Teknologi Voice AI

25
Sep
Featured Articles  ·  Main Display  ·  Main Posts  ·  Pengenalan Talkbot  ·  Press Release  ·  Teknologi Voice AI
WIZ.AI Melansir Large Language Model (LLM) Dasar Pertama di Asia Tenggara untuk Bahasa Indonesia, Memperkuat Representasi Asia Tenggara di Segmen AI Arus Utama
This image has an empty alt attribute; its file name is PR3-1024x576.png

SINGAPURA, 14 September 2023 /PRNewswire/ — Pada 13 September lalu, pemimpin industri global asal Singapura yang menyediakan solusi interaksi pelanggan omni-channel (omnichannel customer engagement) dengan dukungan kecerdasan buatan generatif (Generative-AI), meluncurkan 13 miliar parameter Large Language Model (LLM) yang dirancang khusus untuk Bahasa Indonesia. LLM bahasa Indonesia ini dilansir WIZ.AI setelah peluncuran 7B Foundation Model dan Enterprise LLM untuk domain spesifik di awal tahun ini. Langkah tersebut menjadi pencapaian penting di pasar Asia Tenggara yang kini mengadopsi Large Language Model-nya sendiri, serta meningkatkan perkembangan di sektor AI regional.

Peluncuran LLM bahasa Indonesia oleh WIZ.AI juga mendorong komunitas AI internasional agar lebih mengutamakan LLM untuk bahasa-bahasa lokal di Asia Tenggara. Lewat langkah ini, bahasa dan representasi budaya Asia semakin dikenal di kalangan LLM arus utama (mainstream LLM). “Kami sangat senang sekali dapat melansir Large Language Model regional yang pertama di Asia Tenggara. LLM ini menciptakan berbagai peluang bagi pelaku bisnis di kawasan tersebut. Kami juga menyambut baik dampak transformatif dari LLM tersebut,” ujar Jennifer Zhang, CEO dan Salah Satu Pendiri WIZ.AI.

Sebagian besar LLM yang telah tersedia dilatih dengan data dan sumber materi dari dunia Barat. Di sisi lain, LLM WIZ.AI dilatih dengan 10 miliar token bahasa Indonesia. Metode ini menjaring nuansa linguistik dan konteks budaya di Indonesia sehingga dapat mendatangkan hasil yang lebih relevan secara kontekstual.

Model LLM WIZ.AI mengungguli LLM dasar bahasa Indonesia lainnya dalam Hugging Face Open Leaderboard, tolak ukur penting dalam evaluasi LLM.

Penilaian awal atas kinerja LLM WIZ.AI juga menunjukkan hasil yang menjanjikan. Dibandingkan 13B LLM arus utama, misalnya, LLM WIZ.AI dapat melampaui kinerja 13B LLM bahasa Indonesia dalam seluruh metrik penting. Keunggulan kinerja LLM WIZ.AI terlihat jelas dari indikator Hellaswag (commonsense inference) sebesar 33%, disusul sejumlah indikator lain, yakni ARC (reasoning challenge) dan TruthfulQA sebesar 20%, serta MMLU sebesar 7%.

This image has an empty alt attribute; its file name is PR4-1024x980.jpeg
Performance Evaluation in Bahasa Indonesia between WIZ.AI LLM and Llama 2

Dibandingkan 70B LLM arus utama, kinerja LLM WIZ.AI juga unggul dalam tiga metrik penting bahasa Indonesia dengan rata-rata 4%, termasuk ARC (reasoning challenge) , Hellaswag (commonsense inference), dan
TruthfulQA.

Kinerja LLM WIZ.AI bahkan melampaui LLM arus utama di domain spesifik, seperti perbankan, keuangan, dan e-commerce. Ketika diminta untuk mencantumkan bank terbesar di Indonesia, LLM arus utama menyajikan daftar bank secara umum. Di sisi lain, LLM WIZ.AI memberikan jawaban yang tepat, serta mampu mencantumkan daftar bank terbesar dengan data terkini dan deskripsi lengkap.

This image has an empty alt attribute; its file name is PR2-1024x490.jpeg
Response Comparison between WIZ.AI LLM and Llama 2

LLM WIZ.AI sepenuhnya dikembangkan di pasar lokal, serta dirancang untuk aplikasi berstandarkorporasi. Lebih lagi, LLM WIZ.AImenawarkan fitur analisis data “berstandar korporasi” (enterprise-grade), serta respons cepat dan keamanan yang lebih baik. Setelah penyempurnaan dan optimasi, LLM WIZ.AI bekerja 2,5 kali lebih cepat seperti 13B LLMarus utama. Sementara, kinerja cepat ini tidak mengurangi aspek privasi dan keamanan. LLM WIZ.AI memiliki sistem keamanan berstandar korporasi yang melindungi informasi dan data sensitif. Sistem keamanan ini juga menjamin penggunaan data yang hanya dibatasi untuk pengembangan dan pemeliharaan LLM.

Kehadiran LLM bahasa Indonesia akan membuat bahasa Indonesia semakin dikenal. Saat ini, LLM bahasa Indonesia hanya tersedia untuk penggunaan komersial. Namun, WIZ.AI tengah merencanakan peluncuran versi terbuka (open-source) untuk publik. “Kami memimpin inisiatif ini guna mengembangkan ekosistem LLM yang dinamis. Dalam ekosistem tersebut, pemain utama AI, peneliti AI, dan penggemar AI akan bekerja sama mengembangkan inovasi LLM dan AI di Indonesia. Mereka juga akan memperkenalkan bahasa Indonesia dalam AI arus utama, serta meningkatkan pengaruh pasar Asia Tenggara di pasar global,” kata Jennifer Zhang.

Dengan jangkauan luas di pasar Asia Tenggara, WIZ.AI selalu membuktikan komitmennya pada kawasan ini lewat inovasi dan ekspansi bisnis. Hingga kini, WIZ.AI telah menyediakan dan menerapkan solusi korporasi yang didukung AI bagi lebih dari 200 klien di Asia Tenggara, meliputi industri penting termasuk perbankan dan keuangan, asuransi, telekomunikasi, FMCG, dan E-commerce. Lebih lagi, WIZ.AI membantu klien menjawab tantangan dalam penggunaan dan penyediaan AI.

Ke depan, WIZ.AI ingin gencar melaksanakan strategi LLM dan memperluas jangkauan LLM dasar untuk bahasa-bahasa lain di Asia Tenggara. Bahkan LLM bahasa Thai telah memasuki fase pelatihan. Di sisi lain, WIZ.AI akan tetap menyempurnakan Enterprise LLM untuk domain spesifik agar memenuhi kebutuhan industri, serta mendorong inovasi AI regional lewat solusi LLM mutakhir yang berstandar korporasi, serta model dasar yang inovatif.

LLM WIZ.AI kini tersedia bagi klien perusahaan yang terpilih. Anda dapat mengajukan permohonan penggunaan LLM tersebut untuk dipertimbangkan dan disetujui oleh WIZ.AI: https://www.wiz.ai/llm-access-request/

Tentang WIZ.AI
WIZ.AI, pemimpin industri global asal Singapura yang menyediakan solusi interaksi pelanggan omnichannel (omnichannel customer engagement) dengan dukungan Gen-AI, membuat terobosan dalam komunikasi B2C. Terobosan ini hadir dalam solusi omnichannel customer engagement yang mutakhir dan sangat personal. Didukung ahli teknologi lokal, platform pintar WIZ.AI memfasilitasi lebih dari 100 juta interaksi pelanggan secara otomatis dalam setiap jam. Solusi WIZ.AI mewujudkan layanan pelanggan dan ROI bisnis terbaik. Dengan jangkauan internasional yang kianluas, WIZ.AI melayani lebih dari 200 klien di berbagai industri yang tersebar di 15 negara. Sebanyak 60% klien WIZ.AIberasal dari perusahaan yang tercantum dalam daftar “Fortune 500” dan usaha rintisan bervaluasi di atas $1 miliar (unicorn start-ups)


07
Jun
Pengenalan Talkbot  ·  Teknologi Voice AI
Pertanyaan Anda tentang ChatGPT dan AI generative
ChatGPT, DALL-E, dan solusi AI generative lainnya sedang menjadi perbincangan di internet. Perkembangan ini dapat mengubah cara kerja dan kreativitas kita – tetapi bagi seseorang yang tidak terbiasa dengan teknologi AI, memasuki dunia kecerdasan buatan mungkin terasa sangat menakutkan atau membingungkan. Dalam artikel ini, kami akan membahas beberapa pertanyaan yang muncul selama webinar terbaru kami dengan Yusi Chen dari GGV Capital, Zhen Wang dari Advance Intelligence Group, Leslie Teo dari AI Singapore, dan Jianfeng Lu dari WIZ.AI sendiri.
 
