Bedah AI vs Machine Learning di Bidang E-Money

Kalian tentu sering mendengar istilah machine learning (ML) dan artificial intelligence (AI) ketika membahas perkembangan teknologi. Kedua konsep ini memang saling terkait dan menjadi bagian penting dalam transformasi digital. Sederhananya ML merupakan cabang dari AI yang bertugas untuk mempelajari suatu pola dalam data sehingga nantinya menghasilkan prediksi tanpa harus diprogram manusia.

Nah, baik machine learning atau artificial intelligence sama-sama digunakan di bidang e-money. Kemudahan yang kalian rasakan dalam bertransaksi baik secara online atau offline adalah salah satu manfaat dari penerapan AI ataupun ML. Lalu bagian mana yang spesifik dikerjakan oleh setiap teknologi tersebut? Cari tahu lebih lanjut pada pembahasan berikut!

1. Konsep Machine Learning

Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan sistem komputer untuk belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Konsep dasar dari ML adalah memberikan komputer kemampuan untuk mengenali pola dalam data, memahami tren, dan membuat keputusan atau prediksi tanpa instruksi manusia yang khusus. 

Dalam implementasinya, ML menggunakan berbagai algoritma dan model statistik untuk melatih mesin agar dapat mengidentifikasi pola dan membuat keputusan yang lebih baik. Terdapat beberapa jenis utama ML, termasuk supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Penerapan ML di Bidang E-Money

Penerapan Machine Learning (ML) di dalam e-money telah memberikan dampak signifikan pada berbagai aspek, dan beberapa algoritma khusus digunakan untuk mengoptimalkan fungsi-fungsi tertentu dalam sistem tersebut. Pertama, dalam deteksi penipuan, digunakan algoritma seperti Random Forest, Support Vector Machines (SVM), atau Neural Networks.

Algoritma ini memproses dan menganalisis pola transaksi yang kompleks untuk mendeteksi perilaku yang mencurigakan atau aktivitas yang tidak biasa. Dengan membandingkan pola transaksi baru dengan pola yang sudah ada, algoritma ini dapat secara efektif mengidentifikasi potensi penipuan.

Dalam analisis perilaku pengguna, algoritma clustering seperti K-Means atau Hierarchical Clustering dapat digunakan. Algoritma ini membantu mengelompokkan pengguna ke dalam segmen berdasarkan kebiasaan transaksi mereka. Dengan memahami kelompok pengguna yang berbeda, perusahaan dapat menyajikan layanan yang lebih disesuaikan dan relevan.

Selain itu, ML juga bisa digunakan pada analisis risiko kredit menggunakan algoritma seperti Decision Trees, Logistic Regression, atau Gradient Boosting. Algoritma ini dapat menilai risiko kredit pengguna berdasarkan data historis transaksi, kebiasaan pengguna, dan faktor-faktor lainnya, membantu penyedia E-Money membuat keputusan kredit yang lebih cerdas.

3. Konsep Artificial Intelligence

Kecerdasan Buatan (AI) adalah perkembangan teknologi yang mampu mengeksekusi tugas-tugas yang memerlukan kecerdasan manusia. Dengan kemampuannya untuk belajar dari data, AI terus berkembang dan digunakan dalam berbagai industri dan konteks, mulai dari layanan pelanggan dan perangkat otomatisasi hingga mobil otonom dan pengembangan obat-obatan.

Penerapan AI memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat, menghadirkan solusi yang lebih inovatif, dan mendefinisikan ulang cara kita berinteraksi dengan teknologi. Meskipun demikian, terdapat tantangan terkait etika, privasi, dan keamanan selama penggunaannya.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

4. Penerapan AI di Bidang E-Money

Lalu, bagaimana penerapan AI bidang e-money? Salah satunya yaitu keamanan transaksi. AI digunakan untuk mendeteksi dan mencegah penipuan dengan menganalisis pola transaksi dan perilaku pengguna. Algoritma yang diimplementasikan nantinya dapat mengidentifikasi aktivitas mencurigakan, memperingatkan risiko potensial, dan meningkatkan responsivitas sistem terhadap ancaman keamanan.

Selain itu, AI berkontribusi pada personalisasi layanan. Dengan memahami perilaku pengguna melalui ML, sistem dapat memberikan rekomendasi transaksi yang lebih relevan dan menyesuaikan antarmuka pengguna sesuai preferensi individual. Hal ini meningkatkan keterlibatan pengguna dan memberikan pengalaman yang lebih personal.

Selanjutnya, analisis prediktif menggunakan AI memungkinkan perusahaan untuk meramalkan tren penggunaan, memahami kebiasaan transaksi, dan menyusun strategi berdasarkan data, yang membantu dalam merencanakan layanan di masa mendatang.

Dapat disimpulkan ternyata kedua metode baik AI maupun ML memang saling berkaitan dan saling membantu. Hanya saja cakupan penggunaan dan tujuan yang ingin dicapai berbeda. Nah, untuk bisa membedakannya, kalian perlu tahu dasar konsepnya dulu, kan?

DQLab adalah terbaik untuk memahami hal tersebut. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Ingin mempelajari Artificial Intelligence lebih dalam & intensif? Yuk ikuti DQLab LiveClass! Nikmati pembelajaran secara langsung dengan metode simulasi yang akan membantu kamu dalam persiapan karir.

Kunjungi halaman Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner untuk informasi lebih lanjut ya!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya