Bank Permata Perkenalkan Fitur Voice ID, Percepat Layanan Perbankan ke Nasabah

Bank Permata memperkenalkan layanan inovatif Voice ID yang mengadopsi teknologi pemindai suara Voice Biometrics untuk meningkatkan layanan perbankan kepada nasabahnya.

Voice Biometrics merupakan teknologi mesin pintar (machine learning) yang menggunakan pola suara untuk menghasilkan identifikasi unik dengan menggunakan lebih dari 50 faktor suara fisik dan perilaku.

Karakteristik perilaku ini meliputi pengucapan, penekanan, kecepatan bicara, aksen, dan sebagainya. Sementara karakteristik fisik mencakup sifat fisik khas saluran vokal, saluran hidung, dan sebagainya.

Solusi tersebut hadir saat nasabah melakukan panggilan telepon melalui contact center Bank Permata, yang disebut PermataTel. Sistem akan memvalidasi suara dalam hitungan 10 detik.

Dengan demikian, proses verifikasi manual yang sebelumnya memakan waktu 2 menit kini terpangkas hanya 45 detik, tanpa nasabah perlu menjawab begitu banyak pertanyaan yang merepotkan. Diklaim tingkat akurasinya mencapai 99%, dibandingkan dengan metode manual sekitar 72%.

“Kita mulai banyak investasi ke teknologi karena fokus kami ingin terus memperbaiki consumer experience, bagaimana bisa lebih mudah dan reliable. Teknologi yang kami perkenalkan sudah berdasarkan manajamen risiko yang selalu kami perhatikan, mengingat saat ini makin banyak serangan siber,” ucap Direktur Teknologi dan Operasi Bank Permata Abdy Salimin, Kamis (8/3).

Menurut Abdy, layanan Voice ID ini melengkapi rangkaian layanan berbasis teknologi yang dimiliki oleh Bank Permata, yakni Finger ID dan Facial ID. Ketiga layanan ini diharapkan bisa permudah nasabah dalam berinteraksi dengan perbankan. Pihaknya mengaku sepanjang tahun ini akan ada beberapa inovasi teknologi lainnya yang akan diumumkan untuk dukung ambisi perusahaan dalam meningkatkan layanannya.

Cara kerja Voice ID

Untuk nasabah yang pertama kali ingin menggunakan layanan Voice ID, pemindai sidik suara akan mulai merekam percakapan dengan petugas selama 40 detik. Ini dengan catatan percakapan berada dalam kondisi normal, tidak ada suara bising.

Mesin akan merekam dan mempelajari karakteristik suara nasabah secara bertahap, setiap kali nasabah tersebut menghubungi PermataTel. Menurut Head of Service Quality, OPEC & Contact Center Gunawidjaja, mesin membutuhkan kurang lebih tiga sampai lima kali nasabah menghubungi contact center hingga akhirnya verifikasi bisa mencapai 100%.

“Mesin akan semakin pintar setiap kali nasabah menghubungi PermataTel, semakin cepat juga mengenali suara nasabah. Secara teknologi on paper-nya, Voice Biometric memiliki tingkat akurasi hingga 99%,” terang Gunawidjaja.

Mesin pintar akan menjamin keamanan karena bisa mengenali suara yang bukan suara nasabah, sehingga dapat mencegah tindakan negatif.

Dalam pengembangan seluruh teknologi ini, perusahaan memanfaatkan teknologi yang dimiliki oleh pihak ketiga sebagai mitra teknologi. Hanya saja, pihaknya enggan membeberkan lebih jauh identitas mitranya tersebut. Disebutkan perusahaan tersebut adalah perusahaan global yang berbasis di Amerika Serikat.

Sepanjang tahun lalu, PermataTel menerima lebih dari 2,3 juta sambungan telepon dari nasabah, di mana sekitar 70%-nya dilayani oleh petugas, sedangkan sisanya dilayani oleh mesin swajawab IVR (Interactive Voice Response).

