Bagaimana Second-Brain Membangun Sistem AI untuk Lembaga Keuangan dengan NocoBase

Di era transformasi digital, lembaga keuangan terus mencari cara untuk meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan membuat keputusan yang lebih cerdas. Kecerdasan Buatan (AI) telah muncul sebagai pengubah permainan, menawarkan potensi besar untuk merevolusi berbagai aspek industri keuangan. Namun, mengembangkan dan menerapkan sistem AI dapat menjadi kompleks dan memakan waktu, terutama bagi organisasi dengan sumber daya pengembang terbatas. Di sinilah platform tanpa kode (No-Code) seperti NocoBase berperan.

Artikel ini akan membahas bagaimana Second-Brain, perusahaan konsultan dan pengembangan perangkat lunak yang inovatif, memanfaatkan kekuatan NocoBase untuk membangun sistem AI yang komprehensif untuk lembaga keuangan. Kami akan menjelajahi tantangan yang dihadapi lembaga keuangan, manfaat menggunakan platform tanpa kode, proses langkah demi langkah yang diikuti Second-Brain, dan hasil yang luar biasa yang mereka capai. Bergabunglah dengan kami saat kami mengungkap bagaimana NocoBase memungkinkan lembaga keuangan untuk memanfaatkan kekuatan AI tanpa memerlukan keahlian pengkodean yang ekstensif.

Daftar Isi

1. Pendahuluan: Transformasi AI di Industri Keuangan
2. Tantangan yang Dihadapi Lembaga Keuangan dalam Mengadopsi AI
3. NocoBase: Platform Tanpa Kode sebagai Pengubah Permainan
   • Apa itu NocoBase?
   • Manfaat Menggunakan NocoBase untuk Pengembangan AI
4. Second-Brain: Memanfaatkan NocoBase untuk Solusi AI Keuangan
   • Ikhtisar Second-Brain
   • Pendekatan dan Filosofi Pengembangan
5. Studi Kasus: Membangun Sistem AI dengan NocoBase – Langkah demi Langkah
   • Langkah 1: Mendefinisikan Kasus Penggunaan dan Tujuan Bisnis
   • Langkah 2: Pemilihan dan Integrasi Sumber Data
   • Langkah 3: Desain Alur Kerja dan Logika Bisnis NocoBase
   • Langkah 4: Implementasi Model AI dan Integrasi
   • Langkah 5: Pengujian, Penyempurnaan, dan Penerapan
6. Fitur dan Komponen Utama dari Sistem AI yang Dibangun dengan NocoBase
7. Manfaat dan Hasil yang Dicapai
   • Peningkatan Efisiensi Operasional
   • Peningkatan Pengalaman Pelanggan
   • Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik
   • Pengurangan Biaya
8. Praktik Terbaik untuk Membangun Sistem AI dengan NocoBase
9. Tantangan dan Solusi yang Mungkin Muncul
10. Masa Depan AI dan Platform Tanpa Kode di Industri Keuangan
11. Kesimpulan: Memberdayakan Lembaga Keuangan dengan AI Tanpa Kode

1. Pendahuluan: Transformasi AI di Industri Keuangan

Industri keuangan sedang mengalami transformasi mendalam yang didorong oleh kemajuan pesat dalam Kecerdasan Buatan (AI). AI menjanjikan untuk merevolusi cara lembaga keuangan beroperasi, berinteraksi dengan pelanggan, dan membuat keputusan. Dari deteksi penipuan dan penilaian risiko hingga penasihat robo dan layanan pelanggan yang dipersonalisasi, aplikasi AI di sektor keuangan sangat luas dan terus berkembang.

AI memungkinkan lembaga keuangan untuk:

• Mengotomatiskan proses manual dan berulang: Mengurangi biaya operasional dan membebaskan sumber daya manusia untuk tugas-tugas yang lebih strategis.
• Meningkatkan pengambilan keputusan: Memberikan wawasan dan prediksi yang lebih akurat berdasarkan analisis data yang besar.
• Meningkatkan pengalaman pelanggan: Menawarkan layanan yang dipersonalisasi dan disesuaikan dengan kebutuhan individu.
• Mengelola risiko secara efektif: Mengidentifikasi dan mengurangi potensi ancaman dan peluang penipuan.
• Meningkatkan efisiensi: Mengoptimalkan proses dan alur kerja untuk mencapai hasil yang lebih baik.

