Optimisme berhadapan dengan pekerjaan implementasi
AI untuk treasury adalah penggunaan kecerdasan buatan untuk membantu mengelola keuangan perusahaan, termasuk mengotomatisasi transaksi dan mendukung keputusan pengelolaan kas. Survei HSBC menunjukkan bahwa 84 persen manajer keuangan korporasi di Indonesia memperkirakan AI akan sangat bermanfaat bagi treasury dalam tiga tahun mendatang, dibandingkan rata-rata Asia Pasifik sebesar 72 persen. Angka itu menandakan keyakinan yang kuat, tetapi bukan bukti bahwa manfaatnya otomatis terwujud. Sebanyak 34 persen responden telah memakai agen AI untuk mengotomatisasi proses transaksi treasury, dua kali rata-rata kawasan sebesar 17 persen. Hanya 7 persen perusahaan belum mengadopsi AI untuk fungsi ini, dibandingkan 19 persen di Asia Pasifik. Jadi, perdebatan telah bergeser dari apakah teknologi ini berguna ke bagaimana menerapkannya tanpa mengganggu operasi keuangan.
Sistem lama menjadi ganjalan terbesar
Kesenjangan antara optimisme dan penerapan skala besar terlihat jelas pada masalah integrasi. Sebanyak 80 persen responden menyebut penyatuan AI dengan sistem yang sudah ada sebagai hambatan utama, lebih tinggi daripada angka Asia Pasifik sebesar 70 persen. Ini bukan persoalan teknis kecil: treasury harus bekerja dengan alur transaksi, data, dan kontrol yang telah dipakai perusahaan. Jika sambungan antarsistem tidak rapi, otomatisasi berisiko menambah pekerjaan koreksi alih-alih mempercepat proses. Keterbatasan tenaga ahli dan risiko masing-masing disebut oleh 40 persen responden; kualitas data menjadi kendala bagi 27 persen. Karena itu, integrasi sistem AI semestinya diperlakukan sebagai bagian inti dari proyek, bukan urusan belakangan setelah perangkat lunak dibeli. Tanpa fondasi yang cocok, klaim efisiensi sulit diterjemahkan menjadi hasil operasional.
Biaya, keamanan, dan persetujuan anggaran
Biaya implementasi AI juga membatasi adopsi: 33 persen responden menyebutnya sebagai hambatan. Namun, tantangannya tidak berhenti pada pengeluaran teknologi. Hampir separuh manajer keuangan, yakni 48 persen, menilai persetujuan anggaran untuk membangun treasury real-time sebagai salah satu kendala terbesar. Sebanyak 37 persen menyoroti risiko keamanan dan kesulitan meyakinkan pemangku kepentingan tentang manfaat perubahan sistem. Tekanan untuk bergerak cepat harus dibaca bersama paparan risiko: ketika pembayaran beralih ke proses real-time, transaksi ini dipandang paling rentan terhadap ancaman siber di Indonesia dan di 10 dari 11 pasar Asia Pasifik yang disurvei. Sebanyak 77 persen responden menilai perusahaan perlu meningkatkan teknologi untuk memperkuat keamanan transaksi, lebih tinggi daripada rata-rata kawasan sebesar 57 persen.
Perluasan harus mengikuti kesiapan, bukan euforia
Dorongan memakai AI makin masuk akal karena pengelolaan transaksi di tengah volatilitas nilai tukar dan suku bunga menjadi prioritas korporasi dalam 12 bulan mendatang. Namun, adopsi AI perusahaan tidak semestinya diukur dari seberapa cepat teknologi dipasang. Kualitas hasil bergantung pada data dan konteks yang digunakan, serta validasi manusia; AI lebih tepat menjadi pendukung keputusan daripada penentu keputusan akhir. Perusahaan perlu menilai kesiapan integrasi, tata kelola, keamanan, dan kemampuan tim sebelum memperluas penggunaan. Sikap ini bukan penolakan terhadap inovasi, melainkan cara menghindari sistem mahal yang tidak cocok dengan kebutuhan operasional. Optimisme 84 persen memberi alasan untuk bereksperimen, tetapi angka integrasi 80 persen menunjukkan pekerjaan dasar masih besar. Kesimpulannya, AI untuk treasury berpotensi membantu, tetapi keberhasilan ditentukan oleh fondasi dan disiplin penerapan, bukan semata antusiasme.