 

Apa Langkah pertama bagi sebuah perusahaan untuk memperkenalkan AI, khususnya ChatGPT, ke dalam prosesnya?

Para panelis webinar kami umumnya menyarankan untuk mengintegrasikan AI ke dalam pekerjaan sehari-hari Anda. Meskipun saran ini mungkin terdengar sederhana, hal tersebut bisa terasa menakutkan bagi seseorang yang belum pernah bekerja dengan AI sebelumnya. Untungnya, telah ada solusi AI yang lebih mudah diakses oleh pekerja kantor rata-rata. Microsoft, salah satu investor OpenAI, telah meluncurkan asisten berbasis AI yang disebut Copilot. Ia bekerja seperti ChatGPT, menciptakan konten dengan menggunakan instruksi sederhana seperti “ ringkas dokumen ini menjadi tida poin penting”.
 
Bagi mereka yang masih belum familiar, kami menyarankan untuk mencoba ChatGPT dan memintanya untuk menghasilkan beberapa teks untuk Anda. Mulailah dengan memberikan konteks permintaan Anda (misalnya, saya perlu membuat rekomendasi professional) dan kemudian berikan persyaratan Anda (misalnya, bagaimana cara mengintegrasikan AI ke dalam pekerjaan sehari-hari saya?). Namun, perlu dicatat bahwa informasi yang diberikan oleh ChatGPT mungkin tidak akurat, jadi selalu lakukan pengecekan silang informasi sendiri. Pencarian obrolan Bing bekerja dengan cara yang serupa dan juga dapat membantu Anda terbiasa bekerja dengan AI.
 
 

Bagaimana keputusan Italia untuk melarang ChatGPT akan memengaruhi industri ini?

Seperti yang dikemukakan oleh Yusi Chen dari GGV Capital, isu di balik larangan Italia adalah keamanan data. Dengan menggunakan ChatGPT, interaksi pengguna dengan chatbot akan dikirimkan ke OpenAI sebagai data latihan. Regulator keamanan data Italia melihat penggunaan ChatGPT sebagai pelanggaran terhadap undang-undang privasi yang ketat di Eropa.
 
“Memang benar, menggunakan ChatGPT berarti mengirimkan data,” kata Leslie Teo dari AI Singapore. “Tetapi lihatlah dari sudut pandang ini. Perusahaan dapat melarang penggunaan perangkat lunak atau aplikasi, atau memblokir situs web, tetapi apa yang dilakukan karyawan? Mereka menggunakannya di iPhone mereka. Apakah itu lebih aman?”
 
Teo menyarankan untuk mengambil pendekatannya yang berbeda. “Jauh lebih baik mendidik orang-orang tentang cara menggunakan solusi-solusi ini,” jelasnya. “Anda dapat bertanya kepada ChatGPT, tetapi jangan gunakan data atau informasi yang sebenarnya. Alih-alih memberikan nama, gunakan “A” dan alih-alih mengatakan 150, katakanlah 1,5 untuk menyembunyikan data.”
 
Bagi Jianfeng Lu dari WIZ.AI, kesenjangan keamanan data merupakan peluang bagi para pengusaha. “Sebelumnya, kami perlu bertukar kunci public untuk membangun kepercayaan. Kemudian seseorang menemukan (zero-knowledge authentication systems) system otentikasi pengetahuan nol. Jadi ini adalah peluang untuk mengembangkan solusi keamanan data untuk jenis model AI lainnya.”
 
 

Pegawai mana yang akan merasa paling terancam oleh AI Generative?

Menurut Teo, peran seperti analis, manajer resiko, dan ekonom akan sangat terpengaruh. “Siapa pun yang memberikan penjelasan tentang trend,” jelasnya. “Saya juga berpikir bahwa pemrograman akan mengalami perubahan yang drastic begitu pula dengan ilmu data. Itu belum lagi profesi pemasaran dan komunikasi.”
Kemudian Chen membahas kinerja GPT-4 dalam tes standar. “Dalam GRE, GMAT, SAT, APE…ChatGPT berada dalam lima persen teratas peserta tes,” katanya. “Bahkan dalam ujian professor perguruan tinggi, ChatGPT bisa mendapatkan nilai A atau A+. Saya piker mungkin saja dalam lima tahun ke depan, mahasiswa tidak dapat bersaing dengan GPT. Jadi itu adalah salah satu kelompok yang akan menghadapi banyak tantangan dengan GPT, tetapi juga banyak peluang.”
 
Teo melanjutkan pemikiran tersebut dan menyebutkan sebuah makalah tentang GPT dan produktivitas yang menyatakan bahwa produktivitas pekerja berpengetahuan dapat meningkat sebesar 30% dengan menggunakan alat dan solusi AI. “Misalnya, jika saya menggunakan Copilot untuk pemrograman, dan saya percaya pada keterampilan saya, saya merasa mendapatkan manfaat lebih dari alat tersebut daripada ketika saya sama sekali tidak tahu tentang pemrograman,” katanya. “Jadi dengan ChatGPT yang lebih baik dalam ujian, mungkin masalahnya ada pada tes tersebut bukan pada manusia.”
 
 

AI sebagai pendorong dan bukan ancaman

Di WIZ.AI, kami mendorong bisnis untuk merangkul kemungkinan yang ditawarkan oleh teknologi AI. Meskipun mengadopsi AI mungkin terlihat menakutkan bagi Sebagian orang, memahami apa yang solusi-solusi tersebut dapat atau tidak dapat lakukan – dan bagaimana mereka dapat membantu Anda melakukan pekerjaan yang lebih baik – merupakan kunci dalam membangun strategi AI yang sukses.
Ingin mencoba solusi generative AI yang mudah diimplementasikan ? Coba produk terbaru kami, TalkGPT, yang didukung oleh ChatGPT. Buat dan implementasikan komunikasi dengan pelanggan dalam lima kali klik. 
Jelajahi TalkGPT

07
Jun
Pengenalan Talkbot  ·  Teknologi Voice AI
Model Bahasa Besar dan Kekuatan AI Generatif
Pada tanggal 5 April 2023, WIZ.AI menyelenggarakan webinar langsung dengan empat pemimpin pemikiran dalam ruang kecerdasan buatan. Dimoderatori oleh Yusi Chen, Wakil Presiden GGV Capital, sesi selama 1 jam ini mengumpulkan wawasan dari Direktur Senior AI Singapore, Leslie Teo, Chief Technology Officer Advance Intelligence Group, Zhen Wang, dan Ketua dan salah satu pendiri WIZ.AI, Jianfeng Lu. Berikut adalah sorotan dari diskusi yang menarik.
 
 

Trend di industry keuangan dan kecerdasan buatan

Pasar keuangan global telah melihat banyak gejolak dalam beberapa minggu terakhir, tetapi ada trend jangka Panjang yang mempengaruhi industry ini. Bagi perusahaan fintech, secara khusus, tantangannya adalah bagaimana tetap relevan menghadapi perkembangan teknologi yang cepat dan baru yang muncul. Teo mencatat bahwa perusahaan fintech telah mengganggu perbankan tradisional, tetapi solusi generasi baru mungkin nantinya akan menggeser posisi fintech saat ini.
 
Bagi Wang, kepatuhan peraturan adalah hal utama yang perlu diperhatikan oleh Lembaga keuangan. Kebijakan yang semakin ketat dibentuk seputar privasi data, keamanan data, dan yurisdiksi data. Garis panduan ini juga mempengaruhi penggunaan AI dan model bahasa. Perusahaan swasta dan lembaga keuangan kemungkinan besar akan mengembangkan dan menggunakan model bahasa mereka sendiri daripada mengandalkan yang disediakan oleh teknologi besar seperti Google Bard atau OpenAI ChatGPT. Wang juga melihat adanya penggunaan yang lebih besar dari model yang bersifat open source seperti LLaMa dari Meta dan Alpaca dari Stanford di masa depan. Pengembangan model milik sendiri seperti Bloomberg GPT hanya akan mempercepat.
 
Lebih lanjut di bidang AI, Lu percaya bahwa transformasi AI dan digitalisasi akan mempercepat ketika bisnis-bisnis semakin siap mengadopsi solusi-solusi baru. Hambatan utama yang harus diatasi dalam pengembangan AI adalah akurasi model, keamanan data, dan waktu respons.
 