Namun, memanfaatkan kekuatan AI tidak selalu mudah. Lembaga keuangan menghadapi beberapa tantangan dalam mengadopsi dan menerapkan solusi AI secara efektif.

2. Tantangan yang Dihadapi Lembaga Keuangan dalam Mengadopsi AI

Meskipun potensi AI tidak dapat disangkal, lembaga keuangan menghadapi beberapa kendala ketika mencoba mengintegrasikannya ke dalam operasi mereka. Tantangan ini dapat menghambat adopsi AI dan mencegah organisasi mendapatkan manfaat penuh dari teknologi tersebut.

Beberapa tantangan utama meliputi:

• Kurangnya keahlian dan talenta: Membangun dan memelihara sistem AI membutuhkan keterampilan dan pengetahuan khusus. Banyak lembaga keuangan berjuang untuk menemukan dan merekrut ilmuwan data, insinyur pembelajaran mesin, dan pengembang AI yang memenuhi syarat.
• Kompleksitas integrasi data: Algoritma AI membutuhkan data yang relevan dan berkualitas tinggi untuk pelatihan dan inferensi. Lembaga keuangan sering memiliki data yang tersebar di berbagai sistem dan format, sehingga sulit untuk mengumpulkan, membersihkan, dan mengintegrasikan data untuk penggunaan AI.
• Biaya pengembangan yang tinggi: Pengembangan sistem AI dapat mahal, membutuhkan investasi signifikan dalam perangkat lunak, perangkat keras, dan infrastruktur. Biaya ini dapat menjadi penghalang bagi lembaga keuangan yang lebih kecil dengan anggaran terbatas.
• Kurangnya fleksibilitas dan skalabilitas: Solusi AI tradisional sering kali kaku dan sulit untuk diadaptasi terhadap perubahan kebutuhan bisnis. Meningkatkan atau menurunkan skala sistem AI untuk memenuhi permintaan yang berfluktuasi dapat menjadi tantangan.
• Masalah kepatuhan dan regulasi: Lembaga keuangan tunduk pada peraturan yang ketat yang mengatur penggunaan data dan teknologi. Memastikan bahwa sistem AI sesuai dengan peraturan ini dapat menjadi kompleks dan memakan waktu.
• Kurangnya kepercayaan dan transparansi: Beberapa lembaga keuangan enggan mengadopsi AI karena kekhawatiran tentang kurangnya transparansi dan kemampuan untuk menjelaskan bagaimana algoritma AI membuat keputusan. Membangun kepercayaan pada sistem AI sangat penting untuk adopsi yang luas.

Untuk mengatasi tantangan ini, lembaga keuangan mencari cara inovatif untuk menyederhanakan pengembangan dan penerapan AI. Platform tanpa kode telah muncul sebagai solusi yang menjanjikan, memungkinkan organisasi untuk membangun sistem AI tanpa memerlukan keahlian pengkodean yang ekstensif.

3. NocoBase: Platform Tanpa Kode sebagai Pengubah Permainan

Platform tanpa kode telah merevolusi cara perangkat lunak dibangun, memungkinkan individu dan organisasi untuk membuat aplikasi tanpa menulis satu baris kode pun. Platform ini menyediakan antarmuka visual dan komponen drag-and-drop, menyederhanakan proses pengembangan dan mengurangi kebutuhan akan keterampilan pengkodean khusus.

Apa itu NocoBase?

NocoBase adalah platform tanpa kode sumber terbuka yang dirancang untuk membangun aplikasi web yang kompleks dengan cepat dan mudah. Ini menyediakan lingkungan pengembangan visual yang memungkinkan pengguna untuk membuat model data, mendefinisikan alur kerja, dan membangun antarmuka pengguna tanpa menulis kode. NocoBase sangat fleksibel dan dapat digunakan untuk membangun berbagai aplikasi, termasuk sistem AI untuk lembaga keuangan.

