Alih-alih pusing baca laporan tabel panjang, visualisasi data bisa menyajikan transaksi mencurigakan dalam bentuk:
Grafik transaksi buat melihat lonjakan aktivitas
Heatmap keuangan untuk menunjukkan pola pengeluaran
Jaringan hubungan yang bisa mendeteksi transaksi ke akun-akun mencurigakan
Metode ini membantu analis keuangan untuk cepat melihat keanehan tanpa harus membolak-balik angka di Excel sampai mata jereng.
4. Social Network Analysis: Ngintip Jaringan Keuangan Siapa Aja yang Mencurigakan
Li et al. (2017) menemukan bahwa transaksi keuangan bisa dianalisis seperti jejaring sosial. Misalnya, kalau satu rekening sering berinteraksi dengan akun-akun mencurigakan, bisa jadi ada sesuatu yang nggak beres.
Cara ini sering dipakai buat mendeteksi pencucian uang dan pendanaan ilegal. Jadi kalau ada satu akun yang sering transfer ke banyak akun dengan pola aneh, sistem bisa mendeteksi ada yang janggal.
Teknik ini sudah digunakan dalam investigasi besar seperti skandal finansial dan kasus mafia yang nyuci uang lewat berbagai rekening.
5. Hybrid Models: Kombinasi Segalanya Biar Makin Sakti
Karena satu metode aja nggak cukup, Arpasat & Premchaiswadi (2024) menyarankan untuk menggunakan model hybrid, alias kombinasi berbagai teknik agar makin akurat.
Contoh:
Gabungan Machine Learning & UEBA Menganalisis pola transaksi + perilaku pengguna
Social Network Analysis + Visualisasi Data Melihat hubungan antar akun dengan tampilan yang gampang dibaca
Model hybrid ini membantu sistem keuangan agar lebih gesit mendeteksi anomali dengan lebih cepat dan akurat.
Kok Masih Ada yang Lolos?
Walaupun teknologi deteksi anomali semakin canggih, tetap ada beberapa tantangan yang bikin sistem ini kadang masih kecolongan.
1. False Positive vs. False Negative
- False Positive: Sistem salah mendeteksi transaksi normal sebagai anomali. Contohnya, kamu lagi liburan ke luar negeri, lalu transaksi kartu kreditmu diblokir karena dianggap mencurigakan. Padahal kamu cuma mau beli oleh-oleh.
- False Negative: Transaksi mencurigakan malah dianggap wajar. Ini yang paling berbahaya karena bisa bikin sistem kecolongan transaksi fraud yang sesungguhnya.
Pinto & Sobreiro (2022) menyebutkan bahwa keseimbangan antara sensitivitas sistem dan ketepatan deteksi adalah tantangan terbesar dalam pengembangan model deteksi anomali.
2. Data yang Terus Berubah
Transaksi keuangan itu sifatnya dinamis. Pola belanja orang bisa berubah karena:
Tren belanja baru (diskon 11.11 bikin orang mendadak konsumtif)
Perjalanan luar negeri (transaksi dari negara asing bisa bikin sistem curiga)
Lonjakan investasi dadakan (misalnya, tiba-tiba banyak yang beli saham meme seperti GameStop)