Saat ini Bank Permata memiliki 2 juta nasabah yang tersebar di 62 kota di Indonesia per tahun lalu. Terkait pengembangan teknologi, Bank Permata telah meluncurkan produk elektronik obligasi yang dapat diakses lewat aplikasi mobile.

YouTube Uji Teknologi Green Screen Virtual Berbasis AI untuk Smartphone

Industri video berubah drastis sejak YouTube eksis. Green screen sekarang bukan lagi properti eksklusif milik studio film dan televisi, beberapa YouTuber yang beruntung juga mempunyai studio dengan kelengkapan profesional yang serupa. Semuanya tentu demi meningkatkan kualitas produksi konten yang dihasilkan.

Mereka yang belum begitu beruntung tidak perlu berkecil hati, sebab YouTube sedang menyiapkan solusinya melalui teknologi yang mereka sebut dengan istilah “mobile real-time video segmentation“. Supaya gampang, anggap saja ini sebagai semacam fitur green screen virtual.

YouTube pada dasarnya memanfaatkan kemajuan pengembangan AI dan machine learning untuk bisa mewujudkan teknologi ini. Hasil akhirnya, seperti yang bisa kita lihat sendiri, dapat memisahkan antara subjek dan latar belakang dengan cukup rapi. Dari situ kreator tinggal memilih latar yang hendak digunakan layaknya memilih filter di Instagram.

YouTube sebenarnya bukan yang pertama menerapkan teknologi semacam ini. Sebelumnya, aplikasi Clips buatan Apple telah menghadirkan fitur bernama Selfie Scenes untuk iPhone X. Fungsi dan hasil yang ditawarkannya kurang lebih sama, hanya saja di sini Apple memanfaatkan teknologi TrueDepth Camera milik iPhone X ketimbang murni mengandalkan AI.

Solusi yang ditawarkan YouTube bersifat lebih universal. Sayangnya YouTube baru akan mengujinya secara terbatas (hanya untuk sejumlah kreator), dan hanya untuk format baru bernama Reels. Reels sejatinya merupakan format ‘ringan’ yang terinspirasi oleh Snapchat dan Instagram Stories.

Sumber: Engadget dan YouTube. Gambar header: New York Film Academy.

KoinWorks’ RoboLending Automates Profit Estimation and Investment Process

P2P lending provider KoinWorks announces new features in its platform. It’s a feature designed for giving comprehensive information related to potential benefit for lenders that already being estimated within a certain period.

The feature automates every investment process and funding allocation of specified investment. RoboLending is developed using machine learning, studying the existing transaction model for the whole year (in 2017).

For KoinWorks, having an autorun service becomes a necessity in the midst of increasing number of enthusiasts. Currently, there are more than 40 thousand lenders in KoinWorks. There are 600 investors participate for all loan applications in average. Using RoboLending, KoinWorks side mission is to facilitate newcomer investors, especially those expecting quick results.

“RoboLending is a machine learning-based feature we create from our investment activities during 2017. We hope this feature can help to increase financial inclusion, for young investors wanting to invest, can allocate funds using this feature. RoboLending is one of KoinWorks innovation in technology because we believe that innovation is the base of economic development,” KoinWorks’ CEO & Co-Founder Benedicto Haryono responded.

He explains with lumpsum return method, all lenders using RoboLending feature will get a refund according to the interest of the terms approved. This feature also considered being a breakthrough in Indonesia’s p2p lending network, complementing KoinWorks commitment to present innovations within the framework of p2p lending service it provides.

Previously, KoinWorks has launched Dana Proteksi to minimize lender’s loss everytime the borrower fails to pay back. Other services such as KoinBisnis, KoinPintar, KoinSehat, and KoinInvoice are presented to cover a variety of loan needs. In 2017, KoinWorks has launched Multi Auto Purchase that allows autorun funding distribution to all existing investment products based on investor’s preference.

So far, KoinWorks has managed to distribute funding to over 824 borrowers. This feature is expected to increase the amount of investment and recruit more lenders with the easy investment.

