Explore with purpose
Eksplorasi teknologi dimulai dari problem statement, outcome, dan risiko yang jelas.
DEPARTEMEN PENGEMBANGAN APLIKASI / OJK
DPEA AI LAB
Engineering Applied Intelligence.
Think-tank AI di dalam tim software engineering Otoritas Jasa Keuangan— mengubah eksplorasi menjadi sistem tepercaya, terukur, dan siap dioperasikan.
[01] WHY WE EXIST
FROM AI
EXPERIMENTS
TO TRUSTED SYSTEMS.
DPEA AI Lab menjembatani riset, rekayasa perangkat lunak, dan tata kelola AI agar ide tidak berhenti sebagai demo.
Kami merancang pola penerapan, membangun prototipe, menguji kontrol, dan menyiapkan fondasi operasional untuk solusi AI yang relevan dengan kebutuhan pengawasan, layanan, dan kapabilitas digital OJK.
OPERATING SIGNAL
INNOVATE → BUILD → ASSURE
Engineer for reality
Arsitektur, data, model, aplikasi, dan operasi dirancang sebagai satu sistem.
Assure by design
Guardrail, human oversight, evaluasi, dan auditability ditanam sejak awal.
[02] CORE CAPABILITIES
ENGINEERING THE
AI DELIVERY STACK.
Kapabilitas lintas disiplin untuk membawa inisiatif dari riset menuju implementasi yang aman dan terukur.
CAP_01↗
AI & Agentic Engineering
RAG, copilots, agentic workflow, tool integration, orchestration, dan guardrail.
01CAP_02↗
Data & Context Engineering
Knowledge pipeline, data readiness, retrieval, metadata, dan evaluasi kualitas konteks.
02CAP_03↗
Model Operations
Deployment, observability, evaluation, cost monitoring, fallback, dan lifecycle management.
03CAP_04↗
Responsible AI & Governance
Risk assessment, human oversight, security, traceability, dan assurance controls.
04[03] ACTIVE WORKSTREAMS
RESEARCH.
PROTOTYPE.
INDUSTRIALIZE.
DPEA_AI_LAB // PROGRAM_CONSOLE
LIVE
Agentic AI for controlled, auditable workflows.
Merancang pola agent, tool access, memory, approval gate, audit trail, dan human-in-the-loop untuk otomasi yang tetap terkendali.
FOCUSORCHESTRATIONCONTROLHUMAN GATEOUTPUTREFERENCE ARCH.
Retrieval systems grounded in trusted knowledge.
Membangun pipeline ingestion, metadata, chunking, retrieval, reranking, evaluation, citation, dan monitoring untuk knowledge-intensive applications.
FOCUSGROUNDINGCONTROLCITATIONOUTPUTRAG BLUEPRINT
A reusable platform for AI-native delivery.
Menstandarkan model access, prompt assets, evaluation, observability, security, deployment, dan developer experience untuk mempercepat delivery.
FOCUSPLATFORMCONTROLPOLICYOUTPUTDEV TOOLCHAIN
Governance that moves with the engineering lifecycle.
Menerjemahkan prinsip responsible AI menjadi kontrol praktis pada business understanding, model engineering, deployment, dan operations.
FOCUSRISKCONTROLASSURANCEOUTPUTCONTROL MAP
[04] DELIVERY MODEL
A DISCIPLINED PATH
FROM SIGNAL TO IMPACT.
Setiap tahap menghasilkan artefak, bukti, dan keputusan yang dapat ditinjau.
Frame
Problem, outcome, stakeholder, risk, dan feasibility.
BUSINESS UNDERSTANDINGPrototype
Architecture, data/context pipeline, model, dan interface.
MODEL ENGINEERINGValidate
Quality, safety, security, cost, usability, dan controls.
EVALUATION & ASSURANCEIndustrialize
Integration, deployment, monitoring, ownership, dan scale.
MODEL OPERATIONS[05] OPERATING PRINCIPLES
TRUST IS NOT
A CHECKPOINT.
IT IS THE SYSTEM.
Empat prinsip yang menjaga agar inovasi tetap berguna, aman, dan dapat dipertanggungjawabkan.
Trust by Design
Risk control, security, privacy, dan assurance dibangun sejak tahap perancangan.
CONTROL EMBEDDEDEngineering First
Eksperimen harus dapat diuji ulang, diintegrasikan, diobservasi, dan dioperasikan.
REPRODUCIBLE SYSTEMSHuman Oversight
Keputusan penting memiliki peran, eskalasi, dan approval gate manusia yang jelas.
MEANINGFUL CONTROLMeasurable Impact
Keberhasilan diukur melalui outcome, kualitas, risiko, biaya, dan performa.
EVIDENCE OVER HYPE0CORE CAPABILITIES
0ACTIVE WORKSTREAMS
0INTEGRATED DELIVERY MODEL
0FOCUS ON TRUSTED SYSTEMS
[06] COLLABORATE
BUILD THE NEXT
TRUSTED AI SYSTEM.
Mulai dari masalah yang nyata. Bentuk hipotesis. Uji secara disiplin. Bangun dengan kontrol yang tepat.