EvaluAI + IRIS = Menghemat Ratusan Jam Kerja yang Mahal dan Rentan Error
Solusi Pas bagi AndaAnalisis Keputusan Pembelian
Berikut ini adalah faktor-faktor utama mengapa saya membeli IRIS dan EvaluAI:
(1) IRIS dan EvaluAI dibuat oleh orang dan lembaga yang memahami betul masalah saya dan menyediakan solusinya
Saya tidak membeli software dari programmer anonim; saya membeli solusi metodologis dari otoritas yang memang menyediakan solusi.
- Produk ini dibuat oleh bankir analis selama dua dekade dan ahli Statistik . Ini adalah jaminan bahwa produk ini dibangun oleh tim yang memahami tekanan dan risiko di meja saya.
- IRIS memecahkan masalah “ketiadaan data bisnis komparatif” di Indonesia .
- Justifikasi Pembelian: Saya membenarkan pembelian karena saya membeli “Basis Bukti Eksternal” dan “Jaminan Kredibilitas” yang diperlukan untuk menghadapi Komite Risiko atau Regulator.
(2) Keputusan ini konsisten dengan mandat utama saya sebagai penjaga risiko institusi.
Saya adalah orang yang diberikan kepercayaan untuk bekerja dengan data serta alat analisis yang tajam.
- Pekerjaan saya adalah memastikan akuntabilitas dan integritas data. Proses analisis manual 3 hari yang “rentan error” dan didasarkan pada data ad-hoc tidak konsisten dengan mandat ini.
- Pembelian EvaluAI (Rp 75 Juta) adalah aksi nyata yang menunjukkan komitmen saya untuk beralih dari “Analisis dalam Kegelapan” ke “Kepemimpinan Data” .
- Justifikasi Pembelian: Saya berinvestasi pada metodologi Median-Based karena ini konsisten dengan prinsip kehati-hatian (prudence) dan akurasi statistik tertinggi.
(3) Saya menyukai produk ini karena ia memahami masalah mendasar saya.
Saya menyukai tampilan website Veritas yang bersih, clean dan nggak neko-neko. Veritas menawarkan solusi cespleng tanpa banyak basa-basi. Saya suka.
- Produk ini dibangun sebagai respons langsung terhadap “frustrasi profesional” yang saya alami—bahwa tidak ada tools yang dapat menjawab, “Apakah rasio ini wajar untuk industri mereka saat ini?”.
- Saya menyukai “Zero-Friction Analysis” dan kemampuan untuk mengunggah scan atau foto , karena ini menunjukkan Veritas memahami realitas operasional saya.
- Justifikasi Pembelian: Saya membeli produk yang “dirancang untuk kemudahan dan kecepatan” , yang berarti mengurangi stres kerja dan membebaskan waktu strategis saya.
(4) Produk ini ditujukan oleh orang-orang persis seperti saya.
- Produk ini secara eksplisit ditargetkan dan dijustifikasi untuk 18 segmen profesional, termasuk Auditor KAP (yang merupakan peer saya), BPK/BPKP (yang mengaudit saya), dan Bank Indonesia/OJK (yang meregulasi saya).
- Jika peer saya di regulator dan kompetitor saya mengadopsi ini, saya akan berada dalam posisi yang kurang menguntungkan jika saya menundanya.
- Justifikasi Pembelian: Pembelian ini adalah investasi wajib untuk mempertahankan level playing field metodologi. Saya harus mengadopsi standar data yang sama yang akan digunakan oleh regulator dan kompetitor saya.
(5) Produk Ini satu-satunya yang ada di Pasar, saya tidak menemukan penggantinya. Dan harganya membuat orang yang setengah-setengah mundur teratur. Ini langka.
Produk ini adalah unik dan tidak tergantikan di pasar saat ini.
- Saya akui, IRIS dan EvaluAI memang “satu-satunya platform dan mesin otomatis di Indonesia” yang menyajikan benchmark rasio Median-Based dan laporan akurat secepat kilat. Produk ini memiliki Sustainable Competitive Advantage (SCA) yang dijamin oleh Moat Data 5 tahun riset.
