AI-driven IFRS fraud controls menjadi topik penting karena risiko kecurangan tidak lagi “datang” dalam pola yang mudah dikenali. Di banyak organisasi, transaksi semakin real-time, integrasi sistem makin kompleks, dan tekanan target kinerja dapat memicu manipulasi laporan keuangan. Ketika IFRS menuntut kualitas pelaporan yang andal, konsisten, dan dapat diaudit, pendekatan pengendalian berbasis sampling manual saja sering terlambat.

AI (termasuk machine learning dan analitik lanjutan) dapat meningkatkan kemampuan organisasi dalam mendeteksi indikasi kecurangan atau salah saji material lebih dini. Namun, AI juga membawa risiko baru: data yang buruk, model yang bias, keputusan yang tidak dapat dijelaskan, dan celah keamanan yang dapat merusak integritas pelaporan. Di sinilah peran tim cybersecurity dan GRC (Governance, Risk, and Compliance) menjadi krusial: memastikan AI mendukung kontrol IFRS secara defensif, aman, dan siap audit.

Apa Itu AI-driven IFRS Fraud Controls?

Secara praktis, AI-driven IFRS fraud controls adalah rangkaian pengendalian internal yang memanfaatkan AI untuk:

  • Mendeteksi anomali pada jurnal, transaksi, estimasi akuntansi, dan rekonsiliasi.
  • Memantau risiko secara berkelanjutan (continuous monitoring) alih-alih periodik.
  • Memberi sinyal peringatan dini (early warning) untuk investigasi tim finance, compliance, dan audit internal.
  • Meningkatkan konsistensi dalam penerapan kebijakan akuntansi dan kontrol proses.

Pengendalian ini tidak menggantikan kebijakan IFRS, judgement profesional, atau audit. AI berperan sebagai “radar” yang membantu menemukan pola yang sulit terlihat, dengan catatan penerapannya harus terkendali, transparan, dan aman.

Mengapa IFRS Rentan terhadap Skema Kecurangan Modern?

IFRS mengandalkan kombinasi standar dan pertimbangan (judgement), misalnya dalam pengakuan pendapatan, penurunan nilai, provisi, dan pengukuran nilai wajar. Area yang melibatkan estimasi sering menjadi target karena ruang interpretasi lebih besar.

Selain itu, transformasi digital menciptakan titik risiko baru:

  • Otomatisasi proses (RPA/ERP) yang mengurangi pemeriksaan manual namun memperluas dampak jika ada kesalahan konfigurasi.
  • Integrasi data lintas sistem (POS, e-commerce, CRM, ERP) yang meningkatkan kemungkinan data tidak sinkron.
  • Perubahan cepat pada master data (vendor, customer, chart of accounts) yang dapat menjadi pintu masuk salah saji.
  • Akses jarak jauh dan kerja hybrid yang meningkatkan kebutuhan kontrol akses dan logging.

AI dapat membantu, tetapi hanya jika data dan kontrol keamanannya kuat.

Use Case AI yang Relevan untuk Pengendalian Kecurangan IFRS

1) Deteksi anomali jurnal umum (General Ledger)

Model dapat menandai jurnal dengan karakteristik tidak lazim: posting di jam tertentu, nominal tidak wajar, akun jarang digunakan, deskripsi mirip template tertentu, atau pola pembulatan yang mencurigakan. Output yang baik bukan “menuduh”, melainkan menghasilkan daftar prioritas investigasi.

2) Continuous monitoring pada pengakuan pendapatan

Untuk area yang sering disorot auditor, AI dapat memantau perubahan pola pendapatan per produk, kanal, atau wilayah. Misalnya, lonjakan tajam menjelang akhir periode dapat diprioritaskan untuk review tambahan, termasuk pemeriksaan bukti pengiriman, kontrak, atau cut-off.

3) Analitik rekonsiliasi dan outlier antar sub-ledger

AI dapat membantu menemukan perbedaan yang berulang namun “tertutup” oleh penyesuaian manual, misalnya mismatch antara sub-ledger piutang dan GL, atau perbedaan aging yang tidak konsisten.

4) Pemantauan perubahan master data

Perubahan pada vendor/customer bank account, alamat, atau term pembayaran dapat dipantau dengan rules + ML untuk menilai risiko. Ini penting untuk mencegah salah saji akibat data yang diubah tanpa otorisasi memadai.

