Fraud Detection System: Cara Kerja, & Manfaatnya Bagi Bisnis

Kasus penipuan digital dan transaksi mencurigakan semakin marak seiring meningkatnya aktivitas pembayaran online. Banyak pelaku usaha kehilangan uang, data pelanggan, hingga reputasi akibat serangan yang sulit dideteksi secara manual.

Untuk mengatasi ancaman ini, perusahaan kini mengandalkan fraud detection system yaitu suatu sistem cerdas yang mampu mengenali pola anomali dan mencegah transaksi berisiko sebelum menimbulkan kerugian. 

Penggunaan teknologi ini bukan lagi pilihan tambahan, melainkan fondasi penting dalam menjaga keamanan dan kepercayaan pelanggan di era pembayaran digital.

Baca Juga: Remittance Adalah: Pengertian, Cara Kerja, dan Contoh Layanannya

Apa itu Fraud Detection System? 

Fraud detection system adalah sistem keamanan berbasis data yang dirancang untuk mengidentifikasi, menganalisis, dan mencegah aktivitas mencurigakan dalam transaksi digital. 

Sistem ini bekerja dengan memantau pola perilaku pengguna, mendeteksi anomali, dan memberi peringatan ketika menemukan indikasi penipuan.

Dalam konteks bisnis digital dan payment gateway, sistem ini berperan sebagai lapisan pertahanan utama untuk melindungi transaksi dari ancaman seperti pencurian identitas, transaksi ganda, atau penggunaan kartu kredit palsu. 

Berkat kemajuan teknologi seperti machine learning dan behavioral analytics, fraud detection system kini mampu belajar dari pola transaksi sebelumnya dan meningkatkan akurasinya seiring waktu.

Bagaimana Cara Kerja Fraud Detection System

Fraud detection system bekerja dengan menganalisis data transaksi dan perilaku pengguna untuk mengidentifikasi pola atau aktivitas mencurigakan secara otomatis. Sistem ini memanfaatkan kombinasi teknologi machine learning, artificial intelligence (AI), dan aturan logis untuk mendeteksi potensi penipuan dalam hitungan detik.

Komponen Utama Sistem

Sebuah sistem deteksi fraud terdiri dari beberapa komponen penting yang saling terhubung:

• Data Collection – Mengumpulkan informasi dari berbagai sumber seperti data transaksi, perilaku pengguna, dan riwayat historis untuk membentuk baseline aktivitas normal.
• Feature Engineering – Mengubah data mentah menjadi variabel yang dapat membantu sistem mengenali pola fraud secara lebih akurat.
• Model Training and Validation – Melatih model machine learning dengan data historis agar mampu membedakan transaksi normal dan mencurigakan.
• Real-Time Analysis – Melakukan analisis langsung saat transaksi berlangsung untuk mendeteksi dan mencegah aktivitas berisiko secara cepat.

Cara Kerja Sistem Deteksi Fraud Secara Real-Time

Dalam praktiknya, fraud detection system modern bekerja melalui tiga tahap utama:

1. Analisis Awal Data – Sistem mengidentifikasi pola transaksi normal dan mendeteksi penyimpangan dari data transaksi yang masuk.
2. Behavioral and Risk Analysis – Teknologi AI menganalisis perilaku pengguna serta menghitung skor risiko (risk scoring) berdasarkan lokasi, jumlah, dan frekuensi transaksi.
3. Identity Verification and Action – Saat aktivitas mencurigakan terdeteksi, sistem dapat meminta autentifikasi tambahan, menandai transaksi untuk manual review, atau langsung memblokirnya secara otomatis.

Pendekatan berbasis real-time ini memungkinkan bisnis mencegah fraud sebelum kerugian terjadi tanpa mengorbankan kecepatan dan kenyamanan transaksi pelanggan.

Baca Juga: 5 Rekomendasi Payment Gateway Internasional Terbaik untuk Bisnis Global

Metode atau Jenis Deteksi yang Digunakan dalam Fraud Detection System

Untuk mendeteksi dan mencegah penipuan dengan efektif, fraud detection system modern menggabungkan beberapa pendekatan analisis yang saling melengkapi. 

Setiap metode memiliki karakteristik dan keunggulan tersendiri yang digunakan tergantung pada kompleksitas transaksi dan tingkat risiko bisnis.

