Machine Learning (ML) atau pembelajaran mesin merupakan sub-ilmu dalam AI yang banyak digunakan untuk menjadi kecerdasan buatan yang dapat menggantikan atau menirukan perilaku manusia untuk menyelesaikan masalah atau melakukan otomatisasi.
Robotic Process Automation (RPA) merupakan software “robot” yang meniru dan mengintegrasikan tindakan manusia yang berinteraksi dalam sistem digital untuk menjalankan proses bisnis dengan cepat dan tingkat ketepatan hampir sempurna. Tujuan penggabungan ini dalam lingkup bisnis, biasanya dibutuhkan untuk membantu menentukan keputusan yang akan diambil berdasarkan data yang diolah menjadi informasi.
Pendekatan ML yang digunakan
ML pada dasarnya mendukung proses pembelajaran dan training secara mesin. Oleh karena itu, ML sering sekali membutuhkan banyak data untuk dipelajari. Berikut penjelasan 2 pendekataa ML: Metode dalam mengelompokan obyek berdasarkan cirinya disebut klasifikasi, sedangkan prediksi atau regresi berfungsi menyimpulkan suatu data berdasar input dan data yang sudah dipelajari mesin.
ML mempunyai 2 teknik dasar dalam pembelejarannya, yaitu
Supervised learning – ML membutuhkan target data sebagai acuan output yang diharapkan, sehingga ML membutuhkan data training dalam hal ini untuk mengidentifikasi suatu objek
Unsupervised learning – ML tidak memerlukan target data sebagai acuan, ML hanya memerlukan input data dan selanjutnya akan menggali insight dari data tersebut, unsupervised learning seringkali disebut data mining. Algoritma ini dapat menemukan pola baru, dan dapat mendeteksi anomali.
Baca juga : Mengenal Finacial Technology, Simak Manfaat dan Cara Kerjanya!
Kolaborasi ML dan RPA
Kolaborasi RPA dan ML dapat dilihat pada kemampuan yang saling melengkapi, RPA bertindak sebagai pengeksekusi tugas dan ML memberi kecerdasaan untuk RPA supaya dapat mengerjakan tugas non-repetitive.
Contoh penerapan ML x RPA yang bisa ditemukan yaitu penggunaan chatbot pada toko e-commerce. Chatbot berfungsi meniru percakapan manusia, dan membalas percakapan dengan cepat. Chatbot dapat menjawab pertanyaan seperti simple QnA, namun dapat menjawab pertanyaan yang lebih kompleks ketika digabungkan dengan teknologi ML. Pendekatan ML yang digunakan untuk chatbot ialah supervised learning. Selain itu dengan ML, chatbot tersebut dapat mengumpulkan histori percakapan pengguna untuk diolah dan mengahasilkan informasi yang dapat membantu pengambilan keputusan perusahaan.
Manfaat yang diharapkan dengan adanya penerapan ML x RPA terkait usecase ini adalah sebagai berkut
-
Penghematan waktu pelanggan
Waktu tunggu yang terjadi ketika membalas chat dapat diantisipasi dengan penggunaan chatbot. Chatbot akan membalas dengan cepat sesuai konteks yang dibutuhkan pelanggan. Selain hemat waktu, chatbot juga dapat tersedia selama 24 jam. Hal ini sangat menguntungkan, dibanding menggunakan jasa customer services.
-
Customers experience meningkat
Chatbot berteknologi ML mampu menciptakan percakapan yang aktif sehingga pelanggan dapat terbantu dalam masalah. Misalnya dengan adanya fitur rekomendasi dari chatbot maka pelanggan tidak lagi susah memilih dan akan sesuai dengan kebutuhn pelanggn
-
Biaya Pelayanan lebih Hemat
Chatbot sendiri dibuat dengan menggunakan perangkat lunak yang dapat berjalan otomatis tanpa interupsi dari manusia. Hal ini menyebabkan biaya pelayanan menjadi lebih hemat karena hanya ada biaya maintenance chatbot saja.
Kesimpulan
Demikian penjelasan Kolaborasi ML x RPA yang dapat menghasilkan Chatbot dengan kemampuan yang cepat dalam merespon perckapan, dan mampu melakukan kecerdasan buatan dengan teknologi ML. Hal ini menghasilkan manfaat yang baik bagi perusahaan dan pelanggan.
Nah, sekarang sudah pahamkan mengenai manfaat kolaborasi ML x RPA? Jika belum, temukan tulisan lainnya disini dan tunggu tulisan selanjutnya mengenai teknologi lain ya!
Follow Us
Instagram | Twitter
