Korupsi masih menjadi salah satu persoalan serius yang dapat menghambat pertumbuhan ekonomi dan menurunkan kesejahteraan masyarakat di berbagai negara, termasuk Indonesia. Tingginya tingkat korupsi menunjukkan bahwa penanganan yang dilakukan pemerintah belum sepenuhnya mampu mengatasi persoalan tersebut secara signifikan.
Praktik korupsi juga tidak hanya ditemukan dalam lingkungan pemerintahan pusat, tetapi telah menyebar hingga ke tingkat daerah. Seiring dengan perkembangan teknologi, cara melakukan korupsi pun mengalami perubahan. Tindakan ilegal yang sebelumnya banyak dilakukan melalui cara konvensional kini dapat memanfaatkan teknologi digital untuk menyamarkan transaksi sehingga proses pengungkapannya menjadi semakin rumit. Kondisi tersebut menunjukkan bahwa semakin kompleksnya praktik korupsi di era digital membutuhkan pendekatan yang lebih modern, salah satunya melalui pemanfaatan teknologi dalam forensic accounting agar proses pemeriksaan dan pengungkapan kecurangan dapat dilakukan secara lebih efektif.
Artificial Intelligence memiliki potensi besar dalam mengubah praktik forensic accounting, terutama melalui kemampuannya dalam mengolah dan mempelajari data secara otomatis. Teknologi ini mampu memproses data dalam jumlah besar dengan cepat dan sistematis, sehingga auditor forensik dapat menemukan pola transaksi yang tidak biasa, mengidentifikasi anomali, serta memperkirakan kemungkinan terjadinya kecurangan berdasarkan data historis. U.S. Government Accountability Office (GAO) menjelaskan bahwa teknologi berbasis AI dapat digunakan untuk menyaring data dalam jumlah besar guna menemukan pola maupun hubungan yang tidak lazim sehingga dapat membantu proses pendeteksian fraud (U.S. GAO, 2025: 1).
Sejalan dengan hal tersebut, Meneses Cerón (2026: 519) menjelaskan bahwa penerapan machine learning, deep learning, dan natural language processing dapat lebih efektif dibandingkan pendekatan berbasis aturan dalam mengenali pola kecurangan, khususnya apabila didukung oleh data yang berkualitas dan tenaga profesional yang mampu memahami hasil analisis. AI juga dapat membantu auditor dalam melakukan risk assessment dan menyaring data berdasarkan tingkat risiko, sehingga proses investigasi dapat lebih difokuskan pada transaksi atau pihak yang menunjukkan indikasi mencurigakan. Dengan demikian, AI bukan dimaksudkan untuk menggantikan auditor forensik, melainkan menjadi alat pendukung yang memperkuat kemampuan manusia dalam mengolah informasi yang kompleks dan menemukan indikasi kecurangan yang sulit diketahui melalui pemeriksaan manual. Pemanfaatan AI pada akhirnya dapat meningkatkan efektivitas forensic accounting karena proses pemeriksaan dapat dilakukan dengan lebih cepat, luas, dan didukung oleh analisis pola data yang lebih menyeluruh.
Selain AI, data analytics juga memiliki peranan penting dalam membantu proses investigasi karena memungkinkan auditor forensik mengolah data dalam jumlah besar dan menemukan potensi korupsi secara lebih sistematis. International Auditing and Assurance Standards Board (IAASB) menyatakan bahwa perkembangan teknologi dan penggunaan data analytics dapat meningkatkan efektivitas serta efisiensi audit karena auditor memiliki kesempatan untuk menggunakan data secara lebih luas dalam memahami risiko yang dimiliki suatu entitas (IAASB, 2018: 2–3). Berbagai teknik seperti data mining, analisis statistik, visual analytics, dan pendeteksian anomali dapat digunakan untuk menemukan transaksi yang memiliki pola berbeda dari kondisi normal serta mengidentifikasi hubungan yang tidak wajar antara berbagai pihak.
