Skandal Finansial Terbongkar! Begini Cara AI Melacak Anomali di Rekening Kamu!

Kalau model deteksi anomali nggak diperbarui secara rutin, bisa jadi malah makin nggak relevan dan sering salah deteksi.

3. Serangan yang Makin Canggih

Penipu juga nggak kalah pinter. Mereka tahu kalau transaksi besar-besaran bisa terdeteksi, jadi mereka pakai strategi "low and slow" alias melakukan transaksi kecil-kecil tapi sering, supaya nggak terlalu mencolok.

Rengarajan & Babu (2021) menyebutkan bahwa metode berbasis User Entity Behavior Analytics (UEBA) bisa jadi solusi untuk mendeteksi anomali yang lebih halus ini dengan cara mempelajari kebiasaan pengguna dari waktu ke waktu.

Apakah Kita Aman?

Teknologi terus berkembang, dan sistem deteksi anomali juga makin pintar. Beberapa inovasi yang bakal bikin deteksi anomali makin sakti di masa depan antara lain:

AI & Deep Learning yang Lebih Canggih -- Model yang bisa memahami transaksi kompleks dengan lebih akurat tanpa terlalu banyak false positive.
Blockchain & Smart Contracts -- Teknologi ini bisa bikin transaksi lebih transparan dan mempersulit manipulasi keuangan.
Deteksi Real-Time dengan Big Data -- Data transaksi bisa dianalisis langsung saat terjadi, bukan setelah ada kerugian besar.

Menurut Jain (2024), kombinasi semua teknologi ini bisa menciptakan sistem keamanan finansial yang lebih solid dan mengurangi risiko kerugian akibat anomali keuangan.

Jangan Kasih Kendor!

Deteksi anomali dalam transaksi keuangan itu ibarat jadi satpam digital: harus selalu siaga dan siap menghadapi berbagai trik licik. Dengan metode seperti machine learning, UEBA, social network analysis, dan visualisasi data, sistem bisa lebih cerdas dalam mengenali transaksi mencurigakan.

Tapi tetap ada tantangan seperti false positive, perubahan pola transaksi, dan trik penipu yang makin licik. Maka dari itu, pengembangan teknologi deteksi anomali nggak boleh berhenti. Kalau nggak, kita bisa kecolongan dan baru sadar pas saldo rekening tiba-tiba hilang entah ke mana.

Jadi, kalau tiba-tiba ada transaksi aneh di rekeningmu, mungkin itu bukan kesalahan sistem... bisa jadi tanda kalau AI belum cukup pintar buat menangkap semua anomali.

Referensi:

• Jain, A. (2024). A Review on Leveraging Machine Learning for Anomaly Detection in Cloud Cost Management. Indian Scientific Journal Of Research In Engineering And Management, 08(06), 1--5. 
• Rengarajan, R., & Babu, S. V. (2021). Anomaly Detection using User Entity Behavior Analytics and Data Visualization. International Conference on Computing for Sustainable Global Development, 842--847. https://doi.org/10.1109/INDIACOM51348.2021.00151 
• Pinto, S. O., & Sobreiro, V. A. (2022). Literature review: Anomaly detection approaches on digital business financial systems. Digital Business, 2, 100038. https://doi.org/10.1016/j.digbus.2022.100038 
• Li, Z., Sun, D., Xu, F., & Li, B. (2017). Social Network Based Anomaly Detection of Organizational Behavior using Temporal Pattern Mining. Advances in Social Networks Analysis and Mining, 1112--1119. https://doi.org/10.1145/3110025.3116200 
• Arpasat, P., & Premchaiswadi, W. (2024). Data-Driven Business Process Improvement. Progress in Applied Science and Technology, 14(3), 11--21. https://doi.org/10.60101/past.2024.256277