۵ اشتباه حیاتی در استفاده از Adaptive AI در امور مالی
تیمهای مالی اهداف بزرگی برای هوش مصنوعی تعیین میکنند. آنها میخواهند همه چیز را خودکار کنند. بسیاری شکست میخورند. مدلهای ضعیفی به دست میآورند. آنها پول از دست میدهند. از این خطاها دوری کنید.
اشتباه ۱: دامنه بسیار گسترده همه چیز را یکباره اصلاح نکنید. پروژههای بزرگ خیلی طول میکشند. هیچ نتیجهای نمیبینید. یک فرآیند کوچک را انتخاب کنید. مثال: یک گروه از تأمینکنندگان. هدفگذاری کنید که در ۹۰ روز به دقت بالایی برسید. سپس گسترش دهید.
اشتباه ۲: عدم نگهداری هوش مصنوعی ابزاری نیست که تنظیم کنید و سپس فراموشش کنید. کسبوکار تغییر میکند. تأمینکنندگان فرمتها را تغییر میدهند. مدلها دچار انحراف (drift) میشوند. دقت کاهش مییابد. معیارها را بهصورت هفتگی پیگیری کنید. نرخ استثناها را بررسی کنید. مدلها را هر فصل بازبینی کنید.
اشتباه ۳: دادههای نامناسب از دادههای چند ماه اخیر استفاده نکنید. از دادههای کثیف استفاده نکنید. هوش مصنوعی از آنچه به آن میدهید یاد میگیرد. شما به ۱۲ تا ۱۸ ماه سابقه نیاز دارید. سوابق تأمینکنندگان خود را پاکسازی کنید. ابتدا کدهای GL خود را اصلاح کنید.
اشتباه ۴: نادیده گرفتن نیروی انسانی کارکنان خود را نادیده نگیرید. تیمهای AP و AR شما از این ابزار استفاده میکنند. اگر از آن متنفر باشند، از آن دوری خواهند کرد. از روز اول آنها را درگیر کنید. اجازه دهید خطاها را گزارش کنند. از بازخوردهای آنها برای آموزش هوش مصنوعی استفاده کنید.
اشتباه ۵: نبود ردپای حسابرسی از یک جعبه سیاه استفاده نکنید. تیمهای حسابرسی به پاسخ نیاز دارند. «هوش مصنوعی این کار را انجام داد» یک پاسخ نیست. هر تصمیم را ثبت کنید. کنترل نسخه را حفظ کنید. محدودیتهایی برای بازبینی انسانی تعیین کنید.
Adaptive AI با یک برنامه مشخص کار میکند. کوچک شروع کنید. تیم خود را درگیر کنید. دادههای خود را پاکسازی کنید. نتایج را نظارت کنید. مطابق با قوانین باقی بمانید.
منبع: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/5-critical-mistakes-when-implementing-adaptive-ai-architecture-in-finance-1l7n انجمن یادگیری اختیاری: https://t.me/GyaanSetuAi