- Jika saya tidak membelinya, tidak ada substitusi yang setara yang dapat memecahkan masalah metodologi ini. Terminal global tidak dapat menggantikan niche ini.
- Justifikasi Pembelian: Saya membeli keunggulan kompetitif yang langka dan tidak dapat ditiru, yang memastikan bahwa due diligence kami akan lebih akurat daripada 99% pesaing saya.
(6) Pekerjaam yang sangat cepat (5 menit) dan berkualitas tinggi (output setara konsultasi premium) adalah hadiah yang sangat besar.
- Pekerjaan yang sangat cepat (5 menit) dan berkualitas tinggi (output setara konsultasi premium) adalah hadiah yang sangat besar.
- Veritas telah membuktikan value dan menginvestasikan waktu yang signifikan (walaupun hanya 5 menit, value-nya tinggi) dalam masalah spesifik saya.
- Justifikasi Pembelian: Saya membayar Rp 75 Juta dn Rp 30 juta untuk mengkompensasi value yang telah saya terima dalam bentuk proof of concept yang sangat persuasif dan untuk mengamankan Moat data tersebut secara permanen.
Kesimpulan Justifikasi
Pembelian IRIS dan EvaluAI dibenarkan karena ia adalah satu-satunya solusi yang secara rasional (ROI, Mitigasi Risiko) dan psikologis membenarkan investasi Rp 75 Juta. Ini adalah must-have untuk melindungi integritas metodologi dan reputasi saya dan institusi saya.
EvaluAI + IRIS = Return on Investment nya Masuk Akal
ROI PositifPerhitungan Return on Investment (ROI) IRIS & EvaluAI
Saya akan menggunakan dua komponen ROI utama: ROI Biaya Operasional (Waktu) dan ROI Biaya Risiko (Mitigasi).
Cost of Investment (Biaya Investasi)
Biaya investasi adalah biaya langsung untuk melisensikan solusi selama satu tahun.
Item Biaya | Deskripsi | Biaya Tahunan (Cost) |
Lisensi EvaluAI + IRIS | Harga untuk solusi otomatisasi (EvaluAI) dan Data House (IRIS). | Rp 75.000.000,- |
Biaya Bulanan Rata-rata | Biaya bulanan untuk memfasilitasi perbandingan dengan gaji. | Rp 6.250.000,- |
Return on Investment (Benefit)
Benefit utama IRIS/EvaluAI berasal dari penghematan biaya gaji (efisiensi 480x) dan penghilangan biaya risiko.
Benefit 1: Penghematan Biaya Operasional (Efisiensi Waktu)
Ini adalah benefit yang paling mudah diukur (tangible benefit), berdasarkan penghematan 3 hari kerja penuh per laporan analisis.
Asumsi Analisis Tim (Per Tahun):
- Gaji Rata-rata Analis: Rp 15.000.000,- per bulan.
- Biaya Gaji per Hari: Rp 15.000.000/20 hari kerja alias Rp 750.000,- per hari.
- Laporan yang Dibuat Tim: Asumsi tim membuat 20 laporan analisis komprehensif per tahun.
Metrik | Perhitungan | Nilai Uang yang Dihemat |
Waktu yang Dihemat per Laporan | 3 hari kerja penuh x Rp 750.000/hari | Rp 2.250.000,- |
Total Penghematan per Tahun | Rp 2.250.000 x 20 Laporan | Rp 45.000.000,- |
ROI Waktu per Jam | Biaya langganan bulanan (Rp 6.25 Juta) dibagi jam kerja yang dihemat. | Rp 21.000,- per jam yang dihemat. |
Kesimpulan ROI Waktu: Penghematan biaya gaji langsung sebesar Rp 45.000.000,- per tahun. Ini berarti sekitar 60% dari biaya investasi sudah tertutupi oleh penghematan gaji, mengubah jam kerja low-value menjadi high-value.
Benefit 2: Mitigasi Risiko dan Reputasi (Intangible Benefit)
Ini adalah benefit yang paling berharga dan nilainya dapat mencapai ratusan kali lipat dari biaya investasi.
