3. Prinsip Full Disclosure: Transformasi menjadi Smart Disclosure
3.1 Masalah dengan Full Disclosure
Prinsip Full Disclosure dalam akuntansi, yang mengharuskan perusahaan untuk mengungkapkan semua informasi material yang relevan kepada pemangku kepentingan, telah lama menjadi pilar dari transparansi dalam laporan keuangan. Namun, dalam era data besar (big data), AI, dan teknologi informasi yang semakin berkembang, prinsip ini menghadapi sejumlah masalah signifikan:
1. Volume Data yang Meningkat Pesat: Saat ini, perusahaan menghasilkan dan mengelola sejumlah besar data yang terkait dengan kinerja keuangan dan operasional. Informasi ini mencakup transaksi real-time, perilaku pasar, dan analisis prediktif yang tidak bisa sepenuhnya diungkapkan dalam laporan tahunan atau kuartalan yang terbatas oleh format tradisional. Pengungkapan seluruh data bisa menjadi sangat membingungkan dan sulit dipahami oleh pemangku kepentingan, terutama bagi investor dan regulator yang tidak memiliki waktu atau keahlian untuk menyaring informasi dalam volume besar.
2. Relevansi Data yang Beragam: Tidak semua informasi yang dihasilkan oleh sistem perusahaan relevan bagi semua pemangku kepentingan. Misalnya, data yang relevan bagi investor mungkin berbeda dengan data yang penting bagi regulator atau konsumen. Pengungkapan penuh yang berusaha mencakup semua informasi material tanpa filter yang jelas dapat membuat laporan keuangan terkesan berlebihan dan tidak efisien.
3. Overload Informasi: Dengan semakin banyaknya informasi yang tersedia, pemangku kepentingan bisa mengalami overload informasi, yaitu kondisi di mana informasi yang diterima terlalu banyak untuk diproses, yang akhirnya dapat mengarah pada kebingungannya. Informasi yang berlebihan juga dapat mengaburkan inti dari laporan keuangan dan mengurangi kualitas pengambilan keputusan.
4. Kesulitan dalam Mengidentifikasi Informasi yang Paling Penting: Penyajian seluruh informasi tanpa adanya seleksi yang tepat menyebabkan kesulitan dalam menentukan informasi yang benar-benar material dan relevan. Hal ini bisa merugikan pemangku kepentingan yang ingin membuat keputusan berbasis data yang terfokus dan terperinci.
3.2 Solusi: Smart Disclosure
Untuk mengatasi masalah di atas, prinsip Smart Disclosure muncul sebagai solusi yang lebih relevan dan efisien dalam era digital dan berbasis data saat ini. Smart Disclosure adalah pendekatan yang menggunakan kecerdasan buatan (AI), analitik data, dan algoritma untuk memilih dan menyajikan hanya informasi yang relevan dan material sesuai dengan kebutuhan spesifik pemangku kepentingan.
1. Definisi dan Implementasi: Smart Disclosure memungkinkan penyajian informasi yang lebih terarah dan terfokus pada kebutuhan pengguna, seperti investor, kreditor, regulator, atau konsumen. Misalnya, informasi yang disajikan kepada investor dapat difokuskan pada indikator kinerja keuangan utama (KPIs) yang relevan dengan keputusan investasi, sedangkan informasi untuk regulator mungkin lebih berfokus pada kepatuhan dan risiko sistemik.
2. Teknologi Pendukung: Teknologi AI memainkan peran utama dalam Smart Disclosure dengan mengidentifikasi dan mengkategorikan informasi yang relevan berdasarkan pola analisis data, model prediktif, dan analitik yang disesuaikan. Big Data memungkinkan perusahaan untuk memproses dan memfilter informasi dalam jumlah besar dengan kecepatan tinggi, sementara blockchain dapat memastikan integritas dan keamanan data yang disajikan, serta mencegah manipulasi data yang tidak sah.