 

Pengembangan Kolaborasi Antara AI dan manusia

Lu melanjutkan bahwa idealnya, AI seharusnya menudkung pekerjaan manusia. Namun, saat ini, manusia masih diperlukan untuk mendukung atau membimbing AI. Misalnya, jika bot suara tidak merespons dengan benar, agen manusia dapat ikut serta dan mengambil alih. Manusia juga mengawasi pekerjaan AI, memeriksa output dan memberikan anotasi atau memperbarui model sesuai kebutuhan. WIZ.AI, khususnya, menggunakan system koreksi atau anotasi yang memungkinkan desainer CX-nya untuk dengan cepat memperbarui bot dan meningkatkan akurasi data.
 
Melihat ke masa depan, Teo melihat solusi AI menjadi rekan kerja, bukan hanya alat atau penggerak. Visi yang lebih besar adalah agar AI menjadi kolaborator sejati dalam pekerjaan – memberikan masukan seperti rekan manusia. Namun, pada saat ini, AI masih rentan terhadap kesalahan, yang membatasi aplikasinya. Solusi seperti ChatGPT dapat mengesankan pengguna, tetapi juga dikenal memberikan informasi yang salah sambil terdengar meyakinkan. Untuk saat ini, keandalan AI masih dipertanyakan.
 
Peran AI Singapore adalah memungkinkan ekosistem yang mengembangkan teknologi AI. AI Singapore berinvestasi dalam penelitian dan membangun kapabilitas penelitian di bidang AI. Banyak dari karyanya melibatkan kolaborasi antara penelitian dan industry, seperti bidang Kesehatan. AI Singapore juga berinvestasi dalam program magang dengan melatih insinyur AI dan menempatkannya di perusahaan yang menyediakan magang selama 6 bulan. Selain itu, organisasi ini juga memperhatikan tata kelola dan etika AI. AI Singapore secara besar-besaran membangun kapasitas untuk industri govtech, kesehatan dan pertahanan.
 
Salah satu proyek terbesar yang diinvestasikan oleh Singapore adalah pengembangan Large Language Models (LLM) Asia Tenggara. AI Singapore ingin menjadi suara Asia Tenggara, memastikan bahwa orang-orang di wilayah ini diwakili dengan baik dalam model AI. AI Singapore bekerja sama dengan perusahaan seperti WIZ.AI dalam mengembangkan model-model ini untuk mengisi kesenjangan yang ditinggalkan oleh GPT-4. (GPT-4 sebagian besar dilatih dengan data dari negara-negara Barat seperti Amerika Serikat dan negara-negara Uni Eropa).
 
 

Masa depan AI dan Large Language Models

Mengenai masa depan, Chen optimis dengan aplikasi vertical industri seperti memilki model bahasa khusus untuk sektor kesehatan atau perbankan. Jika sebelumnya hampir tidak mungkin untuk membangun LLM yang spesifik untuk, kini ketersediaan LLM open source telah membuat hal ini tercapai. Contoh kunci adalah Bloomberg, yang membangun BloombergGPT khusus untuk industri investasi.
 
Bagi keempat panelis, masa depan AI terlihat cerah. Teo mencatat bagaimana GPT-4 menunjukkan ciri-ciri Artificial General Intelligence (AGI), yang merupakan tujuan utama para pengembang AI. Hal ini telah membuat banyak pemimpin industri seperti Elon Musk menyatakan perlunya menghentikan perkembangan AI, seperti yang ditekankan oleh Wang. Namun, Wang melihat seruan untuk menghentikan sebagai sia-sia dan kontraproduktif, karena teknologi ini tak dapat terhindarkan akan terus maju. Yang dibutuhkan adalah pemerintah dan regulator yang harus mempercepat pengembangan pedoman untuk mengatur atau mengelola resiko AI. Teo setuju, dan menekankan bahwa risiko dengan AI sebagian besar terletak pada bagaimana manusia menggunakannya.
 
Lu mengakhiri sesi dengan melihat percepatan dalam kemunculan perkembangan baru. Sebelumnya, versi baru diluncurkan setiap bulan, kemudian mungkin setiap dua minggu. Sebelumnya, versi baru diluncurkan setiap bulan, kemudian mungkin setiap dua minggu. Sekarang sudah umum untuk mendengar pembaruan yang terjadi setiap minggu. Hal ini mungkin terlihat sebagai ancaman bagi para pendiri startup, yang perlu menjaga kecepatan dengan segala hal yang terjadi. Namun pada akhirnya, para pengusaha perlu memperhatikan gambaran besar-bisnis ada untuk membantu manusia menjalani kehidupan yang lebih baik dan lebih produktif. Peran penyedia solusi AI adalah membantu orang-orang sehari-hari belajar cara menggunakan AI dan teknologi baru dengan baik.
Mulailah kampanye keterlibatan pelanggan dengan hanya beberapa klik menggunakan TalkGPT, solusi omnichannel yang didukung oleh generative AI pertama di ASEAN. 
Jelajahi TalkGPT

07
Jun
Pengenalan Talkbot  ·  Teknologi Voice AI
Menelaah : Bagaimana LLM (Large Language Models) bekerja
Jennifer Zhang

Jennifer Zhang

CEO & Co-Founder

Kecerdasan Buatan (AI) telah berkembang dengan cepat dalam beberapa bulan terakhir. Aktivitas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia seperti persepsi, penalaran, dan pengambilan keputusan, secara perlahan dialihkan ke AI. Salah satu hal yang mendorong perkembangan AI adalah pengembangan model dasar yang lebih kuat dan tangguh.
 
Model dasar adalah yang memungkinkan AI untuk melakukan tugas-tugas yang lebih umum bahkan tanpa pelatihan khusus sebelumnya. Model dasar berperan sebagai dasar pengetahuan dan pemahaman untuk AI, didukung oleh jumlah data yang besar menggunakan machine learning. Model dasar dibangun dengan tujuan-tujuan tertentu, seperti kemampuan berbicara, untuk mendukung aplikasi AI yang lebih akurat dan efisien.
 
Model bahasa besar (LLM) adalah jenis model dasar yang memungkinkan AI berbicara seperti manusia. Ini dilatih dengan jumlah data yang besar dan menggunakan teknik-teknik canggih seperti jaringan saraf untuk memahami kompleksitas bahasa. LLM telah digunakan untuk chatbot AI, terjemahan mesin, dan ringkasan teks. Tetapi bagaimana sebenarnya model-model ini bekerja? Dalam artikel ini, kami akan menjelajahi rincian teknis dari model bahasa besar dan memberikan gambaran tingkat tinggi tentang cara kerja internalnya.
 
 

Dasar-dasar pemodelan bahasa

Pada intinya, model bahasa adalah model statistic yang memperkirakan distribusi probabilitas bahasa. Dengan kata lain, ia memprediksi kemungkinan kata tertentu atau urutan kata berdasarkan konteks suatu kalimat atau dokumen. Misalnya, dengan diberikan kalimat “Saya suka makan….untuk sarapan,” sebuah model bahasa dapat memprediksi kata yang paling mungkin untuk mengisi kekosongan berdasarkan kata-kata sebelumnya.
 
Model bahasa yang paling sederhana didasarkan pada model n-gram, yang menghitung probabilitas setiap kata dalam kalimat berdasarkan frekuensi kemunculannya dalam korpus pelatihan, atau massa data yang digunakan untuk pelatihan. Namun, model-model ini memiliki keterbatasan dan bisa kesulitan dengan urutan kata yang lebih panjang atau menghasilkan teks yang baru dan koheren.
 
 

Mengenal LLM (Large Language Model)

Large Language Models, di sisi lain, dirancang untuk mengatasi keterbatasan tersebut dengan menggunakan jaringan saraf untuk memproses bahasa dengan cara yang lebih canggih dan nuansa. Model-model ini dilatih dengan jumlah data teks yang besar, menggunakan proses yang disebut pembelajaran tanpa pengawasan untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data.
 
Jenis Large Language Model yang paling umum adalah model berbasis transformer, yang pertama kali diperkenalkan oleh Google pada tahun 2017 dengan rilis arsitektur Transformer. Model berbasis transformer menggunakan mekanisme perhatian diri untuk menangkap dependensi jarak jauh antara kata-kata, memungkinkan mereka memahami konteks kalimat dengan cara yang lebih canggih. Ini berarti bahwa mereka dapat menghasilkan teks yang lebih koheren dan sesuai konteks daripada model n-gram.
 
