Tag Archives: natural language processing

Pendanaan 6Estates Sinar Mas Group

Grup Sinar Mas Pimpin Pendanaan Seri B+ Startup AI Asal Singapura “6Estates”

Berita, , , , , , , , , ,

Startup pengembang teknologi pengolahan dokumen berbasis AI asal Singapura, 6Estates, berhasil meraih pendanaan seri B+ senilai $6,2 juta atau setara 89 miliar Rupiah. Grup Sinar Mas memimpin putaran pendanaan ini, diikuti oleh Enterprise Singapore (SEEDS Capital) dan Farquhar VC.

Pada putaran pendanaan Seri B sebelumnya di awal tahun 2019, perusahaan menerima investasi yang dipimpin oleh GDP Venture dengan partisipasi Central Capital Ventura — corporate venture milik BCA. 6Estates sendiri juga telah berkolaborasi dengan grup-grup besar di Asia Tenggara untuk menerapkan solusi terintegrasi termasuk penilaian risiko, deteksi penipuan, analisis pelanggan, serta kemampuan cross-selling.

Didirikan pada tahun 2014, 6Estates berfokus pada pengembangan teknologi Multilingual Natural Language Processing (NLP), Knowledge Graph (KG), dan Machine Reading Comprehension (MRC) untuk memahami dokumen bisnis. Platform ini menawarkan solusi pemrosesan dokumen berbasis AI di sektor fintech, tujuannya untuk mengotomatisasi dan menyederhanakan proses operasional.

Beberapa lembaga keuangan regional terkemuka juga sudah menggunakan solusi ini dalam pembiayaan perdagangan dan penilaian kredit melalui Intelligent Document Processing yang bisa dikustomisasi untuk melakukan analisis korelasi semantik, selangkah lebih maju dari teknologi Optical Character Recognition (OCR) tradisional.

Fokus ke pengembangan produk

Perusahaan disebut akan memfokuskan dana segar dari putaran pendanaan ini untuk pengembangan fungsi Intelligent Document Processing di sektor-sektor seperti perbankan dan keuangan, perdagangan, pengiriman, logistik, serta asuransi di seluruh Asia Tenggara. Doc Automize merupakan salah satu platform SaaS yang dikelola perusahaan untuk membantu pengolahan dokumen yang tidak terstruktur, mengurangi ketergantungan manusia, serta menskalakan bisnis secara eksponensial.

Selain itu, platform ini juga menawarkan beberapa solusi lain, seperti Market Innovation Knowledge Advisor (MIKA), solusi data berbasis kecerdasan buatan yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi setiap atribut penjualan produk. Lalu, ada Financial Analysis Automation untuk atuomasi proses manual dan analisis dokumen finansial, serta Trade Finance Automation untuk atuomasi  kelengkapan dokumen dalam proses Letter of Credit (LC).

Selama tujuh tahun beroperasi, 6Estates telah memproses lebih dari 1,8 juta dokumen, serta telah mendukung sekitar 23 format dokumen dalam platformnya. Beberapa perusahaan besar yang sudah menggunakan solusi dari 6Estates termasuk BCA, DBS, Unilever, Nestle, Samsung, dan Edelman.

Investasi ini semakin memperkuat keyakinan Grup Sinar Mas untuk terjun ke industri digital. Salah satu representatif grup mengungkapkan, “Kami percaya bahwa kemampuan AI 6Estates dalam sistem penilaian kredit, deteksi penipuan, dan kemampuan cross-selling bisa menjadi tolak ukur lembaga keuangan di Indonesia untuk penerapan kecerdasan artifisial yang optimal.”

Potensi AI di Indonesia

Pemanfaatan teknologi AI atau kecerdasan artifisial kian marak digunakan untuk menggantikan keputusan manusia dengan keputusan otomatis yang mewakili manusia. Teknologi ini kerap dipakai di area yang dapat berdampak signifikan bagi kehidupan banyak orang, misalnya pada perusahaan teknologi besar, lembaga-lembaga multilateral, serta industri perbankan untuk kemajuan ekonomi dan pembangunan nasional.

