AI Bukan Pengambil Keputusan Investasi Akhir: Johan Wirakarsa Dorong Konsep Rejectable Model Advice

Di tengah meningkatnya pemanfaatan kecerdasan buatan dalam sektor keuangan, model AI dinilai tidak cukup hanya memberikan hasil analisis. Sistem juga perlu menunjukkan dasar data, asumsi, keterbatasan informasi, serta situasi yang membuatnya harus berhenti memberikan rekomendasi.

WisataRakyat.Com – Pemanfaatan kecerdasan buatan dalam industri keuangan terus berkembang, mulai dari membaca kondisi pasar, mengenali potensi risiko, hingga membantu proses alokasi aset. Namun, menurut spesialis riset kuantitatif dan manajemen risiko Johan Wirakarsa, keberhasilan AI di bidang keuangan tidak semestinya hanya diukur dari kecepatan atau ketepatan sistem dalam menghasilkan jawaban.

Hal lain yang tidak kalah penting adalah sejauh mana pengguna dapat memahami, mempertanyakan, menguji, bahkan menolak hasil analisis yang diberikan oleh AI.

Sebagian besar sistem AI dirancang untuk memberikan jawaban atau kesimpulan yang tegas berdasarkan data dan instruksi yang diterima. Persoalannya, kondisi pasar keuangan tidak selalu berjalan secara konsisten. Data yang sebelumnya relevan dapat kehilangan validitasnya, hubungan antar-aset dapat berubah secara drastis, dan likuiditas dapat mengalami penurunan tajam ketika pasar memasuki periode penuh tekanan.

Dalam situasi seperti itu, keluaran model yang tampak meyakinkan dapat menimbulkan persepsi kepastian yang sebenarnya tidak memiliki dasar yang cukup apabila model tidak menjelaskan asumsi dan kondisi yang mendasarinya.

“Kesimpulan yang diberikan model tidak seharusnya secara otomatis diperlakukan sebagai keputusan akhir,” kata Wirakarsa. “Jika pengguna tidak mengetahui data yang digunakan, kondisi pasar yang diasumsikan, maupun situasi yang dapat membuat hasil tersebut tidak lagi berlaku, maka nasihat yang diberikan model sulit untuk benar-benar diuji.”

Konsep tersebut oleh Wirakarsa disebut sebagai “rejectable model advice”, yakni pendekatan di mana nasihat atau keluaran model harus selalu dapat dipertanyakan dan ditolak oleh pengguna.

Dalam kerangka ini, AI tetap memiliki peran penting untuk mengolah informasi, menemukan anomali, serta menyediakan berbagai referensi analitis. Namun, hasil dari proses tersebut tidak boleh ditempatkan sebagai keputusan final yang tidak dapat diganggu gugat.

Keputusan untuk mengambil tindakan tetap menjadi tanggung jawab manusia, terutama karena manusia yang bersangkutan lebih memahami tujuan keuangan, batas risiko, kebutuhan pribadi, serta kondisi nyata yang dihadapinya.

Menguji Sebuah Keputusan Lebih Penting daripada Sekadar Menilai Akurasi Jawaban

Model keuangan banyak dibangun dengan memanfaatkan pola dan hubungan yang ditemukan dari data historis. Masalahnya, pola tersebut tidak selalu bertahan ketika lingkungan pasar berubah.

Perubahan tingkat suku bunga, kebijakan pemerintah, struktur pasar, maupun kondisi likuiditas dapat menyebabkan asumsi yang sebelumnya digunakan model menjadi kurang relevan atau bahkan tidak lagi berlaku.

Atas dasar itu, Wirakarsa menilai bahwa AI untuk kebutuhan keuangan seharusnya tidak berhenti pada pemberian kesimpulan mengenai kemungkinan arah pasar. Sistem juga harus memberikan konteks yang memungkinkan pengguna menguji hasil tersebut.

Setidaknya, terdapat lima pertanyaan yang perlu dapat dijawab oleh sebuah keluaran model:

1. Data apa yang digunakan sebagai dasar analisis dan dalam kondisi apa data tersebut berpotensi kehilangan keandalannya?
2. Kondisi pasar seperti apa yang menjadi asumsi dalam menghasilkan kesimpulan tersebut?
3. Apa yang terjadi terhadap hasil analisis apabila likuiditas, volatilitas, atau korelasi antar-aset berubah secara tiba-tiba?
4. Sinyal berlawanan apa yang paling kuat dan berpotensi menggugurkan kesimpulan yang sedang diberikan?
5. Kapan model harus menyatakan secara terbuka bahwa informasi yang tersedia belum cukup untuk menghasilkan penilaian?