Manfaat Menggunakan NocoBase untuk Pengembangan AI

NocoBase menawarkan beberapa manfaat untuk mengembangkan sistem AI di industri keuangan:

• Pengembangan lebih cepat: NocoBase mempercepat proses pengembangan dengan menghilangkan kebutuhan akan pengkodean manual. Ini memungkinkan lembaga keuangan untuk membangun dan menerapkan sistem AI dengan cepat, mengurangi waktu pemasaran.
• Biaya lebih rendah: Dengan mengurangi kebutuhan akan pengembang dan sumber daya yang mahal, NocoBase membantu lembaga keuangan mengurangi biaya pengembangan AI.
• Kemudahan penggunaan: Antarmuka visual dan komponen drag-and-drop NocoBase membuatnya mudah digunakan oleh individu dengan sedikit atau tanpa pengalaman pengkodean. Ini memungkinkan para ahli bisnis dan analis untuk berpartisipasi dalam proses pengembangan, memastikan bahwa sistem AI memenuhi kebutuhan spesifik mereka.
• Fleksibilitas dan skalabilitas: NocoBase menyediakan platform yang fleksibel dan dapat diskalakan untuk membangun sistem AI. Lembaga keuangan dapat dengan mudah menyesuaikan dan memperluas sistem mereka untuk memenuhi kebutuhan bisnis yang berubah.
• Integrasi dengan alat AI: NocoBase dapat diintegrasikan dengan berbagai alat dan perpustakaan AI, memungkinkan lembaga keuangan untuk memanfaatkan algoritma dan model AI yang sudah ada.
• Transparansi dan kemampuan untuk dijelaskan: NocoBase menyediakan visibilitas ke dalam logika dan alur kerja sistem AI, membuatnya lebih mudah untuk memahami bagaimana keputusan dibuat. Ini sangat penting untuk membangun kepercayaan dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan.

4. Second-Brain: Memanfaatkan NocoBase untuk Solusi AI Keuangan

Second-Brain adalah perusahaan konsultan dan pengembangan perangkat lunak yang berspesialisasi dalam membantu organisasi memanfaatkan kekuatan AI dan otomatisasi. Mereka memiliki keahlian yang mendalam di industri keuangan dan telah berhasil menggunakan NocoBase untuk membangun sistem AI untuk berbagai lembaga keuangan.

Ikhtisar Second-Brain

Second-Brain berkomitmen untuk memberikan solusi AI inovatif yang membantu klien mereka mencapai tujuan bisnis mereka. Mereka memiliki tim ilmuwan data, insinyur pembelajaran mesin, dan pengembang yang berpengalaman dalam bekerja dengan platform tanpa kode seperti NocoBase.

Pendekatan dan Filosofi Pengembangan

Second-Brain mengikuti pendekatan berpusat pada pelanggan untuk pengembangan AI. Mereka bekerja sama dengan klien mereka untuk memahami kebutuhan dan tantangan unik mereka, dan kemudian mereka merancang dan membangun solusi AI yang disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Pendekatan mereka didasarkan pada prinsip-prinsip berikut:

• Kolaborasi: Second-Brain bekerja sama dengan klien mereka di setiap tahap proses pengembangan, dari penemuan hingga penerapan.
• Inovasi: Second-Brain terus mencari cara baru dan inovatif untuk menggunakan AI untuk memecahkan masalah bisnis.
• Kualitas: Second-Brain berkomitmen untuk memberikan solusi AI berkualitas tinggi yang dapat diandalkan dan efektif.
• Nilai: Second-Brain berfokus pada penyediaan nilai bagi klien mereka dengan memberikan solusi AI yang meningkatkan kinerja bisnis mereka.

5. Studi Kasus: Membangun Sistem AI dengan NocoBase – Langkah demi Langkah

Untuk mengilustrasikan bagaimana Second-Brain menggunakan NocoBase untuk membangun sistem AI untuk lembaga keuangan, mari kita lihat studi kasus. Dalam studi kasus ini, Second-Brain diminta untuk membangun sistem AI untuk bank regional untuk meningkatkan kemampuan deteksi penipuan mereka.

Langkah 1: Mendefinisikan Kasus Penggunaan dan Tujuan Bisnis

Langkah pertama adalah mendefinisikan kasus penggunaan dan tujuan bisnis untuk sistem AI. Second-Brain bekerja sama dengan bank untuk memahami kebutuhan spesifik mereka dan mengidentifikasi area di mana AI dapat memberikan nilai terbesar. Dalam kasus ini, tujuannya adalah untuk mengurangi kerugian penipuan dengan meningkatkan akurasi dan kecepatan deteksi penipuan.