Berbagai negara, termasuk Indonesia, juga telah membuat strategi nasional kecerdasan artifisial. Tahun 2020 lalu, BRIN (sebelumnya BPPT) bersama quad helix dari berbagai institusi pemerintah, universitas – termasuk USK, komunitas, dan industri, telah berhasil merumuskan Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial Indonesia 2020 – 2045. Rumusan ini menjadi arah kebijakan nasional untuk kesiapsiagaan dan perencanaan nasional agar mampu memanfaatkan secara optimal perkembangan teknologi AI di tanah air.

Hingga saat ini, semakin banyak platform yang menawarkan solusi berbasis AI di Indonesia. Salah satunya Konvergen.ai yang menerapkan teknologi deep-learning Optical Character Recognition (OCR) untuk mengubah dokumen fisik dan dokumen pdf menjadi teks. Selain itu juga ada Datasaur.id dan Prosa.ai yang juga fokus mengembangkan solusi menggunakan teknologi pemrosesan bahasa alami (NLP).

Lembaga riset Fortune Business Insight merilis hasil penelitian terkait valuasi pasar kecerdasan buatan global pada 2021 yang mencapai $47 miliar atau setara Rp673 triliun, sesuai persentase rata-rata pertumbuhan sejak 2017 yang berada di angka 31% per tahunnya. Angka itu diperkirakan terus meningkat menjadi $360 miliar pada 2028 mendatang, seiring meningkat permintaan pasar yang akan terus tumbuh hingga 33% setiap tahunnya.

Microsoft Akuisisi Perusahaan Spesialis Speech Recognition, Nuance

Misc, , , , , , , ,

Akuisisi demi akuisisi terus dilancarkan oleh Microsoft demi mengembangkan bisnisnya. Yang terbaru, Microsoft baru saja mengumumkan akuisisinya terhadap Nuance Communications, perusahaan software yang menggeluti bidang speech recognition dan artificial intelligence (AI).

Produk Nuance yang paling terkenal adalah software speech recognition bernama Dragon. Selama bertahun-tahun, Dragon sudah dipakai oleh berbagai perusahaan besar melalui sistem lisensi. Salah satu klien Nuance yang paling dikenal mungkin adalah Apple, yang memanfaatkan teknologi speech recognition beserta natural-language processing milik Dragon dalam pengembangan asisten virtual Siri.

Tidak heran apabila kemudian Microsoft rela mengucurkan dana sebesar $19,7 miliar (± Rp288,79 triliun) untuk meminang Nuance. Nuance bisa dibilang merupakan salah satu pemimpin di bidang speech recognition, dan Microsoft tentu dapat memanfaatkannya di banyak produk dan layanan yang mereka tawarkan.

Salah satu yang langsung terpikirkan mungkin adalah menggunakan teknologi speech recognition untuk menghadirkan fitur transkrip audio secara otomatis di Microsoft Teams, kurang lebih mirip seperti yang ditawarkan oleh Zoom maupun Google Meet melalui integrasi layanan pihak ketiga bernama Otter. Itu baru satu contoh, sebab potensi pengaplikasian speech recognition dan natural-language processing di bidang enterprise — bidang yasng sangat dikuasai oleh Microsoft — tentu amat luas.

Pada kenyataannya, langkah pertama yang bakal Microsoft ambil pasca akuisisi Nuance adalah menggenjot inovasinya lebih jauh lagi di industri pelayanan kesehatan alias health care. Ini dikarenakan Microsoft sebenarnya sudah bermitra dengan Nuance sejak tahun 2019 untuk membantu memperlancar tugas-tugas administratif di industri pelayanan kesehatan.

Software besutan Nuance sendiri sudah digunakan di lebih dari tiga perempat (77%) rumah sakit di Amerika Serikat. Salah satu yang banyak digunakan adalah Dragon Medical One, yang dirancang untuk membantu para dokter mendokumentasikan pekerjaannya secara efisien.

