Phintraco Technology is recognized as a certified partner of global IT and communication leaders. These partnerships give it access to best-in-class solutions, which it has combined with its own in-depth industry experience to offer its many clients a complete suite of IT solutions and services.
Phintraco Technology is recognized as the certified partner of global IT and communication leaders such as Avaya, Dell Technologies, Verint, Thales (formerly Gemalto), OneSpan (formerly Vasco), and many more. These partnerships give it access to best in class solutions which it has combined with its own in depth industry experience to offer a complete suite of IT solutions and services to its many clients.
19 Apr 2024
Muhammad Iqbal Iskandar Penggunaan teknologi artificial intelligence (AI) kini mulai diterapkan di berbagai aspek dalam kehidupan manusia, khususnya dalam dunia bisnis. Berbagai teknologi AI seperti talkbot atau generative AI kini terus berkembang dan semakin canggih. Pemrosesan bahasa merupakan salah satu aspek dalam teknologi AI yang paling menantang, namun teknologi seperti large language model (LLM), machine learning, dan natural language processing (NLP) mendorong kemajuan pesat dalam bidang tersebut.
LLM adalah salah satu teknologi yang mendorong kemampuan AI untuk bisa memproses dan memahami bahasa secara tepat dan akurat. Oleh karena itu, LLM adalah salah satu kunci perkembangan teknologi AI saat ini. Artikel ini akan membahas secara detail tentang large language model, mulai dari definisi, cara kerja, fungsi, serta apa manfaat large language model tools bagi perusahaan. Simak informasi selengkapnya di artikel berikut ini!
Large Language Model adalah model artificial intelligence (AI) yang secara khusus dilatih untuk pemrosesan bahasa. Model AI ini dilatih dengan sejumlah data teks dalam skala yang sangat besar hingga bisa mencapai miliaran kata. Data tersebut dapat berupa berbagai format seperti buku, artikel, kode, atau bentuk teks lainnya.
LLM memiliki kemampuan khusus untuk mempelajari pola-pola dan hubungan dalam kumpulan data tersebut. Hal ini dilakukan dengan tujuan untuk memahami bahasa manusia secara mendalam dan natural.
LLM memiliki beberapa tahapan dalam melakukan pemrosesan bahasa yang akan digunakan untuk memahami bahasa secara kontekstual dan natural. Tahapan yang perlu dilakukan antara lain adalah pengumpulan data, preprocessing, pelatihan, dan inference. Berikut ini adalah masing-masing penjelasannya:
Pada tahapan pertama, data teks dari berbagai sumber, seperti internet, buku, artikel ilmiah, kode, dan dokumen internal dikumpulkan dalam skala yang besar.
Data yang dikumpulkan memiliki ukuran yang bervariasi, mulai dari beberapa juta hingga miliaran dan triliunan kata. Kinerja LLM dalam memroses bahasa akan semakin baik jika ukuran kumpulan datanya semakin besar.
Selain ukuran data, kualitas data juga tidak kalah penting. Keakuratan data tetap dijadikan prioritas karena data yang tidak akurat atau bias dapat mengurangi kualitas kinerja LLM.
Tahapan selanjutnya setelah data terkumpul adalah membersihkan data lalu mengubahnya menjadi format yang dapat dipahami oleh model.
Beberapa contoh pembersihan data meliputi menghapus tanda baca yang tidak perlu, mengubah kata menjadi huruf kecil, menggabungkan kata-kata yang memiliki arti yang sama, menghapus kata yang tidak umum, hingga memisahkan teks menjadi kalimat dan kata.
Setelah membersihkan dan mengubah format data, LLM akan dilatih dengan algoritma pembelajaran mesin untuk mempelajari pola dan hubungan dalam data tersebut.
Lamanya proses pelatihan ini bergantung pada ukuran dari kumpulan data serta kompleksitas dari model yang digunakan.
Pada tahapan ini LLM dapat digunakan untuk memproses sebuah teks baru dalam rangka menghasilkan output yang diinginkan. Output tersebut dapat berupa teks, kode, atau klasifikasi.
LLM dapat menghasilkan teks yang koheren dan kontekstual untuk menjawab pertanyaan, menerjemahkan bahasa dan lain sebagainya. Model AI ini juga bisa menghasilkan kode komputer dan mengklasifikasikan teks ke dalam kategori tertentu.
