Iklan - Scroll untuk Melanjutkan
Baca artikel Fortune IDN lainnya di IDN App
Akal Buatan di Bursa Saham: Ini 2 Contoh Implementasinya
Ilustrasi penutupan perdagangan bursa di BEI, Selasa (30/12). (Fortune Indonesia/Tanayastri Dini)

Jakarta, FORTUNE - Bayangkan masa depan di mana asisten digital dapat menganalisis grafik candlestick dan angka-angka pergerakan harga saham tanpa jeda. Akal buatannya bahkan juga bisa menyisir laporan keuangan, berita makroekonomi, hingga sentimen media sosial dalam hitungan detik, lalu meramu data-data itu menjadi rekomendasi instan yang tajam.

Lebih jauh, ia bahkan bisa melangkah ke tahap eksekusi, menempatkan order beli atau jual di momen yang presisi, saat perbedaan sepersekian detik bisa menentukan untung atau rugi. Bayangan ‘masa depan’ itu kini mulai menjelma.

Pada laporan Artificial Intelligence in Capital Markets (Maret 2025), International Organization of Securities Commissions (IOSCO) mencatat beberapa contoh potensi pemanfaatannya di pasar modal; dalam komunikasi dengan klien, algorithmic trading, roboadvising/manajemen aset, deteksi penipuan, dukungan produktivitas internal, antipencucian uang, analisis sentimen, perdagangan frekuensi tinggi, riset investasi, serta otomatisasi transaksi.

Hal-hal itu tak hanya dapat diimplementasikan di Self-Regulated Organization (SRO), tapi juga para Anggota Bursa (AB). Dengan catatan, harus tetap memenuhi peraturan dan perundangan pasar modal terkini.

Salah satu implementasi AI terbaru oleh AB di Indonesia adalah ‘ChatGPT versi pasar saham’ dari Sucor Sekuritas. Pada Mei 2025, perusahaan asal Surabaya itu merilis fitur SPOT AI di aplikasinya. Pengembangan fitur itu berawal dari pengalaman Bernadus Wijaya, CEO PT Sucor Sekuritas, yang mulai rutin menggunakan ChatGPT.

“Seru,” menurutnya. Namun, sebagai profesional di pasar modal, ia merasa informasi ihwal saham di mesin itu terkadang keliru. “Karena memang dia [ChatGPT] bukan untuk saham ya. Dia tak mengerti, tak tahu detail tentang support, resisten, area-area itu, agak ngaco. Makanya aku ingin membuat semacam AI seperti ChatGPT, khusus untuk saham, yang akurat dari sisi teknikal, fundamental, dan berita,” ujarnya (15/8).

Sucor Sekuritas mengombinasikan API ChatGPT dengan data-data pasar yang mereka miliki (baik dari tim riset teknikal dan fundamental, maupun data tambahan hasil langganan perusahaan). Khusus untuk tim riset internal, Sucor Sekuritas didukung oleh 10 analis, yang aktif menginput data-data teknikal dan fundamental ke sistem SPOT AI demi menjaga keandalan fitur.

Dalam hematnya, pengembangan SPOT AI bertujuan menciptakan sosok ‘asisten virtual’ bagi para trader dan investor pemula. Secara mendetail, nasabah di bawah 30 tahun lah yang termasuk dalam segmen tersebut. Khususnya yang literasi finansialnya belum cukup mumpuni karena kurang terekspos edukasi.

Sebagai konteks, 80 persen dari 80.000 pengguna aplikasi SPOT by Sucor Sekuritas berusia 25–40. Sejak Mei–medio Agustus 2025, fitur SPOT AI diklaim telah diadopsi ribuan pengguna. Berapa target kenaikan transaksi yang ingin diraih dari adanya fitur itu? Bernad tak memperinci angkanya. Namun, karena masih dalam tahap uji coba, yang berlaku 6 bulan sejak Mei, Sucor Sekuritas masih fokus mengedukasi pengguna seraya memutakhirkan sistem.