–
Original article is in Indonesian, translated by Kristin Siagian

Application Information Will Show Up Here

RoboLending dari KoinWorks Otomasi Proses Investasi dan Estimasi Keuntungan

Penyedia layanan p2p lending KoinWorks mengumumkan kehadiran fitur baru di platformnya. Bernama RoboLending, fitur tersebut didesain untuk mampu memberikan informasi komprehensif bagi pemberi dana seputar potensi keuntungan yang sudah diestimasi dalam jangka waktu tertentu.

Fitur ini membuat otomatis seluruh proses investasi dan alokasi dana investasi yang ditentukan. RoboLending dikembangkan dengan memanfaatkan kapabilitas machine learning, mempelajari model transaksi yang telah berjalan sepanjang tahun 2017.

Bagi KoinWorks, memiliki layanan yang dapat berjalan secara otomatis menjadi kebutuhan tersendiri di tengah peminat layanan yang makin banyak. Diinformasikan saat ini sudah ada lebih dari 40 ribu pendana di KoinWorks. Rata-rata untuk setiap pengajuan pinjaman yang dilakukan pengguna, ada 600 pendana yang turut andil meminjamkan investasinya. Melalui fitur RoboLending, misi lain KoinWorks ialah untuk memudahkan pendana pemula, khususnya bagi mereka yang ingin cepat mengetahui hasil yang didapat.

“RoboLending ini sebagai fitur yang kami ciptakan berdasarkan machine learning yang belajar dari aktivitas pendana kami selama 2017. Kami berharap fitur ini dapat membantu meningkatkan inklusi finansial, jadi bagi para investor muda yang ingin mencoba berinvestasi, dapat mengalokasikan dananya menggunakan fitur ini. RoboLending merupakan salah satu inovasi KoinWorks dalam sisi teknologi, karena kami yakin bahwa inovasi merupakan landasan dari perkembangan ekonomi,” sambut Co-Founder & CEO KoinWorks Benedicto Haryono.

Benedicto turut menerangkan, dengan menggunakan metode pengembalian lumpsum, setiap pendana yang menggunakan fitur RoboLending akan mendapatkan pengembalian sesuai bunga yang tertera pada akhir jangka waktunya. Hadirnya fitur ini juga dinilai menjadi terobosan baru dalam dunia p2p lending tanah air juga melengkapi komitmen KoinWorks dalam menghadirkan inovasi demi inovasi dalam kerangka layanan p2p lending yang disediakannya.

Sebelumnya KoinWorks juga menghadirkan layanan Dana Proteksi untuk meminimalkan kerugian modal lender setiap kali peminjam gagal bayar. Layanan lain, seperti KoinBisnis, KoinPintar, KoinSehat, hingga KoinInvoice, dihadirkan demi mencakup beragam kebutuhan pinjaman. Terakhir di tahun 2017 KoinWorks meluncurkan Multi Auto Purchase, memungkinkan pendana untuk mengotomasi pendistribusian dana investasinya ke berbagai produk investasi yang tersedia sesuai preferensi.

Sejauh ini KoinWorks sudah berhasil menyalurkan dana ke lebih dari 824 peminjam. Hadirnya fitur ini diharapkan akan menambah jumlah penyaluran dana investasi dan merekrut lebih banyak pendana dengan kemudahan berinvestasi yang dimilikinya.

Application Information Will Show Up Here

Tidak Punya Controller, Drone Skydio R1 Benar-Benar Bisa Terbang dan Merekam Secara Otomatis

Mundurnya GoPro dari bisnis drone adalah bukti kebesaran DJI dalam industri tersebut. Saya yakin di luar sana ada banyak startup drone yang menyerah sebelum berperang setelah melihat kondisinya dalam setahun belakangan, tapi tidak untuk startup bernama Skydio berikut ini.

Didirikan pada tahun 2014 oleh tiga jenius jebolan MIT, dari awal Skydio sudah punya visi yang cukup ambisius. Mereka ingin menciptakan drone yang benar-benar bisa bermanuver selagi merekam video dengan sendirinya. Setelah berkutat dengan computer vision, artificial intelligence dan berbagai teknologi lainnya selama kurang lebih empat tahun, Skydio akhirnya punya satu produk yang siap dipasarkan.