Proses akuisisinya diperkirakan bakal rampung pada akhir tahun 2021 ini juga. Akuisisi ini merupakan akuisisi terbesar kedua yang dilakukan Microsoft setelah LinkedIn di tahun 2016 dengan nilai $26 miliar.

Sumber: Microsoft.

Series A Funding Secured, Bot MD to Arrive in Indonesia in Q2 2021

English, , , , , , , , ,

Singapore-based startup Bot MD has secured $5 million in Series A funding. Its service focuses on the health sector, presenting a chatbot-based application equipped with Natural Language Processing (NLP) technology. Post funding news, the company plans to expand to other countries such as the Philippines, Malaysia, India, and Indonesia.

Bot MD’s Co-Founder & CEO, Dorothea Koh revealed to DailySocial that the platform focuses on providing a user experience that modernizes clinical workflows, without having to adopt a completely new hospital system or change the existing workflows.

“The Bot MD A.I. chatbot is made using NLP technology developed independently. We have trained the AI to understand various medical terminology and capable to understand various hospital contents, therefore, they can provide answers quickly,” Koh said.

Given the large demand from large hospitals and health care organizations during the pandemic, this fresh fund will also help accelerate the company’s growth in the Asia Pacific through partnerships with hospitals, public and private clinics.

This funding round was led by Monk’s Hill Ventures. Also participated investors in the new and previous round, including SeaX, XA Network, and SGInnovate, as well as healthcare industry veterans Yoh-Chie Lu and Jean-Luc Butel, and Steve Blank.

“Unlike other SaaS company players, the team’s extensive experience in the healthcare industry has provided them with deeper insight into the real pain points of doctors and hospitals, allowing them to create highly intuitive products for doctors to use without any training required,” Monk’s Hill Ventures Partner Michele Daoud said.

In Indonesia, there are lots of chatbot platform has been developed by local startups. There are also several players focused on the health sector, including Prixa, which is a business unit of Kata.ai and DokterSiaga.

Targeting Indonesian market

By prioritizing AI technology, Bot MD currently has been trained by more than 13 thousand doctors who have used the platform. This chat engine can also be used to support chat/messaging apps for consumers including WhatsApp, to help doctors provide care to patients.

As one of the countries with a large population and number of chat/messaging app users in Southeast Asia, Indonesia has become an ideal country for Bot MD to explore. According to the plan, the company aims to launch in Indonesia around the second quarter of this year.

Currently, Bot MD is still in the process of teaching bots to understand Indonesian. In addition, the recruitment of local teams ranging from engineers, clinical pharmacists, nurses, and sales teams to be stationed in Jakarta is still ongoing.

Regarding products or services that are relevant and needed by the market in Indonesia, Koh emphasized that they have two main products that might be very suitable for Indonesia. First is the MD Hospital Bot which is used by doctors and clinical staff to search for hospital-specific content. This ranges from their hospital call list schedule to drug information and clinical guidelines, patient health reports, and scans, prescribing medications, ordering and scheduling Radiology, and Lab examinations.

Another product to be launched in Indonesia is Bot MD Care, which is a WhatsApp-based clinical monitoring platform for doctors to monitor patients with diabetes, hypertension, and chronic kidney disease.

“We believe Bot MD Hospital and Bot MD Care are very relevant to the Indonesian market due to quite a large number of patients and the low ratio of doctors to patients, therefore, your doctor is a very busy person. Besides, the prevalence of chronic diseases such as diabetes and hypertension in the population. Indonesia is improving. With Bot MD, doctors can help streamline clinical workflows and seek information in order to save time and focus on serving patients better,” Koh said.

–
Original article is in Indonesian, translated by Kristin Siagian

Application Information Will Show Up Here

Kantongi Pendanaan Seri A, Bot MD Siap Meluncur di Indonesia Q2 2021

Interview, , , , , , , , ,

Startup asal Singapura Bot MD telah mengantongi pendanaan seri A dengan nilai $5 juta. Fokus layanan mereka di bidang kesehatan, menghadirkan aplikasi berbasis chatbot yang dibekali teknologi Natural Language Processing (NLP). Pasca-pendanaan, perusahaan berencana melakukan ekspansi ke negara lainnya seperti Filipina, Malaysia, India, dan Indonesia.