Secara spesifik, tujuannya adalah:

• Mengurangi tingkat false positive sebesar 20%.
• Meningkatkan kecepatan deteksi penipuan sebesar 15%.
• Mengotomatiskan investigasi penipuan rutin.

Langkah 2: Pemilihan dan Integrasi Sumber Data

Langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi dan mengintegrasikan sumber data yang diperlukan untuk melatih dan mengoperasikan model AI. Second-Brain bekerja sama dengan bank untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk data transaksi, data akun, dan data pelanggan. Data ini kemudian dibersihkan, diubah, dan disimpan di database pusat.

Sumber data yang digunakan meliputi:

• Data transaksi historis (termasuk waktu, jumlah, dan merchant).
• Profil pelanggan (termasuk usia, lokasi, dan pendapatan).
• Data akun (termasuk saldo, riwayat transaksi, dan aktivitas).
• Data penipuan yang dilaporkan sebelumnya.

Langkah 3: Desain Alur Kerja dan Logika Bisnis NocoBase

Dengan menggunakan NocoBase, Second-Brain mendesain alur kerja dan logika bisnis untuk sistem AI. Mereka membuat model data untuk merepresentasikan berbagai entitas yang terlibat, seperti transaksi, akun, dan pelanggan. Mereka juga mendefinisikan alur kerja untuk memproses data, melatih model AI, dan membuat prediksi.

Alur kerja utama meliputi:

• Pengambilan data: Secara otomatis mengambil data dari berbagai sumber secara berkala.
• Pembersihan dan transformasi data: Membersihkan dan mengubah data untuk memastikan kualitas dan konsistensi.
• Pelatihan model: Melatih model pembelajaran mesin menggunakan data historis.
• Penskoring penipuan: Memberikan skor penipuan untuk setiap transaksi secara real-time.
• Alert: Memicu alert untuk transaksi yang mencurigakan berdasarkan skor penipuan.
• Investigasi: Memfasilitasi investigasi transaksi yang mencurigakan.

Langkah 4: Implementasi Model AI dan Integrasi

Second-Brain menggunakan berbagai algoritma pembelajaran mesin untuk membangun model deteksi penipuan. Mereka melatih model ini menggunakan data historis dan kemudian mengintegrasikannya ke dalam alur kerja NocoBase. Model AI digunakan untuk menilai setiap transaksi berdasarkan probabilitas penipuan.

Model AI yang digunakan meliputi:

• Regresi Logistik: Untuk memprediksi probabilitas penipuan berdasarkan fitur-fitur tertentu.
• Random Forest: Untuk membangun model yang lebih akurat dan tahan lama terhadap overfitting.
• Neural Network: Untuk menangkap pola yang lebih kompleks dalam data.

Langkah 5: Pengujian, Penyempurnaan, dan Penerapan

Setelah model AI diintegrasikan ke dalam alur kerja NocoBase, Second-Brain menguji sistem AI secara ekstensif. Mereka menggunakan data historis dan simulasi untuk mengevaluasi akurasi dan kinerja sistem. Berdasarkan hasil pengujian, mereka menyempurnakan model AI dan alur kerja untuk meningkatkan akurasi dan mengurangi tingkat false positive.

Setelah pengujian dan penyempurnaan selesai, Second-Brain menerapkan sistem AI ke dalam lingkungan produksi bank. Mereka memantau kinerja sistem dengan hati-hati dan membuat penyesuaian yang diperlukan untuk memastikan bahwa sistem tersebut berfungsi secara optimal.

6. Fitur dan Komponen Utama dari Sistem AI yang Dibangun dengan NocoBase

Sistem AI yang dibangun dengan NocoBase untuk bank regional mencakup fitur dan komponen utama berikut:

• Dasbor Deteksi Penipuan Real-time: Dasbor visual yang menampilkan transaksi yang mencurigakan, skor penipuan, dan metrik penting lainnya.
• Sistem Alert Otomatis: Sistem yang secara otomatis memicu alert untuk transaksi yang melebihi ambang batas penipuan yang telah ditentukan.
• Alur Kerja Investigasi: Alur kerja yang memfasilitasi investigasi transaksi yang mencurigakan, menyediakan alat untuk mengumpulkan bukti dan membuat keputusan.
• Analisis Prediktif: Model AI yang memprediksi probabilitas penipuan berdasarkan data historis dan pola transaksi.
• Pelaporan dan Analisis: Kemampuan untuk menghasilkan laporan dan analisis tentang aktivitas penipuan, memberikan wawasan tentang tren dan pola.
• Manajemen Pengguna dan Kontrol Akses: Kontrol akses yang aman untuk memastikan bahwa hanya personel yang berwenang yang dapat mengakses data sensitif.

