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.
26 Apr 2024
Muhammad Iqbal Iskandar Bahasa merupakan salah satu aspek penting dalam kehidupan manusia, terutama dalam komunikasi di era modern. Dunia bisnis yang mulai memasuki era digital pun kini harus mengintegrasikan berbagai bentuk komunikasi ke dalam teknologi digital, baik itu untuk komunikasi bisnis maupun pelayanan pelanggan. Teknologi artificial intelligence (AI) merupakan teknologi yang digunakan untuk mengimplementasikan bahasa manusia ke teknologi digital. Hal ini dilakukan dengan menerapkan metode natural language processing (NLP).
NLP adalah salah satu metode yang digunakan dalam AI untuk bisa memahami dan mengimplementasikan bahasa manusia ke berbagai teknologi digital. Artikel ini akan mengupas dengan lengkap tentang natural language processing, contoh penerapannya, cara kerja natural language processing AI, serta manfaatnya untuk perusahaan. Temukan informasi selengkapnya di artikel berikut ini!
Natural language processing adalah bidang ilmu komputer yang berfokus pada bagaimana komputer berinteraksi dengan bahasa manusia. Teknologi ini melibatkan interface dan pemodelan komputasi dari karakteristik bahasa-bahasa yang berbeda dan penerapan berbagai sistem. Sistem bahasa lisan juga termasuk dalam sistem ini karena menggabungkan bahasa alami dengan ucapan.
NLP menggunakan fitur komputasi linguistik untuk membuat komputer bisa memahami dan menangani ucapan atau teks bahasa manusia untuk berbagai keperluan. Teknologi inovatif ini ditugaskan untuk membuat komputer berkomunikasi dan memproses bahasa manusia. Selain itu NLP juga diharapkan dapat menghasilkan interaksi yang mendekati tingkat kebahasaan manusia sungguhan.
Selain itu, NLP juga menggunakan machine learning dan deep learning untuk mencapai tujuannya. Machine learning dan deep learning merupakan teknik komputasi yang bertugas untuk mempelajari pola bahasa manusia dari data yang besar serta menggunakan jaringan saraf tiruan.
Secara umum, NLP digunakan untuk menjembatani komunikasi antara bahasa manusia dan mesin. Bahasa manusia memiliki kompleksitas dan nuansa yang rumit untuk dipahami oleh mesin atau komputer. Oleh karena itu, NLP berperan untuk mengatasi tantangan-tantangan tersebut.
Untuk bisa memahami bahasa manusia, NLP harus menganalisis makna di balik teks atau ucapan manusia, seperti sintaksis, semantik, dan pragmatik dalam bahasa.
Selain itu, NLP juga dirancang untuk bisa menarik kesimpulan dari sebuah teks atau ucapan manusia. NLP dapat menganalisis informasi, mengidentifikasi hubungan antar entitas, lalu membuat inferensi logis.
Ketika dihadapkan dengan sebuah teks, NLP diharapkan mampu meringkas dan menerjemahkan teks tersebut. Kemampuan memahami bahasa manusia membuat NLP dapat meringkas teks panjang serta menerjemahkan satu bahasa ke bahasa lainnya.
Pada akhirnya, NLP digunakan untuk meningkatkan efisiensi dengan mengotomatisasi tugas-tugas manusia, serta membantu untuk menghasilkan ide-ide baru dan mendorong kreativitas dalam berbagai bidang.
NLP bekerja melalui berbagai tahapan sebelum bisa memahami berbagai aspek dalam bahasa manusia. Berikut ini adalah tahapan-tahapan dan cara kerja NLP:
Tahap pertama dari NLP adalah tokenisasi. Proses ini dilakukan dengan memecah sebuah teks menjadi unit-unit terkecil yang disebut juga dengan token. Token dapat berbentuk kata, tanda baca, hingga spasi. Proses ini dilakukan untuk membantu komputer mengenali dan memahami struktur dasar dalam sebuah bahasa.
Speech tagging merupakan langkah lanjutan dari tokenisasi. Langkah ini menentukan peran dari setiap token. Misalnya, membagi kelas kata dalam kalimat, seperti kata kerja, kata sifat, atau kata benda. Proses ini membantu komputer untuk bisa memahami makna kontekstual dari setiap kata.
Tahapan selanjutnya adalah named entity recognition atau proses identifikasi entitas bernama dalam sebuah teks, seperti nama orang, nama tempat, atau nama organisasi. Proses ini bertujuan untuk membantu komputer untuk memahami informasi penting dalam teks dan dapat menghubungkannya dengan informasi dunia nyata.