Sumber Risiko | Deskripsi Manfaat | Nilai Uang (Perkiraan) Sebagai Contoh |
Mitigasi Risiko Kekeliruan | Mencegah reputasi yang tercorengan yang disebabkan oleh analisis yang keliru atau due diligence yang buruk (misalnya, gagal mendeteksi rasio utang yang tidak wajar terhadap Median Subsektor). | Nilai Pinjaman yang Diselamatkan (misalnya, Ratusan Juta hingga Miliaran Rupiah). |
Mitigasi Risiko Reputasi | Mengamankan Opini WTP Auditor atau Laporan Hasil Pemeriksaan (LHP) BPK/BPKP dari bantahan, yang melindungi reputasi institusi. | Biaya Litigasi dan Kerugian Merek (Nilai tak terhingga). |
Peningkatan Alpha Sourcing | Memungkinkan Fund Manager menemukan aset mispriced lebih cepat dari pasar, menghasilkan alpha. | Peningkatan Performance Fee (Dapat mencapai jutaan hingga puluhan juta per transaksi). |
Kesimpulan Total ROI
ROI = (Total Benefit Moneter + Mitigasi Risiko – Cost of Investment)/Cost of Investment
Meskipun komponen risiko sulit dihitung secara matematis, secara kualitatif dan kuantitatif:
- Financial ROI: Jelas bahwa Biaya Lisensi (Rp 75 Juta) memiliki rasio CLV:CAC yang sangat kuat karena ACV yang tinggi dan switching cost yang besar.
- Strategic ROI: Jika EvaluAI mencegah hanya satu NPL yang signifikan atau mengamankan satu kontrak konsultasi premium (dengan insight 5 menit), manfaatnya akan segera melampaui Rp 75 Juta.
Justifikasi Pembelian:
Pembelian IRIS dan EvaluAI adalah investasi yang secara finansial positif dan defensible. Ini bukan biaya software, melainkan Biaya Minimal untuk Mitigasi Risiko dan Akselerasi Produktivitas (Rp 21.000 per jam yang dihemat). Pembelian ini menjamin ROI instan dalam bentuk efisiensi operasional dan ROI substansial dalam bentuk pencegahan kerugian finansial.
EvaluAI + IRIS = Lebih Untung Tinggal Pakai dibanding Buat Sendiri
Making vs. Buying AnalysisAnalisis Making vs. Buying: IRIS & EvaluAI
Opsi “MAKING” (Membangun Sendiri)
Membangun solusi data house dan otomatisasi analisis internal (in-house) adalah upaya yang ambisius dan berisiko tinggi.
|
Kriteria |
Biaya & Tantangan Jika “MAKING” |
Risiko & Opportunity Cost |
|
Biaya Langsung (Modal Awal) |
Harus merekrut dan mempekerjakan tim spesialis: Ahli Statistik (untuk metodologi Median), Data Scientist (untuk data cleansing dan outlier), dan Pemrogram AI-OCR (untuk otomatisasi). |
Sangat Tinggi. Biaya gaji tahunan dan overhead jauh melampaui Rp 75 Juta. |
|
Waktu & Kecepatan (Time-to-Market) |
Membutuhkan waktu bertahun-tahun (seperti yang dilakukan Veritas: 5 tahun penuh) untuk mengumpulkan, membersihkan, dan mengkurasi ribuan laporan audited sejak 2021. |
Sangat Lambat. Menunda pemecahan masalah urgent industri selama minimal 5 tahun. |
|
Kualitas & Metodologi |
Risiko gagal mencapai kualitas Median-Based, Outlier-Free, dan Granularitas MECE yang dibutuhkan untuk benchmark yang kebal bantahan. |
Risiko Metodologi Tinggi. Output data tidak akan memiliki otoritas untuk disitasi. |
|
Fokus Bisnis |
Mengalihkan fokus sumber daya IT dan Analitik dari tugas strategis (inovasi produk/bisnis) ke tugas administrasi data maintenance. |
Biaya Peluang (COD) Tinggi. Menghambat inovasi bisnis inti. |
Opsi “BUYING” (Membeli IRIS & EvaluAI)
Membeli solusi IRIS (Data House) dan EvaluAI (Automation Engine) adalah investasi strategis di mana risiko dan biaya pembangunan telah ditransfer.