Kepada DailySocial, Co-Founder & CEO Bot MD Dorothea Koh mengungkapkan, platform yang mereka kembangkan fokus memberikan pengalaman pengguna yang memodernisasi alur kerja klinis, tanpa perlu mengadopsi sistem rumah sakit yang sama sekali baru atau mengubah alur kerja yang sudah ada.

“Bot MD A.I. chatbot dibuat dengan teknologi NLP  yang dikembangkan secara mandiri. Kami telah melatih AI untuk memahami berbagai terminologi medis dan juga mampu memahami berbagai macam konten rumah sakit, sehingga dapat memberikan jawaban dengan cepat,” ujar Dorothea.

Melihat besarnya permintaan dari rumah sakit besar dan organisasi perawatan kesehatan selama pandemi, dana segar ini nantinya juga akan untuk membantu mempercepat pertumbuhan perusahaan di Asia Pasifik melalui kemitraan dengan rumah sakit, klinik umum dan swasta.

Putaran pendanaan kali ini dipimpin oleh Monk’s Hill Ventures. Turut terlibat investor baru dan sebelumnya yang pernah masuk dalam putaran investasi termasuk di antaranya SeaX, XA Network, dan SGInnovate, juga veteran industri perawatan kesehatan Yoh-Chie Lu dan Jean-Luc Butel, serta Steve Blank.

“Tidak seperti pemain perusahaan SaaS lainnya, pengalaman tim yang luas di industri perawatan kesehatan telah memberi mereka wawasan yang lebih dalam tentang real pain points dari dokter dan rumah sakit, yang memungkinkan mereka membuat produk yang sangat intuitif untuk digunakan dokter tanpa pelatihan apa pun yang diperlukan,” kata Partner Monk’s Hill Ventures Michele Daoud.

Di Indonesia sendiri platform chatbot cukup banyak dikembangkan startup lokal. Untuk yang fokus di bidang kesehatan juga sudah ada beberapa pemain, dua di antaranya Prixa yang merupakan unit usaha Kata.ai dan DokterSiaga.

Targetkan pasar Indonesia

Dengan mengedepankan teknologi AI, saat ini Bot MD telah dilatih oleh lebih dari 13 ribu dokter yang telah menggunakan platform tersebut. Mesin obrolan (chat engine) ini juga dapat digunakan untuk mendukung platform chat/messaging app untuk konsumen seperti WhatsApp, untuk membantu dokter memberikan perawatan kepada pasien.

Sebagai salah satu negara yang memiliki populasi besar dan jumlah pengguna chat/messaging app di Asia Tenggara, Indonesia kemudian menjadi negara yang ideal untuk dijajaki oleh Bot MD. Berdasarkan rencana yang dimiliki, perusahaan akan mulai meluncur di Indonesia sekitar kuartal kedua tahun ini.

Saat ini Bot MD masih dalam proses mengajarkan bot untuk memahami bahasa Indonesia. Selain itu perekrutan tim lokal mulai dari engineer, apoteker klinik, perawat dan juga tim penjualan yang akan ditempatkan di Jakarta juga masih terus dilakukan.

Disinggung produk atau layanan apa yang menjadi relevan dan dibutuhkan oleh pasar di Indonesia, Dorothea menegaskan mereka memiliki dua produk utama yang diklaim sangat sesuai untuk Indonesia. Yang pertama adalah Bot MD Hospital yang digunakan oleh dokter dan staf klinis untuk mencari konten khusus rumah sakit. Ini berkisar dari jadwal daftar panggilan rumah sakit mereka, hingga informasi obat dan pedoman klinis, laporan dan pemindaian kesehatan pasien, meresepkan obat, memesan dan menjadwalkan pemeriksaan Radiologi dan Lab.

Produk lain yang nantinya akan diluncurkan di Indonesia adalah Bot MD Care, yang merupakan platform pemantauan klinis berbasis WhatsApp bagi para dokter untuk memantau pasien diabetes, hipertensi, dan penyakit ginjal kronis.