Selanjutnya NLP akan melakukan proses parsing, yaitu proses strukturisasi hierarksi kalimat. Hal ini dilakukan untuk bisa memahami hubungan antar kata dan frasa. Parsing dapat membantu komputer untuk memahami makna kalimat secara keseluruhan, serta bagaimana kalimat tersebut saling terhubung dengan kalimat lainnya.
NLP kini diterapkan dalam berbagai bidang dan membawa perkembangan signifikan dalam cara manusia berinteraksi dengan teknologi. Berikut ini adalah beberapa contoh penerapan NLP yang umum ditemukan:
Salah satu implementasi NLP yang umum ditemukan adalah untuk teknologi chatbot atau talkbot. Chatbot dan talkbot berfungsi untuk menjawab dan menangani pertanyaan serta masalah dari pelanggan.
Sebagai bagian dari layanan pelanggan, kedua teknologi ini menggunakan NLP untuk bisa membuat komputer memahami dan memproses pertanyaan dan keluhan dari pelanggan.
Selain chatbot dan talkbot, NLP juga digunakan untuk teknologi seputar layanan pelanggan lainnya yaitu analisis sentimen. Analisis sentimen adalah metode yang digunakan untuk mengidentifikasi emosi atau sentimen dari pelanggan, baik itu positif, negatif, maupun netral.
NLP berperan untuk membantu analisis sentimen agar bisa mengidentifikasi emosi dan persepsi pelanggan dari ulasan-ulasan online dan media sosial.
Kemampuan memahami bahasa manusia yang dimiliki oleh NLP membuat teknologi ini juga digunakan dalam program-program penerjemahan bahasa. NLP dapat membantu komputer untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lainnya dengan cepat dan dan akurat.
Selain penerjemahan, NLP juga digunakan untuk program teks lainnya seperti klasifikasi dan ringksan teks. NLP dapat membantu untuk mengelompokkan teks berdasarkan topik, genre, atau kategori lainnya. Teknologi ini juga dapat digunakan untuk meringkas teks yang panjang secara otomatis tanpa menghilangkan informasi-informasi penting.
Saat perkembangan teknologi dan dinamika bisnis meningkat dengan pesat, data dan komunikasi berbasis teks juga berkembang dengan pesat. Oleh karena itu, hadirnya NLP dapat memberikan sejumlah manfaat bagi bisnis modern. Berikut ini adalah beberapa manfaatnya:
Implementasi NLP dalam teknologi customer service seperti chatbot dan talkbot dapat meningkatkan kualitas layanan pelanggan secara signifikan.
Talkbot yang didukung oleh NLP dapat menjawab pertanyaan pelanggan secara responsif dan tepat. NLP juga dapat membantu dalam proses analisis sentimen untuk memahami keinginan dan kebutuhan pelanggan.
Penggunaan NLP dalam bisnis dapat meningkatkan efisiensi operasional. Efisiensi tersebut dapat meningkat dari otomatisasi tugas-tugas manual yang umumnya memakan banyak waktu. Proses otomatisasi ini dapat mengurangi waktu yang biasanya dihabiskan untuk tugas-tugas manual yang repetitif.
NLP yang digunakan untuk analisis sentimen dan media sosial dapat bermanfaat untuk melacak dan mengidentifikasi tren atau peluang baru di pasar. Perusahaan juga dapat memanfaatkan wawasan tersebut untuk mengembangkan dan berinovasi dalam produk atau layanan mereka.
Teknologi NLP juga bermanfaat bagi bisnis dalam membangun hubungan yang kuat dengan pelanggan. Hal ini bisa dicapai dengan menerapkan personalisasi komunikasi atau konten berdasarkan preferensi mereka. Perusahaan juga dapat memberikan rekomendasi produk atau layanan yang lebih relevan berdasarkan interaksi dengan pelanggan.
Kini banyak program AI dengan natural language processing yang digunakan oleh perusahaan-perusahaan di Indonesia. NLP merupakan teknologi mutakhir untuk mendukung program AI yang memerlukan pemahaman bahasa manusia yang kompleks dan mendalam. Salah satu program AI yang menggunakan NLP untuk mencapai tujuan tersebut 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 natural language processing 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
25 Apr 2024
Muhammad Iqbal Iskandar Kepuasan dan loyalitas pelanggan merupakan kunci utama dalam dunia bisnis modern. Kedua aspek tersebut dinilai sebagai unsur pendorong utama bagi keberlangsungan dan keberhasilan bisnis. Oleh karena itu, setiap pendapat dan aspirasi pelanggan terhadap sebuah produk atau layanan sangat penting bagi perusahaan untuk dijadikan bahan evaluasi demi meningkatkan kualitas. Hal tersebut dapat dilakukan dengan menerapkan metode social listening.
