Mengenali Pola Transaksi Mencurigakan: Langkah Awal dalam Analisa Fraud Efektif

Berbeda dari bayangan banyak orang, mendeteksi fraud tidak selalu dimulai dari kasus besar. Dalam banyak situasi, tanda-tanda awal justru muncul dari pola transaksi yang tidak wajar.

Regulasi keuangan Kemenkeu mendefinisikan transaksi mencurigakan sebagai aktivitas yang menyimpang dari profil atau kebiasaan normal pengguna, atau dilakukan dengan maksud untuk menghindari pelaporan (reporting requirements) maupun kewajiban kepatuhan lainnya. Definisi ini memberikan dasar penting, bahwa analisa fraud selalu dimulai dari pola, bukan dari satu transaksi tunggal.

1. Mengapa Pola Transaksi Menjadi Indikator Awal Fraud?

Fraud jarang terjadi secara acak. Pelaku biasanya meninggalkan jejak melalui peningkatan aktivitas transaksi, perubahan perilaku, atau struktur transaksi yang tidak konsisten.

Indikator-indikator ini telah diakui secara global dalam kerangka anti-fraud dan anti-money laundering yang digunakan oleh lembaga keuangan, fintech, e-commerce, hingga organisasi besar sebagai filter pertama sebelum investigasi lanjutan dilakukan.

Berbagai sumber industri mengelompokkan transaksi mencurigakan ke dalam pola-pola universal yang berlaku lintas sektor. Beberapa indikator yang paling sering digunakan antara lain:

a. Frekuensi atau Volume yang Tidak Sesuai Profil

Contohnya adalah jika pengguna biasanya melakukan transaksi kecil dan stabil, lalu tiba-tiba muncul banyak transaksi besar dalam waktu singkat. Hal ini dapat dianggap anomali.

b. Transaksi Berulang dengan Nominal Serupa

Pola structuring atau pemecahan transaksi (layering) sering digunakan untuk menghindari perhatian sistem. Transaksi kecil yang berulang dapat menjadi tanda upaya menyembunyikan aliran dana.

Memahami aktivitas tertentu dalam periode waktu yang spesifik merupakan salah satu langkah wajib dalam investigasi AML. Selain itu, pelaku usaha juga harus selalu siaga dengan indikator risiko AML.

c. Aktivitas yang Tidak Sejalan dengan Riwayat Pengguna

Transaksi yang tidak sesuai dengan perilaku historis, misalnya pembelian aset besar, transfer ke pihak tidak dikenal, atau pola pengeluaran baru, juga menjadi indikator yang patut diwaspadai.

d. Penggunaan Pihak Ketiga atau Lokasi Tidak Wajar

Transfer dana melalui akun perantara atau transaksi lintas wilayah dengan alasan yang tidak jelas juga tergolong dalam kategori transaksi mencurigakan.

e. Transaksi yang Kompleks dan Sulit Dijelaskan

Struktur transaksi yang berlapis, tidak transparan, atau tidak didukung dokumen yang memadai sering menjadi tanda potensi fraud atau aktivitas ilegal lainnya menurut Financial Crime Academy.

Pola-pola ini bukan asumsi, semuanya tercatat dalam berbagai panduan investigasi fraud dan dipakai sebagai dasar pemicu analisa lanjutan.

Sebelum masuk tahap investigasi menyeluruh, organisasi biasanya menerapkan langkah-langkah berikut:

a. Pemantauan Real-Time dengan Aturan Dasar (Rule-Based Alerts)

Sistem mendeteksi pola yang melanggar parameter tertentu. Contohnya jumlah transaksi, waktu, nominal, atau lokasi.

b. Analisis Perilaku (Behavioural Profiling)

Analisis perilaku dilakukan dengan cara membandingkan transaksi baru dengan perilaku historis pengguna untuk menemukan penyimpangan.

c. Risiko Berbasis Profil (Risk-Based Monitoring)

Tidak semua transaksi mencurigakan harus diperlakukan sama. Profil risiko membantu menentukan prioritas pemeriksaan.

d. Dokumentasi dan Eskalasi

Jika suatu pola terbukti tidak wajar, organisasi perlu mencatat detail dan melakukan eskalasi internal. Dalam banyak yurisdiksi, pola ini menjadi dasar pelaporan Suspicious Activity Report (SAR) atau STR sebagai bagian dari kewajiban kepatuhan.

Tujuan langkah-langkah ini bukan hanya mendeteksi fraud, tetapi juga membangun jejak audit yang jelas dan dapat ditelusuri.

4. Peran Teknologi dalam Meningkatkan Akurasi Deteksi

Teknologi seperti automation, rule engine, dan analisa berbasis machine learning membantu organisasi memeriksa volume transaksi besar dengan cepat. Namun, sistem ini tidak menggantikan kebutuhan akan analis manusia, tetapi meningkatkan akurasi dan mempercepat identifikasi pola.

Di sinilah platform seperti Simplifa.ai berperan. Dengan kemampuan mengekstraksi data transaksi, mengidentifikasi inkonsistensi, dan menandai pola anomali berbasis data, Simplifa mendukung tahap awal analisa fraud dan membantu tim risiko bekerja lebih efisien dengan data yang lebih bersih dan terstruktur.

Mengenali pola transaksi mencurigakan adalah langkah paling fundamental dalam analisa fraud yang efektif. Dengan memahami indikator universal dan menerapkan pemantauan yang sistematis, organisasi dapat mendeteksi anomali lebih awal, memperkuat pengendalian internal, dan mencegah risiko yang lebih besar.

Teknologi memang menjadi enabler penting, namun, akurasi selalu dibutuhkan untuk mengenali pola secara konsisten, apalagi saat melakukan analisa fraud.