“Kami percaya Bot MD Hospital dan Bot MD Care sangat relevan dengan pasar Indonesia karena jumlah pasien yang cukup besar dan rasio dokter terhadap pasien yang rendah, sehingga dokter Anda adalah orang yang sangat sibuk. Selain itu, prevalensi penyakit kronis seperti diabetes dan hipertensi pada penduduk Indonesia semakin meningkat. Dengan Bot MD, dokter dapat membantu merampingkan alur kerja klinis dan mencari informasi sehingga mereka dapat menghemat waktu dan fokus untuk melayani pasien dengan lebih baik,” kata Dorothea.

Application Information Will Show Up Here
Datasaur

Datasaur Bukukan Dana 58 Miliar Rupiah dari Keikutsertaannya dalam Y Combinator

Interview, , , , , , , , , , , ,

Startup pengembang platform pelabelan data Datasaur mengumumkan perolehan investasi senilai $3,9 juta atau setara 58 miliar Rupiah. Nilai total pendanaan tersebut mencakup pendanaan awal senilai $1.1 juta yang diterima tahun lalu dari GDP Venture dan $2.8 juta pendanaan tambahan yang didapat usai mengikuti demo day di program akselerator Y Combinator Maret lalu. Investor baru yang terlibat meliputi Initialized Capital, Y Combinator, dan CTO OpenAI Greg Brockman.

Kepada DailySocial Founder & CEO Datasaur Ivan Lee mengungkapkan, sebagian besar dana tersebut akan dimanfaatkan untuk merekrut talenta guna memperkuat tim. Perusahaan juga memiliki rencana untuk berinvestasi lebih lanjut pada pengembangan sistem cerdas, dengan tujuan meningkatkan kapabilitas “automasi” pelabelan data, sehingga bisa membuat proses pengerjaan data menjadi lebih efisien.

“Kami juga ingin melakukan ekspansi [produk] lebih luas lagi, [masukan datanya] bukan hanya dalam format teks, tapi juga gambar dan video,” kata Ivan.

Tren penggunaan dan pengembangan sistem berbasis kecerdasan buatan (AI) yang makin masif melatarbelakangi pengembangan Datasaur. Di balik setiap algoritma AI, ada ribuan pelatihan mesin yang umumnya masih berbasis “human-labeled training”. Mengelola dan memberi label data seperti itu adalah pekerjaan yang sangat membosankan, memakan waktu, dan mahal.

Datasaur mencoba membantu mengefisienkan proses tersebut melalui beberapa fitur. Misalnya fitur labeling interface intelligence component yang dapat mengenali data-data dasar sehingga pemberi label tidak perlu menandai data yang sama berulang-ulang. Ada juga team organizing component untuk mengelola proses pelabelan data yang umumnya dilakukan berkelompok.

Contoh tampilan aplikasi pelabelan data yang dikembangkan Datasaur
Contoh tampilan aplikasi pelabelan data yang dikembangkan Datasaur

Selain di Indonesia, Datasaur juga menjalankan bisnis di California, Amerika Serikat.

“Untuk fokus bisnis kami di Indonesia, ke depannya Datasaur memiliki rencana untuk membantu menyebarkan penggunaan dan adopsi NLP di Indonesia, dan menjadi standar industri utama untuk pelabelan data di Indonesia,” kata Ivan.

Sebagai salah satu startup asal Indonesia yang menjadi anggota program akselerasi Y Combinator batch Winter 2020, banyak pengalaman serta edukasi penting yang didapatkan oleh Ivan. Bukan hanya memvalidasi bisnis, Datasaur juga mendapatkan banyak masukan terkait membangun tim yang solid dan fokus bisnis yang lebih terukur.

Selain Datasaur, ada juga startup lain dari Indonesia yang turut mendapat peruntungan di batch tersebut. Ialah BukuWarung, aplikasi pencatatan arus keuangan untuk pengusaha mikro di Indonesia. Selepas demo day, mereka juga mendapatkan antusias investor untuk turut berpartisipasi memberikan dananya.