Teknologi social listening AI atau social listening tools kini menjadi solusi utama untuk bisa menampung aspirasi serta keluhan pelanggan. Perusahaan dapat memanfaatkan hal tersebut untuk bisa berkembang dan meningkatkan kualitas produk atau layanan. Lalu apa itu social listening? Bagaimana cara kerja serta apa tujuan dan contoh penerapannya? Manfaat apa saja yang bisa didapat oleh perusahaan jika menggunakan social listening platform? Temukan jawaban lengkapnya di artikel berikut ini!
Social listening adalah metode yang dilakukan untuk menemukan dan mengevaluasi apa yang dikatakan tentang sebuah perusahaan, orang, produk, atau layanan di internet. Metode ini juga sering disebut sebagai social media listening karena platform yang kini banyak digunakan untuk menampung pendapat orang adalah melalui media sosial.
Platform media sosial seperti Facebook, Twitter, Instagram, serta forum-forum online lainnya merupakan pusat interaksi antara pelanggan dengan brand atau perusahaan. Social listening tidak hanya berfungsi untuk memantau apa yang orang katakan tentang brand atau produk, tetapi juga dapat mengumpulkan data dari platform media sosial tersebut.
Di sisi lain, social monitoring adalah proses melacak dan mengumpulkan data dari media sosial, sementara metode social listening adalah proses yang sekaligus menganalisis dan memahami data yang dikumpulkan dari media sosial tersebut.
Konsep Social listening dapat dikatakan sebagai bentuk social monitoring yang lebih proaktif. Perusahaan dapat menggunakan metode ini untuk mengidentifikasi tren, menyelesaikan masalah dan membangun hubungan yang kuat dengan pelanggan.
Social listening kini mulai digunakan oleh perusahaan untuk bisa memantau dan menganalisis apa yang dikatakan oleh pelanggan terkait produk atau layanan mereka di internet. Selain itu, terdapat beberapa tujuan dari penerapan social listening, yaitu:
Kegunaan utama dari metode ini adalah sebagai alat untuk menganalisis sentimen pelanggan, dengan cara menganalisis komentar, like, dan share. Analisis ini dilakukan untuk bisa mengetahui apa yang disukai dan tidak disukai oleh pelanggan tentang produk atau layanan. Perusahaan dapat memanfaatkan wawasan tersebut untuk mengembangkan produk atau layanan baru yang memenuhi kebutuhan mereka.
Metode ini juga bertujuan untuk mengidentifikasi tren dan peluang baru yang ada di pasar. Informasi ini bisa didapatkan dengan memantau percakapan online terkait bagaimana perilaku pelanggan berubah dan bagaimana tren di masa depan.
Informasi dan wawasan yang telah didapatkan dari metode ini dapat digunakan oleh perusahaan dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas pelayanan pelanggan. Perusahaan dapat meningkatkan kualitas layanan pelanggan dengan menyelesaikan masalah dan merespons pertanyaan pelanggan dengan lebih cepat dan efisien.
Pemasaran digital atau digital marketing kini menggunakan social listening sebagai salah satu metode yang penting untuk diterapkan dalam berbagai situasi. Berikut adalah beberapa contoh penerapan social listening untuk marketing:
Penerapan metode social listening dalam pelayanan pelanggan atau customer service merupakan contoh penerapan yang paling umum ditemukan. Metode ini dapat membantu perusahaan untuk merespons pertanyaan, masalah, atau komentar pelanggan yang muncul di media sosial.
Hal tersebut dilakukan dengan memantau percakapan pelanggan di media sosial sehingga perusahaan dapat mengidentifikasi pelanggan yang membutuhkan bantuan atau memiliki keluhan. Perusahaan melalui agen customer service dapat dengan cepat memberikan solusi dan bantuan kepada pelanggan yang membutuhkan.
Peluncuran produk atau layanan baru juga merupakan aspek penting dalam pemasaran yang dapat menerapkan metode social listening. Metode ini dapat digunakan untuk memantau respons dan umpan balik dari pelanggan dari sebelum, selama, dan setelah peluncuran produk.
