BANGUN KETERAMPILAN ILMU DATA SCIENCE SECARA ONLINE
Buat Akun DQLab, dan akses kelas R & Python GRATIS DAFTAR DISINI

3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

Belajar Data Science di Rumah 17-September-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/a4e633b6f04d27927ff8073add12ce83_x_Thumbnail800.jpg

Di antara kekuatan Data Science dan Machine Learning adalah kemampuannya untuk dapat diaplikasikan di berbagai jenis bidang. Bidang kesehatan, bisnis, perbankan, hingga pemerintahan sekalipun dapat mengambil manfaat dari Data Science dan Machine Learning. Hal tersebut dikarenakan setiap bidang pasti memiliki data dan berharap dapat memanfaatkan data yang dimilikinya. 


Salah satu bidang yang banyak memanfaatkan Data Science dan Machine Learning adalah sektor perbankan.  Sebagai contoh, bank-bank ternama di AS seperti JPMorgan, Wells Fargo, Bank of America, City Bank dan bank-bank AS lainnya sudah menggunakan Machine Learning untuk menyediakan berbagai fasilitas kepada pelanggan serta untuk pencegahan dan deteksi risiko. Demikian pula di India, ada berbagai bank yang tertarik menggunakan Machine Learning di berbagai bidang.


Pada artikel ini, DQLab akan berbagi mengenai 3 algoritma Machine Learning yang dapat digunakan di dunia perbankan. Penasaran apa saja aplikasi Machine Learning di dunia perbankan? Yuk simak penjelasannya!


    1. Fraud Detection : Deteksi Penipuan Untuk Cegah Kerugian

    Mencegah penipuan adalah salah satu tugas bank yang paling menantang dan dengan menggunakan Machine Learning, bank dapat mendeteksi penipuan secara real-time untuk mencegah kerugian. Sebagian besar kegiatan yang melibatkan perbankan dilakukan oleh nasabah melalui platform digital dan online, sehingga menjadi bagian yang sangat penting untuk memberikan keamanan dan ketepatan transaksi secara real-time. 


    Model Machine Learning dapat membantu mendeteksi penipuan secara real-time. Menggunakan model Classification, salah satu bagian dari Supervised Learning, kita dapat membuat algoritma yang mampu mengklasifikasikan mana transaksi yang diprediksi sebagai penipuan dan mana yang bukan. Hal ini dapat dilakukan dengan berbagai algoritma classification seperti Logistic Regression, Decision Tree Classifier, Random Forest Classifier, dan lain sebagainya. Ide utama dalam pembuatan algoritma ini adalah mempelajari karakteristik transaksi yang tergolong penipuan dan yang bukan, kemudian menggunakan karakteristik itu sebagai dasar penentuan pada transaksi yang akan datang. 


    Baca Juga : Ingin Mempelajari Azure Machine Learning? Berikut Beberapa Istilah yang Wajib Kamu Pahami


      2. Chatbot : Menyediakan Layanan Bagi Pelanggan Setiap Saat

      Layanan Customer Service adalah hal yang sangat penting bagi nasabah. Nasabah dapat memiliki kendala atau aduan kapan saja, jam dan hari apa saja. Tidak jarang pula pertanyaan dan kendala yang dihadapi oleh banyak nasabah adalah kendala yang serupa. Permasalahan yang sifatnya repetitif ini dapat dijawab dengan menggunakan Chatbot. Dengan menggunakan Machine Learning, bank dapat mengotomatisasi layanan nasabah setiap saat sehingga nasabah mendapatkan respons cepat untuk pertanyaan dan masalah yang ada, terlebih masalah yang bersifat repetitif. 


      Chat-bot tidak hanya membuat pelanggan senang tetapi juga membantu bank untuk menyaring dan mencegah percakapan yang kurang kritis yang dapat diselesaikan dengan otomatisasi. Chat-bot adalah contoh dari jenis dukungan ini dan sebagian besar bank memiliki chat-bot untuk menangani pelanggan selama percakapan awal dan mengoptimalkan sumber daya. Algortima yang digunakan dibalik chat-bot dalam dunia Data Science dan Machine Learning disebut dengan algoritma Natural Language Processing (NLP). Menggunakan NLP, perbankan dapat menganalisis pertanyaan yang diajukan oleh nasabah dan menyiapkan jawaban nya secara otomatis. 


        3. Customer Segmentation : Optimasi Layanan Keuangan Dengan Segmentasi Pelanggan

        Segmentasi nasabah adalah salah satu optimalisasi lain yang dilakukan oleh sebagian besar bank. Berdasarkan segmentasi ini, bank dapat menawarkan berbagai layanan yang berbeda kepada pelanggan yang berbeda. Dalam dunia Data Science dan Machine Learning, algoritma ini disebut Clustering dan Segmentasi. Clustering adalah salah satu kasus penggunaan yang paling banyak digunakan untuk Machine Learning. Clustering merupakan bagian dari Machine Learning khususnya Unsupervised Learning. Ada berbagai jenis algoritma yang dapat digunakan untuk melakukan clustering (segmentasi), di antara algoritma yang paling sering digunakan untuknya adalah algoritma K-Means Clustering.


        Dengan melakukan segmentasi nasabah, Bank dapat menghemat biaya pemasaran dengan merancang strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran dan sesuai dengan profil serta karakteristik nasabah. Tidak hanya dapat menghemat biaya, menggunakan clustering, perbankan juga dapat meningkatkan peluang untuk mendapatkan tingkat revenue yang lebih tinggi. 


        Baca Juga : Machine Learning Python : 3 Library Esensial Untuk Membuat Model Machine Learning


          4. Yuk Pelajari Cara Membuat Algoritma-Algoritma Tersebut Bersama DQLab!

          Pelajari cara pembuatan algoritma tersebut dan terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

          Sign up sekarang di DQLab.id dan nikmati module GRATIS “Introduction to Data Science” untuk menikmati pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

          Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

          • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

          • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

          • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

          • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

          Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

          1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

          2. Akses module Introduction to Data Science

          3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

           

          Penulis : Jihar Gifari

          Editor : Annissa Widya Davita


          Share

          Postingan Terkait

          Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!