Ketika customer meminta refund, orang yang menerima chat perlu tahu apakah permintaan itu boleh diproses, berapa uang yang dikembalikan, dan kapan perlu meminta approval. Sebagian keputusan tersebut mungkin sudah tertulis, sebagian lagi selama ini mengikuti kebiasaan tim.
Sekarang kita ingin AI mengurus permintaan yang sama. AI bisa membaca chat, mencari transaksi, dan memanggil fungsi di aplikasi untuk mengajukan refund. Menurut saya, di sini kita perlu menjelaskan lebih detail pekerjaan yang ingin kita serahkan, termasuk keputusan yang boleh diambil tanpa bertanya lagi ke tim.
AI agent di artikel ini adalah sistem AI yang bisa memilih langkah dan menggunakan tools untuk menjalankan suatu pekerjaan, kemudian mengecek hasilnya sebelum melanjutkan. Tool adalah fungsi yang bisa dipanggil AI, misalnya untuk membaca transaksi atau mengajukan refund. Penjelasan tentang cara kerja ini juga ada di Anthropic.
Di artikel ini kita pakai 1 contoh saja, yaitu refund atau pengembalian pembayaran. Kita akan mengikuti prosesnya dari chat customer sampai hasil dari sistem pembayaran diketahui. Semua nominal, jumlah kasus, dan waktu pengerjaan di bawah hanya ilustrasi, bukan data operasional perusahaan tertentu.
Kalau Customer Meminta Refund, Apa Saja yang Perlu Dikerjakan?
Anggap saja kita mempunyai bisnis yang menerima permintaan customer lewat WhatsApp. Suatu hari masuk chat seperti ini:
Kak, barang yang kemarin salah ukuran. Saya mau balikin aja, bisa refund?
Kalau tugas AI hanya menjelaskan cara refund, kita bisa memberinya dokumen kebijakan pengembalian barang. AI membaca dokumen itu, lalu menjelaskan syarat dan langkahnya ke customer.
Sekarang kita ingin AI mengurus permintaan tersebut sampai selesai. Berarti sistem perlu memastikan siapa customer-nya dan transaksi mana yang dimaksud. Setelah itu mengecek tanggal pembelian, barang yang dikembalikan, status penerimaan barang, dan jumlah uang yang bisa dikembalikan. Baru kemudian mengajukan refund ke sistem pembayaran dan memberi kabar ke customer.
Untuk contoh ini, anggap saja kebijakan perusahaan mengharuskan barang sudah diterima dan diperiksa sebelum refund diproses. Sehingga chat customer saja belum cukup untuk memproses refund. AI membutuhkan data dari sistem pesanan, gudang, dan pembayaran, yang mana ketiganya bisa mempunyai status yang berbeda pada waktu yang sama.
Customer bisa mengatakan barang sudah dikirim balik, tetapi gudang belum menerimanya. Gudang bisa sudah menerima barang, tetapi belum selesai memeriksa kondisinya. Permintaannya sama, akan tetapi langkah berikutnya berbeda tergantung data yang tersedia.
Di sini kemampuan AI memahami bahasa customer memang berguna. Customer tidak perlu mengetahui nama proses atau mengisi semua informasi dalam format yang tepat sejak awal. AI bisa meminta informasi yang kurang dan mencari data yang sesuai, selama aksesnya memang kita sediakan.
Siapa yang Menentukan Refund Boleh Dilakukan?
Misalnya tim kita membuat aturan bahwa refund sampai Rp 200.000 boleh diproses otomatis apabila semua syarat terpenuhi. Di atas nominal itu perlu approval supervisor. Angka Rp 200.000 ini hanya contoh keputusan bisnis, bukan standar yang berlaku umum.
Kita tetap perlu menjelaskan apa yang dimaksud dengan semua syarat. Apakah termasuk ongkos kirim? Bagaimana kalau pembeliannya menggunakan voucher? Bagaimana kalau sebagian barang sudah pernah direfund? Bagaimana kalau customer meminta uang dikirim ke rekening yang berbeda? Jawabannya juga perlu mengikuti ketentuan sistem pembayaran yang dipakai. Misalnya, Stripe membatasi tujuan refund ke metode pembayaran asal. Ketentuan tujuan refund Stripe.
Pertanyaan seperti ini sebenarnya sudah ada sebelum kita menggunakan AI. Tim customer support yang berpengalaman mungkin sudah tahu jawabannya, atau tahu siapa yang perlu ditanya. Ketika pekerjaan tersebut ingin kita otomatisasi, kita perlu menuliskan aturan yang selama ini dipakai tim, kemudian membuat sistem yang bisa menjalankannya.
AI bisa membantu membaca dokumen dan membuat usulan aturan. Akan tetapi keputusan tentang siapa yang berhak mendapatkan refund, berapa jumlahnya, dan siapa yang boleh memberikan pengecualian tetap perlu dibuat oleh perusahaan.