5) Risk scoring untuk estimasi akuntansi

Untuk provisi, impairment, atau fair value inputs, AI dapat membantu mengidentifikasi input yang menyimpang dari pola historis atau asumsi pasar. Kontrol terbaik menekankan keterjelasan alasan (reason codes) agar reviewer dapat menilai kewajaran.

Komponen Kunci AI-driven IFRS Fraud Controls (Fokus Defensif)

1) Tata kelola data: akurasi, lineage, dan kualitas

AI tidak “memperbaiki” data yang buruk. Karena itu, fondasi kontrol adalah:

  • Data lineage: asal data, transformasi, dan pemilik data harus jelas.
  • Aturan kualitas data: duplikasi, nilai kosong, format tanggal, mata uang, dan konsistensi antar sistem.
  • Kontrol perubahan: perubahan mapping akun, rule posting, atau ETL harus melalui approval dan pencatatan.

Di konteks audit IFRS, kemampuan menelusuri dari laporan ke transaksi sumber (dan sebaliknya) adalah faktor penentu.

2) Kontrol akses dan pemisahan tugas (SoD)

AI akan efektif bila akses ke data dan konfigurasi terjaga:

  • Least privilege untuk data keuangan sensitif dan dataset training.
  • Segregation of Duties: pembuat jurnal, approver, dan admin sistem tidak berada pada peran yang sama.
  • Privileged Access Management untuk akun admin ERP/data platform.

Tanpa SoD yang kuat, anomali dapat “disamarkan” atau alert dapat dimatikan oleh pihak yang tidak semestinya.

3) Logging, audit trail, dan monitoring keamanan

Pengendalian fraud berbasis AI perlu jejak audit yang dapat dipertanggungjawabkan:

  • Log akses ke dataset, model, dan hasil analitik.
  • Log perubahan model (versi, parameter, threshold, fitur yang dipakai).
  • SIEM/SOC monitoring untuk aktivitas tidak biasa pada pipeline data dan repositori model.

Tujuannya bukan sekadar keamanan, tetapi juga audit readiness: auditor harus bisa memahami “apa yang berubah, kapan, oleh siapa, dan mengapa”.

4) Model governance: validasi, explainability, dan kontrol perubahan

AI untuk kontrol IFRS harus dapat dijelaskan. Praktik yang disarankan:

  • Validasi sebelum produksi: uji akurasi, false positive, dan cakupan skenario.
  • Explainability: tampilkan faktor utama yang memicu alert (misalnya akun, waktu posting, vendor baru, dsb.).
  • Change management: setiap perubahan threshold/fitur wajib melalui approval risk/compliance.
  • Model drift monitoring: pantau penurunan performa akibat perubahan proses bisnis atau seasonality.

Model yang “black box” cenderung sulit dipakai sebagai bukti kontrol, dan berisiko menimbulkan keputusan yang tidak konsisten.

5) Klasifikasi alert dan playbook investigasi

AI yang menghasilkan ratusan alert tanpa proses tindak lanjut hanya menambah kebisingan. Kontrol yang matang mencakup:

  • Risk scoring untuk prioritisasi (tinggi/sedang/rendah).
  • Playbook investigasi: langkah review, bukti yang harus dikumpulkan, dan SLA.
  • Escalation path: kapan melibatkan compliance, legal, atau audit internal.
  • Feedback loop: hasil investigasi dipakai untuk memperbaiki rule/model.

6) Perlindungan data dan kepatuhan privasi

Data keuangan dan data personal (misalnya data customer) sering bercampur. Pastikan:

  • Data minimization: hanya pakai fitur yang relevan untuk tujuan kontrol.
  • Enkripsi saat transit dan saat tersimpan.
  • Masking/tokenization untuk lingkungan pengembangan/testing.
  • Retensi data sesuai kebijakan dan kebutuhan audit.

Kontrol ini penting agar program AI tidak menciptakan risiko kepatuhan baru.

Langkah Implementasi Praktis (Tanpa Mengorbankan Keamanan)

1) Tentukan area IFRS berisiko tinggi dan tujuan kontrol

Mulailah dari proses yang memiliki dampak material dan historisnya sering memunculkan temuan audit: revenue recognition, manual journal entries, estimasi akuntansi, atau rekonsiliasi antar entitas. Nyatakan tujuan secara terukur, misalnya menurunkan waktu deteksi anomali dari 30 hari menjadi 3 hari.