“Karena tentu saja kami tak ingin merilis fitur yang sembarangan. [Jangan sampai] kami sudah promosi gila-gilaan, tapi ternyata belum secanggih itu,” katanya. “Kalau adopsinya sudah bagus, penerimaan dari klien existing bagus, baru kami akan promosi besar.”

Transaksi otomatis

ilustrasi artificial intelligence (unsplash/steve johnson)

Lantas, bagaimana dengan rencana pengembangan SPOT AI ke depan? Apakah fiturnya akan memungkinkan para pengguna bertransaksi otomatis berbekal analisis AI? Sejauh ini, tidak.

Sebab menurutnya, pihak regulator dan SRO belum mengizinkan hal tersebut. Namun, SPOT telah memiliki fitur auto order berlandaskan berbagai parameter yang disediakan tim, seperti set on stop loss, trailing stop, dan breakout.

“Itu parameter yang input kami sendiri, dengan kesadaran kami. Karena kalau kita melakukan input atau robot trading, yang tanpa kesadaran kami, parameternya apa, itu belum boleh,” ujar Bernad.

Secara global, adopsi AI dalam perdagangan saham bukanlah hal baru. Apalagi bagi para investor institusi, yang memiliki skema algo trading. Studi dari platform jejaring profesional pasar keuangan, LiquidityFinder, menyebut, lebih dari 80 persen institusi keuangan menggunakan AI dengan batasan tertentu. Di lain sisi, pemanfaatan AI dalam perdagangan untuk investor ritel masih merupakan sebuah terobosan.

Dalam kesempatan berbeda (19/8), Direktur Perdagangan dan Pengaturan Bursa Bursa Efek Indonesia (BEI), Irvan Susandy, mengatakan, saat ini bursa memang hanya memperkenankan AB menyediakan fitur perdagangan otomatis dengan dasar parameter tertentu atau strategi AB dan/atau nasabah. Misalnya, bila harga saham menyentuh level tertentu, maka sistem AB akan otomatis melakukan orderjual atau beli atas saham itu.

Yang terpenting, kepada Fortune Indonesia, Irvan menekankan bahwa, “Setiap strategi yang dipergunakan oleh AB dalam rangka automated ordering, harus terlebih dahulu diajukan review kepada bursa sebelum diimplementasikan.”

Kebijakan itulah yang akhirnya membuat PT Mirae Asset Sekuritas Indonesia (MASI) berdiskusi dan berkonsultasi lebih dulu dengan BEI dan Otoritas Jasa Keuangan (OJK) sebelum mengembangkan fitur Mirae Asset Intelligent Assistant (MAIA) di aplikasi M-STOCK.

Itu merupakan fitur AI yang didesain untuk para klien ritel MASI yang memiliki waktu terbatas sehingga kesulitan menganalisis portofolio sahamnya secara rutin. Fitur itu didukung agen AI berdasarkan strategi dan profil risiko masing-masing investor/trader.

Sebelum MASI merilis MAIA pada Desember 2024, pengembangannya memakan waktu sekitar 15 bulan. Senior Vice President & Head of Business Development Department MASI, Wisnu Aditya, menyatakan telah memulai pencarian mesin AI cikal bakal MAIA sejak September 2023. Ia dan timnya terbang ke berbagai negara berdasarkan riset juga referensi dari para partner.

Baginya, fase itu menantang. Bukan karena keterbatasan penyedia, melainkan karena harus mempertimbangkan tiga aspek utama: performa dan kapabilitas, kepatuhan terhadap regulasi pasar modal Indonesia, serta uji coba komprehensif.

