Jakarta | Pemerintah sedang menyiapkan sistem terpadu untuk mendeteksi dan memantau harta individu dengan kekayaan bersih tinggi atau high-net-worth individuals. Sistem tersebut diarahkan untuk memetakan kepemilikan aset secara lebih menyeluruh, termasuk harta yang berada dalam berbagai bentuk dan tersebar pada sejumlah entitas. Penguatan sistem kini memasuki tahap akhir melalui integrasi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI).
Wakil Menteri Keuangan Nurkholisoh Ibnu Aman menjelaskan pemanfaatan sistem digital dalam pengawasan sektor perpajakan di Indonesia. Penjelasan itu disampaikan dalam acara di Hotel Mulia, Jakarta, pada Selasa, 13 Oktober 2026. Dalam keterangan tersebut, ia menyampaikan bahwa pemerintah tengah menuntaskan pengembangan sistem yang menghubungkan data dan pemantauan aset individu kaya melalui dukungan teknologi.
Kebutuhan terhadap sistem ini berkaitan dengan karakteristik harta individu dengan kekayaan bersih tinggi. Kekayaan mereka dapat tersebar di banyak perusahaan dan berada dalam beragam jenis aset. Kondisi tersebut membuat pemetaan kepemilikan tidak cukup dilakukan dengan melihat satu perusahaan atau satu sumber aset saja. Informasi mengenai harta juga dapat berubah dalam waktu cepat, sehingga sistem yang digunakan perlu mampu mengikuti perubahan tersebut.
Integrasi AI menjadi bagian dari tahap akhir penguatan sistem digital yang disiapkan pemerintah. Teknologi tersebut ditempatkan dalam kerangka sistem terintegrasi untuk mendeteksi serta memantau perubahan harta individu kaya. Dengan demikian, pengembangan sistem berfokus pada penyatuan pemantauan atas aset dan kepemilikan yang tersebar, sekaligus menyesuaikannya dengan dinamika perubahan kekayaan. Pemerintah menyampaikan langkah ini dalam konteks pengawasan sektor perpajakan, tanpa memisahkan pemantauan individu dari perusahaan dan aset yang terkait dengan kepemilikannya.
Pemerintah sedang menyiapkan dasbor berbasis kecerdasan buatan (AI) untuk membantu memantau perubahan harta individu kaya secara lebih menyeluruh. Dasbor ini dirancang bukan sekadar sebagai daftar nama atau jumlah kekayaan, melainkan sebagai sistem yang menggambarkan keterkaitan berbagai unsur yang relevan. Di dalamnya, pemerintah akan dapat melihat profil individu, anggota keluarga, perusahaan yang berhubungan, serta aset yang dimiliki atau terkait dengan setiap pihak.
Rancangan tersebut juga akan menampilkan hubungan di individu, keluarga, perusahaan, dan aset. Keterkaitan itu penting karena kepemilikan atau perubahan harta tidak selalu tercatat hanya atas nama seseorang. Sebagian aset dapat berhubungan dengan anggota keluarga atau badan usaha tertentu. Dengan menyatukan informasi mengenai seluruh unsur tersebut, pemerintah berupaya memperoleh gambaran yang lebih akurat mengenai struktur kepemilikan dan sebaran aset orang-orang kaya.
Pemetaan yang lebih terperinci diharapkan membantu pemerintah memantau perubahan kekayaan dengan dasar informasi yang lebih terhubung. Dasbor dapat menjadi sarana untuk membaca pola hubungan dan memperbarui profil pihak-pihak yang masuk dalam pemantauan, sesuai dengan data serta informasi yang tersedia. Tujuannya adalah memperkuat kemampuan pemantauan, bukan mengubah sistem menjadi penentu otomatis atas status atau kepemilikan seseorang.
Menurut Nurkholisoh, pengembangan dasbor tersebut kini berada pada tahap akhir, khususnya dalam penambahan fitur AI. Fungsi AI yang sedang disiapkan adalah membantu membaca berita dan pengungkapan perusahaan mengenai individu-individu kaya serta perusahaan mereka. Informasi dari sumber tersebut nantinya dapat membantu memperkaya pemahaman terhadap profil dan hubungan yang ditampilkan dalam dasbor.
Dengan demikian, AI pada tahap pengembangan ini berperan sebagai alat bantu untuk membaca dan mengolah informasi yang relevan. Fungsinya tidak diperluas menjadi kemampuan lain di luar keterangan tersebut. Dasbor tetap diarahkan untuk menyajikan hubungan individu, keluarga, perusahaan, dan aset secara lebih terstruktur, sehingga pemantauan sebaran serta perubahan harta dapat dilakukan berdasarkan informasi yang lebih lengkap dan akurat.
Dasbor berbasis kecerdasan artifisial (AI) disiapkan sebagai instrumen untuk memperkuat pengawasan perpajakan, terutama terhadap perubahan kekayaan individu berpenghasilan atau berharta besar. Sistem ini dapat mengolah berbagai informasi yang berkaitan dengan kepemilikan aset, transaksi, serta hubungan individu dan badan usaha. Dengan menghubungkan data tersebut, petugas pajak berpeluang memperoleh gambaran yang lebih utuh mengenai sumber dan perubahan kekayaan, termasuk dampak dari kegiatan bisnis yang melibatkan perusahaan terafiliasi.
