, dan memastikan solusi yang dikembangkan sesuai kebutuhan pengguna.

Leonard menjelaskan pendekatan bertahap dalam proses tersebut.

“Biasanya kami memulai dengan mengidentifikasi masalah yang paling membutuhkan solusi, kemudian berdiskusi dengan departemen terkait untuk menentukan prioritas dan tahapan implementasinya.”

Pendekatan ini menempatkan kebutuhan operasional sebagai titik awal, bukan sekadar mengikuti tren teknologi. Tim keuangan, misalnya, dapat mengidentifikasi pekerjaan yang paling menyita waktu sebelum tim teknologi membangun atau menyesuaikan solusi.

Implementasi juga memerlukan perhatian terhadap keamanan data dan pengendalian internal. Akses sistem perlu diatur sesuai kewenangan, sedangkan hasil otomatisasi harus dapat ditelusuri ketika terjadi kesalahan atau perbedaan data.

Apa Peran ERP dan AI dalam Proses Keuangan Perusahaan?

Minto Hartati, Head of Finance ATIC Group (PT Anabatic Technologies Tbk), turut membahas kebutuhan menghubungkan sistem dan data agar informasi keuangan dapat diolah sesuai kebutuhan perusahaan.

ERP umumnya digunakan untuk mengelola dan mencatat proses bisnis, termasuk data keuangan. Sementara itu, AI dapat membantu mengolah informasi, mengenali pola, atau menyusun analisis berdasarkan data yang tersedia.

Dalam pembahasan mengenai pemanfaatan teknologi untuk laporan keuangan, gagasan utamanya adalah mengurangi pekerjaan manual dalam mengumpulkan dan menyajikan informasi. Data yang tersimpan di sistem perusahaan dapat diolah sesuai kebutuhan laporan tanpa harus selalu disusun ulang dari awal.

“AI membantu kami mengolah data dari sistem yang sudah ada dan menyajikannya sesuai kebutuhan laporan. Dengan begitu, informasi yang sebelumnya harus dikumpulkan dan diolah secara manual bisa dimanfaatkan dengan lebih efisien," tutur Minto.

ERP dan AI dapat saling melengkapi, tetapi tidak selalu bisa langsung dihubungkan tanpa penyesuaian. Perusahaan perlu memastikan data dapat diakses secara aman, formatnya sesuai, dan hasil pengolahan AI dapat digunakan dalam proses kerja yang sudah berlaku.

Informasi yang tersimpan di dalam sistem belum tentu langsung tersedia dalam bentuk yang dibutuhkan untuk analisis tertentu. AI dapat membantu mengolah atau menyajikan informasi tersebut, tetapi manfaatnya tetap bergantung pada kualitas sumber data dan ketepatan instruksi yang diberikan.