AI untuk layanan pelanggan? apa itu AI? dan bagaimana pemanfaatnya untuk mendukung layanan pelanggan? Simak artikel ini.
AI (Artificial Intelligence)
Artificial intelligence (AI) atau kecerdasan buatan telah menemani kehidupan kita sehari-hari, salah satu yang biasa kita temui adalah chatbot. Chatbot merupakan salah satu program kecerdasan buatan yang juga termasuk dalam ilmu Human Computer Interaction (HCI) atau Interaksi Manusia dan Komputer (ref). Menurut Cambridge Dictionary, Chatbot di desain untuk melakukan dialog dengan pengguna dan melalui media internet. Dengan menggunakan prinsip ilmu Natural Language Processing (NLP) dan analisa sentimen, Chatbot dapat mengerti bahasa manusia melalui kata maupun suara dan bahkan chatbot lainnya.
Meskipun sangat populer belakangan ini, nyatanya perkembangan chatbot sudah cukup lama. Sebelumnya Alan Turing yang merupakan salah satu penggerak pertama pada bidang Artificial Inteligence dengan Turing testnya menjadi asal muasal perkembangan chatbot. Pada tahun 1966, program Chatbot pertama di dunia dikembangkan. ELIZA dikembangkan dengan tujuan untuk mensimulasikan bagaimana psikoterapis bertindak (ref3). Meskipun masih sangat sederhana, ELIZA menjadi insentif awal bagi para peneliti untuk lebih mengembangkan teknologi chatbot dan seiring waktu muncullah beberapa chatbot seperti PARRY, ALICE, SmarterChild dan lainnya.
Eliza, sumber: https://en.wikipedia.org/wiki/ELIZA
Pemanfaatan AI untuk layanan pelanggan
Salah satu implementasi chatbot yang beberapa tahun mulai digemari adalah pada bidang bisnis. Disini chatbot digunakan sebagai media customer service, berkomunikasi dengan customer dari sebuah bisnis. Dengan menggunakan chatbot, perusahaan dapat mengurangi biaya untuk mengatasi customer service karena chatbot dapat menghandle banyak customer secara bersamaan. Bahkan chabot lebih efisien dan efektif dalam menghadapi customer.
Chatbot secara umum digunakan dalam melakukan tanya jawab dengan pengguna. Pengguna dapat memberikan pertanyaan yang akan dijawab oleh layanan chatbot secara cepat. Sistem akan menerima input user yang berupa text maupun suara dan akan diolah berdasarkan model kecerdasan buatan yang telah dilatih dengan pengetahuan yang sesuai. Sehingga chatbot dapat dengan baik memahami pertanyaan seputar domain bisnis perusahaan.
Selain untuk melakukan tanya jawab, chatbot juga dapat digunakan untuk media pemesanan restoran, penerbangan dan lainnya. Disini chatbot akan diberikan pengetahuan seputar service atau produk yang ada. Pengguna dapat menanyakan dan melakukan pemesanan terhadap sebuah service atau produk. Dengan adanya chatbot yang memiliki fitur seperti ini, pengguna dapat terbantu untuk mengetahui seputar produk atau service yang ada pada perusahaan tersebut.
AI untuk layanan pelanggan menggunakan NLP
Photo by Charlotte May from Pexels
Dengan menggunakan teknik Natural Language Processing (NLP), chatbot dapat memahami atau menginterpretasikan input pengguna. NLP mengumpulkan informasi mengenai bagaimana kata-kata yang digunakan oleh manusia bekerja. NLP secara umum membutuhkan pendekatan Machine Learning untuk membuat model yang berisikan tentang pemahaman bahasa. Sehingga dalam pembuatannya, kita akan sering bergerak di domain Machine Learning dan Neural Network.
Dalam mengembangkan chatbot, kita harus menentukan tujuan, prosedur, dan requirement dari chatbot yang akan dibuat. Pada saat mengembangkan, chatbot akan kita berikan pengetahuan mengenai input dan bagaimana cara memprosesnya hingga kemungkinan output dari input yang diberikan.Proses tersebut biasa dikenal dengan “training” yang hasil akhirnya berupa “model”. Model merupakan sebuah kecerdasan buatan yang nantinya akan kita gunakan pada chatbot.
Selain kita dapat membuat chatbot sendiri, ada juga layanan chatbot yang telah kita gunakan dengan cepat. Perusahaan seperti kata.ai atau layanan seperti chatbot.com dan lenna.ai dapat kita gunakan untuk layanan bisnis yang kita miliki. Dengan demikian kita tidak perlu menggunakan tenaga manusia yang membutuhkan resource lebih banyak serta tingkat produktivitas yang rendah jika dibandingkan dengan menggunakan chatbot.
References
Chandra, Y. W., & Suyanto, S. (2019). Indonesian chatbot of university admission using a question answering system based on sequence-to-sequence model. Procedia Computer Science, 157, 367–374. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.08.179
Adamopoulou, E., & Moussiades, L. (2020). Chatbots: History, technology, and applications. Machine Learning with Applications, 2(November), 100006. https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2020.100006
D’Silva, G. M., Thakare, S., More, S., & Kuriakose, J. (2017). Real world smart chatbot for customer care using a software as a service (SaaS) architecture. Proceedings of the International Conference on IoT in Social, Mobile, Analytics and Cloud, I-SMAC 2017, 658–664. https://doi.org/10.1109/I-SMAC.2017.8058261
ditulis oleh: Jeems Terri (2018) untuk mata kuliah Academic Writing