7. Manfaat dan Hasil yang Dicapai

Dengan menggunakan NocoBase untuk membangun sistem AI, bank regional mencapai beberapa manfaat dan hasil yang signifikan:

Peningkatan Efisiensi Operasional

• Otomatisasi Investigasi Penipuan: Sistem AI mengotomatiskan investigasi transaksi penipuan rutin, membebaskan analis untuk fokus pada kasus yang lebih kompleks.
• Pemrosesan Transaksi yang Lebih Cepat: Sistem AI memproses transaksi secara real-time, mengurangi penundaan dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Peningkatan Pengalaman Pelanggan

• Deteksi Penipuan yang Lebih Akurat: Sistem AI mengurangi tingkat false positive, mencegah penipuan yang tidak perlu dan meningkatkan kepercayaan pelanggan.
• Layanan yang Dipersonalisasi: Sistem AI dapat digunakan untuk memberikan layanan yang dipersonalisasi kepada pelanggan berdasarkan riwayat transaksi dan perilaku mereka.

Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

• Wawasan Berbasis Data: Sistem AI memberikan wawasan berbasis data tentang aktivitas penipuan, memungkinkan bank untuk membuat keputusan yang lebih tepat tentang pencegahan penipuan.
• Penilaian Risiko yang Lebih Baik: Sistem AI membantu bank untuk menilai risiko dengan lebih akurat, memungkinkan mereka untuk mengambil tindakan yang tepat untuk mengurangi potensi kerugian.

Pengurangan Biaya

• Kerugian Penipuan yang Lebih Rendah: Dengan meningkatkan akurasi dan kecepatan deteksi penipuan, sistem AI membantu bank untuk mengurangi kerugian penipuan.
• Biaya Operasional yang Lebih Rendah: Otomatisasi investigasi penipuan dan proses manual lainnya mengurangi biaya operasional.

Secara keseluruhan, penerapan sistem AI yang dibangun dengan NocoBase terbukti sangat sukses bagi bank regional. Mereka mencapai pengurangan yang signifikan dalam kerugian penipuan, meningkatkan efisiensi operasional, dan meningkatkan pengalaman pelanggan mereka.

8. Praktik Terbaik untuk Membangun Sistem AI dengan NocoBase

Untuk memastikan keberhasilan membangun sistem AI dengan NocoBase, pertimbangkan praktik terbaik berikut:

• Mendefinisikan tujuan bisnis yang jelas: Mulailah dengan mendefinisikan dengan jelas tujuan bisnis yang ingin Anda capai dengan sistem AI. Ini akan membantu Anda fokus pada kasus penggunaan yang paling penting dan memprioritaskan upaya Anda.
• Memilih data yang tepat: Pastikan bahwa Anda memiliki akses ke data yang relevan dan berkualitas tinggi untuk melatih dan mengoperasikan model AI Anda. Bersihkan dan ubah data Anda dengan hati-hati untuk memastikan akurasi dan konsistensi.
• Memilih algoritma AI yang tepat: Pilih algoritma AI yang sesuai untuk kasus penggunaan khusus Anda. Pertimbangkan faktor-faktor seperti akurasi, kecepatan, dan kemampuan untuk dijelaskan.
• Mengintegrasikan dengan sistem yang ada: Integrasikan sistem AI Anda dengan sistem yang ada untuk memastikan aliran data yang lancar dan menghindari silo data.
• Menguji dan memantau secara teratur: Uji dan pantau sistem AI Anda secara teratur untuk memastikan bahwa sistem tersebut berfungsi secara optimal dan memenuhi kebutuhan bisnis Anda.
• Berkolaborasi dengan para ahli: Jangan ragu untuk berkolaborasi dengan para ahli AI dan pengembang NocoBase untuk mendapatkan bantuan dan dukungan.