Melatih model bahasa besar adalah proses yang kompleks dan membutuhkan komputasi yang intensif, biasanya melibatkan beberapa tahap. Pertama, model diinisialisasi dengan bobot acak, kemudian dilatih dengan korpus data teks yang besar menggunakan proses yang disebut propagasi balik. Propagasi balik menyesuaikan bobot model berdasarkan kesalahan yang dibuatnya dalam memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat. Proses ini diulang dalam banyak iterasi hingga model mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam memprediksi kata berikutnya.
 
 

Pemelajaran ulang untuk kasus penggunaan spesifik

Salah satu manfaat utama dari model bahasa besar adalah fleksibilitas dan adaptabilitasnya. Setelah sebuah model dilatih dengan korpus teks yang besar, model tersebut dapat dijemput ulang untuk kasus penggunaan spesifik, seperti pertanyaan-jawaban atau analisis sentiment. Pemelajaran ulang melibatkan pelatihan model pada dataset yang lebih kecil dan lebih spesifik untuk mengoptimalkan kinerjanya pada tugas tertentu tersebut. Proses ini membutuhkan waktu, namun memungkinkan organisasi mengembangkan aplikasi pemrosesan bahasa yang sangat akurat dan efektif untuk berbagai kasus penggunaan.
 
Ada banyak alat dan kerangka kerja yang memungkinkan pemelajaran ulang atau penyesuaian model bahasa besar. Banyak penyedia solusi kecerdasan buatan dapat menyesuaikan model bahasa besar yang sudah ada hanya dengan beberapa baris kode dan data pelatihan. Ini memungkinkan mereka menciptakan model bahasa khusus domain atau wilayah yang melebihi performa model bahasa generic untuk kasus penggunaan tertentu. Penyesuaian ini juga memungkinkan personalisasi untuk interaksi dengan pelanggan, meningkatkan pengalaman pengguna.
 
 

Manfaat pemelajaran ulang pada model bahasa besar

Misalkan Anda adalah perusahaan yang ingin membangun chatbot untuk tim dukungan pelanggan Anda. Anda ingin chatbot dapat menjawab pertanyaan pelanggan tentang produk dan layanan Anda dengan cepat dan akurat, tetapi Anda juga ingin memiliki sentuhan personalisasi dan mencerminkan gaya dan nada merek Anda. Untuk mencapai hal ini, Anda dapat memulai dengan model bahasa besar yang sudah dilatih sebelumnya, seperti GPT-4 yang telah dilatih dengan jumlah data yang besar dan memiliki pemahaman yang kuat terhadap bahasa. Namun, GPT-4 belum dilatih dengan data yang spesifik untuk industri atau produk Anda, sehingga mungkin tidak memberikan performa yang sesuai dengan yang Anda harapkan untuk kasus penggunaan Anda.
 
Di sinilah fine-tuning menjadi penting. Dengan fine-tuning, Anda dapat mengambil model yang telah dilatih sebelumnya dan melatihnya menggunakan data perusahaan Anda, seperti deskripsi produk, log dukungan pelanggan, dan informasi relevan lainnya. Dalam beberapa kasus, penyesuaian dapat dilakukan dengan menambahkan data baru ke dalam model pelatihan, yang lebih sederhana dan tidak membosankan daripada fine-tuning. Apapun metode yang digunakan, hasil akhirnya adalah model belajar tentang industri dan produk khusus Anda, serta meningkatkan kinerjanya untuk kasus penggunaan tertentu. Fine-tuning, bagaimanapun, memberikan lebih banyak personalisasi. Hal ini dapat menggabungkan suara dan nada merek Anda dengan memberikan contoh bagaimana perusahaan Anda berkomunikasi dengan pelanggan. Hal ini membantu memastikan bahwa chatbot terdengar seperti merek Anda dan memberikan pengalaman yang personal untuk pelanggan Anda.
 
 

Masa depan model bahasa

Pemain-pemain utama seperti OpenAI dan Meta akan memiliki keunggulan dalam pengembangan LLM (large language model) tujuan umum. Namun, ada ruang yang besar untuk LLM yang khusus. Pasar vertikal seperti fintech kemungkinan akan melihat pemain-pemain kecil datang dan mengembangkan model bahasa yang khusus untuk domain tersebut. Perusahaan seperti Bloomberg sudah mengembangkan LLM mereka sendiri seperti BloombergGPT. Para spesialis akan memiliki keunggulan karena pengetahuan mendalam mereka tentang data eksklusif atau domain-specific.
 
Ketika berbicara tentang fine-tuning atau penyesuaian, arah yang menjanjikan adalah penggunaan meta-adapters yang melakukan fine-tuning pada model yang sangat kecil (jutaan parameter daripada miliaran). Hal ini, dikombinasikan dengan metode pembelajaran few-shot, memungkinkan penyesuaian LLM dalam waktu yang lebih singkat. Hasil akhirnya adalah tersedianya lebih banyak model bahasa yang khusus untuk domain bagi lebih banyak bisnis dan pasar.

 

Tertarik memiliki model bahasa yang khusus untuk bisnis atau domain Anda sendiri? Lihatlah Large Language Models (LLMs).
Jelajahi LLMs

07
Jun
Pengenalan Talkbot  ·  Teknologi Voice AI
Mengoptimalkan potensi LLMs : era baru dari layanan keuangan
Jennifer Zhang

Jennifer Zhang

CEO & Co-Founder

Language Model Models (LLMs) adalah hal yang tengah menjadi perbincangan pada industry teknologi. LLM yang paling popular saat ini – OpenAI’s Chat GPT- telah terbukti menjadi perangkat yang sangat berguna untuk tugas sehari- hari, mulai dari merangkum teks yang sangat banyak hingga menulis email. Sudah tidak menjadi kejutan bahwa karyawan yang melek teknologi telah mulai menggunakannya untuk meningkatkan efisiensi mereka di tempat kerja. Tetapi menggunakan LLM pihak ketiga memiliki resiko dan keterbatasan.

Akhir-akhir ini, Bloomberg, perangkat lunak keuangan, data dan juga perusahaan media, telah meluncurkan LLM mereka sendiri yang disebut BloombergGPT. Model ini didesain secara khusus untuk para trader keuangan dan investor, dan menandai pencapaian yang signifikan dalam penggunaan LLM di jasa keuangan. Kita akan secara singkat mendiskusikan kemampuan dari BloombergGPT dan implikasinya pada industry keuangan.

 

Membantu Trader Untuk Memahami Berita

BloombergGPT didesain secara spesifik untuk membantu para trader dan investor untuk menganalisa data dan berita, sehingga memampukan mereka untuk membuat keputusan investasi yang lebih baik. Salah satu contohnya adalah BloombergGPT dapat mendeteksi apakah suatu headline berita mengindikasikan kenaikan atau penurunan harga saham. LLM yang didesain spesifik dalam bidang keuangan, menganalisa berita, laporan keuangan, social media feeds, dan sumber informasi lainnya untuk mengidentifikasi trend dan pola yang relevan.

Dan mirip seperti Bing Chat, BloombergGPT dapat menjawab pertanyaan seperti “Siapakah CEO dari Citigroup Inc?” dengan cukup akurat. Hal itu karena BloombergGPT telah dilatih menggunakan data hak milik (proprietary data) selama 40 tahun yang memampukan LLM untuk mengidentifikasi perusahaan, entitas bisnis, bahkan symbol saham (stock ticker symbols). Bloomberg akan mengintegrasikan LLM nya ke dalam salah satu dari layanan utamanya, Bloomberg Terminal, memampukan pengguna untuk mendapatkan nilai yang lebih dari database.

BloombergGPT adalah contoh yang kuat tentang bagaimana LLM (Large Language Models) dapat digunakan untuk mendukung industri jasa keuangan, dan potensinya baru saja ditemukan.

 

Merevolusi Layanan Keuangan

Contoh BloombergGPT ini menunjukkan bahwa LLMs memiliki potensi untuk mentransformasi industry layanan jasa keuangan dengan mengotomasi dan menyederhanakan berbagai proses. LLMs yang telah dikondisikan secara spesifik untuk bidang keuangan dapat menganalisa jumlah data yang besar, mengidentifikasi pola dan trend, dan membuat prediksi dengan akurasi yang tinggi.

Salah satu cara lain LLMs dapat digunakan pada jasa keuangan adalah pada fraud detection. Telah dilatih dengan menggunakan data historis dan pola beberapa transaksi, LLMs dapat digunakan untuk mengidentifikasi kemungkinan fraud dengan mendeteksi aktivitas yang tidak biasa. Aturan dapat dibuat bagi asisten AI untuk memberitahu institusi keuangan ketika muncul fraud, memampukan bank atau badan investasi untuk mengambil tindakan segera seperti memblokir transaksi atau akun untuk mencegah kerugian yang lebih besar.

