Kisah Para Peminjam Pinjaman Online: Pinjaman Cepat Cair, Tapi Bunganya Bikin Mikir

Kecerdasan buatan itu digunakan untuk mengolah berbagai data dari calon peminjam, seperti KTP, jejak media sosial, transaksi e-commerce, penggunaan on-demand service (seperti Go-Jek dan Grab), sampai sejarah lokasi dan telekomunikasi.

“Berbagai data tersebut digunakan AI untuk mengetahui kondisi dan karakter orang yang sesungguhnya, karena data tersebut memberikan gambaran perilaku seseorang secara keseluruhan di dunia digital” ungkap Cecillia.

“Karena komputer yang melakukan penilaian risiko dan notabene mampu menyelesaikan tugas dengan cepat, keputusan untuk memberikan pinjaman dapat diketahui dalam waktu beberapa menit saja,” tambah Cecillia.

Penggunaan AI untuk mengevaluasi calon peminjam tentu saja tidak sepenuhnya menghilangkan risiko gagal bayar. Namun sejauh ini metode tersebut diklaim cukup efektif.

“Mayoritas pinjaman yang telah kami salurkan memiliki pembayaran yang lancar” ungkap Boan Sianipar (VP Business Development Kredit Pintar).

Apalagi seiring perjalanan waktu, teknologi AI tersebut terus dikembangkan agar dapat lebih akurat dalam menilai calon peminjam.

“Sehingga kami yakin bahwa persentase kelancaran pembayaran akan terus meningkat, dan meskipun risiko gagal bayar selalu ada, kami percaya bahwa kami dapat melakukan mitigasi risiko dan meminimalisir angkanya,” tambah Boan Sianipar.

Meski proses penilaian menggunakan cara yang sarat teknologi, toh nyatanya kasus gagal bayar tetap terjadi. Dari catatan OJK, rasio kredit bermasalah (Non Performing Loan/NPL) di industri fintech lending sebesar 1,2%. Menurut Hendrikus Passagi, angka itu relatif masih terkendali.

Namun bagi Rully (bukan nama sebenarnya), keterlambatan membayar tagihan ternyata berujung pengalaman tak mengenakkan.

“Pertamanya, saya sih selalu membayar tagihan tepat waktu, namun kebetulan saat itu usaha saya lagi mengalami masalah dan penurunan penjualan, akhirnya mau tidak mau saya terpaksa telat membayar dan terkena denda,” tutur Rully yang mengaku memiliki pinjaman di beberapa layanan.

Beberapa hari setelah terlambat membayar, Rully mengaku mendapat panggilan telepon dari pihak perusahaan fintech lending yang digunakan.

“Sebenarnya saya tidak ada niat untuk kabur dan tetap mau melunasi hutang itu, tapi tidak bisa dalam waktu dekat,” ujar Rully. Sayangnya, pihak penagih tidak mau tahu dan malah mengancamnya dengan kata-kata yang tidak sopan.

Setelah telepon tersebut, di kemudian hari Rully mendapat kabar beberapa anggota keluarganya dihubungi oleh penagih terkait masalah hutangnya tersebut.

“Yang lebih parahnya lagi, beberapa nomor kontak lain yang ada di handphone saya juga dihubungi, dikirim juga foto saya ke mereka, dan bilang kalo saya punya hutang sekian-sekian. Jujur saja, saya memang berhutang, tapi saya kira tidak begitu sih caranya karena ini masalah privasi saya,” ungkap Rully.

Untungnya, Rully akhirnya bisa menyelesaikan seluruh pinjaman tersebut. Meski begitu, ia juga harus menanggung denda yang terbilang tak sedikit.