2) Bangun data pipeline yang terkontrol

Pastikan sumber data resmi, ada approval untuk perubahan, dan quality checks berjalan otomatis. Dokumentasikan mapping IFRS yang relevan agar alert bisa ditelusuri ke kebijakan akuntansi.

3) Mulai dari pendekatan hybrid: rules + ML

Dalam banyak kasus, kombinasi lebih efektif: rules untuk kontrol deterministik (misalnya transaksi di luar jam kerja tanpa approval), dan ML untuk mendeteksi pola outlier yang tidak terdefinisi. Pendekatan hybrid memudahkan explainability dan penerimaan auditor.

4) Integrasikan dengan GRC dan workflow audit internal

Alert harus masuk ke sistem ticketing atau GRC agar statusnya bisa dilacak: open, in review, closed, atau escalated. Lampirkan bukti review dan keputusan agar menjadi bagian dari kontrol yang dapat diaudit.

5) Ukur efektivitas: bukan hanya akurasi model

Metrik yang lebih berguna:

  • Time to detect dan time to investigate.
  • False positive rate yang masih dapat ditangani tim.
  • Coverage: persentase populasi transaksi yang dipantau.
  • Kontrol outcome: penurunan penyesuaian akhir periode yang tidak terencana, atau temuan audit berulang.

Kesalahan Umum Saat Menerapkan AI untuk Fraud Controls IFRS

  • Mengabaikan kualitas data dan berharap model “menyesuaikan sendiri”.
  • Tidak punya audit trail model, sehingga sulit dipertanggungjawabkan saat audit.
  • Alert fatigue karena terlalu banyak sinyal tanpa prioritisasi dan playbook.
  • Over-reliance pada AI tanpa review manusia untuk judgement IFRS.
  • Kontrol keamanan lemah pada dataset training, repo model, atau API, sehingga integritas hasil dapat dipertanyakan.

FAQ: AI-driven IFRS Fraud Controls

1) Apakah AI bisa menggantikan auditor atau tim finance dalam menilai kepatuhan IFRS?

Tidak. AI sebaiknya diposisikan sebagai alat deteksi dan prioritisasi. Keputusan akhir terkait perlakuan akuntansi IFRS, materialitas, dan judgement tetap berada pada manajemen dan fungsi assurance (audit internal/eksternal).

2) Bagaimana cara membuat hasil AI “siap audit”?

Fokus pada traceability: simpan versi model, parameter/threshold, data lineage, log akses, serta alasan (explainability) mengapa suatu transaksi ditandai. Integrasikan hasil ke workflow yang terdokumentasi (ticketing/GRC) agar ada bukti review dan tindak lanjut.

3) Apakah kontrol berbasis AI harus selalu menggunakan data personal?

Tidak selalu. Banyak skenario cukup memakai data transaksi, akun, waktu, nominal, entitas, atau atribut proses. Terapkan data minimization dan masking bila data personal tidak diperlukan untuk tujuan kontrol.

4) Apa peran tim cybersecurity dalam program AI untuk kontrol kecurangan IFRS?

Tim cybersecurity berperan menjaga kerahasiaan, integritas, dan ketersediaan data serta pipeline AI: kontrol akses, enkripsi, logging, pemantauan, keamanan API, dan respons insiden. Ini penting agar hasil kontrol dapat dipercaya dan tidak mudah dimanipulasi.

Penutup

AI-driven IFRS fraud controls dapat menjadi penguat signifikan bagi pengendalian internal: mempercepat deteksi indikasi kecurangan, meningkatkan cakupan pemantauan, dan membantu tim fokus pada area berisiko tinggi. Namun manfaat tersebut hanya tercapai jika AI dibangun di atas fondasi tata kelola data yang kuat, model governance yang ketat, serta kontrol cybersecurity yang memadai. Dengan pendekatan defensif dan siap audit, AI tidak hanya “cerdas”, tetapi juga terpercaya untuk mendukung pelaporan keuangan berbasis IFRS.

ai governanceanomaly detectionaudit readinessCybersecurityData Governancefinancial reportingfraud controlsGRCIFRSinternal control
By