Mempromosikan Inovasi Digital Melalui Standar Open API Bank Indonesia mendorong inovasi dan transformasi digital melalui standar nasional pembayaran Open API, sejalan dengan visi Blueprint Sistem Pembayaran tahun 2025. Standar pembayaran Open API bertujuan untuk menciptakan industri sistem pembayaran yang efisien dan inovatif untuk meningkatkan integrasi, interkoneksi, interoperabilitas, keamanan, dan keandalan.
Acara Pembuka Hackathon Bank Indonesia 2024 Acara Kick Off Hackathon Bank Indonesia 2024 akan segera dimulai di Kempinski Grand Ballroom. Peserta diajak duduk sebagai Wakil Gubernur Vilia Dingsih Hendarta memimpin upacara pembukaan dengan membawakan lagu kebangsaan Indonesia Raya.
Pidato Penyambutan dan Doa 'Assalamualaikum Warahmatullahi Wabarakatuan!'Sapaan dipertukarkan saat para peserta berkumpul untuk mengantisipasi Kick Off Heckathon Bank Indonesia 2024. Sambutan hangat disampaikan oleh Dr. H Muhamad Hidayat sebelum mengawali doa restu atas suksesnya acara tersebut.
Pesan Utama dari Sambutan Pembukaan Sambutan pembukaan tersebut menekankan pada inovasi kolaboratif dalam mendorong pertumbuhan ekonomi melalui upaya digitalisasi yang dipimpin oleh Bank Indonesia.
Berinovasi Solusi AI: Tantangan & Strategi Pembicara berbagi wawasan tentang pengembangan model bahasa besar sumber terbuka yang disesuaikan untuk era GPT pasca-Obrolan Asia Tenggara. Pelajaran utama termasuk motivasi yang jelas yang penting saat membangun solusi AI di tengah tantangan seperti kelangkaan data pemfilteran kualitas keahlian linguistik kolaborasi validasi kasus penggunaan operasi data besar besaran proses pembersihan otomatis intervensi manusia pentingnya.
Mengoptimalkan Proses Pengumpulan Data Melibatkan manusia dalam proses pengumpulan data, bertujuan untuk meningkatkan 50% data Asia Tenggara. Tantangan termasuk penyelarasan kualitas dan pra-pelatihan menggunakan GPU secara efisien.
Strategi Penyetelan Model Memanfaatkan teknik penyetelan model seperti penyetelan instruksi dengan persyaratan data berkualitas tinggi yang minimal tetapi menghadapi tantangan subjektivitas. Pentingnya kerendahan hati dan memanfaatkan keahlian untuk proses evaluasi yang efektif.
Wawasan Pelatihan GPU Pelajaran yang dipetik dari pengalaman pelatihan GPU sebelumnya menekankan perlunya eksperimen awal pada skala yang lebih kecil untuk menghindari kesalahan yang merugikan di kemudian hari. Pentingnya arsitektur model modular untuk fleksibilitas dan efisiensi.
Teknik Perataan Fine-Tuning Pentingnya proses penyempurnaan seperti penyetelan instruksi melalui metode penyelarasan untuk memastikan keluaran selaras dengan nilai, mengatasi tantangan subjektif secara efektif melalui perspektif yang beragam.
Kemajuan AI Generatif Menjelajahi kemajuan pesat dalam teknologi AI generatif seperti LLM (Large Language Models) yang berdampak positif pada berbagai industri dengan meningkatkan produktivitas, kecepatan pengambilan keputusan, dan efisiensi pembuatan konten.
Inovasi dalam Pengembangan Perangkat Lunak Penerapan model generatif meningkatkan alur kerja pengembangan perangkat lunak dengan mempercepat tugas pengkodean sambil mempertahankan tingkat akurasi yang jauh lebih tinggi daripada pendekatan pengkodean manual.
Diskusi Tantangan AI Diskusi dimulai dengan percakapan antara dua individu, menyepakati berbagai topik terkait AI dan tantangan pemrosesan data. Mereka menyentuh isu-isu seperti proses pengambilan keputusan, tren pasar, dan manajemen risiko untuk perlindungan pelanggan.
Studi Kasus Deteksi Penipuan Contoh kehidupan nyata dibagikan tentang mendeteksi transaksi penipuan di sektor keuangan menggunakan teknik analisis data. Kolaborasi antara akademisi dan pakar industri menghasilkan model deteksi penipuan yang berhasil dengan tingkat akurasi yang tinggi.
Dampak Data yang Dilokalkan Pentingnya pelokalan solusi AI berdasarkan konteks regional disorot. Memanfaatkan data khusus Indonesia secara signifikan meningkatkan akurasi model prediktif dibandingkan dengan kumpulan data global.
Proses Membangun Kepercayaan Membangun kepercayaan dalam sistem AI tidak hanya melibatkan pendeteksian tetapi juga pencegahan insiden penipuan melalui tahap pengembangan model. Mulai dari deteksi anomali hingga mekanisme pencegahan penipuan yang lengkap memastikan kemajuan bertahap dalam menciptakan produk AI yang andal.
Pendekatan Pengembangan Hemat Biaya Menekankan perlunya pendekatan hemat biaya saat mengembangkan produk AI dengan mempertimbangkan metode klasik daripada algoritme pembelajaran mesin yang kompleks seperti LLM (Model Bahasa Besar). Menyeimbangkan biaya sambil mengincar hasil produk yang efisien tetap penting selama proses pengembangan.
Strategi Akuisisi Bakat Mengeksplorasi strategi akuisisi bakat dalam bidang kecerdasan buatan membahas menjembatani kesenjangan antara peran teknis seperti insinyur Ai dan posisi berorientasi bisnis seperti analis atau manajer data. Memahami nilai-nilai kunci yang penting untuk pertumbuhan karier membantu individu menavigasi jalur karier yang beragam dalam lanskap industri yang terus berkembang.