Bermitra dengan Alfamart dan DAV, Prixa menyiapkan penyebaran perangkat interaktif pintar di bidang kesehatan

Prixa Hadirkan Platform Pengelolaan Kesehatan Terpadu Berbasis “Artificial Intelligence”

Interview, , , , , , , , ,

Masih rendahnya penerapan teknologi di dalam sektor kesehatan menjadi salah satu alasan mengapa Prixa didirikan. Resmi meluncur tahun ini, perusahaan mencoba menerapkan teknologi, seperti artificial intelligence (AI) dan natural language processing (NLP), untuk meningkatkan pelayanan kesehatan masyarakat umum berbentuk platform pengelolaan kesehatan terpadu berbasis AI.

Kepada DailySocial, CEO James Roring menyebutkan, bidang kesehatan belum banyak mengalami disrupsi teknologi, sementara inovasi teknologi bisa memberikan dampak positif dalam penyediaan manajemen kesehatan terpadu. Berangkat dari alasan itu, James bersama salah satu kelompok rumah sakit terkemuka di Indonesia dan perusahaan teknologi terkemuka di bidang NLP berkolaborasi membentuk Prixa.

“Sistem ini kami bangun untuk menyediakan akses pelayanan kesehatan yang merata. Kami menata ulang proses berpikir dokter dalam menganalisis penyakit ke dalam sebuah sistem yang memanfaatkan teknologi AI dan NLP untuk mengenali keluhan pasien dalam Bahasa Indonesia.”

Tidak berbeda jauh dengan konsultasi langsung dengan dokter umum, usai semua data diri dikumpulkan dan keluhan penyakit disampaikan, platform akan melakukan diagnosis untuk menentukan penyakit yang diderita. Prixa mengklaim semua berada dalam pengawasan dokter langsung, bukan robot percakapan atau chatbot.

“Di Prixa kami percaya bahwa teknologi tidak akan pernah menggantikan dokter, secanggih apapun itu, karena akan selalu ada kebutuhan atas interaksi tatap muka langsung antara dokter dan pasien,” kata James.

Membuka kemitraan dan strategi monetisasi

CEO Prixa James Roring saat penandatanganan kerja sama dengan Alfamart dan DAV
CEO Prixa James Roring saat penandatanganan kerja sama dengan Alfamart dan DAV

Untuk memperluas layanan dan teknologi yang dimiliki, Prixa meresmikan kolaborasi strategis melalui penandatanganan nota perjanjian bersama Alfamart dan Digital Avatar (DAV), perusahaan media placement luar ruang yang menawarkan media placement multifungsi dua arah.

Kolaborasi ketiga perusahaan ini berupa akses pelayanan kesehatan melalui sistem periksa kesehatan tepat berbasis AI, yang merupakan salah satu pilar platform manajemen kesehatan terpadu Prixa, di perangkat interaktif pintar DAV yang tersebar di berbagai gerai Alfamart di Indonesia. Tahun depan Prixa berharap sistem periksa kesehatan tepat berbasis AI-nya dapat tersedia di 10.000 gerai Alfamart di seluruh Indonesia.

“Prixa senang dapat bermitra dengan Alfamart dan DAV dan langkah ini diyakini merupakan bagian signifikan dalam membantu menutup kesenjangan dengan menyediakan akses pelayanan kesehatan yang merata melalui sistem periksa kesehatan tepat berbasis AI Prixa. Sistem kami menata ulang berbagai keahlian dan pengalaman tim dokter dari berbagai disiplin ilmu kedokteran dan menyusun segenap keahlian yang berharga itu menjadi sebuah sistem yang terpadu dan terukur,” kata James.

Saat ini Prixa telah memiliki sekitar 2000 orang yang mengakses sistem periksa kesehatan tepat berbasis AI. Disinggung seperti apa strategi monetisasi yang dilancarkan, James menegaskan untuk saat ini fokus Prixa masih di penyediaan akses pelayanan kesehatan yang merata. Perusahaan juga memiliki rencana untuk melakukan penggalangan dana dalam waktu dekat.

