Natural Language Processing (NLP): Alat Strategis yang Tak Tergantikan Untuk Bisnis dan Analisis Keuangan

Pada kesempatan kali ini kita akan mencoba mengulas lebih dalam terkait dengan potensi menarik dari penggunaan NLP pada bidang keuangan. Dalam era transformasi digital saat ini, machine learning menjadi salah satu teknologi pendukung terbaik untuk menciptakan suatu keputusan efektif dan efisien atas dasar data didalamnya.

Kita akan mulai memahami seberapa penting penggunaan NLP pada bidang keuangan ini, area keuangan apa saja yang mengalami perkembangan NLP yang begitu pesat, dan langkah apa saja yang perlu diambil untuk bisa memulai mengadopsi NLP dalam bidang keuangan perusahan. Yuk kita ulas bersama!

Kenapa penting menggunakan NLP pada bidang keuangan perusahaan?

Dalam upaya meraih keuntungan bisnis, lembaga keuangan berlomba-lomba untuk memanfaatkan teknologi yang semakin canggih dan fleksibel. Salah satunya adalah dengan penggunaan Natural Language Processing (NLP) dalam proses perencanaan strategis dan analisis keuangan. NLP menjadi bagian dari penerapan artificial intelligence dan linguistik yang memungkinkan komputer untuk berinteraksi dengan manusia menggunakan bahasa yang mudah dipahami oleh manusia itu sendiri.

Potensi algoritma machine learning telah dihasilkan oleh peningkatan skala besar dalam kemampuan komputasi dari penggunaan komputer, hal ini memberikan kontribusi lebih dalam menjadikan Natural Language Processing (NLP) jauh lebih terukur dan dapat diandalkan. Kemampuan NLP dalam mengelola data tidak struktur dengan jumlah yang besar menjadi suatu hal yang paling dibutuhkan dalam pengelolaan dan analisis data bagi perusahaan untuk menghasilkan suatu keputusan berdasarkan data yang dimiliki dan menganalisa keadaan keuangan perusahaan.

4 Area Dimana NLP Berkembang Secara Pesat

Setelah mengetahui bahwa kecepatan dan akurasi sering kali menjadi persyaratan keunggulan kompetitif dalam bidang keuangan perusahaan, NLP sangat berguna karena dapat membantu para profesional atau pemberi keputusan perusahaan dalam membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat. Berikut empat area di mana NLP sudah berkembang pesat keuangan keuangan:

1. Credit Checks

Pemodelan NLP dapat digunakan bersama dengan penggunaan software penilaian kredit pelanggan dimana tujuan utamanya tentu untuk menentukan seperti apa kelayakan kredit yang akan dilakukan oleh pelanggan perusahaan nantinya. Dengan NLP nantinya data yang relevan dari berbagai dokumen seperti permohonan pinjaman pelanggan, laporan pendapatan atau pengeluaran pelanggan, investasi yang dilakukan pelanggan akan dianalisis melalui software penilaian kredit untuk menentukan skor kredit pelanggan, hal ini menjadi suatu hal yang penting untuk meminimalisir kegagalan bayar pelanggan bagi perusahaan.

2. Reporting and Auditing

NLP yang dikombinasikan dengan algoritma machine learning dapat mengidentifikasi elemen data penting dalam laporan keuangan yang bersifat tidak terstruktur, pesanan pembelian, faktur pembelian, atau dokumentasi pembayaran lainnya. Dengan menggunakan NLP nantinya dapat dilakukan dalam proses audit keuangan dimana dokumen laporan yang dimiliki akan dianalisis dan diklasifikasikan untuk menemukan anomali atau penyimpangan pada data laporan yang didapatkan.

3. Anti-Fraud

NLP yang dikombinasikan dengan machine learning dan analisis prediktif dapat digunakan untuk mendeteksi penipuan dan informasi yang disalahartikan. Misalnya, dalam penggunaan NLP untuk aplikasi Know Your Customer (KYC) dan Anti-Money Laundering (AML), dimana lembaga keuangan melakukan ekstraksi dan menganalisis data dari detail pribadi pelanggan, kebiasaan belanja, dan perilaku keuangan untuk mengurangi aktivitas penipuan. Dengan demikian bersamaan dengan solusi otomatisasi proses robotik, NLP dapat digunakan untuk meninjau dan membaca dokumen yang diserahkan guna mengidentifikasi klaim palsu dalam pengelolaan keuangan perusahaan.

4. Customer Service

Sebagian besar lembaga keuangan menerapkan NLP pada aplikasi suara dan chatbot untuk membantu menjawab pertanyaan yang sering ditanyakan pelanggan. Selain itu, interaksi ini akan dianalisis menggunakan model analisis sentimen untuk memprediksi kebutuhan dan permasalahan pelanggan apa saja yang perlu diperbaiki dan dipertahankan untuk mencapai tujuan dari menciptakan kepuasan pelanggan bagi perusahaan.