Large language model (LLM) adalah bagian dari machine learning (ML). Persamaan dari keduanya adalah baik LLM dan ML sama-sama menggunakan algoritma untuk mempelajari data dan membuat prediksi kata. Selain itu, keduanya juga bertujuan untuk meningkatkan kinerja sistem AI dengan mempelajari data.
LLM dapat dikatakan sebagai sub-bidang dari ML yang berfokus pada pemrosesan bahasa alami atau natural language processing (NLP). NLP sendiri merupakan bidang ilmu komputer yang mempelajari interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Large language model menggunakan algoritma dari machine learning untuk dapat mempelajari pola dan hubungan dalam kumpulan data teks yang sangat besar.
Perbedaan utama antara keduanya adalah dari jenis data dan output yang dikeluarkan. LLM dilatih khusus dengan data teks besar dan menghasilkan output yang kompleks dan koheren, sementara ML dapat dilatih dengan data teks, gambar, dan audio serta hanya menghasilkan output sederhana seperti klasifikasi atau prediksi.
LLM merupakan bagian penting dalam teknologi AI yang semakin meningkat penggunaannya di berbagai bidang. Hal tersebut menunjukkan fungsi-fungsi dari LLM dalam program AI untuk menjalankan berbagai jenis tugas. Berikut ini adalah fungsi-fungsi LLM dalam program AI:
Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, LLM dapat menghasilkan sebuah teks yang koheren dan kontekstual. Teks yang dihasilkan dapat berupa artikel, email, bahkan teks fiksi seperti cerita pendek dan puisi.
Fungsi ini dapat dimanfaatkan untuk menulis teks email yang dipersonalisasi untuk pelanggan atau membuat konten promosi yang kreatif.
LLM juga dapat menerjemahkan teks dari suatu bahasa ke bahasa yang lain dengan tingkat akurasi yang tinggi. Model AI ini dapat digunakan untuk menerjemahkan dokumen, email, bahkan situs web ke berbagai bahasa.
Model AI ini juga dapat mengklasifikasikan atau mengkategorikan konten teks ke dalam kategori topik, sentimen, atau kategori lainnya. Contohnya, LLM dapat digunakan untuk mengklasifikasikan email yang masuk sebagai spam atau bukan, atau menandai konten-konten yang berpotensi berbahaya.
LLM dapat juga digunakan sebagai alat untuk menganalisis sentimen sebuah teks untuk menentukan apakah teks tersebut memiliki sentimen positif, negatif, atau netral. Analisis sentimen ini sangat berguna untuk keperluan layanan pelanggan dan pemasaran. Model ini dapat digunakan untuk menganalisis ulasan, umpan balik, atau komentar pelanggan di internet.
Penggunaan LLM lainnya yang tidak kalah penting adalah untuk mendukung chatbot dan talkbot AI. Chatbot dan talkbot digunakan untuk berinteraksi dengan manusia secara alami baik melalui teks dan suara. LLM dapat digunakan untuk membangun chatbot dan talkbot yang dapat menjawab pertanyaan, memberi dukungan, dan membantu pemesanan pelanggan.
Teknologi AI telah memberikan banyak kemudahan dan manfaat bagi dunia bisnis modern, di dalamnya termasuk juga teknologi LLM. Berikut ini adalah manfaat dari LLM yang dapat dirasakan oleh perusahaan:
LLM dapat meningkatkan efisiensi operasional dengan mengotomatisasikan tugas NLP yang memakan banyak waktu. Selain itu, penerapan LLM juga dapat menghemat waktu dan uang.
Perusahaan dapat meningkatkan kualitas layanan pelanggan dengan bantuan dari AI yang didukung oleh LLM. Selain itu, LLM juga dapat membantu meningkatkan kepuasan pelanggan dan kualitas konten.
Fungsi analisis dari LLM sangat bermanfaat bagi perusahaan untuk mengolah data teks dan memperoleh wawasan baru tentang kondisi pasar, pelanggan, serta tren industri.
LLM memiliki potensi besar untuk mendukung program AI yang digunakan oleh banyak perusahaan di era bisnis modern ini. Salah satu program AI yang dapat meningkatkan kualitas layanan pelanggan lewat LLM adalah talkbot.