Setelah batasnya disepakati, sistem yang menjalankan refund sebaiknya juga mengecek apakah nominal setiap permintaan masih sesuai dengan batas tersebut. Jadi walaupun AI mengajukan refund Rp 500.000, sistem akan meminta approval yang sesuai sebelum memprosesnya. Menuliskan batas Rp 200.000 di instruksi AI saja belum cukup untuk memastikan transaksi di atas batas itu tidak terjadi.
Selain batas per transaksi, kita juga perlu memikirkan total refund yang bisa diproses dalam 1 hari. Katakanlah dalam 1 hari ada 100 refund, masing-masing Rp 150.000. Semua di bawah batas, tetapi totalnya 100 dikali Rp 150.000 = Rp 15 juta. Perusahaan mungkin nyaman dengan jumlah itu, mungkin juga ingin melakukan pemeriksaan tambahan ketika total harian mencapai angka tertentu.
Kita bisa memulai dengan batas yang kecil, lalu menyesuaikannya setelah melihat hasil di production. Model AI yang lebih bagus tetap membutuhkan aturan terkait jumlah uang yang boleh diproses otomatis.
Kalau Prosesnya Baru Selesai Sebagian, Bagaimana?
Sekarang anggap saja customer memenuhi syarat dan refund sudah disetujui. AI mengajukan pengembalian Rp 150.000, tetapi koneksi terputus sebelum hasilnya diterima.
Kita belum tahu apakah permintaan belum sampai, masih diproses, atau sudah diproses tetapi responsnya tidak sampai ke sistem kita. Kalau langsung mengajukan lagi sebagai transaksi baru, kita bisa memproses pengembalian uang 2 kali.
Salah satu cara menangani kondisi ini adalah memberi setiap permintaan refund ID yang tetap. Apabila sistem pembayaran mendukung mekanisme ini, ID tersebut dikirim sebagai idempotency key saat mengajukan refund, lalu dipakai lagi ketika mengulang permintaan yang sama. Sistem pembayaran bisa mengenalinya dan tidak membuat transaksi baru. Mekanisme ini biasa disebut idempotency. Stripe, misalnya, menyediakan idempotency key untuk mengulang permintaan saat terjadi masalah koneksi. Pemakaiannya tetap mengikuti ketentuan provider, termasuk masa penyimpanan key. Dokumentasi Stripe.
Idempotency di sini berarti pengiriman ulang permintaan yang sama tidak membuat refund kedua. ID permintaannya perlu disimpan oleh aplikasi, agar tetap sama walaupun AI melanjutkan pekerjaan dalam percakapan yang berbeda.
Setelah permintaan diterima pun, refund belum tentu langsung selesai. Dokumentasi Stripe menjelaskan bahwa refund bisa pending, membutuhkan tindakan tambahan, atau gagal. Sehingga pesan ke customer harus mengikuti status yang benar-benar diketahui sistem. Status pengajuan diterima belum cukup untuk mengatakan uang sudah masuk ke rekening customer. Dokumentasi refund Stripe.
Untuk refund Rp 150.000 tadi, approval sudah ada. Sekarang kita perlu mengetahui hasil pengajuannya di sistem pembayaran. Kalau statusnya masih pending, AI bisa memberi kabar bahwa refund sedang diproses, kemudian sistem kita perlu mengecek perkembangannya lagi. Sehingga kita perlu menentukan status apa yang cukup untuk menutup permintaan customer dan siapa yang melanjutkan apabila refund gagal.
Kalau statusnya belum jelas, sistem perlu mencatat permintaan dan status terakhirnya untuk dicek lagi. Apabila tetap tidak bisa diselesaikan, kasus tersebut perlu diteruskan ke orang atau tim yang bertanggung jawab. Informasinya harus lengkap, termasuk transaksi yang sudah dicoba dan hasil terakhirnya, sehingga orang tersebut bisa melanjutkan tanpa meminta customer mengulang semuanya dari awal.
Apakah Semuanya Perlu Approval dari Tim Kita?
Meminta approval untuk setiap refund bisa menjadi pilihan ketika kita baru mulai menggunakan AI. Tim masih bisa mengecek hasil kerjanya sebelum uang diproses. Akan tetapi kita juga perlu melihat apa saja yang masih dikerjakan orang setelah AI membantu.
Anggap saja ada 1.000 permintaan refund per bulan. Sebelum menggunakan AI, tim customer support membutuhkan rata-rata 6 menit waktu kerja aktif per permintaan, mulai dari membaca chat, mengecek data, sampai mencatat hasil dan memberi kabar ke customer. Totalnya 1.000 dikali 6 menit = 6.000 menit, atau 100 jam per bulan. Waktu pemeriksaan fisik barang di gudang dan waktu menunggu proses pembayaran tidak masuk hitungan ini, baik sebelum maupun sesudah menggunakan AI.
