Bank Mulai Pakai Biometrik Suara untuk Gempur Penipuan, tapi AI Jadi Ancaman Baru

Industri perbankan global tengah menguji terobosan baru dalam menekan penipuan identitas: verifikasi biometrik suara. Langkah ini diambil setelah laporan Javelin Strategy and Research mencatat kerugian akibat penipuan identitas mencapai US$27,3 miliar dan menimpa 18 juta orang sepanjang 2025. Metode konvensional seperti pertanyaan tanggal lahir atau alamat dinilai semakin rapuh karena data tersebut mudah bocor melalui kebocoran basis data, penjualan catatan gelap, hingga jejak media sosial.

Beberapa lembaga keuangan merespons dengan menambahkan lapisan biometrik suara ke dalam sistem keamanan mereka. Teknologi ini bekerja dengan membandingkan ucapan penelepon terhadap cetak suara (voiceprint) yang sebelumnya telah ditautkan ke akun nasabah. Vishal Shah, seorang manajer teknik senior dengan pengalaman lebih dari 22 tahun, terlibat dalam arsitektur cloud di balik platform autentikasi suara di sebuah bank besar AS. Menurutnya, sistem itu dirancang untuk memverifikasi nasabah saat mereka berbicara dengan agen pusat panggilan, melayani puluhan juta akun, dan menghubungkan sistem telepon, aplikasi layanan pelanggan, serta perangkat deteksi penipuan.

"Kata sandi meminta orang membuktikan bahwa mereka mengingat sesuatu. Suara meminta mereka membuktikan bahwa mereka adalah seseorang," ujar Shah.

Proses verifikasi dimulai dengan merekam sampel suara nasabah dan mengubahnya menjadi cetak suara matematis. Pada panggilan berikutnya, sistem membuat cetak suara baru dan membandingkannya dengan versi tersimpan, lalu menghasilkan skor kecocokan. Proses ini berjalan di latar belakang selama percakapan. Kecocokan kuat memungkinkan layanan rutin berlanjut dengan lebih sedikit pertanyaan keamanan, sementara permintaan berisiko seperti transfer dana atau perubahan data akun tetap memerlukan verifikasi tambahan.

Meski menjanjikan, biometrik suara bukan tanpa celah. Suara dapat berubah akibat penyakit, penuaan, kebisingan latar, atau koneksi telepon yang buruk. Sistem biometrik juga berpotensi menghasilkan kecocokan palsu atau menolak nasabah sah. Ancaman yang lebih baru datang dari kloning suara berbasis kecerdasan buatan. Alat AI generatif kini mampu menciptakan ucapan yang meyakinkan hanya dari rekaman singkat, memberi penjahat cara lain untuk menyamar sebagai nasabah.

Panduan NIST untuk sistem identitas digital federal saat ini menegaskan bahwa perbandingan suara tidak boleh dijadikan metode autentikasi. Aturan itu memang tidak mengikat seluruh bank, tetapi menunjukkan mengapa suara sebaiknya diperlakukan sebagai salah satu sinyal, bukan sistem keamanan yang utuh. Bank dapat menggabungkan analisis suara dengan informasi perangkat penelepon, lokasi, aktivitas akun, dan perilaku. Permintaan berisiko tinggi juga dapat mensyaratkan kode sekali pakai atau konfirmasi melalui aplikasi seluler bank.

Shah mengungkapkan bahwa platform yang ia kerjakan juga mendeteksi tanda-tanda audio yang dimanipulasi dan memeriksa penelepon terhadap cetak suara yang terkait dengan upaya penipuan sebelumnya. "Keamanan adalah sasaran yang bergerak. Begitu Anda menganggap pertahanan sudah selesai, seseorang sedang membangun alat yang mengalahkannya," katanya.

Aspek keandalan sistem juga menjadi perhatian. Sistem autentikasi perbankan harus tetap tersedia saat lonjakan trafik, masalah perangkat lunak, atau gangguan layanan cloud. Shah menjelaskan bahwa platform dirancang agar satu komponen yang gagal tidak melumpuhkan seluruh proses autentikasi. Mekanisme percobaan ulang, jalur cadangan, dan pemutus sirkuit memungkinkan layanan lain tetap beroperasi ketika satu dependensi bermasalah. Tim teknik juga menguji kegagalan dalam kondisi terkendali sebelum berdampak ke nasabah. "Anda tidak benar-benar memahami sebuah sistem sampai Anda melihatnya gagal. Waktu aktif adalah sesuatu yang Anda peroleh dengan sengaja merusak sistem Anda sendiri sampai kegagalan tidak lagi mengejutkan," ujarnya.

Shah menuangkan gagasan serupa dalam bukunya, "How Systems Earn Trust," yang membahas keandalan, keamanan, dan identitas dalam sistem teknologi berskala besar. Menurutnya, verifikasi suara bisa mempermudah nasabah sah, tetapi nilainya bergantung pada cara penerapannya. Kecocokan suara hanya satu bukti; tidak boleh menghentikan peninjauan permintaan berisiko, terutama ketika audio buatan AI semakin mudah diproduksi. Pendekatan yang lebih kuat adalah berkelanjutan dan berlapis: sistem mempertimbangkan beberapa sinyal sepanjang panggilan dan meminta bukti tambahan saat risiko berubah.

Bagi Indonesia, perkembangan ini relevan mengingat maraknya penipuan digital dan rekayasa sosial yang menyasar nasabah bank. Otoritas Jasa Keuangan (OJK) dan Bank Indonesia telah mendorong penerapan verifikasi berlapis, termasuk biometrik dan autentikasi multi-faktor. Namun, adopsi biometrik suara di dalam negeri masih menghadapi tantangan regulasi perlindungan data pribadi, kesiapan infrastruktur telekomunikasi, serta risiko penyalahgunaan AI. Jika bank ingin mengadopsi teknologi serupa, mereka perlu memastikan bahwa data biometrik dilindungi sesuai UU Perlindungan Data Pribadi dan tidak menjadi target baru bagi pelaku kejahatan siber.

Ke depan, pertanyaannya bukan lagi apakah biometrik suara akan menjadi standar, melainkan seberapa cepat penjahat siber mengembangkan cara untuk menembusnya. Bank dan regulator dituntut untuk terus memperbarui pertahanan, bukan sekadar mengandalkan satu lapisan verifikasi. Tanpa itu, janji keamanan kepada nasabah hanya akan menjadi slogan di balik sistem yang rapuh.