|
Kriteria |
Manfaat & Biaya Jika “BUYING” |
Keunggulan Kompetitif |
|
Biaya Langsung (Lisensi) |
Lisensi tahunan yang menggantikan seluruh biaya pembangunan dan maintenance data. |
Rp 75.000.000,- per tahun. Biaya yang defensible sebagai OpEx. |
|
Waktu & Kecepatan (Time-to-Market) |
Akses instan. Solusi sudah jadi dan siap digunakan dalam 5 menit. |
Kecepatan 480x: Mengeliminasi Cost of Delay (COD) finansial dan reputasi secara instan. |
|
Kualitas & Metodologi |
Membeli metodologi yang teruji dan otoritas data Lembaga Riset Veritas (IRIS). Kualitas data terjamin Median-Based. |
Moat Data: Memperoleh keunggulan kompetitif yang tidak dimiliki oleh tools global. |
|
Fokus Bisnis |
Mengalihkan tim analis dari data cleaning ke strategi sourcing bisnis. |
Efisiensi: Membeli jam kerja premium tim kembali. |
Kesimpulan & Justifikasi Pembelian
Analisis Making vs. Buying menunjukkan bahwa keputusan untuk “BUY” sangat jelas dan merupakan keharusan strategis karena:
- Kendala Waktu: Biaya waktu untuk Make (minimal 5 tahun) adalah tidak dapat diterima karena masalah gap data ini bersifat Urgent dan menyebabkan risiko saat ini (COD).
- Kendala Kualitas: Make tidak memberikan jaminan kualitas metodologi (Median-Based) dan otoritas sitasi yang ditawarkan oleh IRIS.
- Transfer Risiko: Membeli berarti mentransfer semua risiko pembangunan, data cleansing, dan human error formula Excel kepada vendor (Veritas).
Justifikasi Pembelian:
“Saya harus Membeli IRIS dan EvaluAI. Biaya Rp 75 Juta per tahun adalah biaya minimal untuk mengakuisisi 5 tahun riset dan mengamankan metodologi yang dibutuhkan untuk memitigasi risiko audit dan kredit miliaran Rupiah. Saya membeli kecepatan, otoritas data, dan jaminan metodologi yang tidak mungkin Saya bangun sendiri secara realistis dalam waktu yang relevan.”
EvaluAI + IRIS = Vendor yang Aman dan Terpercaya
Veritas Vendor yang Terpercaya dan Dapat DiandalkanVendor Risk Assessment: IRIS & EvaluAI
Saya akan menilai risiko vendor dalam tiga kategori utama: Risiko Metodologi dan Data, Risiko Keuangan dan Operasional, serta Risiko Keamanan dan Kepatuhan.
Risiko Metodologi dan Data (Risiko Produk Inti)
Ini adalah risiko yang paling penting karena produk intinya adalah data (DaaS).
