AI Integration
AI yang diterapkan untuk hasil bisnis yang nyata.
Kami membantu perusahaan mengadopsi AI untuk automasi, analitik, document intelligence, dan knowledge workflows yang relevan, terukur, dan dapat diaudit.
Yang kami kerjakan
LLM-Powered Workflow
GPT-4, Claude, atau open-source LLM (Llama 3, Qwen) untuk classify, extract, summarize, atau generate. RAG pipeline untuk knowledge base internal.
Document Intelligence
OCR + LLM untuk parse invoice, kontrak, KYC docs. Auto-extract field penting, validasi, dan masuk ke ERP/CRM Anda.
Automation & Agents
n8n, custom Python workflows, atau AI agents untuk eliminasi manual repetitive task. Trigger by webhook, schedule, atau event.
Stack & tooling
Stack AI yang kami gunakan — proven di proyek banking, healthcare, dan government.
Studi kasus
Automated Reconciliation untuk BAZNAS Pusat.
AI-powered transaction matching dari 8 bank dengan classification & anomaly detection. Reduce manual reconciliation work dari 8 jam ke 12 menit.
Deliverables
- Custom AI pipeline
- Vector DB setup
- Prompt library + evals
- Monitoring & guardrails
- On-prem deployment option
- Training tim
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah data kami akan di-share ke OpenAI/Anthropic?
Tidak. Kami bisa pakai on-premise LLM (Llama 3, Qwen) untuk data sensitif. Atau gunakan Azure OpenAI/AWS Bedrock dengan data residency lokal.
Bagaimana kalau AI-nya halusinasi?
Kami implement RAG dengan citation, evals otomatis, dan human-in-the-loop untuk kasus high-stakes. AI bukan pengganti judgment — tools.
Apakah bisa fine-tune model untuk domain kami?
Bisa. Kami sudah fine-tune model untuk Bahasa Indonesia, banking domain, dan medical terminology. Butuh dataset minimal 500-1000 sample.
Berapa biaya operasional bulanan AI?
Tergantung volume. API-based (GPT-4) ~Rp 5-50jt/bulan untuk volume menengah. On-prem upfront lebih besar tapi predictable. Kami audit cost di awal.
Konsultasi awal gratis dengan tim engineering kami.
Free Consultation