Phintraco Technology merupakan perusahaan ICT yang berpengalaman dalam menyediakan solusi IT terbaik seperti talkbot AI. Solusi talkbot dari Phintraco Technology didukung oleh generative AI dan large language machine untuk mensimulasikan interaksi suara manusia yang natural dan kontekstual.
Hubungi email marketing@phintraco.com untuk informasi lengkap mengenai solusi talkbot dari Phintraco Technology!
Editor: Cardila Ladini
19 Apr 2024
Muhammad Iqbal Iskandar Kemampuan untuk memahami dan memprediksi tren pasar yang dinamis kini menjadi salah satu aspek penting yang harus dimiliki setiap perusahaan. Perusahaan dan bisnis modern perlu memahami pasar serta pelanggan untuk bisa menjamin keberlangsungan dan kesuksesan bisnis mereka. Salah satu cara untuk mengetahui pergerakan tren adalah dengan menjalankan trend analysis atau analisis tren.
Analisis tren merupakan cara yang efektif bagi perusahaan untuk bisa membaca dan memantau pergerakan tren di pasar dan di kalangan pelanggan. Hal ini akan berpengaruh besar terhadap perencanaan bisnis perusahaan di masa depan. Artikel ini akan membahas apa itu trend analysis, fungsi-fungsinya, jenis-jenisnya, serta manfaat dan cara kerjanya. Simak artikel ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!
Trend analysis adalah proses pengumpulan, pengolahan, serta interpretasi data untuk mengidentifikasi pola atau tren yang terjadi. Pola dan tren yang dianalisis dapat terjadi dalam suatu pasar atau industri tertentu. Tujuan dari analisis tren ini adalah untuk memahami arah pergerakan pasar dan mengidentifikasi peluang dan ancaman yang mungkin timbul dari pergerakan tren tersebut.
Analisis tren menggunakan pengumpulan data dari berbagai jenis variabel yang relevan dengan data atau industri yang diamati. Data-data tersebut bisa dalam bentuk penjualan, harga, permintaan, dan faktor-faktor lainya.
Proses analisis tren juga sering melibatkan penggunaan alat dan teknologi terkini seperti perangkat lunak khusus untuk analisis data serta platform analisis prediktif yang kini mulai menggunakan kecerdasan buatan (AI). Hal tersebut memungkinkan perusahaan untuk dapat mengolah data dalam skala yang lebih besar serta menemukan pola yang sulit diidentifikasi dengan cara manual.
Analisis tren merupakan alat yang penting bagi sebuah perusahaan, karena alat ini dapat digunakan untuk sejumlah hal yang berpengaruh besar bagi keberlangsungan dan kesuksesan bisnis. Salah satu kegunaan dari analisis tren yang utama adalah untuk membantu perusahaan menganalisis dan memprediksi perilaku pasar di masa depan.
Teknologi yang digunakan dalam analisis tren memungkinkan perusahaan untuk menyelami data historis untuk mengidentifikasi pola dan kecenderungan tertentu terkait arah pergerakan pasar. Setelah itu, perusahaan dapat merencanakan atau mengambil langkah-langkah yang sesuai untuk mengantisipasi perubahan tersebut.
Selain mengidentifikasi pola dan kecenderungan, analisis tren juga digunakan untuk mengidentifikasi peluang bisnis baru dari tren pelanggan yang sedang berkembang. Perusahaan dapat menemukan kebutuhan atau permintaan pelanggan yang belum terpenuhi, lalu mengembangkan produk atau layanan sesuai dengan permintaan tersebut.
Perusahaan juga dapat menggunakan analisis tren untuk mengukur dan mengevaluasi kinerja bisnis. Tidak hanya mempelajari dan memprediksi tren di masa depan, analisis tren juga dapat membantu perusahaan untuk membandingkan kinerja saat ini dengan tren historis. Hal ini dapat menunjukkan apakah perusahaan telah mencapai tujuan atau tidak sekaligus mengidentifikasi area mana yang berhasil dan mana yang perlu ditingkatkan lagi.
Proses menganalisis tren melibatkan beberapa langkah atau tahapan penting untuk bisa menghasilkan analisis dan interpretasi tren pasar atau industri. Langkah awal dalam proses analisis data adalah pengumpulan data. Pada proses ini, data historis yang relevan dikumpulkan dari berbagai sumber. Data yang dikumpulkan bisa berupa data pelanggan, data penjualan, data demografis, atau data perilaku online.