Salah satu kemampuan yang dituju ialah membaca aksi korporasi perusahaan yang memiliki keterkaitan dengan individu kaya. Perubahan kepemilikan saham, pengalihan aset, pembagian dividen, merger, akuisisi, atau transaksi korporasi lainnya dapat menjadi sinyal yang perlu diperiksa lebih lanjut. Ketika informasi tersebut terintegrasi dalam dasbor, perubahan jumlah kekayaan dapat diperbarui secara otomatis dan real time. Petugas pajak tidak harus menunggu satu atau dua tahun untuk melihat perubahan yang signifikan, sehingga indikasi risiko dapat dikenali lebih awal.
Kecepatan pembaruan data dapat membantu mengarahkan pemeriksaan pada situasi yang membutuhkan perhatian, tanpa menjadikan seluruh wajib pajak sebagai sasaran pengawasan dengan tingkat intensitas yang sama. Nurkholisoh menekankan bahwa perpajakan yang cerdas berarti menggunakan data untuk bersikap adil, mempermudah kehidupan wajib pajak yang jujur, serta memusatkan perhatian pada lokasi risiko yang sebenarnya. Pendekatan berbasis informasi ini diharapkan mengurangi proses yang tidak perlu dan meningkatkan ketepatan dalam menentukan prioritas.
Meski demikian, dasbor AI diposisikan sebagai alat bantu untuk mempercepat pengenalan risiko, bukan pengganti seluruh proses kerja petugas pajak. Temuan sistem tetap memerlukan penilaian manusia, verifikasi sumber data, dan pemeriksaan terhadap konteks transaksi. Petugas akan menentukan apakah suatu perubahan memiliki alasan yang wajar, membutuhkan klarifikasi, atau perlu ditindaklanjuti sesuai ketentuan. Dengan pembagian peran tersebut, teknologi mendukung keputusan yang lebih cepat dan terukur, sementara tanggung jawab profesional serta proses pengawasan tetap berada pada otoritas perpajakan.
Contoh penerapan kecerdasan buatan lainnya disampaikan Nurkholisoh melalui pengawasan sektor perusahaan kelapa sawit. Dalam skema ini, data produksi hingga transaksi penjualan komoditas dipantau melalui sistem terintegrasi yang memanfaatkan artificial intelligence (AI), machine learning, dan big data. Pemantauan tersebut relevan bagi Indonesia yang dikenal sebagai salah satu produsen utama minyak kelapa sawit dunia atau crude palm oil (CPO). Dengan cakupan data yang luas, otoritas dapat memperoleh gambaran lebih menyeluruh mengenai pergerakan komoditas sejak dihasilkan hingga diperdagangkan.
Setiap transaksi jual beli antarperusahaan pada dasarnya disertai faktur pajak elektronik. Namun, perusahaan memiliki keleluasaan untuk mendeskripsikan barang dagangan menggunakan kata-kata masing-masing. Perbedaan istilah tersebut dapat menyulitkan pemeriksaan apabila dilakukan secara manual, terutama ketika jumlah transaksi sangat besar. Karena itu, machine learning digunakan untuk membaca berbagai faktur, memilah barang yang terjual, serta mengidentifikasi jumlah dan nilai transaksinya. Sistem kemudian dapat menghubungkan informasi tersebut dengan data produksi, pembelian, dan penjualan dari pihak-pihak yang terlibat.
Pemantauan ini juga dihubungkan dengan praktik PT Danantara Sumberdaya Indonesia terhadap tiga komoditas strategis, termasuk CPO. Tujuannya adalah memastikan tidak terdapat transaksi yang mengindikasikan underinvoicing atau transfer pricing. Data transaksi dibandingkan dengan laporan penjualan yang disampaikan perusahaan. Apabila ditemukan angka yang tidak sesuai, petugas memperoleh petunjuk yang lebih jelas untuk menentukan bagian yang memerlukan pemeriksaan lanjutan. Teknologi tidak serta-merta menetapkan kesalahan, tetapi membantu mengarahkan analisis pada risiko yang paling relevan.
Menurut Nurkholisoh, AI, big data, dan machine learning dapat membantu menemukan risiko sekaligus meningkatkan pelayanan kepada wajib pajak. Informasi yang lebih cepat dan terstruktur memungkinkan komunikasi serta tindak lanjut dilakukan secara lebih tepat. Meski demikian, perangkat teknologi saja tidak cukup untuk mengumpulkan pajak. Hasil akhirnya tetap bergantung pada cara sumber daya manusia mengelola, menafsirkan, dan menggunakan informasi yang dihasilkan sistem tersebut.
Baca juga: Perubahan Jadwal KRL Jabodetabek di Bulan September 2026 | Dampak Perubahan Rangkaian KRL di Jakarta | Penjelasan Mengenai Perubahan Desil Dalam DTSEN dan Cara Cek Bansos
