[ad_1]
Kemajuan teknologi telah menyasar seluruh lapisan masyarakat. Apalagi di dunia bisnis. Hampir seluruh jenis usaha sudah harus melek teknologi termasuk teknologi analisis data dan pembelajaran mesin. Bahkan, dua teknologi ini kini bukan hanya milik perusahaan digital. Perusahaan non-digital hari ini juga sudah mulai banyak yang mengadopsi teknologi analisis data dan pembelajaran mesin.
“Penerapan analisis data dan pembelajaran mesin itu biasanya ada di memulai karena mereka pengadopsi awal. Namun sekarang, perusahaan non-digital pun sudah banyak mengadopsi fondasi analisis data dan pembelajaran mesin,” tutur Anthony Amni, Head of Mid-Market & Enterprise Greenfi AWS Indonesia dalam diskusi yang digelar Valiance secara daring pada Rabu (26/01/2022).
Komputasi awan seperti AWS, kata Anthony, telah berhasil mendemokratisasi adopsi data analitik dan pembelajaran mesin selama beberapa tahun terakhir. Dari sisi biaya dan kepraktisan, komputasi awan membuat proses adopsi ini menjadi lebih murah dan mudah.
Sepaham dengan Anthony, Riyad Rivandi, CTO dan Co-Founder di Valiance, mengatakan dan merasakan betul manfaat dari teknologi ini. Menurutnya, pengerjaan solusi bisnis di Valiance berlangsung secara efisien berkat penggunaan alat internal yang mereka kembangkan untuk proses pembelajaran mesin otomatis (AutoML).
“Kami juga berpengalaman membangun infrastruktur Operasi Pembelajaran Mesin (MLOps) baik awan dan di tempat sesuai dengan kondisi perusahaan,” kata Riyad.
Riyad juga menegaskan bahwa solusi berbasis pembelajaran mesin dari Valiance mampu menyelesaikan permasalah bisnis klien, baik dalam hal efisiensi waktu untuk tugas-tugas repetitif, menekan potensi kerugian biaya, maupun memprediksi risiko potensial.
“Kami membuktikan hal ini dengan melakukan evaluasi performa solusi yang kami bangun terhadap hasil analisis ketimpangan yang telah dilakukan,” ujar Riyad.
Riyad mencontohkan, sebuah solusi Pembelajaran mesin untuk penilaian kredit yang pernah dibangun mampu memprediksi 50% Kredit Bermasalah (NPL) pada suatu lembaga keuangan mikro, yang nilainya setara dengan potensi kerugian Rp 100 miliar. Selanjutnya, solusi juga digunakan untuk mendeteksi risiko kredit pemohon dan merekomendasikan analis untuk menolak permohonan dengan potensi gagal bayar tinggi.
Namun, performa solusi ini tetap harus dievaluasi secara berkala untuk menghindari rekomendasi yang buruk akibat pergeseran tren pemohon (operasi data). Selain penilaian kredit, solusi-solusi berbasis pembelajaran mesin yang telah dikerjakan Valiance adalah deteksi anomali, deteksi penipuan, pengoptimalan rute, visi komputer, pemrosesan bahasa alami, dan optimasi rantai pasokan.
Sejauh ini, Valiance telah mengerjakan solusi pembelajaran mesin di industri keuangan dan perbankan, logistik dan distribusi, media, ritel, pariwisata, agrikultur, dan otomotif. Latar belakang klien yang telah bekerja sama dengan Valiance adalah perusahaan swasta, badan usaha milik negara, dan kementerian/lembaga pemerintah.
[ad_2]