Setelah pengumpulan data, tahap berikutnya adalah pemrosesan data tersebut. Data yang telah terkumpul akan diproses menggunakan algoritma, teknik statistika, atau teknologi AI untuk mengidentifikasi pola dan tren yang ada di dalamnya. Tahapan ini akan mengungkap pola-pola yang mendasari data tersebut, contohnya seperti tren peningkatan atau penurunan penjualan hingga tren perubahan preferensi pelanggan dari waktu ke waktu.
Hasil analisis data kemudian akan dievaluasi dan diinterpretasikan sesuai dengan konteks strategi bisnis dan kebutuhan perusahaan. Perusahaan dapat mempertimbangkan pola-pola yang ditemukan dan apa saja dampaknya terhadap strategi bisnis mereka. Terdapat juga pertimbangan faktor eksternal yang mungkin mempengaruhi tren, seperti perubahan regulasi, persaingan pasar, hingga peristiwa lokal atau global yang signifikan.
Analisis tren dapat diimplementasikan ke berbagai hal sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Berikut ini adalah beberapa jenis analisis tren yang umum digunakan oleh perusahaan:
Jenis analisis ini merupakan analisis tren yang berfokus untuk memantau perilaku dan preferensi konsumen, seperti tren gaya hidup, pola pembelian, hingga preferensi produk. Analisis tren konsumen digunakan perusahaan untuk memahami apa saja kebutuhan dan keinginan pelanggan yang berubah dari waktu ke waktu.
Berbeda dengan analisis tren konsumen, jenis analisis pasar melibatkan pemantauan pergerakan pasar secara keseluruhan. Selain konsumen, analisis ini juga melibatkan faktor-faktor seperti harga saham, indeks pasar, dan permintaan pasar. Perusahaan dapat menggunakan analisis ini untuk memprediksi arah pasar secara umum dan mengidentifikasi peluang-peluang investasi di dalamnya.
Analisis tren ini melibatkan pemantauan terhadap perkembangan teknologi, inovasi, dan adopsi teknologi baru. Tren ini berguna untuk perusahaan agar dapat mengidentifikasi peluang atau ancaman yang terkait dengan perkembangan teknologi. Perusahaan dapat menentukan teknologi mana yang harus diadopsi untuk meningkatkan efisiensi operasional.
Jenis analisis ini berfokus pada pemantauan perubahan dalam budaya, nilai-nilai, dan norma sosial. Analisis ini digunakan untuk memahami tren sosial yang kaitannya adalah persepsi pelanggan atau citra brand perusahaan. Perusahaan dapat menyesuaikan strategi pemasaran agar lebih sesuai dengan nilai-nilai yang dipegang oleh pelanggan atau masyarakat pada umumnya.
Implementasi analisis tren terhadap keadaan pasar atau pelanggan memiliki sejumlah manfaat yang signifikan bagi perusahaan. Berikut ini adalah beberapa manfaat tersebut:
Manfaat utama dari analisis tren adalah untuk memahami tren perilaku pelanggan atau konsumen. Perusahaan dapat mengidentifikasi kebutuhan dan keinginan pelanggan yang terus berkembang dari waktu ke waktu. Hal tersebut memungkinkan perusahaan untuk mengembangkan produk atau layanan yang lebih relevan dan menarik dari konsumen.
Salah satu manfaat lain dari analisis tren bagi perusahaan tentunya adalah untuk mendukung pengambilan keputusan penting di masa depan. Setelah memahami tren dan pola yang ada, perusahaan dapat menyesuaikan rencana dan mengambil keputusan berdasarkan data secara lebih tepat dan akurat.
Analisis tren juga dapat membantu perusahaan untuk merumuskan perencanaan atau strategi bisnis baik jangka panjang maupun jangka pendek. Perusahaan dapat memprediksi arah pasar dan mengembangkan rencana bisnis yang sesuai dengan tujuan mereka.
Perusahaan yang memahami tren dan permintaan pasar dapat meningkatkan efisiensi operasional mereka. Penerapan analisis tren dapat membantu perusahaan untuk mengoptimalkan rantai pasokan mereka. Hal tersebut dapat membantu mengurangi biaya operasional dan meningkatkan profitabilitas.
