Industri multifinance di Indonesia tumbuh pesat dalam beberapa tahun terakhir. Namun, di balik peluang pasar yang besar, masih ada tantangan utama yang membayangi: risiko kredit. Kredit macet dan gagal bayar terus menjadi momok yang menghambat profitabilitas perusahaan. Di era digital, big data dan credit scoring otomatis muncul sebagai solusi baru untuk membantu multifinance menekan risiko kredit sekaligus menjaga kepercayaan konsumen.
Risiko Kredit: Tantangan Abadi bagi Multifinance
Perusahaan multifinance memiliki peran penting dalam mendukung konsumsi masyarakat, mulai dari pembiayaan kendaraan, alat elektronik, hingga kebutuhan produktif UMKM. Namun, sektor ini rentan terhadap risiko kredit.
Data Otoritas Jasa Keuangan (OJK) menunjukkan bahwa tingkat non-performing financing (NPF) multifinance masih berada di atas perbankan, meskipun tren pertumbuhan penyaluran pembiayaan terus meningkat. Kondisi ini menggambarkan bahwa risiko kredit tetap menjadi pekerjaan rumah besar bagi pelaku industri.
Tantangan lain yang dihadapi antara lain:
- Analisis manual yang lambat → proses verifikasi sering membutuhkan waktu panjang.
- Keterbatasan data akurat → sulit menilai profil risiko calon debitur secara menyeluruh.
- Potensi fraud → dari manipulasi identitas hingga pemalsuan dokumen.
Jika tidak ditangani, masalah tersebut bukan hanya merugikan dari sisi finansial, tetapi juga bisa mengikis kepercayaan masyarakat terhadap layanan multifinance.
Big Data: Mengubah Cara Multifinance Mengelola Risiko
Era digital membawa perubahan besar dalam pengelolaan data. Kini, big data menjadi kunci utama untuk memahami pola perilaku konsumen, menganalisis risiko, hingga mendeteksi potensi kredit macet.
Dengan big data, multifinance dapat mengakses informasi yang lebih luas, tidak hanya dari data internal, tetapi juga dari sumber eksternal seperti:
- Riwayat transaksi digital
- Aktivitas pembayaran online
- Data kependudukan dan verifikasi identitas
- Jejak digital yang relevan untuk profiling nasabah
Analisis big data memungkinkan perusahaan multifinance mendapatkan gambaran menyeluruh tentang calon debitur. Hasilnya, keputusan kredit bisa diambil lebih cepat, akurat, dan berbasis fakta, bukan sekadar asumsi.
Credit Scoring Otomatis: Mengurangi Human Error
Selain big data, credit scoring otomatis menjadi terobosan penting untuk menekan risiko kredit. Sistem ini bekerja dengan algoritma yang menilai kelayakan kredit seseorang berdasarkan ribuan variabel, mulai dari kemampuan membayar hingga potensi risiko gagal bayar.
Berbeda dengan metode manual yang rawan bias dan membutuhkan waktu lama, credit scoring otomatis memiliki keunggulan:
- Kecepatan → proses analisis yang tadinya butuh berhari-hari, kini bisa selesai dalam hitungan menit.
- Konsistensi → setiap nasabah dinilai dengan parameter yang sama, sehingga lebih objektif.
- Real-time detection → sistem mampu memberikan tanda peringatan dini jika terdeteksi potensi fraud.
Dengan penerapan scoring otomatis, multifinance dapat memperkecil kemungkinan kredit macet sekaligus meningkatkan tingkat persetujuan pembiayaan yang lebih tepat sasaran.
Tren Pertumbuhan & Kebutuhan Inovasi
Industri multifinance nasional mencatatkan pertumbuhan aset hingga ratusan triliun rupiah dalam lima tahun terakhir. Namun, laju pertumbuhan tersebut tidak sejalan dengan penurunan rasio kredit macet. Menurut laporan OJK, rata-rata NPF multifinance masih bertahan di kisaran 2–3 persen, lebih tinggi dibandingkan perbankan yang berada di bawah 2 persen.
Kondisi ini menunjukkan bahwa semakin besar portofolio pembiayaan, semakin besar pula risiko yang harus dikelola. Perusahaan multifinance tidak lagi bisa bergantung pada sistem manual dan asumsi lama. Tanpa inovasi, risiko kredit bisa menjadi penghambat utama pertumbuhan jangka panjang.
Inilah alasan mengapa adopsi teknologi big data, AI, dan scoring otomatis bukan sekadar tren, melainkan kebutuhan strategis yang menentukan daya saing industri.
Transformasi Digital dalam Multifinance
Teknologi digital sudah bukan lagi pilihan, melainkan kebutuhan. Perusahaan multifinance yang masih bertahan dengan sistem tradisional berisiko tertinggal dari pesaing yang lebih inovatif.
Transformasi digital dalam manajemen risiko kredit mencakup:
- Onboarding digital → verifikasi calon debitur bisa dilakukan secara online dengan validasi data instan.
- Integrasi data multi-sumber → analisis lebih komprehensif untuk menentukan profil risiko.
- Fraud detection berbasis AI → sistem cerdas mendeteksi pola tidak wajar yang berpotensi merugikan perusahaan.
- Digital signature & verifikasi biometrik → memperkuat keamanan transaksi pembiayaan.
Semua inovasi ini tidak hanya menurunkan risiko kredit, tetapi juga meningkatkan efisiensi operasional serta pengalaman pengguna yang lebih baik.
Solusi Praktis untuk Menekan Risiko Kredit
Dalam praktiknya, banyak multifinance mulai menggandeng mitra teknologi untuk memperkuat sistem analisis risiko. Salah satu solusi yang kini banyak digunakan adalah layanan digital berbasis big data dan scoring otomatis yang sudah terbukti mampu menurunkan angka kredit macet.
Melalui teknologi ini, multifinance dapat:
- Mendeteksi potensi gagal bayar lebih awal
- Meningkatkan akurasi keputusan kredit
- Menghemat biaya operasional
- Mempercepat pertumbuhan bisnis
Kesimpulan
Risiko kredit memang tak bisa dihindari sepenuhnya dalam industri multifinance. Namun, dengan pemanfaatan big data dan credit scoring otomatis, tantangan tersebut bisa ditekan secara signifikan. Teknologi bukan hanya memberi efisiensi, tetapi juga menghadirkan keamanan dan kepercayaan baru bagi konsumen.
Ke depan, multifinance yang berani berinvestasi pada inovasi digital akan memiliki keunggulan kompetitif yang lebih kuat. Mereka dapat menyalurkan pembiayaan dengan lebih aman, sekaligus meningkatkan kepuasan nasabah.
👉 Jika Anda pelaku multifinance yang ingin mengurangi risiko kredit sekaligus mempercepat pertumbuhan bisnis, inilah saatnya beralih ke solusi digital yang lebih cerdas.
Temukan bagaimana Beeza dapat membantu multifinance Anda menurunkan risiko kredit melalui teknologi big data dan scoring di beeza.id.