Sebuah platform pinjaman online terkemuka di Tiongkok pernah mengalami ekspansi internasional yang menyakitkan. Dengan mengandalkan model risiko data besar dan teknologi pengenalan biometrik terbaik di dalam negeri, mereka masuk ke pasar India dengan penuh percaya diri—mengira ini akan menjadi "serangan tingkat rendah" yang mudah. Namun kenyataannya, mereka dipermalukan dengan keras: tingkat piutang macet langsung melonjak ke 40%-80%.

Hal yang benar-benar di luar nalar pun terjadi. Petugas penagihan dengan semangat mendesak pembayaran, sementara pihak lawan malah santai bertanya: "Kalau kalian begitu kaya, bisa pinjamkan sedikit lagi nggak?" Ada juga yang langsung mengunggah foto anjing untuk melewati verifikasi identitas—dan sistem pun mengizinkannya. Masalah inti yang terungkap di balik ini bukanlah kegagalan teknologi, melainkan ketidaksesuaian besar antara teknologi dan kenyataan.

Mengapa bisa begitu? Karena lebih dari 80% penduduk India sama sekali tidak memiliki catatan kredit. Data konsumsi yang sangat bergantung pada algoritma yang menunjukkan performa mengesankan di pasar Tiongkok hampir tidak ada di India. Lebih menyakitkan lagi, kecepatan perubahan profesi orang India sangat luar biasa—pagi hari mungkin mereka adalah pemain film Bollywood, sore harinya sudah menjadi pedagang kaki lima. Model risiko berbasis data historis pasti akan runtuh di tengah mobilitas tinggi seperti ini.

Kisah ini menjadi cermin bagi ekosistem DeFi. Dunia keuangan kripto saat ini juga melakukan kesalahan serupa. Kita terbuai oleh kontrak pintar yang rumit dan algoritma, percaya bahwa kode bisa menyelesaikan semua risiko keuangan. Tapi bagaimana kenyataannya? Esensi risiko keuangan bukan hanya masalah matematika, melainkan masalah manusia dan budaya yang lebih dalam. Betapa besar kekuatan teknologi, batasannya pun sebesar itu—semuanya tergantung pada tanah sosial tempat teknologi itu beroperasi. Ujian berikutnya bagi DeFi adalah apakah protokol ini benar-benar mampu memahami dan menyesuaikan diri dengan perbedaan pasar di berbagai wilayah dan latar belakang budaya. Jika tidak, bahkan algoritma paling cerdas pun hanyalah harimau kertas yang indah.