Trend analysis adalah metode yang efektif untuk bisa membaca dan mengidentifikasi peluang bisnis dalam pergerakan pasar yang dinamis. Oleh karena itu perusahaan perlu menggunakan solusi teknologi yang tepat dan efisien untuk menjalankan analisis tren tersebut.
Phintraco Technology, sebagai perusahaan penyedia infrastruktur IT berpengalaman, dapat membantu Anda untuk mengimplementasikan trend analysis dengan solusi Customer Experience Management (CXM). CXM dapat membantu perusahaan Anda untuk mengelola berbagai aspek terkait pengalaman pelanggan dalam satu platform terpadu.
Untuk informasi lebih lanjut tentang solusi unified customer experience management (CXM) dari Phintraco Technology, hubungi marketing@phintraco.com.
Editor: Cardila Ladini
13 Apr 2024
Muhammad Iqbal Iskandar Pengalaman pelanggan atau customer experience adalah kunci utama dalam membangun loyalitas pelanggan sekaligus memastikan keberlanjutan dan kesuksesan bisnis. Setiap perusahaan harus mengoptimalkan customer experience dalam rangka memberikan pengalaman pelanggan yang lebih personal dan efisien. Salah satu solusi inovatif untuk mengoptimalkan pengalaman pelanggan adalah teknologi talkbot.
Teknologi bot suara AI ini memungkinkan interaksi pelanggan dengan perusahaan melalui percakapan suara. Pelanggan dapat berbicara dengan AI seperti berinteraksi dengan manusia. Kemampuan untuk ngobrol dengan AI ini memungkinkan pelanggan untuk menyelesaikan masalah dengan lebih mudah dan cepat. Artikel ini akan membahas tentang talkbot secara lengkap mulai dari definisi, fungsi, cara kerja, manfaat serta perbedaannya dengan chatbot. Simak artikel berikut ini untuk informasi selengkapnya!
Talkbot atau bot suara AI adalah program chatbot yang menggunakan teknologi voice recognition dan artificial intelligence (AI) untuk memahami dan merespons pertanyaan atau permintaan pelanggan melalui suara.
Teknologi ini dapat diintegrasikan dengan berbagai platform seperti situs web, aplikasi mobile, dan perangkat smart speaker. Sama halnya dengan chatbot, teknologi ini juga dapat menyediakan layanan 24/7 kepada pelanggan.
Program ini menggunakan teknologi AI dan natural language processing (NLP) untuk meningkatkan customer service, otomatisasi tugas-tugas harian, dan memberikan informasi kepada pelanggan.
Talkbot dan chatbot adalah dua jenis program AI yang dirancang untuk berinteraksi dengan manusia. Keduanya memiliki beberapa kesamaan dari segi teknologi yang menopangnya, yaitu AI. Sebaliknya, keduanya juga memiliki sejumlah perbedaan yang signifikan dari segi cara kerja dan penggunaannya.
Perbedaan paling mendasar dari keduanya adalah dari cara berinteraksi dengan manusia. Chatbot berinteraksi dengan manusia melalui teks, yaitu menggunakan keyboard atau pesan speech-to-text (STT). Sementara sesuai dengan namanya, bot suara AI berinteraksi dengan manusia melalui suara, dengan fitur voice recognition dan sintesis ucapan.
Kedua fitur inilah yang menjadi pembeda antara kedua program AI tersebut. Dapat dikatakan bahwa bot suara AI adalah perkembangan lanjutan dari bot percakapan AI. Dari segi integrasi platform, bot suara AI dapat diintegrasikan dengan platform-platform yang sama dengan chatbot namun ditambah lagi dengan integrasi ke smart speaker, telepon, dan interactive voice response (IVR).
Pada dasarnya, kedua program ini memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Program AI yang dipilih harus menyesuaikan dengan kebutuhan dan preferensi dari setiap perusahaan. Kedua program ini tetap memiliki potensi yang sama untuk meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan kualitas pelayanan pelanggan di berbagai industri.