Area Risiko | Penilaian terhadap Veritas (IRIS/EvaluAI) | Mitigasi Risiko |
Kredibilitas Data (Data Integrity) | Rendah. Data IRIS bersumber dari ribuan laporan keuangan audited Indonesia sejak 2021. | Jaminan bahwa benchmark adalah Median-Based, Outlier-Free, yang merupakan metodologi statistik yang superior dan sulit dibantah. |
Risiko Metodologi | Rendah. Metodologi dibuat oleh tim yang terdiri dari mantan bankir analis selama dua dekade, ahli statistik, data scientist dan programmer handal. | Kredibilitas metodologi didukung oleh otoritas keilmuan dan pengalaman operasional. |
Risiko Halusinasi AI | Sangat Rendah. EvaluAI menggunakan model hybrid: data benchmark IRIS dikunci dan divalidasi (bukan dihasilkan LLM). AI hanya digunakan untuk ekstraksi OCR dan penyusunan narasi terstruktur. | Risiko hallucination dieliminasi pada data inti, memastikan akurasi hasil analisis. |
Risiko Konteks Pasar | Sangat Rendah. Inovasi secara eksplisit mengatasi “ketiadaan Dun & Bradstreet ala Indonesia”. | Data IRIS memiliki Granularitas Sektoral MECE (hingga Sub-subsektor), memastikan perbandingan “apel dengan apel”. |
Risiko Keuangan dan Operasional (Risiko Vendor)
Area Risiko | Penilaian terhadap Veritas (IRIS/EvaluAI) | Mitigasi Risiko |
Keberlanjutan Vendor (Viability) | Sedang. Perusahaan (Lembaga Riset Veritas) telah beroperasi selama 5 tahun riset dan kurasi data . | Harga premium Rp 75 Juta per tahun menunjukkan strategi revenue yang kuat (Value-Based Pricing) yang mendukung keberlanjutan. |
Ketergantungan SDM Kunci | Tinggi. Kredibilitas sangat bergantung pada tim ahli dibalilk Lembaga Veritas. Lembaga ini telah teruji dan sukses dalam proyek-proyeknya. | Metodologi IRIS telah terstruktur dan terdokumentasi, sehingga produk dapat berjalan secara otomatis oleh tim pemrogram. |
Risiko Lock-in | Rendah. Data IRIS dapat disalin dengan mudah dalam format Excel/CSV yang bersih. | Saya dapat mengintegrasikan data ke model mereka sendiri; mereka membeli data input terbaik (IRIS), bukan hanya software. |
Risiko Keamanan dan Kepatuhan
Area Risiko | Penilaian terhadap Veritas (IRIS/EvaluAI) | Mitigasi Risiko |
Kerahasiaan Data Klien | Data dienkripsi pada level tingkat enterprise untuk semua data yang diunggah. Laporan dianonimkan dan tidak dibagikan ke pihak ketiga manapun. Veritas tidak punya kepentingan membagi data kepada siapapun. | Sistem patuh pada regulasi data privasi Indonesia. Data hanya digunakan oleh model AI untuk pemrosesan. |
Kepatuhan Regulasi | Tinggi. Produk ini mendukung kebutuhan regulasi OJK, BI, dan BPK (Audit VFM, Pengawasan Pasar, Pemodelan Makroprudensial). | Penggunaan IRIS membantu klien memenuhi tuntutan transparansi dan validasi berbasis bukti dari regulator. |
Kesimpulan Penilaian Risiko Vendor
IRIS dan EvaluAI dinilai sebagai Vendor Berisiko Rendah untuk diandalkan sebagai alat due diligence strategis.
- Risiko Residual Utama: Risiko ini terkait dengan biaya peluang dan risiko reputasi yang dihilangkan oleh produk, yang secara substansial melebihi biaya lisensi.
- Justifikasi Final: Pembelian ini adalah biaya minimal untuk mendapatkan jaringan pengaman metodologis yang kredibel, yang dibangun oleh para ahli dan sulit/mustahil untuk direplikasi sendiri.
EvaluAI + IRIS = Produk ini memang Satu-satunya yang Ada di Pasar yang Bisa Memecahkan Masalah Saya.
One Reason Decision Making ala TalebSatu Alasan Ala Nicholas Nassim Taleb
Alasan tunggal yang membenarkan pembelian IRIS dan EvaluAI adalah produk ini memang satu-satunya yang bisa memecahkan masalah saya.
Pembelian ini adalah biaya minimal untuk mengeliminasi Blind Spot Metodologis yang Paling Mendesak di Industri Keuangan Indonesia, sehingga melindungi Saya dari Risiko Moneter dan Reputasi yang Sangat Berharga.
Penjelasannya adalah sbb:
- Mitigasi yang Unik: IRIS adalah satu-satunya solusi yang menyediakan data Median-Based dan granularitas sektoral MECE yang diperlukan untuk menjustifikasi kewajaran rasio. Tidak ada tools global yang dapat memberikan perlindungan metodologis ini.
