Refleksi Kasus Fraud 2025 dan Trend 2026: Audit Investigasi Fraud dan Mitigasi Cyber Security Menggunakan AI & ML (Studi Kasus Bank dan Penyedia Jasa Pembayaran serta Penyelenggara Infrastruktur Sistem Pembayaran)

Tren keamanan siber terus berubah seiring dengan munculnya teknologi mutakhir seperti
kecerdasan buatan (AI), penyimpanan cloud, dan Internet of Things (IoT). Prospek keamanan
siber dan fraud investigation pada tahun 2026 ditandai oleh fenomena “perang senjata” yang
didorong oleh pemanfaatan AI. Baik penyerang maupun pembela akan sangat memanfaatkan AI
dan otomatisasi, sementara kesalahan manusia tetap menjadi tantangan yang terus-menerus.
Fraud investigation siber pada tahun 2026 akan membutuhkan alat-alat canggih untuk
mengimbangi serangan otonom yang digerakkan oleh AI.

Menurut data Statista, biaya global kejahatan siber diproyeksikan akan merugikan perusahaan
hingga sebesar USD 15,63 triliun pada tahun 2029. Kondisi ini menjadikan penting bagi para
profesional keamanan siber untuk terus mengikuti perkembangan tren terbaru serta
mengevaluasi berbagai kasus yang kerap terjadi dengan tetap mengedepankan prinsip tata
kelola yang baik dan manajemen risiko yang efektif.

Tujuan

1. Memahami pola dan karakteristik kasus fraud yang berkembang pada tahun 2025.
2. Mengidentifikasi tren fraud dan cyber risk yang diproyeksikan meningkat di tahun 2026.
3. Meningkatkan kompetensi audit investigasi fraud berbasis teknologi.
4. Memahami pemanfaatan AI dan Machine Learning dalam deteksi dan pencegahan fraud.
5. Memperkuat mitigasi risiko cyber security pada sistem pembayaran.
6. Meningkatkan kesiapan bank dan PJSP dalam menghadapi risiko digital fraud.

Materi Pokok

Refleksi Fraud 2025 & Audit Investigasi Fraud

1. Landscape Fraud 2025 pada Perbankan dan Sistem Pembayaran
2. Pola Fraud Digital: Social Engineering, Account Takeover, dan Transaction Manipulation
3. Fraud pada Bank, PJSP, dan Infrastruktur Sistem Pembayaran
4. Kerangka Audit Investigasi Fraud
5. Teknik Identifikasi Red Flags dan Early Warning
6. Metodologi Investigasi Fraud Berbasis Risiko
7. Pengumpulan dan Analisis Bukti Digital (Digital Evidence)
8. Studi Kasus Fraud Aktual Tahun 2025

Tren 2026 & Mitigasi Cyber Security Berbasis AI & ML

1. Tren Fraud dan Cyber Crime 2026 di Industri Keuangan
2. Cyber Security Risk pada Ekosistem Sistem Pembayaran
3. Peran AI dan Machine Learning dalam Fraud Detection
4. Konsep Anomaly Detection dan Behavioral Analytics
5. Integrasi AI dalam Audit dan Monitoring Transaksi
6. Governance, Control, dan Ethical Use of AI
7. Strategi Mitigasi Risiko Cyber Security Terintegrasi
8. Studi Kasus Penerapan AI dan ML pada Bank dan Payment System