JAKARTA, fiskusnews – Pernyataan Menteri Keuangan Purbaya Yudhi Sadewa yang meragukan validitas estimasi shadow economy Indonesia telah menyoroti tantangan mendasar dalam penerimaan pajak: bagaimana memajaki sesuatu yang secara definisi tidak terlihat (underground). Di tengah tantangan ini, langkah-langkah mitigasi yang sedang dibangun pemerintah, seperti Coretax Administration System dan integrasi NIK-NPWP, semakin menegaskan urgensi adopsi Artificial Intelligence Compliance Ecosystem (AICE).

Tantangan ‘Yang Tak Terlihat’

Menkeu Purbaya dengan tegas menyatakan bahwa jika suatu aktivitas ekonomi dapat dihitung atau dideteksi, maka itu sudah bukan lagi shadow economy. Sikap skeptis ini didasarkan pada hakikat shadow economy yang memang sulit dijangkau, dan karenanya potensi pajak dari sektor ini sulit dioptimalkan dalam waktu singkat.

Pemerintah sendiri telah mengakui bahwa shadow economy — yang marak di sektor perdagangan eceran, makanan dan minuman, perdagangan emas, dan perikanan — berpotensi menggerus basis penerimaan negara. Untuk mengatasinya, pemerintah mencanangkan sejumlah strategi, termasuk penguatan analisis intelijen dan pemetaan wajib pajak baru.

Jembatan Menuju AI Compliance Ecosystem
Langkah-langkah mitigasi yang direncanakan pemerintah sejatinya merupakan fondasi yang ideal untuk sebuah AI Compliance Ecosystem:

• Integrasi NIK-NPWP: Basis data yang terintegrasi ini menghasilkan volume data yang sangat besar. Kecerdasan Buatan (AI) adalah satu-satunya alat yang efektif untuk menganalisis data ini guna mengidentifikasi pola pengeluaran atau pendapatan yang tidak sesuai dengan profil kepatuhan yang dilaporkan.
• Coretax Administration System: Sistem inti administrasi perpajakan yang baru ini akan menjadi pusat pengumpulan dan pemrosesan data. Dalam konteks AICE, Coretax akan menyediakan input data yang bersih dan terstruktur yang kemudian dapat diolah oleh algoritma AI untuk profiling risiko kepatuhan secara real–time.
• Analisis Intelijen: Kunci untuk mengatasi shadow economy adalah dengan beralih dari deteksi manual menjadi prediksi dan identifikasi anomali secara otomatis. Model AI, seperti machine learning, dapat memproses data transaksi keuangan, data pihak ketiga, dan informasi geospasial untuk “melihat” hubungan dan aktivitas tersembunyi (shadow activities) yang luput dari pengawasan auditor manusia, sehingga menjawab keraguan Purbaya.
• Kesimpulan: Mengubah “Mustahil Dihitung” menjadi “Terprediksi”
  
• Dengan mengintegrasikan AI, pemerintah dapat mengubah strategi kepatuhan pajak secara fundamental, menjadikannya lebih proaktif dan prediktif. Ekosistem ini tidak hanya membantu menjangkau wajib pajak yang belum terdaftar (canvassing), tetapi yang terpenting, ia memberikan kemampuan untuk memetakan dan merumuskan program kepatuhan yang spesifik terhadap pola-pola shadow economy.
  Singkatnya, Artificial Intelligence Compliance Ecosystem menawarkan jalan keluar strategis dari tantangan “mustahil dihitung” yang diungkapkan oleh Menkeu Purbaya, dengan mengubah data tersembunyi menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan penerimaan pajak negara.
  

Reporter: Marshanda Gita – Pertapsi Muda