BNI Finance secara resmi mengoperasikan seluruh core system perusahaan pada infrastruktur cloud Microsoft Azure mulai Kamis, 1 Januari 2026, guna memperkuat layanan digital bagi nasabah di seluruh Indonesia. Langkah strategis ini diambil untuk mengelola lonjakan volume transaksi dan dinamika bisnis multifinance yang kian kompleks.
Dilansir dari Medcom, migrasi infrastruktur ini mencakup pemindahan data sebesar 200 terabyte dan 100 layanan aplikasi. Proses transisi yang memakan waktu kurang dari dua bulan tersebut dilakukan untuk mendukung operasional 52 kantor cabang BNI Finance secara nasional.
PT Adicipta Inovasi Teknologi (AdIns) bertindak sebagai pengembang core system, sementara PT Intikom Berlian Mustika (INTIKOM) mendampingi proses pemindahan data. Kolaborasi ini berhasil menjaga tingkat layanan (SLA) tetap di atas 99,5 persen dengan kondisi nol kehilangan data (zero data loss).
Pemanfaatan Indonesia Central Cloud Region memastikan BNI Finance mematuhi regulasi Otoritas Jasa Keuangan (OJK) terkait residensi data di dalam negeri. Infrastruktur ini juga didukung sistem keamanan berlapis menggunakan fitur Microsoft Entra dan Microsoft Defender for Cloud.
"Langkah ini bukan sekadar pemindahan infrastruktur, melainkan upaya membangun ekosistem digital yang siap menyambut inovasi berbasis AI dan data analytics," ujar Yudi Satriadi Thamrin, Kepala Divisi IT BNI Finance.
Pasca pengalihan sistem, perusahaan melaporkan stabilitas operasional yang lebih baik, terutama pada jam-jam sibuk. Kemampuan sistem dalam mendeteksi ancaman keamanan juga diklaim meningkat 20 persen lebih cepat dibandingkan saat menggunakan infrastruktur sebelumnya.
Fiki Setiyono dari Microsoft ASEAN menyatakan bahwa kemitraan ini memperkuat posisi Microsoft sebagai motor transformasi digital di sektor keuangan Indonesia. Kehadiran teknologi cloud diharapkan mampu meminimalkan latensi layanan bagi pengguna di berbagai wilayah.
Ke depannya, BNI Finance berencana mengintegrasikan machine learning dan kecerdasan buatan (AI). Teknologi tersebut akan digunakan untuk mengoptimalkan penilaian kredit serta analisis prediktif guna mempercepat respons layanan pembiayaan kepada masyarakat.