“Fokus pada pengembangan fitur sistem periksa kesehatan tepat berbasis AI Prixa, sejalan dengan tujuan kami untuk menyediakan akses pelayanan kesehatan yang merata. Saat ini kami hanya bisa diakses melalui situs, namun tidak menutup kemungkinan sistem periksa kesehatan tepat berbasis AI Prixa akan dapat diakses di aplikasi ke depannya,” tutup James.

Bahasa Kita is capable to transcribe in real-time

Bahasa Kita Introduces Automatic Transcription Technology

English, , , , ,

Bahasa Kita is a startup under UMG Idealab focused on developing voice processing and natural language technology product – known as Natural Language Processing (NLP). They’ve recently introduced new innovation, a technology to transcribe automatically.

Bahasa Kita, using its own NLP technology, has examined the latest innovation to transcribe conversation of the last presidential candidate debate in real-time. They also present data analysis from the transcribed conversation.

Ardhi Ma’arik, Bahasa Kita’s VP Product explained to DailySocial about the transcription process, starts from voice recording, then the voice will be sent directly to Bahasa Kita transcription engine. The machine will process it and produce the text, to be sent back to the recording device in real-time.

“In general, a real-time transcription process is similar to any speech engine, what makes it different is the accuracy, speed, and domain covered,” he added.

Speaking (with voice) is the most natural engine people use to communicate. Voice technology is in the front row to acquire information. When voice becomes text, it’ll be easier to extract information to know the meaning and objective of the speech on the computer.

In addition, we can identify one’s personal information from the voice data. For example, the origin (through dialects), age prediction (without asking), health analysis (from the voice color), and many more.

Bahasa Kita’s strategy in 2019

Aside from launching “minutes of meeting” with ability to transcribe speaker’s voice into text, Bahasa Kita has also released a mobile-based transcription tool this year. Bahasa Kita aims to be the best company in charge of voice detection technology in Indonesia.

“We tried some procedures, such as engine accuracy improvement, Indonesian local language covers, and others. We also want to develop various kinds of voice products and its extensions, for example, smart speaker including the synthesis of text into voice,” he said.

–
Original article is in Indonesian, translated by Kristin Siagian

Transkrip Debat Bahasa Kita

Bahasa Kita Luncurkan Teknologi Transkripsi Otomatis

Interview, , , , ,

Bahasa Kita merupakan startup binaan UMG Idealab yang fokus pada pengembangan produk teknologi pemrosesan suara dan bahasa alami –biasa disebut Natural Language Processing (NLP). Baru-baru ini mereka kembali menghadirkan inovasi baru yaitu teknologi pembuat transkrip otomatis.

Memanfaatkan teknologi NLP miliknya, Bahasa Kita telah menguji inovasi terbarunya untuk menranskrip percakapan dalam debat calon presiden 2019 beberapa waktu lalu secara real time. Dari transkrip yang didapat, mereka turut menyajikan data analisis dari percakapan tersebut.

Kepada DailySocial VP Product Bahasa Kita Ardhi Ma’arik mengungkapkan, proses transkripsi dimulai dari perekaman ucapan, kemudian suara yang ditangkap akan langsung dikirim ke engine transkrip Bahasa Kita. Engine kemudian akan melakukan pemrosesan yang menghasilkan teks, kemudian dikirimkan kembali ke device perekam secara real time.

“Secara umum, proses transkripsi real time sama saja untuk setiap speech engine, tetapi yang membedakannya yaitu pada akurasi, kecepatan, dan domain yang tercakupi,” kata Ardhi.

Berbicara (menggunakan suara) merupakan alat paling natural yang digunakan kebanyakan manusia untuk berkomunikasi. Teknologi suara menjadi yang terdepan untuk mengakuisisi informasi. Ketika informasi suara diterjemahkan menjadi teks, selanjutnya akan lebih mudah melakukan ekstraksi informasi  untuk mengetahui maksud dan tujuan dari perkataan seseorang di komputer.

