Perusahaan deteksi kecurangan asal Jepang, Cacco Inc., mengumumkan kemitraan bisnis dengan bitbybit Studio, perusahaan teknologi AI commerce asal Jakarta yang beroperasi di bawah PT Benar Benar Bagus. Kolaborasi ini bertujuan memperkuat keamanan transaksi di ekosistem e-commerce Indonesia yang terus berkembang.
Melalui kemitraan ini, Cacco akan mendorong penggunaan dua layanan andalannya, O-PLUX Payment Protection dan O-PLUX Account Protection, di kalangan merchant dan brand yang tergabung dalam ekosistem bitbybit Studio. Kedua layanan tersebut dirancang untuk mendeteksi pesanan palsu maupun percobaan login mencurigakan di platform belanja daring.
Menggabungkan Jaringan Lokal dan Teknologi Antifraud
bitbybit Studio dikenal sebagai penyedia platform commerce berbasis AI agent yang beroperasi di WhatsApp, mendukung merchant mulai dari customer engagement, penerimaan pesanan, hingga pemasaran. Platform ini telah digunakan oleh lebih dari 1.000 brand di lebih dari 50 negara, termasuk Indonesia, serta berstatus sebagai Meta Tech Partner dan Shopify Partner resmi.
Sementara itu, Cacco dikenal sebagai penyedia layanan deteksi kecurangan nomor satu di Jepang berdasarkan survei Tokyo Shoko Research per akhir Maret 2026. Layanan O-PLUX milik perusahaan ini mengandalkan analisis alamat IP, identifikasi perangkat, dan deteksi bot, serta memanfaatkan basis data negatif bersama untuk mengotomatisasi proses screening transaksi.
Hanna Dela, Partnership Manager bitbybit Studio, mengatakan kepercayaan dan keamanan menjadi semakin penting seiring pertumbuhan digital commerce di Indonesia. Menurutnya, kolaborasi ini menggabungkan ekosistem commerce lokal bitbybit dan kemampuan customer engagement berbasis AI dengan keahlian deteksi kecurangan Cacco untuk menghadirkan pengalaman belanja daring yang lebih aman.
Kedua perusahaan berencana memperluas jangkauan layanan O-PLUX ke lebih banyak merchant dan brand lokal dengan memanfaatkan jaringan bitbybit Studio yang telah memahami karakteristik pasar Indonesia.
Catatan Redaksi. Deteksi bot dan analisis alamat IP atau perangkat bekerja dengan mencocokkan pola perilaku transaksi, misalnya kecepatan input atau lokasi login, terhadap ciri khas aktivitas otomatis atau akun yang dibajak. Basis data negatif bersama berarti data pelaku kecurangan yang terdeteksi di satu merchant dapat dipakai untuk memfilter transaksi mencurigakan di merchant lain dalam jaringan yang sama, sehingga pola penipuan yang pernah terjadi di satu toko tidak perlu terulang di toko lain sebelum terdeteksi.
Sumber: Cacco Inc.