9. Tantangan dan Solusi yang Mungkin Muncul

Meskipun NocoBase menyederhanakan pengembangan AI, beberapa tantangan mungkin muncul:

• Batasan Platform: Beberapa algoritma AI yang sangat kompleks mungkin memerlukan kemampuan pengkodean khusus di luar kemampuan NocoBase.
  • Solusi: Pertimbangkan untuk mengintegrasikan kode khusus melalui API atau fungsi cloud jika diperlukan.
• Keterbatasan Data: Kualitas dan kuantitas data yang tersedia dapat membatasi kinerja model AI.
  • Solusi: Fokus pada pengumpulan data yang relevan dan pembersihan data. Pertimbangkan untuk menggunakan teknik augmentasi data untuk meningkatkan ukuran dataset.
• Performa: Sistem AI yang kompleks dapat membebani sumber daya NocoBase, memengaruhi performa.
  • Solusi: Optimalkan alur kerja NocoBase dan pertimbangkan untuk menggunakan infrastruktur cloud yang lebih kuat. Gunakan teknik seperti batch processing untuk meningkatkan performa.
• Keterampilan: Membangun sistem AI yang efektif tetap membutuhkan keahlian di bidang analitik data dan pembelajaran mesin.
  • Solusi: Libatkan para ahli dalam domain dan data untuk membantu desain dan validasi model.

10. Masa Depan AI dan Platform Tanpa Kode di Industri Keuangan

Masa depan AI dan platform tanpa kode di industri keuangan terlihat menjanjikan. Saat teknologi AI terus berkembang dan platform tanpa kode menjadi lebih canggih, lembaga keuangan akan memiliki akses ke alat yang lebih kuat dan mudah digunakan untuk memanfaatkan kekuatan AI.

Kita dapat mengharapkan untuk melihat hal berikut:

• Peningkatan adopsi AI: Semakin banyak lembaga keuangan akan mengadopsi AI untuk meningkatkan efisiensi, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan membuat keputusan yang lebih cerdas.
• Demokratisasi AI: Platform tanpa kode akan membuat AI lebih mudah diakses oleh organisasi dari semua ukuran, memungkinkan bisnis yang lebih kecil untuk bersaing dengan perusahaan yang lebih besar.
• Kasus penggunaan AI baru: AI akan digunakan untuk berbagai macam kasus penggunaan di industri keuangan, termasuk:Penasihat robo: Memberikan saran keuangan yang dipersonalisasi kepada pelanggan.
• Deteksi penipuan: Mengidentifikasi dan mencegah aktivitas penipuan.
• Penilaian risiko kredit: Mengevaluasi risiko kredit dari peminjam.
• Layanan pelanggan: Memberikan dukungan pelanggan melalui chatbot dan asisten virtual.
• Automatisasi proses: Mengotomatiskan proses manual dan berulang.

Platform tanpa kode seperti NocoBase akan memainkan peran penting dalam mempercepat adopsi AI di industri keuangan. Dengan menyederhanakan proses pengembangan dan mengurangi kebutuhan akan keterampilan pengkodean khusus, platform tanpa kode akan memungkinkan lembaga keuangan untuk memanfaatkan kekuatan AI dengan cepat dan mudah.

11. Kesimpulan: Memberdayakan Lembaga Keuangan dengan AI Tanpa Kode

Platform tanpa kode seperti NocoBase memberdayakan lembaga keuangan untuk memanfaatkan kekuatan AI tanpa memerlukan keahlian pengkodean yang ekstensif. Dengan menggunakan platform ini, lembaga keuangan dapat membangun dan menerapkan sistem AI dengan cepat dan mudah, mengurangi biaya, meningkatkan efisiensi, dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Second-Brain telah berhasil memanfaatkan NocoBase untuk membangun sistem AI untuk berbagai lembaga keuangan. Studi kasus yang disajikan dalam artikel ini menyoroti potensi platform tanpa kode untuk merevolusi cara lembaga keuangan mengadopsi dan menerapkan AI. Dengan mengikuti praktik terbaik dan mengatasi tantangan yang mungkin muncul, lembaga keuangan dapat mencapai hasil yang luar biasa dengan menggunakan platform tanpa kode seperti NocoBase.

Saat industri keuangan terus bertransformasi, AI akan memainkan peran yang semakin penting. Platform tanpa kode akan memberdayakan lembaga keuangan untuk tetap kompetitif dan memberikan nilai yang lebih besar kepada pelanggan mereka.