1. Rule-Based System

Pendekatan ini menggunakan seperangkat aturan atau ambang batas (threshold) yang telah ditentukan sebelumnya, misalnya membatasi jumlah transaksi per akun atau menandai transaksi yang dilakukan di lokasi tidak biasa.

Metode ini cepat dan mudah diimplementasikan, namun kurang fleksibel terhadap pola fraud baru yang belum pernah terjadi sebelumnya.

2. Machine Learning and Predictive Analytics

Berbeda dengan sistem berbasis aturan, metode ini menggunakan algoritma machine learning untuk mempelajari pola historis transaksi dan mengenali anomali secara otomatis.

Dengan analisis prediktif (predictive analytics), sistem dapat memprediksi kemungkinan penipuan di masa depan dan beradaptasi terhadap taktik baru yang terus berkembang.

3. Anomaly Detection

Teknik ini berfokus pada identifikasi aktivitas yang menyimpang dari perilaku normal pengguna. 

Misalnya, transaksi dalam jumlah besar yang tiba-tiba terjadi pada akun pasif atau aktivitas login dari lokasi geografis yang tidak biasa.

4. Risk Scoring

Setiap transaksi diberikan skor risiko berdasarkan sejumlah faktor seperti nominal, frekuensi, waktu, dan lokasi. 

Transaksi dengan skor tinggi akan ditinjau lebih lanjut atau diblokir otomatis, sementara transaksi berisiko rendah diproses tanpa hambatan.

5. Network Analysis

Pendekatan ini menggunakan graph analysis untuk memetakan hubungan antar entitas seperti akun, perangkat, atau alamat IP. 

Teknik ini membantu mengungkap jaringan pelaku fraud yang saling terhubung dan sering kali tidak terlihat oleh sistem konvensional.

Dengan kombinasi berbagai metode di atas, fraud detection system modern mampu memberikan perlindungan berlapis, cepat dalam mendeteksi, adaptif terhadap ancaman baru, dan tetap efisien tanpa memperlambat proses transaksi.

Baca Juga: Payment Gateway Adalah: Pengertian, Fungsi, Manfaat, & Contoh di Indonesia

Manfaat Fraud Detection System bagi Bisnis

Penerapan fraud detection system bukan hanya tentang menjaga keamanan, tetapi juga investasi jangka panjang untuk menjaga keberlanjutan bisnis. 

Dengan sistem yang dapat menganalisis transaksi secara real-time, perusahaan dapat mengurangi risiko fraud sekaligus meningkatkan efisiensi dan kepercayaan pelanggan.

1. Mencegah Kerugian Finansial

Sistem ini mampu mendeteksi aktivitas mencurigakan sebelum transaksi diproses, seperti penggunaan kartu curian atau identitas palsu. Dengan deteksi dini, bisnis dapat menghindari kehilangan dana dalam jumlah besar dan meminimalkan potensi chargeback.

2. Meningkatkan Kepercayaan Pelanggan

Keamanan adalah faktor utama yang memengaruhi keputusan pelanggan. Bisnis yang memiliki sistem fraud detection yang kuat menunjukkan keseriusan dalam melindungi data dan transaksi, sehingga pelanggan merasa lebih aman bertransaksi.

3. Efisiensi Operasional

Otomatisasi deteksi fraud mengurangi kebutuhan pemeriksaan manual dan mempercepat proses validasi transaksi. 

Tim operasional dapat fokus pada kasus prioritas tinggi tanpa kehilangan kendali terhadap keseluruhan sistem keamanan.

4. Kepatuhan Regulasi

Dalam industri keuangan dan pembayaran, kepatuhan terhadap regulasi seperti Know Your Customer (KYC) dan 

 (AML) sangatlah penting. Fraud detection system membantu memastikan setiap transaksi sesuai standar keamanan dan regulasi yang berlaku.

5. Melindungi Reputasi Brand

Insiden penipuan yang melibatkan pelanggan dapat menurunkan kepercayaan publik secara signifikan. Dengan sistem deteksi fraud yang kuat, bisnis dapat menjaga reputasi, menunjukkan kredibilitas, dan mempertahankan citra sebagai platform pembayaran yang aman dan profesional.

Secara keseluruhan, fraud detection system berperan sebagai tameng digital yang tidak hanya melindungi bisnis dari serangan, tetapi juga membangun fondasi kepercayaan dan stabilitas jangka panjang.

