Eksploitasi Celah Lunak oleh AI Mythos, Bank of America Gelontorkan Ratusan Juta Dolar AS untuk Remediasi

_____________

DIGI-HIGHLIGHTS:

■ Bank of America rekrut 1.000 kontraktor eksternal bantu 3.000 staf internal tambal celah siber usai peluncuran model AI Mythos Anthropic.
■ Biaya remediasi lunak dan kepatuhan anti-pencucian uang (AML) melonjak ratusan juta Dolar AS pada kuartal III-2026.
■ CEO Brian Moynihan sebut lonjakan beban bersifat sementara dan biaya perbaikan siber diperkirakan menurun secara bertahap.
■ BofA jalankan 130 proyek AI internal yang diproyeksikan mencetak efisiensi biaya sebesar US$700 juta pada tahun 2027.

___________

Ancaman kejahatan siber berbasis kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) tingkat tinggi memaksa raksasa perbankan Amerika Serikat, Bank of America (BofA), mengambil langkah taktis skala besar. Bank terbesar kedua di AS tersebut mengerahkan ribuan personel gabungan guna menambal kerentanan sistem perangkat lunak yang terekspos oleh model AI mutakhir.

CEO Bank of America, Brian Moynihan, mengungkapkan bahwa perseroan menambah 1.000 tenaga ahli eksternal (third-party contractors) untuk memperkuat tim internal yang beranggotakan 3.000 staf IT. Pengerahan pasukan siber ini dilakukan secara intensif sejak pertengahan tahun untuk memperbaiki kode etik internal dan perangkat lunak vendor yang rentan dieksploitasi oleh model AI generasi baru bernama Mythos dikembangkan oleh Anthropic.

"Risiko tersebut adalah risiko nyata, dan itulah mengapa ketika model tipe frontier muncul... Banyak dari kami duduk bersama dan bertanya, 'Bagaimana kita menemukan cara untuk melewati ini dengan cepat?'" ujar Moynihan dalam wawancara dengan CNBC. 

"Kami mengerahkan 1.000 kontraktor untuk membantu kami melakukan pekerjaan penambalan (patching) pada kuartal kedua, dan orang-orang itu tetap di sini hari ini membantu kami, di atas 3.000 orang yang kami miliki di bidang itu," tambahnya.

Proses pembenahan siber yang masif ini berimbas langsung pada pembengkakan beban keuangan perusahaan. Moynihan mengonfirmasi bahwa pengeluaran untuk remediasi perangkat lunak serta pemenuhan regulasi kepatuhan anti-pencucian uang (anti-money laundering/AML) menelan biaya hingga beberapa ratus juta Dolar AS pada kuartal ketiga 2026.

Kondisi ini menjadi salah satu penjelas pertama dari korporasi keuangan global mengenai besarnya dana dan sumber daya manusia yang dipertaruhkan untuk memagari infrastruktur IT dari ancaman Mythos. Model AI rahasia tersebut diketahui sempat didistribusikan secara terbatas kepada kelompok perbankan, perusahaan teknologi, dan lembaga pemerintah pada April lalu.

Fenomena ini menegaskan dualisme teknologi AI bagi industri perbankan: di satu sisi mendorong efisiensi produktivitas, namun di sisi lain model cerdas seperti Mythos memiliki kapabilitas melacak serta mengeksploitasi celah koding tua yang telah mengendap bertahun-tahun.

Meski saham BofA sempat merosot hingga 8% pasca-rilis kinerja keuangan, Moynihan menenangkan investor dengan menegaskan bahwa pembengkakan biaya ini bersifat insidental. Seiring tuntasnya proses penambalan, beban biaya pengamanan siber diproyeksikan melandai.

Di luar biaya pertahanan siber, BofA mengoptimalkan AI untuk memangkas beban operasional jangka panjang. Saat ini, perbankan tersebut mengelola sekitar 130 proyek AI internal. Efisiensi dana dari proyek AI tersebut diperkirakan melonjak dari US300 juta pada tahun ini menjadi US700 juta pada tahun 2027.

Ancaman Sistemik AI Generasi Baru

Keputusan Bank of America mengalokasikan beban biaya masif demi menangkal ancaman AI Mythos memberikan peta inteligensi finansial dan keamanan teknologi yang sangat krusial.

Kehadiran model seperti Mythos menandai pergeseran peta kejahatan siber dari peretasan manual menjadi pemindaian kerentanan otomatis (automated vulnerability scanning) berbasis AI. Perbankan tidak lagi bertarung melawan peretas individu, melainkan algoritma cerdas yang mampu menemukan zero-day vulnerabilities pada pustaka kode tua (legacy software).

Lonjakan pengeluaran hingga ratusan juta Dolar AS pada satu kuartal membuktikan bahwa anggaran keamanan siber (cybersecurity budget) kini bertransformasi dari sekadar biaya operasional rutin menjadi belanja modal pertahanan eksistensial. Bank yang lambat merespons kerentanan AI akan menghadapi risiko denda regulasi AML dan kerusakan reputasi secara dramatis.

Kasus BofA memperlihatkan korelasi antara risiko dan efisiensi. Walaupun BofA harus merogoh ratusan juta Dolar AS untuk benteng pertahanan siber, keberhasilan eksekusi 130 proyek AI internal yang menargetkan penghematan US$700 juta pada 2027 menunjukkan bahwa penguasaan teknologi AI yang seimbang (defensive & offensive) menjadi penentu margin profitabilitas perbankan modern. ■

___________

DIGIONARY:

● Anti-Money Laundering / AML: Kerangka regulasi, hukum, dan prosedur teknis yang dirancang untuk mencegah pelaku kejahatan menyamarkan dana hasil kejahatan sebagai pendapatan sah.
● Frontier AI Models: Model kecerdasan buatan paling canggih yang memiliki kapabilitas sangat tinggi dan berpotensi menimbulkan risiko keamanan siber serta keselamatan sistemik baru.
● Legacy Software: Sistem atau aplikasi perangkat lunak lama yang masih digunakan oleh perusahaan tetapi rentan terhadap celah keamanan karena keterbatasan desain koding awal.
● Mythos: Model kecerdasan buatan tingkat lanjut buatan Anthropic yang dirancang khusus dengan kemampuan tinggi dalam menganalisis dan mengidentifikasi struktur kode perangkat lunak.
● Software Patching: Proses pembaruan atau perbaikan pada kode perangkat lunak untuk menutup kerentanan keamanan (vulnerabilities) serta meningkatkan kinerja sistem.