Menurut Wirakarsa, rangkaian pertanyaan tersebut bukan dimaksudkan untuk membuat proses analisis menjadi semakin kompleks. Tujuannya justru memberikan kemampuan kepada pengguna untuk membedakan antara hasil analisis yang masih dapat diverifikasi dan kesimpulan yang terlihat sangat meyakinkan tetapi dibangun di atas asumsi yang tidak terlihat.

Ketika Tidak Menjawab Justru Menjadi Pilihan yang Lebih Aman

Ada kecenderungan bahwa AI di sektor keuangan diharapkan mampu memberikan jawaban secara konsisten setiap kali digunakan. Namun, kemampuan sebuah sistem untuk selalu menghasilkan jawaban tidak berarti setiap jawaban tersebut memiliki tingkat keandalan yang sama.

Ketika data yang tersedia mulai kehilangan kualitas, berbagai sumber informasi menunjukkan hasil yang bertentangan, atau kondisi pasar berada di luar ruang lingkup yang dapat ditafsirkan model secara wajar, memaksakan sebuah jawaban justru dapat meningkatkan risiko.

Dalam kondisi demikian, menurut Wirakarsa, model yang lebih matang seharusnya memiliki mekanisme yang memungkinkan sistem untuk berhenti, menurunkan tingkat keyakinan, atau menolak memberikan arahan.

Apabila bukti yang tersedia belum mencukupi atau tingkat ketidakpastian sudah melewati ambang tertentu, AI seharusnya mampu mengkomunikasikan keterbatasan tersebut kepada pengguna.

“Kematangan sebuah model tidak hanya ditentukan oleh jumlah pertanyaan yang mampu dijawabnya, tetapi juga oleh kemampuannya mengenali kapan ia seharusnya tidak menjawab,” ujar Wirakarsa.

“Ketika pasar berada dalam kondisi yang sangat tidak pasti, menyatakan bahwa informasi yang tersedia tidak mencukupi bukan selalu merupakan kegagalan sistem. Dalam situasi tertentu, justru di situlah mekanisme manajemen risiko mulai berfungsi.”

Pandangan tersebut menunjukkan bahwa pengembangan AI untuk sektor keuangan seharusnya memiliki cakupan yang lebih luas daripada sekadar meningkatkan kemampuan prediksi.

Transparansi terhadap sumber data, keterbukaan mengenai asumsi model, pengujian dalam berbagai skenario, serta keterlibatan manusia dalam proses evaluasi juga perlu menjadi bagian penting dari pengembangan sistem AI keuangan.

AI Harus Membantu Manusia Mengambil Keputusan, Bukan Menggantikannya

Bagi Wirakarsa, penggunaan AI yang tepat dalam analisis investasi adalah membantu manusia menghadapi kompleksitas data, membandingkan sejumlah kemungkinan skenario, serta menemukan risiko yang mungkin sulit terlihat melalui analisis biasa.

AI tidak seharusnya menentukan tingkat risiko yang harus diterima oleh seseorang.

Sebuah model memang dapat menggunakan data untuk memperkirakan kemungkinan hasil tertentu. Namun, terdapat banyak aspek personal yang tidak dapat sepenuhnya dipahami hanya melalui data pasar.

Stabilitas pendapatan, jangka waktu investasi, tanggung jawab keluarga, kebutuhan terhadap dana tunai, hingga kemampuan seseorang dalam menghadapi kerugian merupakan faktor yang dapat berbeda antara satu individu dengan individu lainnya.

Karena itu, dua orang yang mendapatkan hasil analisis AI yang sama belum tentu harus mengambil keputusan investasi yang sama. Keduanya dapat membuat keputusan berbeda yang tetap rasional berdasarkan kondisi dan tujuan masing-masing.

Pemisahan antara analisis yang dihasilkan model dan keputusan untuk bertindak menjadi hal penting dalam penerapan AI di bidang keuangan.

Model dapat membantu menyediakan analisis dan berbagai kemungkinan. Namun, keputusan akhirnya harus mempertimbangkan penilaian manusia, tujuan individu, batas toleransi risiko, serta keadaan nyata di luar model.