Produk tersebut adalah sebuah quadcopter bernama Skydio R1. Drone kecil ini benar-benar mengedepankan aspek pengoperasian otonom, sampai-sampai Skydio sengaja tidak merancang unit controller untuknya. Cukup dengan beberapa sentuhan pada aplikasi smartphone-nya, R1 siap mengudara dengan sendirinya sampai secepat 40 km/jam, tanpa ada input secara konstan dari pengguna.

Aplikasi ponsel itu dibutuhkan untuk menentukan mode penerbangan dan perekaman yang diinginkan pengguna, serta untuk memilih subjek yang hendak direkam dan memantau hasil rekamannya secara live. Setelahnya, R1 dapat bermanuver dengan sendirinya, menghindari berbagai rintangan yang ada selagi mengunci fokus kameranya pada subjek yang telah dipilih.

Rahasianya terletak pada total 13 kamera yang ditanam di seluruh sisi R1. Informasi yang dikumpulkan kemudian diolah oleh chip Nvidia Jetson TX1, yang memang dikembangkan secara khusus untuk memaksimalkan kinerja computer vision dan machine learning. Sebagai pelengkap, Skydio membubuhkan algoritma untuk mengenali beragam objek seperti manusia, pohon atau mobil, termasuk memperhatikan detail kecil seperti warna baju.

Selama mengudara, R1 akan terus memetakan lingkungan di sekitarnya dalam wujud 3D secara real-time. Segudang informasi yang diolah juga dimanfaatkan untuk memprediksi tindakan drone selama empat detik ke depan, dan semua ini berlangsung secara konstan selama sekitar 16 menit, sebelum akhirnya baterai R1 perlu di-charge kembali.

R1 dilengkapi kamera yang dapat merekam dalam resolusi 4K 30 fps, dengan sudut pandang seluas 150 derajat. Kamera tersebut duduk di atas gimbal 2-axis, dan semua hasil rekamannya akan disimpan di dalam storage internal sebesar 64 GB. Sasisnya sendiri terbuat dari perpaduan aluminium dan serat karbon, dengan bobot tak lebih dari 1 kilogram.

Sejauh ini apa yang ditawarkan Skydio terdengar menarik, akan tetapi yang mungkin bakal menjadi masalah adalah perihal harga jualnya. Meski masih dalam jumlah terbatas, Skydio R1 saat ini sudah dipasarkan seharga $2.499. Sebagai perbandingan, DJI Phantom 4 Pro dan Inspire 2 masing-masing memiliki banderol $1.499 dan $2.999.

Kedua drone DJI tersebut mengemas kamera yang lebih superior, serta juga dilengkapi kemampuan mendeteksi rintangan dan kendali otomatis, meski tidak sekompleks yang Skydio tawarkan, dan masih harus dikendalikan dengan controller yang cukup rumit. Tidak cuma itu, keduanya juga lebih gesit dan bisa mengudara jauh lebih lama.

Selisih $500 dari Inspire 2 adalah harga yang kelewat mahal untuk Skydio R1, akan tetapi ini dikarenakan teknologinya masih baru, bukan semata Skydio ingin mencari untung besar. Mereka berharap ke depannya bisa menghadirkan teknologi otonom sekelas R1 pada produk yang lebih terjangkau, kurang lebih sama seperti “Master Plan” yang berhasil dieksekusi Tesla.

Sumber: The Verge dan Skydio.

Pengguna Google Photos Kini Dapat Membuat Video Tematik dari Koleksi Fotonya

Sejak diperkenalkan di tahun 2015, Google Photos telah menjadi salah satu layanan cloud favorit banyak orang, termasuk pengguna perangkat iOS. Alasannya bukan cuma karena kapasitas penyimpanan yang tidak terbatas, tapi juga berkat kemampuannya mengelompokkan foto berdasarkan momen maupun wajah-wajah yang dikenalinya (termasuk hewan peliharaan sekalipun).