Baca Juga: Direct Debit Adalah: Pengertian, Cara Kerja, dan Manfaat untuk Bisnis

Studi Kasus dan Contoh Nyata Penerapan Fraud Detection System

Dikutip dari SuperAGI, sebagai salah satu ritel terbesar di dunia, Walmart menghadapi tantangan besar dalam menangani account takeover attacks yaitu upaya penipu mengambil alih akun pelanggan untuk melakukan transaksi ilegal. 

Dengan jutaan pengguna aktif setiap hari, deteksi manual sudah tidak lagi efektif menghadapi volume dan kompleksitas serangan yang meningkat.

Untuk mengatasinya, Walmart menerapkan sistem fraud detection berbasis Artificial Intelligence (AI) yang mampu memantau berbagai sinyal risiko secara real-time. Sistem ini menganalisis:

• Login attempts dari perangkat atau lokasi tidak dikenal.
• Pola perilaku tidak biasa, seperti rapid sequence transactions atau perubahan mendadak dalam perilaku pengguna.
• Anomali data pelanggan, misalnya perubahan informasi akun atau password resets yang tidak wajar.

Baca Juga: Apa Itu Rekber? Cara Kerja, Manfaat & Contohnya

Semua sinyal ini diproses dalam hitungan milidetik menggunakan model machine learning yang adaptif terhadap pola-pola penipuan baru. 

Sistem secara otomatis dapat menandai aktivitas mencurigakan, memblokir transaksi berisiko, atau meminta verifikasi tambahan untuk mencegah kerugian.

Hasilnya, Walmart berhasil menurunkan percobaan account takeover hingga 60% dalam beberapa bulan setelah implementasi. 

Lebih dari sekadar mencegah kerugian finansial, langkah ini juga meningkatkan kepercayaan pelanggan terhadap keamanan transaksi mereka di platform digital Walmart.

Kasus Walmart menunjukkan bahwa teknologi AI-powered fraud detection dapat memberikan dampak besar terhadap keamanan dan efisiensi transaksi digital. 

Prinsip yang sama juga diterapkan di Payment Gateway Pivot untuk membantu bisnis di Indonesia dan Asia Tenggara menjaga kepercayaan pelanggan sekaligus meminimalkan risiko penipuan. 

Pivot sudah mendapatkan lisensi resmi dari Bank Indonesia sebagai Penyedia Jasa Pembayaran (PJP) Level 1, memiliki sertifikasi keamanan internasional seperti PCI DSS dan ISO 27001, dan seluruh aktivitasnya berada dalam naungan pengawasan Komdigi dan PPATK.

Untuk memastikan keamanan setiap transaksi, sistem Pivot dilengkapi dengan sistem pengawasan dan pengendalian risiko 24 jam setiap hari, AI-powered fraud detection system, 3D secure untuk transaksi kartu, two-factor authentication (2FA), PIN, tokenisasi, enkripsi data, KYC yang ketat, serta kontrol akses berbasis peran. Lapisan keamanan ini memastikan data dan transaksi pelanggan tetap terlindungi dari risiko penyalahgunaan.

Selain keamanan, Pivot juga memudahkan integrasi pembayaran lintas metode melalui unified payment API berstandar SNAP. Dengan satu kali integrasi, bisnis dapat mengaktifkan lebih dari 25 metode pembayaran digital populer di Indonesia mulai dari Virtual Account, QRIS, e-wallet, kartu debit/kredit lokal maupun internasional, cicilan bank, hingga PayLater.

Keunggulan ini membuat Pivot cocok digunakan bagi bisnis yang baru mulai go digital hingga perusahaan besar dengan volume transaksi tinggi.

Buat Anda yang tertarik menggunakan Pivot, ada kabar baik, sekarang ada program spesial akhir tahun lewat Pivot ScaleUp Program!

Bagi bisnis yang mendaftar dan bergabung dengan Pivot di antara 1 September hingga 31 Desember 2025 akan mendapatkan subsidi biaya transaksi payment dan payout sebesar Rp 1 Miliar (Rp 1.000.000.000) selama 1 tahun (penawaran terbatas, T&C berlaku).

Kesempatan ini terbuka bagi semua bisnis di Indonesia, namun berlaku seleksi sesuai kriteria yang berlaku. Klik tombol di bawah ini untuk mendaftar sekarang juga!