Selain itu, dari data suara dapat dilakukan identifikasi mengenai informasi personal seseorang. Mulai asal seseorang (melalui dialeknya), perkiraan umur seseorang tanpa bertanya, menganalisa kesehatan seseorang dari warna suaranya, dan sebagainya.

Rencana Bahasa Kita di tahun 2019

Selain meluncurkan “notula rapat” yang memiliki kemampuan untuk mengubah suara dari pembicara menjadi tulisan, tahun ini Bahasa Kita juga telah merilis alat transkripsi berbasis mobile. Bahasa Kita juga masih memiliki target menjadi perusahaan terbaik untuk teknologi pendeteksi suara di Indonesia.

“Beberapa cara yang kami coba lakukan yaitu peningkatan akurasi engine, meng-cover bahasa-bahasa daerah di Indonesia dan sebagainya. Kami juga ingin melakukan pengembangan berbagai macam produk suara dan turunannya contohnya, smart speaker termasuk sintesis teks menjadi suara,” tutup Ardhi.

LIA diklaim sebagai chatbot hukum pertama di Indonesia

Hukumonline Luncurkan Chatbot “LIA”, Berikan Kemudahan Akses Informasi Hukum

Interview, , , , ,

Jika sebelumnya teknologi chatbot banyak digunakan layanan e-commerce, jasa, dan lainnya, kini hadir chatbot yang bisa membantu masyarakat umum mengerti lebih mendalam tentang hukum di Indonesia. Fitur chatbot yang diluncurkan Hukumonline tersebut bernama Legal Intelligent Assistant (LIA).

Mengklaim sebagai chatbot hukum pertama di Indonesia, fokus ke informasi seputar edukasi hukum yang kerap ditanyakan masyarakat umum. Di perayaan ulang tahunnya yang ke-18, Hukumonline ingin menghadirkan teknologi baru yang menyajikan informasi ini.

Secara khusus LIA digambarkan sebagai seorang perempuan generasi milenial yang ceria, cerdas, berpenampilan stylish, berusia 23 tahun, dan melek hukum karena sering membaca artikel-artikel dari Klinik Hukumonline.

Diluncurkannya LIA disebut sebagai komitmen Hukumonline dalam memberi edukasi hukum dan meningkatkan kemudahan bagi pembaca untuk mengakses kontennya

“Bertepatan pada ulang tahun Hukumonline ke-18, kami dengan bangga memperkenalkan chatbot Legal Intelligent Assistant, atau yang kami panggil ‘LIA’. LIA merupakan chatbot berteknologi Artificial Intelligence (AI) yang mampu memahami dan merespon pertanyaan terkait hukum,” kata CTO Hukumonline Arkka Dhiratara.

Memanfaatkan Facebook Messenger

Untuk memudahkan pengguna mengakses, LIA chatbot memanfaatkan channel Facebook Messenger. Pilihan ini bisa dinikmati pengguna saat mengakses situs atau langsung melalui platform Facebook Messenger.

“Dipilihnya Facebook Messenger sebagai channel karena berdasarkan survei yang kami lakukan kepada pengguna dan tergolong media sosial favorit mereka. Dengan alasan itu kami prioritaskan dulu channel Facebook Messenger,” kata Arkka.

LIA akan menyapa pengguna dan menawarkan tiga informasi hukum, yaitu hukum perkawinan, perceraian dan waris. Usai pilihan ditentukan, akan terlihat informasi hukum yang dicari dengan gaya bahasa informal.

LIA juga dibekali teknologi AI natural language processing (NLP), yaitu kemampuan untuk memahami dan menulis bahasa manusia. Dengan NLP, LIA mengerti apa yang ditulis pengguna dan mampu merespon layaknya manusia.

Teknologi NLP memungkinkan interaksi yang lebih natural. Dengan demikian, pengguna LIA dapat lebih nyaman dan bebas bertanya seputar dunia hukum.

“Kami terus melakukan inovasi tiada henti dalam mengemas konten hukum agar dapat mudah dipahami dan bermanfaat buat masyarakat luas,” kata Arkka.

 

Penerapan Teknologi Kecerdasan Buatan untuk Startup Fintech

Interview, , , , ,

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