Hal lain yang juga disukai penggunanya adalah sifat Google Photos yang proaktif: sesekali pengguna akan disuguhi klip video berisikan kompilasi foto dan video secara otomatis. AI dan machine learning memegang peran penting dalam mewujudkan fitur ini, di mana faktor-faktor seperti momen, lokasi maupun objek-objek dalam foto menjadi pertimbangan dalam membuatkan kompilasinya.

Menyambut hari Valentine, Google sudah menyiapkan persembahan khusus bagi pengguna Google Photos, yakni kemampuan untuk membuat video tematik dari koleksi fotonya masing-masing. Ini berarti pengguna tidak perlu lagi menunggu AI Google bertindak dengan sendirinya; video kompilasi dapat dibuat kapan saja mereka mau.

Pilihan tema video yang tersedia saat ini / Google

Fitur ini sudah tersedia pada versi terbaru Google Photos di Android dan iOS, atau bisa juga diakses lewat web dengan mengunjungi tautan ini. Langkah-langkahnya pun begitu simpel: cukup pilih tema yang diinginkan, lalu tentukan siapa saja yang akan ‘membintangi’ video tersebut (sekali lagi bisa hewan peliharaan kalau mau).

Dari situ AI akan bekerja memilihkan foto-foto yang sesuai, menambahkan musik dan mengemasnya menjadi satu video yang berkenang. Andai pengguna ingin mengeditnya lebih lanjut, mereka tinggal memanfaatkan fitur editor pada aplikasi Android maupun iOS-nya.

Sejauh ini baru ada sembilan tema yang tersedia, akan tetapi Google berjanji untuk menambah jumlahnya seiring berjalannya waktu. Fitur ini sejatinya merupakan bukti lebih lanjut akan keseriusan Google dalam pengembangan AI. Mereka bahkan bilang bahwa AI-nya kini bisa mengenali aktivitas dalam foto, seperti misalnya dua orang yang berpelukan, lalu menampilkan fotonya ketika pengguna melakukan pencarian dengan kata kunci “hug“.

Sumber: Google.

Google Manfaatkan AI untuk Memprediksi Keterlambatan Penerbangan

Layanan Google Flights kembali diperbarui, kali ini dengan memaksimalkan investasi besar Google atas pengembangan teknologi artificial intelligence (AI). Premis sederhananya, Google Flights memanfaatkan AI untuk memprediksi keterlambatan suatu penerbangan (flight delay).

Informasi tersebut bukan didapat dari maskapai yang bersangkutan, melainkan melalui perpaduan data-data riwayat yang telah dikumpulkan dan algoritma machine learning. Hasilnya, Google Flights bisa memprediksi keterlambatan suatu penerbangan bahkan sebelum maskapainya sendiri memberikan keterangan resmi.

Tidak cuma itu, alasan keterlambatannya pun juga akan diberikan, entah itu masalah cuaca atau pesawat yang datang terlambat. Untuk memonitor status suatu penerbangan, pengguna Google Flights hanya perlu melakukan pencarian berdasarkan kode penerbangannya masing-masing.

Guna menghindari kesalahan, Google Flights baru akan menampilkan informasi keterlambatan apabila hasil prediksi algoritmanya sudah mencapai level 80 persen atau lebih. Untuk maskapai yang langganan telat – tanpa saya sebut namanya Anda sekalian pasti sudah tahu – persentase tersebut semestinya bakal selalu tinggi.

Di samping memprediksi keterlambatan menggunakan AI, Google Flights kini juga siap menyajikan informasi tarif yang lebih lengkap, terutama untuk penerbangan kelas ekonomi. Tujuannya adalah supaya calon penumpang tidak kecele, mengingat masing-masing maskapai penerbangan pastinya menawarkan fasilitas yang berbeda.

Untuk sekarang informasi tarif kelas ekonomi ini baru diterapkan pada sejumlah kecil maskapai di Amerika Serikat, namun Google pastinya akan mengusahakan dukungan buat lebih banyak maskapai ke depannya.

Sumber: Google via TechCrunch.

