IAIC PUBLISHERIAIC PUBLISHER

International Journal of Cyber ​​and IT Service Management (IJCITSM)International Journal of Cyber ​​and IT Service Management (IJCITSM)

Studi ini menyelidiki penggunaan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP), khususnya Model Bahasa Besar (LLM), untuk mengimplementasikan kecerdasan teknologi sebagai solusi untuk mendukung pengembang dalam memahami istilah, singkatan, dan proses bisnis terkait di sektor perbankan. Tujuannya adalah untuk menjajaki efektivitas integrasi chatbot bertenaga AI, khususnya melalui Generasi yang Diperkaya dengan Pengambilan (RAG), untuk meningkatkan pengembangan perangkat lunak di bidang perbankan dengan memberikan respons yang cepat dan akurat. Metodologi melibatkan analisis data profiling dan pengembangan chatbot berbasis RAG menggunakan platform Microsoft Azure, mengintegrasikan teknik NLP dan LLM tingkat lanjut untuk membantu pengembang menavigasi istilah dan proses perbankan yang kompleks secara efisien. Hasilnya menunjukkan bahwa chatbot RAG secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional dengan menawarkan respons yang sadar konteks secara real-time, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk pencarian informasi manual, yang mengarah pada siklus pengembangan perangkat lunak yang lebih cepat. Studi ini berkontribusi pada bidang NLP dan LLM, khususnya di sektor perbankan, dengan menunjukkan manfaat chatbot RAG dalam meningkatkan efisiensi operasional dan kualitas pengembangan perangkat lunak. Penggunaan teknologi AI memberikan peningkatan substansial dalam proses pengembangan, yang mengarah pada peningkatan produktivitas di industri perbankan.

Studi ini menunjukkan bahwa implementasi chatbot berbasis AI menggunakan teknologi NLP dan LLM dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi dalam mendukung proses pengembangan proyek di sektor perbankan.Chatbot, yang dikembangkan menggunakan pendekatan RAG, telah terbukti mampu memberikan respons yang cepat dan akurat terhadap pertanyaan yang diajukan oleh pengembang perangkat lunak.Efektivitas ini dicapai melalui pemanfaatan basis pengetahuan khusus domain yang disesuaikan dengan industri perbankan, yang membantu mengatasi keterbatasan pencarian manual terkait terminologi, singkatan, dan proses internal.Hasil uji coba menunjukkan bahwa chatbot, yang diterapkan melalui Microsoft Azure, berkinerja andal di berbagai browser dan mampu memberikan respons yang akurat dan kontekstual.

Berdasarkan latar belakang, metode, hasil, dan keterbatasan penelitian ini, beberapa saran penelitian lanjutan dapat diajukan. Pertama, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai bagaimana chatbot dapat diintegrasikan dengan sistem keamanan perbankan untuk memastikan kerahasiaan data pelanggan. Kedua, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan model LLM yang lebih canggih yang mampu memahami bahasa gaul dan istilah teknis yang digunakan oleh pengembang perangkat lunak. Ketiga, penelitian dapat mengeksplorasi potensi penggunaan chatbot untuk memberikan pelatihan dan dukungan teknis kepada pengembang, sehingga meningkatkan keterampilan dan produktivitas mereka. Integrasi ketiga saran ini diharapkan dapat menghasilkan chatbot yang tidak hanya efisien dalam menjawab pertanyaan, tetapi juga berkontribusi pada peningkatan keamanan, keterampilan, dan produktivitas pengembang perangkat lunak di sektor perbankan.

  1. Creation of RAG Chatbot in Answering Queries Related to Banking Terms Using Microsoft Azure | International... iiast.iaic-publisher.org/ijcitsm/index.php/IJCITSM/article/view/209Creation of RAG Chatbot in Answering Queries Related to Banking Terms Using Microsoft Azure International iiast iaic publisher ijcitsm index php IJCITSM article view 209
  2. International Journal of Cyber ​​and IT Service Management (IJCITSM). journal cyber service management... doi.org/10.34306/ijcitsmInternational Journal of Cyber AUAUand IT Service Management IJCITSM journal cyber service management doi 10 34306 ijcitsm
Read online
File size1.36 MB
Pages12
DMCAReport

Related /

ads-block-test