Selain itu, metode ini dapat membantu perusahaan untuk mengidentifikasi kebutuhan pelanggan serta menanggapi masukan dan kritik dengan cepat. Perusahaan dapat menyesuaikan dan mengembangkan produk sesuai dengan kebutuhan dan umpan balik dari pelanggan.
Penerapan lainnya dalam pemasaran adalah pemantauan peristiwa. Perusahan dapat memantau peristiwa-peristiwa penting seperti peluncuran produk dari kompetitor, tren di pasar dan industri, atau peristiwa global yang mungkin relevan dengan produk perusahaan.
Metode ini juga dapat membantu perusahaan untuk menyesuaikan strategi pemasaran, merespons tren baru, dan mengambil keuntungan dari peluang baru yang muncul.
Dalam strategi pemasaran, perusahaan perlu membuat strategi konten yang sesuai dan relevan. Metode ini dapat digunakan dalam hal ini untuk memantau topik-topik yang sedang tren dan menjadi minat pelanggan saat itu. Setelah itu, perusahaan dapat membuat strategi konten yang relevan dengan pelanggan dalam berbagai bentuk media.
Metode ini melibatkan beberapa proses dan tahapan untuk memantau dan menganalisis percakapan online yang terjadi di berbagai platform. Berikut adalah tahapan cara kerja social listening:
Tahapan pertama dalam metode ini adalah pemantauan. Pemantauan ini dilakukan terhadap platform-platform media sosial untuk berbagai jenis mention produk, brand, atau layanan perusahaan bahkan kompetitor.
Setelah melakukan pemantauan, tahapan berikutnya adalah mengumpulkan data-data yang relevan dan diperlukan. Data-data tersebut dapat berupa mention terhadap brand, komentar, hashtag, dan lain sebagianya.
Data-data yang sudah terkumpul kemudian akan dilanjutkan ke tahapan berikutnya yaitu analisis sentimen. Analisis sentimen dilakukan untuk menemukan dan mengidentifikasi emosi-emosi tertentu yang terdapat dalam data percakapan online. Emosi yang dimaksud dapat berbentuk emosi positif, netral, atau negatif.
Proses analisis sentimen yang dilakukan kemudian akan menghasilkan identifikasi tren dan pola tertentu dalam data. Tren-tren yang dimaksud mengacu pada pola-pola tertentu yang muncul dalam percakapan online.
Tahapan terakhir dalam proses metode ini adalah merespons dan mengambil keputusan yang sesuai berdasarkan hasil data dan analisis yang dilakukan. Perusahaan dapat merespons mention produk, menyelesaikan masalah pelanggan, atau mengatur strategi pemasaran baru yang lebih efektif.
Implementasi social listening memiliki sejumlah manfaat yang nyata untuk keberlangsungan bisnis perusahaan. Berikut ini adalah manfaat-manfaatnya:
Manfaat utama dari metode ini bagi bisnis adalah untuk memahami kebutuhan dan keinginan pelanggan. Hal ini dapat meningkatkan kualitas layanan pelanggan yang diberikan oleh perusahaan.
Selain layanan pelanggan, metode ini juga bermanfaat untuk bisnis dalam hal mengidentifikasi tren dan peluang pasar baru yang bisa dimanfaatkan oleh perusahaan.
Metode ini juga dapat dimanfaatkan perusahaan untuk mengobservasi aktivitas kompetitor di media sosial. Perusahaan dapat mengetahui strategi pemasaran, produk, atau layanan yang dimiliki oleh kompetitor.
Social listening adalah metode terbaik untuk membaca dan mengetahui persepsi pelanggan terhadap produk atau layanan perusahaan. Oleh karena itu perusahaan perlu menggunakan solusi teknologi yang tepat dan efisien untuk menjalankan metode tersebut.
Phintraco Technology, sebagai perusahaan penyedia infrastruktur IT berpengalaman, dapat membantu Anda untuk mengimplementasikan social listening dengan solusi Unified Customer Experience Management (CXM). Solusi Unified CXM dari Phintraco Technology dapat membantu perusahaan Anda untuk mengelola berbagai aspek terkait pengalaman pelanggan dalam satu platform terpadu.
Untuk informasi lebih lanjut tentang solusi customer experience management dari Phintraco Technology, hubungi marketing@phintraco.com.
Editor: Cardila Ladini
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