Penggunaan data analytics juga memungkinkan auditor forensik melakukan pemeriksaan secara lebih menyeluruh dan terstruktur dibandingkan pemeriksaan yang hanya dilakukan secara manual. Data dalam jumlah besar yang sebelumnya sulit ditelusuri dapat dianalisis untuk menentukan transaksi atau aktivitas yang perlu diperiksa lebih lanjut. Oleh karena itu, penerapan data analytics dapat membantu auditor mengolah data yang kompleks menjadi informasi yang lebih relevan sehingga dapat digunakan sebagai dasar untuk menelusuri dan mengungkap indikasi korupsi secara lebih terarah.
Walaupun menawarkan berbagai manfaat, pemanfaatan Artificial Intelligence dan data analytics dalam forensic accounting tetap membutuhkan dukungan sumber daya manusia, regulasi, dan tata kelola data yang memadai. Penerapan teknologi tidak cukup hanya dengan menyediakan perangkat atau sistem analisis, sebab auditor forensik tetap harus memiliki kemampuan untuk memahami teknologi, mengevaluasi hasil yang diperoleh, serta menentukan apakah suatu anomali benar-benar berkaitan dengan tindakan kecurangan. Keberhasilan AI dalam mendeteksi fraud sangat dipengaruhi oleh kualitas data yang digunakan dan kemampuan profesional dalam menginterpretasikan hasil analisis dengan mempertimbangkan aspek forensik (Cerón et al., 2026: 519).
Selain itu, auditor perlu memahami bahwa hasil analisis teknologi tidak selalu menunjukkan adanya fraud. Suatu transaksi yang dianggap tidak normal oleh sistem masih membutuhkan pemeriksaan dan bukti tambahan untuk memastikan apakah benar terjadi penyimpangan. Seow et al. (2016: 501–514) menjelaskan bahwa teknik analisis digital dapat membantu menemukan pola transaksi yang mencurigakan, tetapi auditor tidak seharusnya hanya bergantung pada satu metode karena tetap terdapat kemungkinan munculnya indikasi yang keliru. Oleh sebab itu, Indonesia perlu meningkatkan kemampuan digital auditor forensik sekaligus memperkuat regulasi dan tata kelola data agar pemanfaatan AI dan data analytics dapat dilakukan secara efektif, akurat, dan bertanggung jawab dalam proses pengungkapan korupsi.
Kolaborasi antara forensic accounting, Artificial Intelligence, dan data analytics dapat menjadi salah satu fondasi dalam memperkuat upaya menciptakan pemerintahan yang bersih sekaligus mendukung pertumbuhan ekonomi nasional. Kemajuan teknologi memberikan kemampuan bagi auditor forensik untuk mengolah data dalam jumlah besar dengan lebih cepat, menemukan pola transaksi yang tidak wajar, serta mengidentifikasi indikasi kecurangan yang mungkin sulit ditemukan melalui metode pemeriksaan konvensional. Meskipun demikian, keberhasilan penerapan teknologi tersebut tetap dipengaruhi oleh kualitas data, kompetensi sumber daya manusia, regulasi, serta tata kelola yang mampu memastikan penggunaannya dilakukan secara tepat dan bertanggung jawab.
Oleh karena itu, AI dan data analytics seharusnya tidak dianggap sebagai pengganti auditor forensik, tetapi sebagai sarana yang dapat memperkuat kemampuan profesional dalam menghadapi praktik korupsi yang semakin kompleks. Dengan pemanfaatan teknologi yang diiringi peningkatan kompetensi auditor serta penerapan tata kelola yang baik, forensic accounting berbasis AI memiliki potensi untuk meningkatkan transparansi dan akuntabilitas dalam pemerintahan. Pada akhirnya, penerapan tersebut dapat membantu menciptakan sistem pengawasan yang lebih kuat dan lingkungan ekonomi yang lebih sehat, sehingga turut mendukung pertumbuhan ekonomi Indonesia. (*)