Use case yang lebih umum yang sudah menggunakan general LLMs adalah penggunaan AI bots pada customer service. Dengan penggunaan general LLMs sudah dapat meningkatkan efisiensi customer service, memiliki LLM yang telah dikondisikan secara spesifik untuk bidang keuangan dapat meningkatkannya lebih lagi. LLM yang fokus pada industry keuangan dapat memproses pertanyaan customer yang secara spesifik berkaitan dengan keuangan dan menyediakan jawaban yang lebih baik. Dengan LLMs yang telah dikondisikan secara spesifik untuk bidang keuangan, AI bots dapat menangani pertanyaan-pertanyaan yang lebih kompleks, sehingga dapat lebih jauh mengurangi beban kerja dari agen customer service dan meningkatkan waktu respon.

 

Masa Depan Perbankan dan Investasi

Ada beberapa cara lain untuk menggunakan LLMs untuk meningkatkan efisiensi dan menyederhanakan operasi dalam layanan keuangan. Ini dapat digunakan untuk penerimaan karyawan, memberikan informasi yang penting pada karyawan baru. Pada industry yang sangat diatur seperti perbankan dan asuransi, LLMs berdomain khusus dapat digunakan untuk menganalisa dokumen regulasi dan mengidentifikasi bagian yang relevan yang memerlukan Tindakan untuk kepatuhan (compliance).

Dan meskipun BloombergGPT mengesankan, namun hanya berfungsi dalam satu bahasa – bahasa Inggris. Hal ini membatasi aplikasinya pada pasar dan wilayah yang lebih luas. Masa depan LLM dalam layanan keuangan adalah model multi-bahasa yang berdomain khusus yang berkinerja baik dalam tugas-tugas keuangan yang sempit maupun pertanyaan umum.

LLM keuangan bukanlah hal baru – sebenarnya, sebuah makalah penelitian tentang LLM keuangan telah diterbitkan 6 bulan sebelum pengumuman BloombergGPT. Namun, model kecerdasan buatan berdomain khusus ini memiliki potensi untuk merevolusi sector layanan keuangan. Mereka dapat membantu otomatisasi dan menyederhanakan proses, meningkatkan akurasi dan efisiensi, serta mengurangi risiko kesalahan manusia. Institusi keuangan yang mengadopsi teknologi LLM kemungkinan besar akan mendapatkan keunggulan kompetitif dibandingkan dengan pesaing mereka.

Ingin tetap menjadi yang terdepan dalam industri keuangan dengan LLM Anda sendiri? Bicaralah dengan salah satu ahli kami hari ini. 
Jelajahi LLM

01
Jun
Pengenalan Talkbot  ·  Teknologi Voice AI
Resiko Keamanan Data Dalam Penggunaan Generative AI Tools dari Pihak Ketiga
Jennifer Zhang

Jennifer Zhang

CEO & Co-Founder

Berbagai generative AI tools seperti ChatGPT, Bard dan Bing search telah mengubah bagaimana cara perusahaan berinteraksi dengan customer, memproduksi hasil dan menjalankan tugas lainnya. Namun, penggunaan dari produk-produk ini juga meningkatkan kekhawatiran mengenai keamanan data dan perlindungan data. Pada artikel ini, kita akan mengupas mengenai resiko dari penggunaan generative AI tools dari pihak ketiga dan memberikan beberapa saran untuk memastikan bahwa perusahaan Anda menggunakan tools ini dengan aman dan bertanggungjawab.

 

Generative AI dan data security

Salah satu resiko utama yang dikaitkan dengan penggunaan generative AI tools adalah kemungkinan adanya pelanggaran atau kebocoran data. Karena tools ini didesain untuk dapat menghasilkan hasil secara otomatis, tools ini seringkali mengumpulkan dan menyimpan jumlah data yang besar. Hal ini yang menjadi alasan utama mengapa banyak institusi keuangan seperti JP Morgan Chase dan Deutsceh Bank hanya memberikan penggunaan terbatas bahkan melarang penggunaan ChatGPT di tempat kerja.

Resiko yang ada dalam penggunaan generative AI tools pihak ketiga ini tidak terlalu terlihat jelas bagi banyak orang. Karena ChatGPT memiliki tool yang bergantung pada kemampuan machine learning, interaksi apapun dengan bot ini akan digunakan sebagai data training yang akan digunakan untuk penggunaan selanjutnya. Hal ini berarti semua informasi yang telah dibagikan melalui chat akan disimpan pada server – termasuk data yang mungkin sensitive, personally identifiable information (PII). Karena data ini berada di luar perangkat dari si pengguna, maka apabila ada kebocoran data maka akan sulit untuk diambil kembali dan dihapus.

Kekuatan dari generative AI sangat mengesankan, karena itu banyak orang telah menggunakannya dan mengintegrasikannya ke dalam keseharian mereka, seperti menulis e-mail atau coding. Hal tersebut yang menjadi penyebab kekhawatiran dari Samsung, yang juga telah melarang penggunaan generative AI tools dalam lingkungan pekerjaan. Hal ini terjadi setelah beberapa developer meng up load source code ke dalam ChatGPT, dan berpotensi membagikan informasi sensitive terkait hak cipta pada pihak ketiga.

 

Menggunakan Generative AI Secara Bertanggungjawab

Resiko yang menyertai penggunaan generative AI sangat bergantung pada bagaimana kita menggunakannya. Karena tools ini membantu meningkatkan efisiensi kita, sangat mudah untuk menggunakannya tanpa batasan. Namun, ketika kita menyadari bagaimana teknologi bekerja, kita akan mulai memiliki rasa khawatir mengenai perlindungan data. Berikut ini adalah beberapa langkah untuk menghindari kebocoran data ketika menggunakan generative AI tools –

  1. Batasi data yang Anda bagikan : hanya bagikan data yang diperlukan untuk tool tersebut berfungsi, dan pastikan bahwa semua data yang sensitive dibuat anonym, dibuat (seperti menggunakan persentasi atau menggunakan a factor of 10), atau tidak dibagikan sama sekali.
  2. Edukasi karyawan Anda : pastikan semua karyawan yang menggunakan tool ini sudah mendapatkan training mengenai perlindungan data dan privasi. Bantu mereka untuk memahami resikonya sehingga mereka dapat terhindar dari membagikan informasi sensitive seperti hak cipta atau informasi hal milik (proprietary information).
  3. Simpan data sendiri dengan menggunakan Local Large Language Mode (LLM) : daripada mengirimkan data kepada pihak ketiga, Anda dapat menggunakan solusi AI yang mengandalkan local language models. Hal ini memerlukan pengembangan LLM yang unik untuk perusahaan Anda, yang dilakukan oleh penyedia solusi AI.
 

Manfaat Penggunaan local large language model (LLM)

Pilihan ketiga untuk memastikan keamanan dan proteksi data perusahaan adalah cara yang dilakukan oleh Bloomberg, perusahaan jasa keuangan. Bloomberg mengembangkan language modelnya sendiri yang dikenal dengan BloombergGPT, yang dibuat secara khusus untuk memenuhi kebutuhan dari industry keuangan. Bloomberg membuat LLM dengan 50 milyar parameter terdiri dari berbagai data dan informasi spesifik mengenai keuangan. Tim AI Bloomberg memutuskan untuk memanfaatkan kekayaan data yang telah dikumpulkan selama 40 tahun, dan membuatnya menjadi data dasar untuk solusi generative AI buatan mereka sendiri.

BloombergGPT merupakan contoh yang baik dari domain specific LLM yang dapat melebihi general purpose LLM dalam bidang yang lebih spesifik – yang dalam kasus ini, pasar keuangan. Dan meskipun Bloomberg mungkin belum memutuskan untuk mengembangkan GPT atau LLM nya dikarenakan alasan keamanan, dengan memilikinya dapat memastikan bahwa karyawannya tidak akan secara tidak sengaja membagikan data sensitive keluar dari perusahaan. BloombergGPT siap untuk membantu karyawannya dengan menyediakan laporan yang akurat dan juga untuk memproses jumlah data yang besar yang masuk melalui Bloomberg Terminal.

Generative AI tools menawarkan keuntungan yang luar biasa bagi perusahaan yang ingin otomisasi tugas pekerjaan dan menghasilkan hasil dengan cepat dan efisien. Namun, penting untuk diketahui bahwa tools ini juga memiliki resiko mengenai keamanan data dan perlindungan data. Memiliki domain specific LLM sendiri tidak hanya akan membantu dalam mengurangi kebocoran data namun juga memberikan karyawan keuntungan dari penggunaan generative AI.

