Telkomsel Kembangkan AI untuk Menangkal Spam dan Penipuan Digital, Kolaborasi Jadi Kunci

Telkomsel Kembangkan AI untuk Menangkal Spam dan Penipuan Digital

Telkomsel menegaskan fokus pada solusi yang nyata dampaknya bagi pelanggan: AI untuk memblokir spam, menekan penipuan, dan menyaring penawaran yang tidak relevan. Menurut Agung Prasetya, tidak semua teknologi harus diterapkan-yang diprioritaskan adalah kebutuhan paling penting bagi masyarakat dan pelanggan.

Intinya: pindahkan teknologi dari wacana ke use case konkret. Tujuannya meningkatkan rasa aman, relevansi, dan pengalaman penggunaan layanan sehari-hari-bersosialisasi, bekerja, dan belajar-tanpa gangguan.

Fokus Solusi AI: Anti-Spam, Anti-Fraud, dan Relevansi

• Deteksi konten dan pola perilaku: klasifikasi teks/voice, pola pengirim, frekuensi, dan relasi nomor untuk mengidentifikasi spam dan scam.
• Skoring waktu nyata: penyaringan di level jaringan dan aplikasi untuk mencegah pesan/telepon berisiko tinggi sampai ke pengguna.
• Personalisasi yang aman: menyaring penawaran "tidak relevan" berdasarkan preferensi dan izin (consent) pengguna.
• Loop umpan balik: pelaporan pengguna, retraining model berkala, dan penyesuaian kebijakan untuk menurunkan false positive.

Implikasi untuk Tim Product Development

Keamanan dan relevansi langsung berdampak pada retensi, NPS, dan konversi. Tim product perlu memasukkan anti-abuse sebagai bagian inti dari pengalaman, bukan add-on.

• Definisikan KPI awal: precision/recall model, tingkat false positive, waktu deteksi, komplain per 1 juta pesan/telepon, churn, dan perubahan CSAT/NPS.
• Eksperimen bertahap: shadow mode untuk mengukur dampak tanpa mengganggu trafik, lalu roll-out bertingkat dengan kontrol kualitas.
• Guardrail produk: whitelist/blacklist dinamis, override manual untuk kasus kritis, dan kebijakan eskalasi yang jelas.
• Transparansi ke pengguna: halaman pusat keamanan, opsi opt-in/out, dan alasan pemblokiran yang mudah dipahami.

Tantangan Eksekusi dan Cara Mengatasinya

Investasi jaringan di wilayah terpencil mahal. Kolaborasi lintas sektor menjadi kunci untuk mempercepat eksekusi, mengontrol biaya, dan memperluas jangkauan.

• Regulasi dan kepatuhan: sinkron dengan pedoman Kominfo, termasuk perlindungan data dan tata kelola AI.
• Kemitraan ekosistem: bank, e-commerce, dompet digital, dan OEM perangkat untuk intel bersama dan sinkronisasi daftar risiko.
• Arsitektur hybrid: kombinasi pemfilteran di jaringan dan di perangkat untuk menekan latensi sekaligus menjaga privasi.
• Model governance: audit dataset, penanganan bias, evaluasi multibahasa, dan retraining rutin dengan data terlabel.
• Keandalan operasional: SLO untuk waktu respons, fallback bila model gagal, dan monitoring anomali 24/7.

Rencana 90 Hari yang Bisa Dieksekusi

• Minggu 1-2: audit data dan sumber sinyal (SMS, voice, chat in-app, laporan pengguna). Tetapkan KPI dan ambang risiko.
• Minggu 3-6: bangun MVP deteksi dengan rule + model ringan; aktifkan mode pantau (shadow) dan labeling cepat.
• Minggu 7-10: uji A/B pada sebagian trafik; tambahkan alasan pemblokiran dan fitur "laporkan sebagai salah deteksi".
• Minggu 11-12: perluas cakupan kanal, dokumentasikan playbook incident response, dan siapkan dashboard publik metrik utama.

Kolaborasi yang Perlu Diprioritaskan

• Berbagi intel ancaman lintas operator dan pelaku industri melalui forum seperti GSMA Fraud & Security.
• MoU dengan lembaga keuangan dan e-commerce untuk memutus rantai penipuan end-to-end (dari pesan hingga rekening tujuan).

Catatan Etika dan Privasi

Pastikan pemrosesan data sesuai izin dan tujuan yang jelas. Beri pengguna kendali atas preferensi, jelaskan alasan penyaringan, dan sediakan jalur banding yang cepat.

Kurangi bias dengan evaluasi lintas bahasa dan konteks lokal. Ukur dampak pemblokiran terhadap akses informasi sah untuk menekan kerugian pada pengguna yang benar.

Apa Berikutnya untuk Tim Anda

Bila Anda memimpin produk komunikasi atau keamanan, mulai dari MVP yang bisa dibuktikan nilainya, bukan proyek besar yang sulit ditutup. Kunci sukses: KPI yang ketat, iterasi cepat, dan kemitraan yang tepat.

• Butuh referensi pembelajaran terstruktur untuk tim? Lihat kurasi pelatihan per peran di Complete AI Training.