“Memberikan kemampuan kepada AI untuk mengolah data yang kompleks tidak berarti manusia harus menyerahkan keputusan kepada AI,” kata Wirakarsa. “Teknologi seharusnya membantu memperbaiki cara manusia mengambil keputusan, bukan mengambil alih tanggung jawab atas dampak dari keputusan tersebut.”

Di Indonesia, pembahasan mengenai pemanfaatan AI secara bertanggung jawab di industri keuangan juga terus berkembang. Tata Kelola Kecerdasan Artifisial bagi Perbankan Indonesia yang diterbitkan oleh Otoritas Jasa Keuangan (OJK) turut menekankan aspek manajemen risiko, prinsip kehati-hatian, dan tata kelola dalam keseluruhan siklus penggunaan sistem AI.

Namun demikian, konteks industri tersebut tidak dapat diartikan sebagai dukungan atau endorsement dari OJK terhadap Johan Wirakarsa ataupun pandangan yang disampaikannya.

AI Perlu Memiliki Kemampuan untuk Mengatakan “Saya Tidak Tahu”

Salah satu risiko ketika AI dituntut menjawab setiap pertanyaan adalah munculnya kesimpulan yang terlihat lebih kuat daripada bukti yang tersedia.

Sistem dapat menggabungkan informasi yang sebenarnya tidak lengkap menjadi sebuah jawaban yang tersusun dengan sangat meyakinkan. Dalam konteks pengambilan keputusan keuangan, kondisi tersebut membutuhkan perhatian khusus karena tampilan jawaban yang lengkap tidak selalu menunjukkan bahwa fondasi informasinya juga kuat.

Wirakarsa berpendapat bahwa AI keuangan yang dapat dipercaya tidak perlu selalu terlihat yakin.

Sebaliknya, sistem justru perlu mampu memperlihatkan batas pengetahuannya kepada pengguna.

Ketika memberikan suatu kesimpulan, AI idealnya juga menjelaskan informasi apa yang belum tersedia, variabel apa yang paling rentan berubah, serta perkembangan apa yang dapat menyebabkan hasil analisis tersebut perlu ditinjau kembali.

Dengan cara tersebut, AI tidak hanya berfungsi sebagai mesin pemberi jawaban. Sistem dapat berkembang menjadi perangkat pendukung keputusan yang memungkinkan hasilnya diperiksa, diperdebatkan, dan dievaluasi kembali setelah keputusan dibuat.

Tantangan bagi pengembangan AI keuangan ke depan mungkin bukan sekadar bagaimana membuat model terdengar semakin meyakinkan. Tantangan yang lebih penting adalah memastikan setiap keluaran model dapat diuji melalui tiga pertanyaan mendasar:

“Mengapa model menghasilkan kesimpulan tersebut?”

“Perubahan apa yang dapat menunjukkan bahwa kesimpulan tersebut ternyata salah?”

“Kapan pengguna harus menolak hasil yang diberikan model?”

Jika ketiga pertanyaan tersebut selalu menjadi bagian dari proses penggunaan AI, teknologi tersebut akan lebih berpotensi mendukung pengambilan keputusan yang disiplin.

Dengan demikian, AI tidak berubah menjadi sumber jawaban yang dianggap tidak dapat dipertanyakan, melainkan menjadi alat yang membantu manusia berpikir lebih terstruktur sekaligus tetap mempertahankan kendali atas keputusan yang dibuat.

Tentang Johan Wirakarsa

Johan Wirakarsa merupakan profesional di bidang keuangan dengan fokus pada riset kuantitatif, alokasi aset, dan manajemen risiko. Dalam pekerjaannya, ia mengkaji batas penggunaan kecerdasan buatan dalam analisis keuangan serta mendorong pemanfaatan data sebagai pendukung pengambilan keputusan.

Ia juga menekankan pentingnya penerapan batas risiko yang jelas untuk membatasi ruang gerak model serta mempertahankan proses peninjauan oleh manusia dalam pengambilan keputusan yang melibatkan AI.

Kontak Media

Website: https://www.johanwirakarsaphd.com/
Email: info@johanwirakarsaphd.com

Disclaimer: Artikel ini semata-mata membahas kecerdasan buatan, analisis keuangan, dan metode manajemen risiko. Artikel ini bukan merupakan nasihat investasi, rekomendasi aset, proyeksi imbal hasil, ataupun ajakan untuk melakukan perdagangan.