Ingin melihat bagaimana memiliki model bahasa khusus untuk bisnis atau domain Anda dapat memberikan manfaat bagi bisnis Anda? Hubungi salah satu spesialis kami hari ini.
Jelajahi LLMs

01
Jun
Pengenalan Talkbot  ·  Teknologi Voice AI
Perubahan pada Komunikasi: Bagaimana LLMs Memengaruhi Perusahaan Telekomunikasi di Asia Tenggara
Jennifer Zhang

Jennifer Zhang

CEO & Co-Founder

Industri telekomunikasi di Asia Tenggara adalah salah satu pasar yang paling cepat berkembang dan paling dinamis di dunia. Dengan populasi lebih dari 650 juta orang dan jumlah kelas menengah yang berkembang cepat, Asia Tenggara menawarkan kesempatan yang besar bagi pelaku bisnis untuk masuk ke dalam market baru dan menumbuhkan jumlah customer mereka.

Namun, industry ini bukan tanpa tantangan. Asia Tenggara memiliki budaya, bahasa dan situasi ekonomi yang sangat beragam – yang semuanya dapat menghambat industry telekomunikasi dalam mengembangkan operasi mereka. Tantangan lain termasuk infrastruktur yang kurang memadai, akses pada pembiayaan yang terbatas, dan hambatan regulasi. Persaingan yang ketat pada industry ini memberikan tekanan bagi para perusahaan untuk terus berinovasi dan meningkatkan pelayanan mereka agar dapat selalu berada di depan dari para competitor.

Di luar tantangan-tantangan tersebut, industry telekomunikasi di Asia Tenggara diperkirakan akan mengalami pertumbuhan yang signifikan pada tahun – tahun mendatang. Menjadi rumah dari demografis yang melek teknologi, Asia Tenggara sedang melalui perubahan yang signifikan menuju digitalisasi. Trend ini telah membuka kesempatan baru bagi para pelaku bisnis untuk meningkatkan kemampuan dari domain specific large language models (LLMs) untuk memperbaiki customer experience dan mendapatkan nilai plus.

 

Mengubah Telekomunikasi dengan Large Language Models 

Large Language Models (LLMs) adalah sebuah jenis teknologi AI yang dapat memahami dan menghasilkan bahasa seperti bahasa manusia. Kemampuan ini menciptakan banyak kemungkinan penerapannya pada industry telekomunikasi, seperti:

  • Meningkatkan customer service dan support : LLM dapat digunakan untuk menganalisa data customer, seperti chat histories dan interaksi social media, untuk memahami kebutuhan dan preferensi customer. Data ini kemudian dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi dan support yang sifatnya personal, yang dapat meningkatkan kepuasan dan retensi pelanggan.

  • Meningkatkan interaksi chatbot dan voice assistants : LLMs dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi dan kenaturalan dari chatbots dan voice assistants, membuat mereka menjadi lebih efektif dalam memahami dan merespon permintaan dari pengguna. Hal ini dapat membantu dalam mengurangi beban kerja dari agen customer service dan meningkatkan customer experience secara menyeluruh.

  • Otomasi analisis data dan insights : LLMs dapat digunakan untuk menganalisa jumlah besar data dengan format yang tidak jelas (unstructured data), seperti customer feedback dan social media posts, untuk mendapatkan insights dan trends. Hal ini dapat membantu perusahaan telekomunikasi untuk mengidentifikasi hal-hal mana yang perlu diperbaiki dan untuk mengembangkan strategi sales dan marketing yang lebih efektif.

  • Meningkatkan efisiensi dan produktivitas : LLMs dapat digunakan untuk otomasi tugas pekerjaan yang berulang, seperti entry data dan membuat content (content creation), sehingga dapat mengalokasikan sumber daya manusia untuk pekerjaan yang lebih complex dan krusial. Hal ini dapat membantu untuk meningkatkan efisiensi dan produktifitas di dalam organisasi.

 

Membentuk Jalan ke Depan Dengan Penggunaan LLMs Enterprise yang Terlokalisasi (LLMs)

Karena market Asia Tenggara terbagi-bagi tidak hanya secara geografis tetapi juga secara linguistik, untuk dapat beroperasi pada wilayah ini dibutuhkan kemampuan multilingual. Hal ini adalah salah satu area penting dimana LLM menjadi semakin berguna. WIZ.AI berfokus untuk membuat solusi AI seperti produk andalan kami, Talkbots dan sekarang LLMs enterprise kami untuk lebih beradaptasi dengan kondisi lokal.

Dan dengan domain-based, pengetahuan yang spesifik terhadap wilayah, enterprise LLMs dapat memiliki pemahaman kontekstual yang lebih baik. Ketika perusahaan memiliki LLMs mereka sendiri, mereka berada di posisi untuk mengambil keuntungan dari apa yang dapat ditawarkan oleh generative AI.

 

Contoh Nyata : Kisah Sukses dari Link Net

Salah satu contoh terbaru penggunaan LLM yang telah disesuaikan dengan kondisi local adalah penggunaan WIZ Talkbots oleh PT Link Net Tbk. Link Net, perusahaan telekomunikasi Indonesia yang telah melayani hampir 3 juta rumah tangga, meningkatkan jangkauan customer dengan meluncurkan Talkbots untuk pengingat tagihan pembayaran mereka dan juga pengingat untuk perpanjangan contract. Link Net berhasil untuk meningkatkan jangkauan customer mereka sebanyak dua kali lipat dan meningkatkan rasio pembayaran tagihan mereka hanya dalam 1 bulan sejak menggunakan Talkbots.

TalkBot WIZ AI yang telah dilatih untuk LinkNet dan telah disesuaikan dengan kondisi local dengan bahasa Indonesia, membuktikan bahwa enterprise LLM dapat memberikan keuntungan yang besar bagi perusahaan telekomunikasi skala besar.

Karena teknologi AI terus berevolusi dan berkembang, para pelaku bisnis di industry ini harus selalu tetap up-to-date dengan trend dan perkembangan terakhir untuk tetap dapat berkompetisi dan. Dengan melalukan hal tersebut, mereka dapat membantu untuk memastikan kesuksesan mereka dalam industry yang berevolusi dan betransformasi dengan cepat.

Penasaran bagaimana LLM dapat menjadi bagian dari operasi telekomunikasi Anda? Berbicara dengan salah satu spesialis kami hari ini.
Jelajahi LLMs

01
Jun
Pengenalan Talkbot  ·  Teknologi Voice AI
Peran Transformatif Large Language Model (LLM) pada Industri Asuransi
Jennifer Zhang

Jennifer Zhang

CEO & Co-Founder

Pada era digital yang berevolusi dengan sangat cepat, dimana teknologi terus menerus mempengaruhi industry, Large Language Model (LLMs) telah muncul sebagai tools yang dapat memengubah sector asuransi secara revolusioner. Karena banyaknya informasi di sekitar asuransi – seperti kebijakan dan klaim – adalah dalam bentuk tertulis, LLMs dapat memainkan peran yang besar dalam mentransformasi industry ini dengan menggunakan AI.

 

Meningkatkan Customer Experience

Pada kondisi bisnis yang berorientasi pada customer akhir-akhir ini, menyediakan customer experience yang luar biasa adalah segalanya bagi perusahaan asuransi. LLMs yang telah dilatih untuk menggunakan bahasa yang spesifik dapat memainkan peran penting dalam mengubah interaksi dengan customer dan meningkatkan seluruh customer experience dengan menggunakan teknologi AI.

Solusi AI yang diperlengkapi dengan LLMs yang menggunakan bahasa spesifik bidang asuransi dapat menyediakan layanan konsumen (Customer Service) yang lebih personal dan efisien. Melalui kemampuan natural language processing, bots dan virtual assistants yang diperlengkapi dengan LLM dapat terlibat dalam interaksi percakapan dengan customer. LLMs memampukan para asisten digital ini untuk memahami pertanyaan dari customer dengan lebih akurat, sehingga dapat memberikan respon yang lebih relevant dan cepat. Bahkan, virtual assistant yang dilengkapi dengan LLM dapat membantu customer dalam pengisian klaim dan memberikan informasi mengenai berbagai kebijakan, meningkatkan kecepatan dan kenyamanan dari layanan konsumen (customer service).

