Studi kasus solusiAIP107
Asisten AI review klaim/berkas BPR / Keuangan mikro untuk kelengkapan dan anomali
Studi kasus solusi adalah skenario berbasis pola masalah umum di industri. Isinya tidak merujuk klien tertentu dan bukan portofolio proyek MarkasDev. Portofolio proyek klien dipublikasikan terpisah.
Konteks industri
BPR regional dengan core banking dan channel digital. Multi-lokasi dengan kedisiplinan data yang tidak seragam, pola tipikal di bpr / keuangan mikro.
Batasan
- Variasi format dokumen
- False positive merugikan SLA
- Perlu jejak alasan keputusan
- Integrasi vendor pihak ketiga
Pendekatan
Diagnose
Menyusun diagnosis: Taxonomy cacat berkas, baseline error manusia, dan kebijakan auto vs assist.
Deliver
Merilis: Document AI + rules + LLM explanation; queue human-in-the-loop.
Operate
Mengoperasikan: Calibration threshold, sampling QA, model/prompt versioning.
Arsitektur tingkat tinggi
Ingest berkasextractionvalidation engineassist UIcore klaim.
Outcome tipikal
Throughput review naik; kelengkapan berkas membaik sebelum submit akhir.
Outcome tipikal atau yang diharapkan, bukan klaim hasil proyek MarkasDev.Pertanyaan umum
Full auto-approve?
Tidak untuk kelas risiko tinggi; assist dulu.
Dokumen scan buruk?
Preprocess + minta retake; AI tidak mengganti kualitas sumber.