Manfaatkan Artificial Intelligence dan Machine Learning, CekMata.com Bantu Masyarakat Deteksi Katarak

Permasalahan seputar kesehatan di Indonesia masih sangat banyak. Salah satunya ialah tingginya angka kebutaan yang diakibatkan oleh mata katarak, ditambah jumlah dokter mata yang tidak sebanding dengan sebaran penduduk di seluruh penjuru Indonesia. WHO menyatakan bahwa pada 2020 setiap menitnya akan ada 1 orang di Indonesia buta karena katarak. Ini bisa terjadi pada siapa saja. Namun di tangan seorang inovator keterbatasan tersebut justru melahirkan sebuah pemikiran cemerlang, salah satunya yang dilakukan oleh para founder CekMata.com.

CekMata.com merupakan sebuah platform berbasis web yang memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) untuk membantu masyarakat mendeteksi dini kemungkinan katarak di matanya. Prosesnya cukup sederhana, pengguna hanya cukup mengunjungi situs lalu mengunggah foto matanya secara close-up. Dari pigmen yang ada, sistem akan melakukan deteksi membedakan mata normal dan katarak. Kemudian jika ditemukan adanya katarak, sistem akan mengarahkan pengguna ke dokter mata atau rumah sakit terdekat.

Secara lebih detail, Co-Founder dan CEO CekMata.com Caesar Lagaliggo Givani menceritakan bagaimana AI dan ML berperan dalam proses deteksi tersebut.

“Menggunakan teknologi AI dan ML, CekMata.com dapat membedakan secara dini apakah mata seseorang terkena katarak atau tidak hanya dengan melakukan foto. Hal ini menjadi mungkin karena sama halnya seperti saat mengajari anak kecil membedakan zebra dengan kuda, kami mengajari CekMata.com bagaimana membedakan mata normal dan katarak. Kalau mengajari anak kecil bagaimana membedakan zebra dengan kuda, orang tua biasanya memberi gambar kuda dan di sebelahnya memberi gambar zebra. Semakin banyak gambar yang diberikan lama kelamaan anak itu semakin pintar, bahkan dapat membedakan mana zebra mana kuda meskipun posisi zebra atau kuda tersebut sedang tidur, berdiri, sembunyi di pohon, dll. Mekanisme seperti itulah yang kami tiru. Ribuan gambar kami ajarkan sehingga CekMata.com dapat menjadi sangat pintar untuk membedakan antara mata normal dan katarak.”

Caesar menyampaikan, digital health adalah masa depan yang pasti, cepat atau lambat penggunaannya akan semakin masif di kalangan masyarakat. Peran serta inovator digital sangat diperlukan, karena ada begitu banyak masalah di berbagai tingkatan pelayanan kesehatan di Indonesia yang perlu diselesaikan dengan cara yang efisien, teknologi harusnya dapat berperan banyak di situ. Ia pun meyakinkan, bahwa tenaga kesehatan seperti dokter tidak akan dirugikan dengan inovasi digital, justru sebaliknya akan banyak manfaat yang diberikan.

“Ada begitu banyak masalah kesehatan di Indonesia yang menunggu digital health untuk mengatasinya, dan tenaga kesehatan seperti dokter tidak akan dirugikan dengan ini, malah sangat diuntungkan. Sebagai contoh, dengan CekMata.com akan semakin banyak pasien katarak akan kami arahkan ke para dokter spesialis mata untuk ditangani. Pasien terselamatkan, para dokter dan penyedia layanan kesehatan lainnya pun dapat menjalankan perannya dengan semakin optimal,” lanjut Caesar yang juga berprofesi sebagai seorang dokter.

Tim pengembang CekMata.com / TheNextDev 2017

Beberapa waktu lalu CekMata.com juga berhasil memenangkan ajang kompetisi inovasi digital TheNextDev 2017. Tanggal 11-20 Februari 2018 nanti, mereka akan berangkat ke Silicon Valley untuk menjalani beberapa acara intensif untuk mengakselerasi bisnisnya melalui Startup Grind’s Global Conference dan Silicon Valley Immersion Program. Startup asal Surabaya tersebut diinisiasi oleh tiga orang co-founder, yakni Caesar Givani (CEO), Sylvester Albert Samadhi (CTO), Ivan Sinarso (CMO). Caesar bukan dokter spesialis mata, melainkan dokter residen spesialis penyakit dalam. Albert ialah seorang programmer (Machine Learning Specialist), dan Ivan adalah seorang serial entrepreneur.