Bot suara AI dapat berfungsi sebagai alat untuk membantu perusahaan dalam berbagai bidang, khususnya dalam hal interaksi dengan pelanggan lewat suara. Berikut adalah fungsi-fungsi dari bot suara:
Program ini berfungsi untuk menjawab pertanyaan umum dari pelanggan lewat voice recognition tentang produk, layanan, atau kebijakan perusahaan dengan tepat dan responsif.
Selain menjawab pertanyaan umum, program AI ini juga dapat membantu pelanggan untuk menyelesaikan masalah-masalah sederhana seperti reset password, mengajukan retur, atau melacak pesanan.
Selain melayani pesan, pertanyaan, dan keluhan pelanggan, program AI ini juga dapat berfungsi sebagai alat pemasaran dengan memberikan rekomendasi produk atau layanan kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian mereka.
Program AI ini juga dapat berfungsi untuk mengumpulkan dan menerima umpan balik dari pelanggan untuk membantu perusahaan berinovasi dalam produk dan layanan mereka.
Teknologi bot suara AI menggabungkan berbagai teknologi AI untuk memahami dan merespons interaksi suara manusia secara natural dan informatif. Berikut ini adalah tahapan dan jenis teknologi yang digunakan:
Voice recognition merupakan teknologi yang digunakan untuk mengenali dan mengubah suara manusia menjadi teks yang dapat dipahami oleh komputer. Program suara AI menggunakan model akustik untuk mendeteksi dan mentranskripsi ucapan pengguna secara akurat bahkan dalam kondisi bising.
Rekaman suara yang telah diubah menjadi teks kemudian akan diproses dan dipahami dengan teknologi natural language processing (NLP). Fitur NLP dapat menganalisis struktur kalimat, makna kata, serta konteks percakapan untuk menentukan respons yang tepat.
LLM adalah model AI yang khusus dirancang untuk mengolah sejumlah besar data teks untuk menghasilkan bahasa yang koheren dan natural. Bot suara AI menggunakan LLM untuk menghasilkan jawaban yang informatif sesuai dengan konteks percakapan dan terdengar natural seperti manusia.
machine learning digunakan untuk meningkatkan kemampuan pemahaman AI dari waktu ke waktu. Fitur ini akan menganalisis interaksi pengguna dengan mempelajari pola dan meningkatkan akurasi voice recognition.
Talkbot kini juga dapat mendeteksi emosi dari pelanggan. Fitur ini membuat bot suara AI dapat memahami konteks percakapan untuk menentukan penyebab emosi yang diterima dari pelanggan lalu menentukan respons yang tepat dan empati sesuai dengan situasi. Contohnya, jika pelanggan terdengar frustrasi, maka bot akan merespons dengan intonasi suara yang tenang dan sopan.
Program suara AI dapat membawa sejumlah manfaat bagi perusahaan, terutama dalam interaksi dengan pelanggan. Berikut ini adalah manfaat-manfaatnya:
Program ini dapat meningkatkan efisiensi perusahaan secara signifikan dengan mengotomatisasi tugas-tugas yang berulang. Pekerjaan seperti menjawab pertanyaan, menyelesaikan masalah, atau memberikan informasi dapat didelegasikan dengan bot suara AI.
Pelayanan yang responsif dan cepat tentu akan meningkatkan kepuasan pelanggan. Program AI juga dapat memberikan layanan pelanggan 24/7 sehingga dapat melayani pelanggan kapan pun, di mana pun.
Impresi suara dari teknologi ini dapat memberikan pengalaman yang lebih personal kepada pelanggan. Teknologi ini juga dapat mengingat dan menganalisis preferensi pelanggan sehingga dapat memberikan rekomendasi produk yang sesuai kebutuhan.
Program AI kini menjadi alat kunci untuk peningkatkan kinerja dan kualitas di berbagai bidang. Penggunaan talkbot dapat meningkatkan kualitas dan kinerja customer service secara signifikan.
Phintraco Technology merupakan anak perusahaan dari Phintraco Group, yang bergerak di bidang ICT. Kami berkomitmen untuk menyediakan solusi infrastruktur IT terbaik salah satunya adalah solusi talkbot. Solusi talkbot dari Phintraco Technology didukung oleh voice AI dan generative AI yang natural dan efisien.
Hubungi email marketing@phintraco.com untuk informasi lengkap terkait solusi talkbot dari Phintraco Technology!
Editor: Cardila Ladini