Dengan AI, pengumpulan data dan pembuatan usulan dikerjakan otomatis. Anggap saja untuk jumlah dan jenis permintaan yang sama, seluruh pekerjaan customer support yang masih perlu dilakukan orang menjadi rata-rata 2 menit per permintaan. Waktu ini sudah termasuk mengecek usulan, memperbaiki hasil yang salah, dan memberikan approval. Jika masih ada pekerjaan lain yang dilakukan tim, waktunya juga harus masuk ke rata-rata tersebut.
Berarti waktu kerja tim menjadi 1.000 dikali 2 menit = 2.000 menit, atau 33 jam 20 menit per bulan. Ada pengurangan 66 jam 40 menit. Angka 2 menit ini hanya asumsi untuk ilustrasi; dalam pilot, kita perlu mengukur apakah waktu tersebut cukup untuk menangani permintaan dengan hasil yang sesuai aturan.
Dengan penghematan itu pun, setiap refund masih menunggu approval dari orang. Kalau supervisor belum sempat mengecek, permintaannya tetap belum bisa diproses. Waktu menunggu ini berbeda dari waktu kerja aktif yang kita hitung tadi, sehingga pengurangan jam kerja belum memberi tahu seberapa cepat customer menerima hasilnya.
Menurut saya, keputusan kapan meminta approval sebaiknya kembali ke jenis kasus dan batas yang sudah disepakati. Misalnya refund Rp 150.000 tadi sudah memenuhi syarat, data barang sudah lengkap, dan nominalnya masih di bawah batas otomatis Rp 200.000. Setelah hasil pengujian cukup untuk membolehkan proses otomatis, sistem bisa menjalankannya tanpa approval per kasus. Permintaan yang melewati batas atau membutuhkan pengecualian tetap diteruskan ke orang yang berwenang.
Kita juga bisa tetap meminta approval untuk setiap refund apabila risikonya belum bisa diterima. Penghematan dari pengumpulan data dan pembuatan usulan tetap ada dalam contoh tadi. Untuk menilai manfaatnya, waktu monitoring, perawatan integrasi, dan penanganan kesalahan di luar pekerjaan per kasus juga perlu dihitung. Jam kerja yang berkurang bisa mengurangi lembur atau memberi tim waktu untuk menangani customer lain, tergantung kondisi perusahaan.
Jadi, Apa yang Perlu Kita Kerjakan Lebih Dulu?
Untuk pilot project, kita bisa mulai dari 1 jenis refund yang syaratnya jelas. Jalankan AI untuk membuat usulan terlebih dahulu, lalu bandingkan usulannya dengan keputusan tim pada kasus yang sama. Perbedaan hasilnya perlu dibahas: apakah AI salah membaca data, datanya belum lengkap, atau orang di tim kita sendiri mempunyai pemahaman aturan yang berbeda?
Sebelum AI diberi akses untuk menjalankan transaksi, kita juga perlu mencoba kasus yang prosesnya tidak berjalan lancar. Misalnya customer mengirim permintaan 2 kali, koneksi terputus, nominal berubah setelah approval, atau status barang berubah ketika refund masih diproses. Approval perlu terkait dengan transaksi, nominal, dan syarat yang diperiksa. Apabila data tersebut berubah sebelum transaksi dijalankan, sistem perlu mengecek ulang kelayakannya dan meminta approval baru apabila diperlukan.
Dari hasil tersebut, kita bisa memutuskan kasus mana yang boleh diproses otomatis dan mana yang tetap perlu ditangani orang. Catatan transaksi perlu menunjukkan data yang dipakai, aturan yang berlaku, approval yang diberikan, dan hasil dari sistem pembayaran. Dengan begitu, tim mempunyai informasi yang cukup apabila ada komplain atau perlu memperbaiki prosesnya.
Selama pilot, kita juga perlu mencatat waktu kerja yang masih dibutuhkan tim, lama customer menunggu, dan kesalahan yang perlu diperbaiki. Dari hasil itu kita bisa menilai apakah proses yang dipilih sudah cukup membantu dan apakah ada jenis kasus yang siap diproses tanpa approval per permintaan.
Tentunya banyak hal di contoh refund ini yang oversimplification. Setiap bisnis mempunyai syarat pengembalian, sistem pembayaran, dan kondisi customer yang berbeda. Untuk mencoba di perusahaan sendiri, kita bisa mulai dengan meminta tim memilih 1 jenis permintaan yang paling sering mereka kerjakan, lalu menjelaskan langkah yang mereka kerjakan dan keputusan yang mereka ambil sampai permintaan tersebut selesai.