“Bidang medis ialah hidup saya, dan saya tertarik dengan apa pun di bidang medis yang memerlukan pemecahan atau solusi segera. Karena setiap orang berhak untuk bisa merasakan kesehatan yang merupakan anugerah terbesar yang Tuhan berikan kepada kita,” sambung Caesar.

Tahun 2018 diharapkan menjadi debut awal yang mengesankan bagi CekMata.com. Ditargetkan tahun ini akurasi plaftorm tersebut terus meningkat, sehingga dapat mendeteksi katarak secara dini dengan lebih baik (akurasi di atas 95%). Selain itu Caesar dan timnya juga berharap adanya peningkatan jumlah pengguna yang signifikan di tahun ini, salah satunya dengan memperluas kerja sama dengan lebih banyak pihak yang berkecimpung di dalam kesehatan mata. Saat ini juga sedang dikembangkan platform konsultasi dokter mata secara online sehingga pengguna yang berada di daerah yang jauh dari dokter mata tetap mendapatkan pelayanan terbaik.

Berkat Machine Learning, Sistem Cropping Gambar Otomatis Twitter Kini Jadi Lebih Pintar

Kita semua tahu bahwa jutaan gambar yang diunggah ke Twitter setiap harinya ada yang dalam orientasi portrait dan ada juga yang landscape. Namun agar lini masa kita bisa kelihatan konsisten, tampilan preview semua gambar sengaja di-crop ke satu ukuran yang sama, sekaligus untuk memberikan ruang yang lebih banyak buat Tweet lain.

Selama ini, Twitter mengandalkan teknologi pengenal wajah untuk menentukan bagian mana dari suatu gambar yang harus di-crop. Masalahnya, tidak semua gambar mengemas wajah seseorang. Jadi untuk gambar-gambar ini, yang di-crop adalah bagian tengahnya, sehingga sering kali tampilan preview-nya di lini masa kelihatan luar biasa aneh.

Untuk ke depannya, Twitter bakal menerapkan sistem cropping otomatis yang lebih cerdas, dengan bantuan machine learning. Sistem baru ini pada dasarnya akan menentukan bagian mana yang harus di-crop berdasarkan bagian-bagian dalam gambar yang paling memikat perhatian kita, yang umumnya tidak jauh-jauh dari wajah, teks, binatang, objek lain maupun area dengan tingkat kontras yang tinggi.

Sistem ini sebenarnya sudah sejak lama dikembangkan oleh para akademisi, akan tetapi Twitter memilih untuk memodifikasinya sesuai dengan kebutuhan mereka. Sederhananya, yang diciptakan para akademisi dinilai terlalu berlebihan karena dapat memprediksi pixel demi pixel, dan akibatnya, kinerjanya cukup lambat.

Twitter cuma butuh garis besarnya, dan yang pasti mereka ingin sistem ini bisa bekerja secara instan agar kita dapat tetap mengunggah foto secara real-time. Singkat cerita, hasil modifikasi mereka dapat bekerja 10x lebih cepat dalam menentukan bagian foto yang harus di-crop ketimbang versi yang lebih powerful yang digunakan oleh para akademisi.

Anda bisa menilai sendiri efektivitas sistem baru ini dari dua gambar di atas. Twitter sendiri sedang dalam proses mengimplementasikannya ke aplikasi Twitter versi iOS, Android maupun web.

Sumber: Twitter.

Penerapan Teknologi Kecerdasan Buatan untuk Startup Fintech

Fintech (financial technology) pada dasarnya merupakan layanan finansial yang mencoba memberikan nilai lebih dalam penyampaian layanannya melalui pendekatan berbasis teknologi. Dari perkembangan yang ada saat ini di Indonesia, hampir semua jenis layanan finansial telah coba didigitalkan oleh para inovator. Salah satu yang paling populer adalah layanan pinjaman, atau kini dikemas dalam bentuk peer-to-peer lending.