Langkah-langkah yang Dapat Dilakukan Perusahaan Untuk Memulai Menggunakan NLP

Identifikasi tujuan bisnis Anda: Dengan mengidentifikasi tujuan bisnis yang ingin dicapai, Anda biasanya akan dihadapi pertanyaan seputar kebutuh pelanggan, masalah apa yang diselesaikan, dan seperti apa solusi yang akan ditawarkan kepada pelanggan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut secara efektif dan efisien bagi mereka.
Data compilation : Kumpulkan semua sumber data yang dibutuhkan, hal ini bisa berupa file log yakni dokumentasi mengenai aktivitas yang dilakukan pelanggan ketika berinteraksi dengan sistem, transkripsi, email, feedback, dan lain sebagainya. Hal ini perlu disiapkan agar model NLP dapat memberikan hasil yang lebih maksimal dan sesuai dengan apa yang dibutuhkan perusahaan.
Feature engineering : Melakukan pemilihan dan transformasi data mentah menjadi fitur data yang lebih mudah untuk diinterpretasikan oleh model NLP.
Train, test and optimize: Melatih model dan melakukan validasi pada kumpulan data test untuk tercapainya data yang telah disesuaikan dan output model yang terbaik bagi perusahaan.
Deploy: Setelah semuanya dirasa siap, model NLP akan dapat diintegrasikan ke dalam sistem yang ada pada perusahaan baik itu seperti sistem ERP ataupun CRM untuk mulai memberikan hasil yang lebih efektif dan cepat dibandingkan dengan proses tradisional sebelumnya. Namun perlu diingat bahwa penerapan NLP tidak mengikuti formula yang bersifat satu ukuran untuk semua, artinya bahwa setiap model NLP hanya bisa digunakan untuk suatu tujuan tertentu sesuai dengan data pemrosesan yang diberikan. Oleh karena itu, perusahaan dapat melakukan penyesuaian model NLP agar sesuai dengan setiap kebutuhan bisnis terutama dalam bidang keuangan yang bersifat unik bagi perusahaan.

Percepatan adopsi penggunaan NLP dalam beberapa tahun terakhir ini semakin didorong oleh perkembangan ekspektasi pelanggan dan upaya transformasi digital yang dilakukan perusahaan. Seiring dengan kemajuan teknologi NLP, penerapan skala besar di seluruh perusahaan juga akan menjadi semakin umum untuk dilakukan dan perusahaan-perusahaan yang menggunakan manusia dalam meningkatkan teknologi AI dapat memiliki keunggulan kompetitif yang lebih jika dibandingkan dengan perusahaan yang belum mengadopsi AI dan NLP pada pengelolaan bidang keuangan perusahaan .

Kesimpulan

Hadirnya NLP dalam perkembangan machine learning menjadi solusi terbaik yang bisa diterapkan oleh setiap perusahaan dalam upaya memperbaiki semua proses bisnis yang berkaitan dengan bidang keuangan di dalamnya. Dengan mengadopsi NLP akan meningkatkan kecepatan dan akurasi dari performa penilaian kinerja bisnis pada bidang keuangan perusahaan, dimana hal tersebut menjadi bisa menjadi keunggulan kompetitif bagi perusahaan.

Melalui artikel ini kita telah paham seberapa penting NLP harus diterapkan pada bidang keuangan, area dengan perkembangan NLP terpesat yakni pada aktivitas Credit Checks, Reporting and Auditing, Anti-Fraud, dan Customer Service. terakhir kita juga telah mengetahui lima langkah yang dapat dilakukan perusahaan dalam mulai mengadopsi NLP yakni mulai dari melakukan identifikasi tujuan bisnis, data compilation, feature engineering, Train, test dan optimize serta melakukan deploy model terhadap sistem yang dimiliki perusahaan.

Machine learning sepantasnya memang perlu kita pahami lebih dalam sebagai teknologi tepat guna untuk menjawab berbagai permasalahan bisnis dan perusahaan yang semakin kompleks dalam perkembangannya. Oleh karena itu Algoritma Data Science School hadir untuk menghasilkan sumber daya manusia dengan talenta data yang handal dan profesional. Dengan menggunakan program dan kurikulum terlengkap serta studi kasus yang berhubungan langsung dengan kebutuhan industri saat ini. Jika anda tertarik untuk mempelajari machine learning lebih lanjut hingga #JadiTalentaData yang serba bisa. Yuk bergabung dengan Algortima sekarang!

Get Free Learning Resources

* indicates required

Email Address *

First Name *