Setelah meninjau banyak mesin serupa yang dikembangkan di sejumlah negara, MASI memutuskan membeli mesin buatan eks-fund manager asal Singapura pada awal kuartal-I 2024. Pengalaman sang pengembang itu membuat algoritma mesinnya lebih memahami cara kerja pasar. Selain itu, performanya juga teruji sehingga menyabet banyak penghargaan. Berbagai sekuritas prominen di Amerika, Eropa, Hong Kong, Taiwan, dan Singapura pun menggunakannya.

Lalu, mengapa memutuskan membeli alih-alih bermitra saja? Pertama, demi keamanan. Selain itu, biayanya pun lebih efisien karena MASI hanya perlu merogoh kocek investasi awal—berbeda jika hanya sewa karena terdapat skema profit sharing.

Tantangan selanjutnya adalah memperoleh lampu hijau dari regulator. Dus, mereka harus siap menanggung risiko investasi pembelian mesin itu akan berakhir sia-sia, kalau-kalau pengembangan fitur berakhir tak diizinkan. Meskipun, investasinya diklaim tak signifikan terhadap pendapatan dan profit perusahaan. Jika dianalogikan, biaya operasional tahunannya setara gaji satu staf dan investasi awalnya seperti “gaji satu bos”.

“Semua pengembangan selalu ada risiko seperti itu, sama juga dengan in-house development,” kata Wisnu (12/8). “Jadi kami memutuskan, ini worth the risk. Risikonya juga manageable. Karena kami juga tahu kok, ini sejalan dengan peraturan.”

Secara kronologi, MASI baru bisa memaparkan cara kerja fitur itu kepada regulator setelah mengantongi persetujuan induk usaha di Korea Selatan. Selanjutnya adalah tahap pemenuhan dokumen legalitas, termasuk konsultasi luring dan daring dengan SRO dan OJK, yang dilakukan secara paralel. Lepas itu, barulah tim transformasi digital MASI memasang mesin tersebut ke platform M-STOCK.

Kemudian, fitur itu perlu diuji, diulas pihak independen lalu dilaporkan ke bursa, hingga menjalani fase mock test. Uji coba itu dilakukan di akhir pekan beberapa kali bersama SRO.

“Presentasi ke SRO [dan OJK] tak hanya sekali, tapi tujuh kali. Intinya, kami ingin membuka [teknisnya] kepada mereka, agar dapat melihat bahwa ini masih dalam lingkup regulasi dan akan sangat membantu investor,” ujarnya. “Setelah mock test berhasil semua, submit semua dokumen, baru dapat lampu hijau untuk go live dan akhirnya kami rilis Desember 2024.”

Pada tahap awal, MASI baru merilis satu MAIA, yakni Market Neutral. Sementara, per Agustus 2025, masih ada lima MAIA lain dalam tahap uji coba internal. Wisnu mengatakan, MASI telah mendapat lampu hijau regulator untuk merilis lima MAIA dengan strategi mencakup Swing Strategy, High Frequency Trading, Ultra Scalp, Scalp Max, dan Market Neutral Aggressive.

Secara statistik, win-loss ratio 6 MAIA berkisar antara 70–100 persen, bergantung pada tiap strateginya. Makin konservatif maka makin mendekati 100 persen (dengan frekuensi lebih sedikit), sedangkan makin agresif maka makin mendekati 70 persen (dengan frekuensi lebih banyak). Tingkat adopsi fiturnya pun tampak naik sejak April 2025, ketika pasar sempat lesu.

Lalu, bagaimana dengan dampak kehadiran fitur itu terhadap pertumbuhan pengguna M-STOCK? Menurut Wisnu, terjadi kenaikan lebih dari 3 kali lipat sejak Desember 2024–mid Agustus 2025.

Dengan sistem demikian, apakah fitur tersebut termasuk dalam kriteria order otomatis yang dimaksud oleh Irvan dari BEI? Berdasarkan hasil peninjauan tim bursa, jawabannya iya. “Berarti fiturnya adalah automated trading,” kata Irvan saat ditanya mengenai hal ini (22/8).

Editorial Team