EFEKTIVITAS LAYANAN KEUANGAN BERBASIS MACHINE LEARNING SEBAGAI KOMPONEN PENDUKUNG KEBIJAKAN MAKROPRUDENSIAL PASCAPANDEMI COVID-19

Abstract

          Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang semakin pesat di era digital mendorong
munculnya berbagai inovasi layanan keuangan berbasis machine learning yang diharapkan dapat
mempermudah akses masyarakat dalan melakukan transaksi finansial, apalagi saat ini aksesibilitas tatap
muka menjadi sangat terbatas dalam situasi pandemi Covid-19. Tujuan penulisan artikel ini untuk
memberikan kontribusi pemikiran perihal efektivitas layanan keuangan berbasis machine learning sebagai
komponen pendukung kebijakan makroprudensial pasca pandemi Covid-19. Metode penelitian yang
digunakan adalah deskriptif kualitatif melalui tinjauan literatur yang relevan dengan layanan keuangan
terkini di era digital kemudian dianalisis menggunakan pendekatan SWOT. Berdasarkan hasil analisis dan
pembahasan dapat disimpulkan bahwa layanan keuangan berbasis machine learning sangat efektif dijadikan
sebagai komponen pendukung kebijakan makroprudensial pasca pandemi Covid-19 guna menjaga stabilitas
sistem keuangan nasional dengan mempertimbangkan faktor kekuatan, kelemahan, peluang, dan ancaman
sebagai implikasi logis dari implementasi layanan keuangan berbasis machine learning tersebut dalam
sistem perekonomian Indonesia.