Kiat Grab dan Digibank DBS Menggunakan Teknologi Machine Learning dalam Berbisnis

[ad_1]

Penerapan teknologi machine learning di berbagai aspek bukanlah sesuatu yang baru di Indonesia. Seiring dengan semakin meningkatnya konsumsi data di kalangan pelaku bisnis berbasis teknologi, implementasi machine learning saat ini terbukti bermanfaat dalam meringankan beban pemrosesan data pengguna yang selalu kumulatif dari tahun ke tahun.

Dorongan untuk menerapkan machine learning ini diungkapkan oleh Kepala Digital Banking DBS Leonardo Koesmanto dan Managing Director Grab Indonesia, Ridzki Kramadibrata. Dalam sesi paneling di acara CTI Infrastructure Summit 2017, tanggal 8 Maret 2017 kemarin, keduanya membuka peran machine learning di bidang mereka masing-masing, yakni di sektor perbankan dan juga transportasi online.

Machine learning untuk pelayanan yang lebih baik

Grab DBS | Photo 1

Sebagai salah satu pemain di layanan transportasi online Indonesia, Grab mengalokasikan sejumlah tenaga infrastruktur mereka untuk lebih memahami kebutuhan konsumen mereka dengan teknologi machine learning. 

“Efisiensi merupakan salah satu faktor yang mendorong pemakaian machine learning di Grab. Dengan teknologi ini kami ingin mengoptimalkan beragam hal, mulai dari model pelayanan hingga alokasi jarak dan juga tarif yang efektif, baik bagi mitra (driver) maupun konsumen,” ungkap Ridzki Kramadibrata.

Dalam sesi paneling tersebut, Ridzki membuka sedikit model atau jenis data yang diolah infrastruktur machine learning mereka. Beberapa data yang mereka kelola antara lain karakteristik permintaan di suatu wilayah, jarak rata-rata dalam proses pengantaran, permintaan berikutnya, dan laporan customer service.

Intinya lewat penggunaan machine learning, Grab merasa terbantu dalam memproses data lapangan seperti karakteristik permintaan di suatu wilayah, untuk dipertimbangkan lagi sebagai bagian dari strategi berikutnya seperti pengaturan tarif dinamis dan lain-lain.

Machine learning untuk mengakomodasi digitalisasi perbankan

Strategi e-commerce di bulan Ramadan | Feature

Tak jauh berbeda dengan Grab, teknologi machine learning juga memegang andil yang cukup penting, terutama dalam solusi digital perbankan. Leonardo Koesmanto selaku kepala Digital Banking DBS Indonesia mengungkapkan bahwa penggunaan machine learning di bidang perbankan digital sendiri cukup perlu untuk menjembatani perubahan perilaku masyarakat yang terbiasa dengan aktivitas perbankan konvensional.

Baca Juga  Ide Startup Menarik Minggu Ini – 25 Maret 2017

Melihat tantangan ini, Leo menjelaskan bahwa machine learning di DBS telah diterapkan dalam proses customer service digital, di mana tanya jawab seputar urusan perbankan kini diatur oleh asisten virtual berbasis komputer.

“Teknologi asisten virtual berbasis machine learning ini sebelumnya telah diimplementasikan di India, dan hasilnya terbukti 89 persen pertanyaan nasabah bisa terjawab dengan baik,” ungkap Leo.

Teknologi asisten virtual ini telah diterapkan ke dalam versi bahasa Indonesia, di mana berbagai macam pertanyaan nasabah seputar perbankan kini sudah bisa dilayani.

Kendalanya sekarang adalah menghadapi variasi penulisan bahasa kita yang ada berbagai macam bentuknya.

Seandainya ditemukan pertanyaan yang tidak didapatkan solusinya, selanjutnya tim akan melihat data tersebut untuk penyempurnaan asisten virtual di masa yang akan datang.

Her Movie | Photo

Tak hanya untuk kebutuhan customer service saja, Leo juga menjelaskan peran machine learning lainnya yang saat ini sedang dieksplorasi oleh tim Digital Banking DBS. Beberapa hal yang sempat disinggung antara lain fungsi machine learning untuk mengenal foto dokumen nasabah, guna memudahkan proses digitalisasi perbankan.

Setidaknya dengan penggunaan machine learning dalam hal pelayanan tanya jawab ini, nasabah menemukan alternatif yang lebih praktis selain Call Center dan sebagainya.

Tantangan machine learning di Indonesia

Grab DBS | Photo 2

Seiring dengan terus membesarnya jumlah volume data dan semakin diperlukannya machine learning di Indonesia, pelaku teknologi ternyata masih menghadapi kendala terbatasnya jumlah talenta berkualitas, seperti diungkapkan oleh Ridzki dan Leo.

Keduanya menambahkan, saat ini ada dua tantangan yang dihadapi yaitu tingkat kerumitan strategi integrasi data dan pemahaman SDM yang belum merata. Keberadaan talenta-talenta ini sangatlah diperlukan untuk mendidik mesin dengan cara memasukkan big data ke dalamnya.

“Selain itu tantangan lainnya juga terdapat dalam implementasi data turunan dari praktik teknologi sebelumnya. Kita tidak bisa serta merta langsung menerapkan machine learning, tanpa mengukur kebutuhan di lapangan,” ungkap Leo.

Baca Juga  Berita Startup Teknologi di Indonesia Minggu Ini 5 Maret 2017

Harapannya, seiring dengan semakin tingginya kesadaran industri akan kebutuhan teknologi machine learning, tantangan SDM ini bisa dilewati tanpa perlu mencari tenaga data scientist dari luar seperti dulu lagi.

(Diedit oleh Septa Mellina)

The post Kiat Grab dan Digibank DBS Menggunakan Teknologi Machine Learning dalam Berbisnis appeared first on Tech in Asia Indonesia.

[ad_2]
Sumber

Leave your vote

points

Total votes: 0

Upvotes: 0

Upvotes percentage: 0.000000%

Downvotes: 0

Downvotes percentage: 0.000000%

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *