Di balik kemajuan teknologi kecerdasan buatan (AI), muncul ancaman yang kian mengkhawatirkan: deepfake. Teknologi ini dapat memalsukan identitas seseorang dalam bentuk visual dan audio yang sangat meyakinkan, membuat sistem keamanan digital harus bekerja ekstra untuk membedakannya dari yang asli. Dunia fintech yang mengandalkan sistem verifikasi otomatis berbasis biometrik menjadi target empuk para pelaku kejahatan berbasis AI. Jika tak ditangani serius, risiko seperti penipuan identitas, pembobolan akun, hingga kerugian finansial besar bisa terjadi hanya dalam hitungan menit.
Apa Itu Deepfake dan Mengapa Berbahaya?
Deepfake berasal dari gabungan kata “deep learning” dan “fake”. Teknologi ini memanfaatkan pembelajaran mesin (machine learning) untuk menciptakan konten palsu—biasanya berupa wajah, suara, atau gerakan tubuh seseorang—yang tampak sangat meyakinkan. Hasilnya? Sebuah video atau gambar yang terlihat autentik, padahal sepenuhnya dimanipulasi. Di satu sisi, teknologi ini bisa digunakan untuk hiburan atau seni visual. Tapi di sisi lain, deepfake mulai digunakan untuk kejahatan siber, terutama di sektor keuangan dan fintech.
Di sektor fintech, kepercayaan dan validitas identitas pengguna adalah segalanya. Proses onboarding, pengajuan pinjaman, dan otentikasi transaksi kini semakin bergantung pada teknologi digital seperti e-KYC dan face verification. Maka, apabila pelaku kejahatan dapat menyusup ke dalam sistem menggunakan wajah hasil deepfake, maka bukan hanya satu individu yang dirugikan—tapi bisa berdampak sistemik terhadap perusahaan dan seluruh penggunanya.
Tiga Bahaya Deepfake untuk Fintech
- Pengajuan Pinjaman Fiktif
Bayangkan seseorang mengunggah video selfie yang sepintas terlihat asli—tersenyum, berkedip, mengangguk—namun ternyata hanya rekaman hasil deepfake. Sistem e-KYC konvensional yang belum dilengkapi deteksi liveness bisa terkecoh dan menyetujui pinjaman. Ketika penipuan ini terjadi dalam jumlah masif, platform fintech akan kesulitan mengejar kerugian. Selain kerugian finansial, reputasi penyedia layanan pun bisa hancur di mata regulator dan publik. - Pembobolan Akun Nasabah
Salah satu modus operandi yang berkembang adalah ketika hacker menggunakan wajah palsu dari video deepfake untuk melewati sistem verifikasi wajah. Setelah berhasil masuk ke akun pengguna, mereka dapat mengakses informasi sensitif, melakukan transaksi ilegal, bahkan memindahkan dana ke akun lain. Celah ini sangat berbahaya bagi sistem yang hanya mengandalkan otentikasi satu lapis. - Pencurian Data & Identitas
Deepfake tidak hanya digunakan untuk menyamar secara visual, tetapi juga sering menjadi bagian dari skenario pencurian identitas secara menyeluruh. Kombinasi antara data KTP palsu, wajah hasil manipulasi, dan informasi fiktif lainnya bisa digunakan untuk membuat akun-akun palsu atau menyusupi sistem digital. Dalam konteks ini, deepfake bukan sekadar ancaman teknis—tetapi juga ancaman terhadap integritas data nasional dan hukum identitas digital.
Kenapa Fintech Harus Waspada?
Startup dan penyedia layanan fintech umumnya bergerak cepat dan mengandalkan otomatisasi. Hal ini justru membuat mereka lebih rentan apabila tidak dilengkapi sistem pengamanan yang mampu membedakan data asli dan palsu secara real-time. Tanpa teknologi liveness detection, sistem bisa saja menganggap video hasil deepfake sebagai wajah hidup yang valid. Inilah alasan mengapa banyak regulator di Asia Tenggara mulai memperketat standar keamanan identitas digital, termasuk mendorong penerapan teknologi biometrik tingkat lanjut.
Solusi Cerdas: Teknologi e-KYC dari Beeza
Untuk mengatasi ancaman ini, Beeza menghadirkan solusi e-KYC biometrik yang dirancang khusus untuk menghalau deepfake. Sistem verifikasi dari Beeza tidak hanya memverifikasi wajah, tapi juga memeriksa tanda-tanda kehidupan (liveness) dengan akurasi tinggi.
Sistem ini mampu membedakan antara wajah yang hidup dengan gambar atau video palsu melalui serangkaian algoritma AI seperti deteksi kedipan alami, gerakan mikro pada wajah, serta respons real-time terhadap perintah acak (challenge-response). Selain itu, teknologi screening berbasis AI milik Beeza mampu mengenali pola-pola manipulasi visual yang biasa digunakan dalam pembuatan deepfake.
Setiap proses onboarding akan melalui tiga lapisan verifikasi penting:
- Face Match untuk mencocokkan wajah pengguna dengan data KTP
- Liveness Detection untuk memastikan wajah benar-benar “hidup” dan bukan rekayasa
- AI Screening untuk menyaring elemen manipulatif seperti bayangan tidak alami, frame blending, atau pixel inconsistency
Dengan arsitektur keamanan ini, Beeza membantu fintech mendeteksi penipuan sebelum kerugian terjadi. Sistem ini juga mendukung integrasi cepat ke dalam berbagai platform melalui API, sehingga fintech bisa tetap fokus pada pertumbuhan tanpa mengorbankan keamanan.
Bagaimana Beeza Mengatasi Ancaman Deepfake?
Beeza menggunakan kombinasi antara AI deteksi visual dan biometrik real-time yang telah dikalibrasi untuk mengenali detail halus yang tak mungkin ditiru deepfake, seperti refleksi mata, ekspresi otot wajah, dan latensi pergerakan. Selain itu, Beeza menerapkan uji tantangan (challenge test) yang harus direspons secara langsung oleh pengguna, seperti menggerakkan kepala, mengedipkan mata, atau membaca angka acak. Proses ini hampir mustahil dipalsukan oleh video manipulatif. Dengan teknologi ini, Beeza mampu menyaring wajah-wajah palsu sebelum mereka masuk ke sistem. Sistem Beeza terus diperbarui mengikuti tren kejahatan digital terkini untuk menjaga keunggulan keamanan bagi para klien fintech.
Jangan Tunggu Sampai Terlambat
Ancaman deepfake terhadap dunia fintech bukanlah ancaman masa depan—ini adalah kenyataan hari ini. Semakin cepat perusahaan mengenali dan mengantisipasinya, semakin besar peluang mereka untuk bertahan dan tumbuh di tengah persaingan digital. Gunakan solusi yang telah terbukti, seperti Beeza, untuk menghadirkan sistem verifikasi yang tidak hanya cepat dan efisien, tetapi juga kuat terhadap manipulasi teknologi modern.
Untuk informasi dan Solusi terbaik untuk bisnis anda segera hubungi tim kami.