Text-to-speech engines juga dapat memampukan LLMs untuk memfasilitasi komunikasi multichannel yang lancar. Tidak hanya berinteraksi melalui text, customer dapat menelepon dan mendapatkan pertanyaan mereka dijawab oleh suara. Banyak customer lebih memilih untuk membahas hal-hal yang kritikal seperti permohonan pergantian polis, dan LLM yang terdapat di dalam solusi suara AI seperti WIZ Talkbots dapat melakukan hal tersebut.

 

Mempercepat Proses Asuransi

Industri asuransi memiliki berbagai proses yang kompleks dan memakan waktu yang dapat diuntungkan dengan proses otomasi. Memiliki LLMs dapat membantu mengotomasi berbagai aspek dari kegiatan operasional asuransi, meningkatkan efisiensi, akurasi dan pengurangan biaya. Berikut adalah beberapa contohnya.

  • Proses identifikasi dan seleksi resiko (Underwriting) dan penilaian resiko (Risk Assessment):
    Dengan LLMs, pihak asuransi bisa lebih dapat menilai profil resiko dan membuat keputusan penilaian resiko berdasarkan banyaknya data histori.
  • Manajemen Klaim Asuransi:
    AI dapat memfasilitasi otomasi penanganan klaim dengan mengambil informasi yang relevan dari formulir claim, dokumen kebijakan, dan bukti pendukung lainnya – semua dibantu oleh LLM yang didesain dan dikembangkan untuk asuransi.
  • Negosiasi Penyelesaian:
    Dengan memahami dan menerjemahkan bahasa secara natural, LLM dapat menghasilkan penawaran penyelesaian berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Otomasi ini mempercepat proses negosiasi, meminimalisasi bias manusia, dan meningkatkan konsistensi dari hasil penyelesaian klaim.
  • Customer Onboarding and Policy Generation:
    LLM memainkan peran yang krusial dalam otomasi proses customer onboarding dan pembuatan kebijakan. Dengan memanfaatkan natural language understanding, AI yang dilengkapi dengan LLM yang sudah dikondisikan dalam bidang asuransi dapat membantu customer dalam menyediakan informasi yang dibutuhkan, pengisian formulir aplikasi, dan pembuatan dokumen kebijakan dengan intervensi yang minimal.
  • Regulatory Compliance:
    LLMs membantu dalam proses otomasi regulatory compliance dengan cara menganalisa dokumen-dokumen legal dan regulasi, mengidentifikasi hal-hal yang relevan, dan memastikan kepatuhan. Hal ini membantu perusahaan asuransi untuk selalu up to date dengan berbagai regulasi yang berubah, mitigasi resiko kepatuhan, dan minimalisasi usaha manual dalam compliance monitoring.

 

Contoh Nyata dari Pengalaman Asuransi Jagadiri

Salah satu contoh cerita sukses penggunaan solusi suara AI pada asuransi adalah dari Jagadiri, perusahaan di bawah PT Central Asia Financial. Dengan menggunakan WIZ AI Talkbots sebagai pengingat pembayaran pada pinjaman premium, Jagadiri meningkatkan rasio kontak customer (client contact rates) sebanyak 40% dan meningkatkan efisiensi biaya mereka sebanyak 5.3 kali. Solusi yang digunakan juga terus berkembang dan Jagadiri sekarang juga ingin menggunakan Talkbots untuk customer onboarding.

Contoh dari Asuransi Jagadiri ini menunjukkan bagaimana hebatnya LLM yang telah dilokal kondisikan dan dikustom pada solusi AI dalam industry asuransi. Ke depannya, teknologi ini dapat semakin memberikan peningkatan efisiensi dan pengurangan biaya, sambil sekaligus meningkatkan customer experience.

Segera temukan bagaimana large language model yang telah dikondisikan secara spesifik untuk industri asuransi dapat membantu kegiatan operasional Anda. Bicaralah hari ini pada ahlinya.
Jadwalkan Demo

29
May
Pengenalan Talkbot  ·  Teknologi Voice AI
JAGADIRI mencapai efisiensi biaya 5.3 kali lebih tinggi dengan Talkbot dari WIZ
0 %
Peningkatan Laju Kontak
0 %
Perbaikan Rasio Biaya
0 x
Lebih Hemat Biaya Daripada Agen Manusia

 

JAGADIRI mempunyai tujuan untuk melindungi aspirasi nasabah Indonesia di bawah naungan PT Central Asia Financial (CAF). JAGADIRI menyediakan asuransi jiwa, kecelakaan, dan kesehatan melalui saluran pemasaran digital, pemasaran telepon, dan pemasaran langsung.

“Intinya, asuransi itu berbeda dengan perbankan, ” tutur Ibu Fitriah Betan sebagai Head of Customer Experience di JAGADIRI. “Sebagai perusahaan yang menyediakan asuransi, JAGADIRI perlu melakukan panggilan pengingat premi kepada pelanggan dan terus memberikan layanan, bahkan hingga lewat jatuh tempo 90 hari.” Karena kebutuhan asuransi terjadi dalam situasi dadakan, dan perusahaan berusaha semampunya untuk melindungi para pelanggan. Menurut mereka, pelanggan perlu segera membayar premi untuk memastikan bahwa polis mereka aktif dan bisa melayani insiden yang tidak terduga.

 

Menciptakan pengalaman pelanggan yang konsisten dengan suara percakapan kecerdasan buatan

Kebutuhan untuk memastikan cakupan yang berkelanjutan adalah alasan mengapa JAGADIRI berupaya keras untuk mengingatkan pelanggannya akan pembayaran premi. Namun, tantangannya adalah waktu. Menghubungi pelanggan untuk pengingat premi bisa menjadi hal yang sulit dilakukan karena pelanggan bisa saja sibuk beraktivitas di siang hari. Faktor lainnya adalah kebiasaan setiap pelanggan ketika berinteraksi – suasana hati dari agen manusia atau caranya berkomunikasi bervariasi dari satu panggilan ke panggilan yang lain. JAGADIRI menginginkan cara yang lebih konsisten untuk terlibat dengan basis pelanggannya, dan memastikan bahwa para pelanggan setia bersama perusahaan.

Pada Juni 2022, JAGADIRI memutuskan untuk mengalihkan panggilan pengingat pembayaran premi ke Talkbot WIZ.AI. Pelaksanaannya dilakukan secara bertahap; pada September 2022, semua panggilan pengingat pembayaran premi sudah otomatis. Hasilnya sudah bisa membuktikan. “Sebelum Talkbot, kami memperoleh kurang dari 10 persen panggilan terhubung untuk pengingat pembayaran premi. Sekarang, secara rata-rata, kami mendapatkan sekitar 50 persen,” kata Ibu Fitriah. Talkbot juga 5.3x lebih hemat biaya dibandingkan menggunakan sumber daya manusia; perbandingan biaya untuk Talkbot sebesar enam persen, dibandingkan dengan 32 persen untuk agen manusia.

Penggunaan solusi WIZ.AI dapat memberikan hasil yang nyata ketika menerapkan pengingat pembayaran premi kami. Sebelum Talkbot, agen kami mendapatkan kurang dari 10 persen panggilan yang terhubung. Sekarang, secara rata-rata, kami mendapatkan sekitar 50 persen.

– Ibu Fitriah Betan, kepala pengalaman pelanggan di JAGADIRI Tweet

Kemitraan yang berkembang berdasarkan komunikasi dua arah 

Di luar hasilnya, JAGADIRI menyukai kebiasaan WIZ.AI yang rutin memeriksa cara kerja Talkbot dan memberikan rekomendasi tentang cara mengoptimalkan solusi kecerdasan buatan. Dari tim Sales hingga Project Management, kemudian ke Customer Success dan bahkan Customer Experience, tim WIZ.AI siap membantu JAGADIRI untuk memaksimalkan penggunaan Talkbot. “WIZ.AI Customer Experience Designer membantu kami untuk menyempurnakan strategi kami dengan meningkatkan naskah perbincangan berdasarkan data yang kami dapatkan,” ungkap Ibu Fitriah. “Ada komunikasi dua arah yang sangat baik antara kami dengan tim WIZ. WIZ terus memberikan saran mengenai cara memperbaharui Talkbot, dan menerapkan saran tersebut akan meningkatkan hasil kami.”

Dengan keberhasilan pengingat pembayaran premi secara otomatis, kini JAGADIRI ingin lebih banyak menggunakan Talkbot WIZ.AI untuk berbagai macam sektor. Saat tulisan ini dibuat, tim sedang mengembangkan naskah penagihan premi untuk akun jatuh tempo dan tunggakan. JAGADIRI juga berencana untuk menggunakan Talkbot untuk panggilan selamat datang ke para pelanggan baru. “Talkbot telah mempermudah panggilan kepada pelanggan kami untuk tim Customer Experience kami,” tutup Ibu Fitriah.