Di balik operasional layanan berbasis fintech, berbagai varian teknologi masa kini diterapkan, untuk menghadirkan otomatisasi layanan. Kami mencoba berbincang dengan CTO KoinWorks Willy Wirawan untuk mengetahui gambaran bagaimana teknologi berperan dalam sebuah bisnis keuangan. Mengawali perbincangan, Willy memaparkan bahwa di balik platform aplikasi KoinWorks ada algoritma kecerdasan buatan yang telah diterapkan saat ini, mengusung konsep Computer Vision, Natural Language Processing, dan Modelling.

Ketika pendekatan teknologi tersebut sebenarnya sudah diinisiasi di kancah ilmuwan sejak lama, namun penerapannya dalam algoritma yang dimanfaatkan di sektor riil baru mulai terasa akhir-akhir ini. Pada dasarnya Computer Vision mencoba mengoptimalkan kinerja mesin (dalam hal ini sistem aplikasi) untuk mampu mengekstraksi informasi sehingga dapat menyelesaikan tugas tertentu secara mandiri. Sedangkan Natural Language Processing merupakan sebuah ilmu komputer untuk mengondisikan mesin dapat berinteraksi secara alamiah dengan bahasa manusia.

Melihat perkembangannya, pemanfaatannya harus segera digulirkan, karena bisa jadi ditemukan mekanisme optimasi kecerdasan buatan untuk ekonomi Indonesia.

KoinWorks sendiri memanfaatkan konsep kecerdasan buatan untuk dua skenario, yakni Automation dan Prediction. Willy menceritakan, skenario Automation diterapkan untuk mengurangi proses bisnis manual sehingga bisa semi-otomatis menangani operasional khususnya yang berulang. Sedangkan skenario Prediction digunakan untuk menebak informasi dengan memahami pola perilaku data yang terekam sistem.

“Salah satu contoh pemanfaatannya, kami menggunakan teknologi tersebut untuk memprediksi nasabah yang baik berdasarkan psikometri dari digital footprint yang dimiliki,” ujar Willy.

Ia turut menjelaskan, bahwa industri finansial seperti payment, lending dan sebagainya merupakan bagian dari risk mitigation, sehingga dibutuhkan sentuhan teknologi untuk dapat mendeteksi dan memprediksi kemungkinan terjadinya risiko tadi secara lebih cepat dan akurat. Proses ini mutlak dibutuhkan oleh perusahaan seperti KoinWorks, karena turut membantu pemangku kepentingan membuat keputusan secara lebih cepat dan baik.

“Cukup optimis dengan efektivitas penerapan kecerdasan buatan. Optimisme ini berbanding lurus dengan growth company in terms of user dan transaction karena teknologi kecerdasan buatan is all about data points yang digunakan untuk melatih teknologi yang diterapkan itu sendiri,” terang Willy.

Fitur terbaru dari KoinWorks menerapkan algoritma Machine Learning untuk layanan RoboLending, yakni untuk memudahkan pelanggannya (kini sudah mencapai lebih dari 34 ribu) untuk menambah pilihan lender dalam berinvestasi melalui peer to peer lending. Hadirnya fitur RoboLending ini diharapkan mempermudah dan memaksimalkan return investasi sesuai jangka waktu yang dikehendaki. Tidak hanya itu, RoboLending pun memberikan potensi keuntungan yang sudah diestimasi lengkap dengan jangka waktunya sehingga lender dapat dengan mudah memilih untuk menginvestasikan dana hingga potensi keuntungan tersebut tercapai.

“Untuk ke depannya, kami tetap berinovasi dengan landasan teknologi yang disertai pengembangan financial inclusion sebagai tujuannya. Tidak hanya itu, kami akan mencoba menciptakan lebih banyak awereness dan meningkatkan produk kami untuk lebih baik bagi para user KoinWorks,” pungkas Willy.

Application Information Will Show Up Here