- Risiko Hidden: Masalah utama Saya bukan kecepatan, tetapi validitas data. Tanpa data benchmark otoritatif, saya membuat keputusan kredit/audit bernilai miliaran dalam “kegelapan”. Ini adalah risiko tail (ekor) yang besar—satu keputusan salah dapat menghapus reputasi yang saya bangun bertahun-tahun.
- Harga Rp 75 Juta adalah premi asuransi yang sangat kecil untuk mendapatkan perisai data yang dibangun dari 5 tahun riset dan menghilangkan risiko typo dan metodologi yang keliru .
Dengan kata lain, saya tidak membeli kecepatan (480x), saya membeli kepastian metodologi data yang melindungi aset terbesar saya: reputasi institusi dan integritas saya sebagai seorang profesional.
EvaluAI + IRIS = Efektif Berdasarkan Kriteria yang Ada
Multi Criteria DecisionWeighted Scoring Model: IRIS & EvaluAI vs. Solusi Saat Ini
Identifikasi Kriteria Kritis dan Bobot (Weight)
Saya akan menetapkan empat kriteria utama (berdasarkan CSF) dan memberikan bobot (Total 100%) sesuai dengan prioritas risiko dan kebutuhan metodologi:
No. | Kriteria Keputusan Kritis | Bobot (Weight) | Justifikasi Bobot |
1 | Akurasi Metodologi Data (Mitigasi Risiko) | 40% | Terpenting. Mengamankan keputusan miliaran Rupiah dan reputasi. |
2 | Kecepatan & Efisiensi Analisis (ROI Waktu) | 30% | Penting. Mengukur seberapa cepat tim dapat beralih dari administrasi ke hal strategis (480x). |
3 | Otoritas & Kredibilitas Output | 20% | Penting. Mengukur kemampuan laporan untuk dijustifikasi di depan Komite/Regulator/Publik. |
4 | Biaya Human Error & Kepatuhan | 10% | Cukup penting. Mengukur risiko typo dan proses manual yang mahal. |
Total | 100% |
Penilaian Kinerja (Scoring)
Saya akan menilai setiap solusi pada skala 1 (Buruk/Tidak Ada) hingga 5 (Sangat Superior).
Kriteria Kritis (Bobot) | Solusi Saat Ini (Manual/Ad-hoc) | Nilai | IRIS & EvaluAI (Solusi Baru) | Nilai |
1. Akurasi Metodologi Data (40%) | Data Rata-Rata (Mean), Ad-hoc, Global, Rentan Outlier. | 2 | Data Median-Based, Outlier-Free, Granular MECE. | 5 |
2. Kecepatan & Efisiensi Analisis (30%) | Minimal 3 hari kerja penuh, data entry manual. | 1 | 5 menit untuk Laporan 17 Halaman, menggunakan AI-OCR. | 5 |
3. Otoritas & Kredibilitas Output (20%) | Hanya analisis horizontal/vertikal, tanpa konteks sektoral, sulit disitasi. | 2 | Laporan Ala Barbara Minto, didukung data IRIS yang handal. | 5 |
4. Biaya Human Error & Kepatuhan (10%) | Rentan typo dan kesalahan formula Excel. | 1 | Jaminan Konsistensi 100% dalam perhitungan, eliminasi human error. | 5 |
Perhitungan Skor Akhir
Skor Tertimbang = (Bobot x Nilai Kinerja)
Solusi | Kriteria 1 (40%) | Kriteria 2 (30%) | Kriteria 3 (20%) | Kriteria 4 (10%) | Skor Akhir |
Manual/Ad-hoc | 40 x 2 = 0.8 | 30 x 1 = 0.3 | 20 x 2 = 0.4 | 10 x 1 = 0.1 | 1.6 |
IRIS & EvaluAI | 40 x 5 = 2.0 | 30 x 5 = 1.5 | 20 x 5 = 1.0 | 10 x 5 = 0.5 | 5.0 |
Justifikasi Pembelian
Keputusan Pembelian:
Berdasarkan Model Penilaian Berbobot, IRIS dan EvaluAI (Skor 5.0) adalah pilihan yang jauh lebih unggul dan harus segera diimplementasikan dibandingkan Solusi Saat Ini (Skor 1.6).