Ini Cara Berkomunikasi dengan Sabrina, Asisten Virtual di Super Apps BRI

Sabrina, layanan virtual di aplikasi BRI.

PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk atau BRI terus memperkuat teknologi layanan digital.

Transformasi digital tersebut dimulai dari pemutakhiran super apps digital banking yang semakin mumpuni, hingga terus dikembangkannya Asisten Virtual "Sabrina" yang siap membantu mengarahkan nasabah untuk mendapatkan layanan perbankan sesuai kebutuhannya.

Untuk memulai percakapan dengan Sabrina sangatlah mudah, hanya melalui chat Sabrina dan ketik apa yang sedang dibutuhkan. Beberapa contoh kata yang dapat digunakan, untuk cek gaji sudah masuk atau belum cukup ketik ”saldo” atau ”mutasi” dan sebelumnya jangan lupa untuk registrasi pada fitur Chat Banking pada BRImo, saat lapar dan mencari restoran terdekat cukup ketik “Lapar”, saat mau belanja bulanan cukup ketik “Supermarket” atau saat mau liburan seru ketik “Staycation”.

Kemudian kirim lokasi (share location) terkini, Sabrina akan berikan info merchant terdekat untuk pemenuhan kebutuhan tersebut. Pencarian informasi juga dapat dilakukan dengan mengetik “Lokasi Merchant” dan share location terkini, Sabrina akan menampilkan informasi merchant terdekat berdasarkan kategori yang telah dipilih. Pencarian semakin seru dengan informasi merchant pilihan yang tak jarang menghadirkan promo-promo menarik.

Sebagai informasi, Sabrina merupakan chatbot yang dapat berkomunikasi dalam format percakapan dan dirancang untuk bisa berinteraksi selayaknya interaksi antar manusia. Fondasi dibalik teknologi chatbot sendiri adalah teknologi Artificial Intelligence (AI), cabang ilmu komputer yang berkaitan dengan pemecahan masalah-masalah selayaknya manusia seperti berbicara, memahami, ataupun berpikir.

Salah satu bidang dalam AI yang membuat chatbot dapat memproses bahasa alami manusia adalah Natural Language Processing (NLP). Secara sederhana, NLP bekerja dengan cara mengekstrak pesan dari user agar dapat dipahami maksud dan tujuannya, kemudian chatbot Sabrina akan menggunakan hasil ekstraksi tersebut untuk membalas pesan dari user.