Hal terbaik tentang pengalaman kami menggunakan Talkbot adalah bahwa WIZ.AI Customer Experience Designer selalu membantu kami menyempurnakan strategi kami. Ada komunikasi dua arah yang dijalankan dengan sangat baik antara kami dengan tim WIZ. WIZ terus memberikan saran peningkatan kinerja Talkbot dan dengan menerapkan saran tersebut, hasil kami akan meningkat.

– Ibu Fitriah Betan, Head of Customer Experience di JAGADIRI Tweet
Untuk mengetahui cara memanfaatkan suara AI untuk interaksi pelanggan Anda, hubungi salah satu pakar kami hari ini.
Hubungi kami

25
May
Pengenalan Talkbot  ·  Teknologi Voice AI
Link Net meningkatkan jangkauan pelanggan mereka dengan WIZ Talkbots

 

Link Net telah menghadirkan konektivitas internet dan hiburan rumah bagi masyarakat Indonesia selama lebih dari 20 tahun dengan First Media, i-solution, dan Link Net. Saat ini, mereka melayani hingga 2,8 juta rumah di 23 kota di Indonesia. Untuk mengelola akun pelanggan, terutama saat penagihan jatuh tempo tagihan, hal itu merupakan sebuah proses yang cukup panjang.

1 %
Peningkatan Tingkat Janji Untuk Membayar
1 %
Pengurangan Beban Panggilan Untuk Agen Manusia
1 %
Pelanggan Tidak Mengenalinya Sebagai Bot

“Awalnya kami menggunakan SMS untuk penagihan, yang kemudian kami tambahkan dengan panggilan keluar,” kata Pak Ikhsan Kurniawan, Head of Printing and Collection Department di Link Net. “Secara bertahap, kami beralih ke email dan sekarang, kami juga menggunakan WhatsApp. Kami juga mencoba Smart IVR, tetapi ternyata tidak cocok untuk penagihan jatuh tempo. Jadi, kami berhenti menggunakan IVR karena tidak memberikan hasil.”

Link Net juga menghadapi kesulitan dalam merencanakan kapasitas panggilan keluar untuk penagihan. Ketika tim penagihan mengalami kekurangan tenaga kerja, perusahaan akan sementara memindahkan orang dari departemen lain untuk membantu mengelola beban kerja. Hal ini mengganggu pekerjaan sehari-hari. Link Net menyadari bahwa mereka memerlukan cara yang lebih efektif dan efisien untuk melakukan tindak lanjut terhadap akun-akun yang jatuh tempo dan mulai mengeksplorasi pilihan yang dapat membantu kinerja penagihan.

Melampaui percakapan satu arah

“Kami menyukai solusi yang diberikan oleh WIZ karena Talkbot merupakan interaksi dua arah, tidak seperti IVR yang sangat terbatas,” kata Pak Ikhsan. “Ini juga membantu kami dalam menyeimbangkan beban kerja. Jika seseorang dari tim penagihan mengambil cuti melahirkan, kami dapat segera menambahkan lebih banyak bot untuk mengisi kekosongan.”

Solusi tersebut memberikan hasil yang nyata. “Ketika kami mencoba WIZ, hasil kami meningkat, terutama dalam tingkat koneksi,” kata Pak Herri Dwi Prasetyo, MIS Leader Head of Printing and Collection Department di Link Net. “Tingkat koneksi untuk agen manusia sebesar 25 persen, tetapi dengan Talkbot dapat meningkatkan menjadi hampir 50 persen.” Penggunaan Talkbot juga membebaskan agen tim penagihan dari tugas-tugas mudah namun repetitif. Serta, mengurangi beban panggilan keluar bagi agen tim penagihan menjadi separuhnya. “Ini memberikan waktu lebih bagi agen kami untuk fokus pada melayani pelanggan dengan lebih baik dan menangani keluhan yang lebih kompleks. Penggunaan bot membuat peran agen manusia menjadi lebih strategis,” tambah Pak Herri.

"Talkbot adalah strategi penagihan terbaik yang pernah kami implementasikan."

– Pak Ikhsan Kurniawan, Head of Printing and Collection Department at Link Net

Pengalaman pengguna yang luar biasa

Ketika membicarakan pengalaman mereka dengan WIZ, Pak Herri memiliki hal-hal baik untuk dikatakan. “Aplikasinya Wiz sangat mudah digunakan dan memiliki sistem validasi yang baik,” katanya. “Misalnya, jika seseorang mencoba mengunggah nomor yang sama dua kali, sistem akan segera menghapus salah satunya.”

Bekerja dengan tim WIZ juga memberikan pengalaman yang positif. “Semua anggota tim WIZ sangat mendukung dan membantu,” lanjut Pak Herri. “Apapun yang kami butuhkan, proses eskalasi sangat cepat. Sebagai pengguna, hal ini sangat membantu untuk mengetahui bahwa segala sesuatu diproses dengan cepat dan semua anggota tim dapat dihubungi.”

Bagi pelanggan Link Net, perubahan strategi tersebut hampir tidak terlihat. “99% pelanggan tidak menyadari bahwa mereka dihubungi oleh robot,” kata Pak Ikhsan. “Dari 20.000 yang dihubungi, hanya 10 yang mengeluh karena dihubungi oleh bot. Ketika itu terjadi, kami menghapus pelanggan tertentu dari database panggilan Talkbot selanjutnya.”

"Semua anggota tim WIZ sangat mendukung dan membantu. Apapun yang kami butuhkan, proses eskalasi sangat cepat. Sebagai pengguna, sangat membantu untuk mengetahui bahwa segala sesuatu diproses dengan cepat dan semua anggota tim dapat dihubungi."

– Pak Herri Dwi Prasetyo, MIS Leader of Collection & Recovery Department at Link Net

Cara baru untuk mempertahankan pelanggan lama

Dengan keberhasilan strategi penagihan baru, Link Net bersemangat untuk mencoba Talkbot dengan skenario lain. Perusahaan memutuskan untuk mencoba otomatisasi retensi pelanggan atau perpanjangan kontrak. Bersama tim WIZ, Link Net membuat skrip baru untuk menghubungi pelanggan yang tidak membayar langganan mereka selama tiga bulan. “Tingkat koneksi untuk kategori pelanggan ini lebih rendah,” jelas Pak Ikhsan. “Kami berharap dengan skrip retensi baru, kami dapat mendapatkan kembali pelanggan dengan menawarkan promosi.”

Masih dalam tahap awal strategi retensi pelanggan dan hasilnya masih harus dilihat. Tim saat ini sedang menyempurnakan skrip berdasarkan umpan balik, untuk menyampaikan pesan yang tepat.

Melampaui batas otomatisasi dan analitika

Link Net ingin menetapkan standar yang lebih ketat untuk proses penagihan mereka di masa depan. “Kami menuju ke arah digitalisasi, segalanya harus menerapkan otomatisasi,” ungkap Pak Ikhsan. “Jika seseorang gagal membayar atau melewatkan pembayaran, mereka harus dihubungi secara otomatis. Segala sesuatunya harus sudah terotomatisasi, termasuk panggilan ulang. Kemudian hasilnya dapat diperbarui secara real-time di sistem Link Net.”

Bagi Pak Herri, data adalah kunci rahasia untuk kesuksesan yang berkelanjutan dan masa depan. “Di masa depan, kami berharap dapat mengunduh transkrip percakapan langsung dari sistem,” katanya. “Dengan fitur ini, kami dapat menggunakan semua informasi untuk mendapatkan umpan balik dan keluhan dari pelanggan. Jadi ketika agen manusia melakukan panggilan tindak lanjut kepada pelanggan tertentu, mereka akan segera mengetahui apa yang dikeluhkan oleh pelanggan. Kami akan memiliki riwayat pelanggan dan dapat memberikan pengalaman yang baik.”

Tim koleksi sangat puas dengan WIZ Talkbot sehingga mereka merekomendasikan solusi ini kepada tim penjualan Link Net, untuk mendapatkan pelanggan baru. “Sebelumnya kami tidak pernah menghubungi tipe pelanggan seperti ini,” akui Pak Ikhsan. “Ini adalah sesuatu yang akan kami eksplorasi dan bahas lebih lanjut dengan Tim WIZ.”

Tertarik bagaimana otomatisasi suara AI dapat meningkatkan hasil bisnis Anda? Berbicaralah dengan salah satu spesialis kami hari ini.
Hubungi kami

Page 1 of 2