Strategi Pengambilan Keputusan Keuangan Berkelanjutan Dengan Artificial Intelligence For Financial Advisor (AIFA)

Ayuni Putri Anggraeni

Abstract


Abstrak

Kemajuan teknologi yang semakin pesat sehingga konsep AI sudah mulai merambat ke sektor publik. Salah satunya diterapkan di Kementrian Keuangan menganut konsep AI didalam menjalankan penyelenggaraan pemerintahan. Artificial Intelligence for Financial Advisor (AIFA) adalah kecerdasan buatan yang berfungsi sebagai pengolah serta melakukan standarisasi data secara otomatis dan real-time sehingga data ini dapat disajikan lebih cepet, efektif, efisien, dan relevan. Walaupun sudah melaksanakan pengambilan keputusan menggunakan AIFA namun dalam pelaksanaannya masih terjadi kendala dari berbagai model pengambilan keputusan AI yang berkelanjutan hal ini dapat dipahami keragaman dan inklusi, kapasitas untuk belajar, transparansi, dan kemampuan menjelaskan, kapasitas untuk mengorganisir diri, agensi, dan akuntabilitas, makna umum dan nilai-nilai yang tertanam, kepercayaan sistematik dan tersirat. Dengan adanya kendala tersebut maka diperlukan strategi dalam menjalankan pengambilan keputusan dengan AIFA yang berkelanjutan. Tujuan dari penulisan ini yaitu untuk mengetahui bagaimana konsep AI dijalankan, kendala yang ada serta strategi yang dapat diterapkan. Penelitian ini menggunakan metode penelitian kualitatif deskriptif, dengan mencari data dari artikel, buku, dan web dari sumber terpercaya. Hasil dari penelitian ini yaitu melakukan koordinasi dan kolaborasi antar stakeholder dari Kementrian Keuangan sampai dengan Pemerintah Daerah dan akademisi sehingga menciptakan kebaruan dalam AIFA, transparansi dalam menjalankan sistem ini juga diperlukan agar terlaksana dengan baik.


Keywords


pengambilan keputusan, strategi, artificial intelligence for financial advisor (aifa)

Full Text:

PDF

References


Bolton, M., Raven, R., & Mintrom, M. (2021). Can AI transform public decision-making for sustainable development? An exploration of critical earth system governance questions. Earth System Governance, 9, 100116. https://doi.org/10.1016/j.esg.2021.100116

Bruneo, D., Distefano, S., Longo, F., & ... (2016). Stack4Things as a fog computing platform for Smart City applications. … IEEE Conference on …. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7562195/

DataBoks. (2022). Ada 204,7 Juta Pengguna Internet di Indonesia Awal 2022. In DataBoks. https://bit.ly/3DYZ2wv

Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan. (2021). Ekonomi dan Fiskal Daerah. 1–16. https://djpk.kemenkeu.go.id/wp-content/uploads/2021/03/LPEFD-VI-Kinerja-Smart- City.pdf

Horita, F. E. A., de Albuquerque, J. P., & Marchezini, V. (2018). Understanding the decision-making process in disaster risk monitoring and early-warning: A case study within a control room in Brazil. International Journal of Disaster Risk Reduction, 28(January), 22–31. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2018.01.034

Karman. (2021). Strategi Dalam Mengembangkan Teknologi Kecerdasan Buatan. Majalah Ilmiah Semi Populer Komunikasi Massa, 2(2), 173–184.

Kemenkeu. (2021). Penerapan Artificial Intelligence Sebagai Upaya Mendukung Peningkatan Kinerja Pengelolaan Keuangan Daerah

Khan, A. I., & Al-Badi, A. (2020). Emerging data sources in decision making and AI. Procedia Computer Science, 177, 318–323. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.10.042

Khan, S., Paul, D., Momtahan, P., & ... (2018). Artificial intelligence framework for smart city microgrids: State of the art, challenges, and opportunities. 2018 Third International …. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8364080/

Kuziemski, M., & Misuraca, G. (2020). AI governance in the public sector: Three tales from the frontiers of automated decision-making in democratic settings. Telecommunications Policy, 44(6), 101976. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2020.101976

Moorman, R., Frownfelter, J., Wretling, S., Price, S., & Taraman, S. (2020). Basic Concepts of Artificial Intelligence. Intelligence-Based Medicine: Artificial Intelligence and Human Cognition in Clinical Medicine and Healthcare, 7–22. https://doi.org/10.1016/B978-0- 12-823337-5.00001-9

Muthukrishnan, N., Maleki, F., Ovens, K., Reinhold, C., Forghani, B., & Forghani, R. (2020). Brief History of Artificial Intelligence. Neuroimaging Clinics of North America, 30(4), 393–399.https://doi.org/10.1016/j.nic.2020.07.004

Nikitas, A., Michalakopoulou, K., Njoya, E. T., & ... (2020). Artificial intelligence, transport and the smart city: Definitions and dimensions of a new mobility era. Sustainability. https://www.mdpi.com/680196

Nugroho, A., & Fitri Azmi, I. (2021). Alleviating Society’s Economic Crisis: Narrative Policy on Social Safety Nets Policy Process During Covid-19 Pandemic. Policy & Governance Review, 5(2), 113. https://doi.org/10.30589/pgr.v5i2.443

Raza, E., Sabaruddin, L. O., & Komala, A. L. (2020). Manfaat dan Dampak Digitalisasi Logistik di Era Industri 4.0. Jurnal Logistik Indonesia, 4(1), 49–63. https://doi.org/10.31334/logistik.v4i1.873

Sugiyono. (2010). Teknik Analisis Data suatu penelitian. Journal of Chemical Information and Modeling, 01(01), 1689–1699.

Sulistiyowati, J. I. (2021). BUKU AJAR KECERDASAN BUATAN. 8-9 Hal.

van Noordt, C., & Misuraca, G. (2022). Artificial intelligence for the public sector: results of landscaping the use of AI in government across the European Union. Government Information Quarterly, 39(3), 101714. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101714

Wilson, C., & van der Velden, M. (2022). Sustainable AI: An integrated model to guide public sector decision-making. Technology in Society, 68, 101926. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2022.101926


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


@2017-2024
Jl. Hayam Wuruk No. 34-38 Bandung
Politeknik STIA LAN Bandung
Powered by OJS (Open Jounal Systems)