ફાઇનાન્સમાં એડેપ્ટિવ AI સાથેની 5 ગંભીર ભૂલો
ફાઇનાન્સ ટીમો AI માટે મોટા લક્ષ્યો નક્કી કરે છે. તેઓ બધું જ ઓટોમેટ કરવા માંગે છે. ઘણી નિષ્ફળ જાય છે. તેમને ખરાબ મોડલ્સ મળે છે. તેઓ નાણાકીય નુકસાન વેઠે છે. આ ભૂલોથી બચો.
ભૂલ 1: ખૂબ મોટો વ્યાપ (Scope) બધું એકસાથે ઠીક કરવાનો પ્રયાસ ન કરો. મોટા પ્રોજેક્ટ્સમાં ઘણો સમય લાગે છે. તમને કોઈ પરિણામ દેખાતું નથી. એક નાની પ્રક્રિયા પસંદ કરો. ઉદાહરણ: એક વેન્ડર ગ્રુપ. 90 દિવસમાં ઉચ્ચ ચોકસાઈ મેળવવાનું લક્ષ્ય રાખો. પછી આગળ વધો.
ભૂલ 2: મેન્ટેનન્સનો અભાવ AI એ 'સેટ કરો અને ભૂલી જાઓ' એવું સાધન નથી. વ્યવસાય બદલાય છે. સપ્લાયર્સ ફોર્મેટ બદલે છે. મોડલ્સ ડ્રિફ્ટ (drift) થાય છે. ચોકસાઈ ઘટે છે. સાપ્તાહિક ધોરણે મેટ્રિક્સ ટ્રેક કરો. એક્સેપ્શન રેટ્સ (exception rates) તપાસો. દર ક્વાર્ટરમાં મોડલ્સનું રિવ્યુ કરો.
ભૂલ 3: ખરાબ ડેટા માત્ર થોડા મહિનાના ડેટાનો ઉપયોગ ન કરો. અશુદ્ધ (dirty) ડેટાનો ઉપયોગ ન કરો. તમે જે આપો છો તેમાંથી જ AI શીખે છે. તમારે 12 થી 18 મહિનાના ઇતિહાસની જરૂર છે. તમારા વેન્ડર રેકોર્ડ્સ સાફ કરો. પહેલા તમારા GL કોડ્સ ઠીક કરો.
ભૂલ 4: લોકોને અવગણવા તમારા સ્ટાફને અવગણશો નહીં. તમારી AP અને AR ટીમો આ સાધનનો ઉપયોગ કરે છે. જો તેઓને તે ગમશે નહીં, તો તેઓ તેનો ઉપયોગ કરવાનું ટાળશે. પહેલા દિવસથી જ તેમને સામેલ કરો. તેમને ભૂલો દર્શાવવા (flag કરવા) દો. AI ને તાલીમ આપવા માટે તેમના પ્રતિસાદનો ઉપયોગ કરો.
ભૂલ 5: ઓડિટ ટ્રેલનો અભાવ 'બ્લેક બોક્સ' (black box) નો ઉપયોગ ન કરો. ઓડિટ ટીમોને જવાબોની જરૂર હોય છે. "AI એ કર્યું છે" એ કોઈ જવાબ નથી. દરેક નિર્ણયનો લોગ (log) રાખો. વર્ઝન કંટ્રોલ (version control) રાખો. માનવીય રિવ્યુની મર્યાદાઓ નક્કી કરો.
એડેપ્ટિવ AI યોજના સાથે કામ કરે છે. નાની શરૂઆત કરો. તમારી ટીમને સામેલ કરો. તમારો ડેટા સાફ કરો. પરિણામોનું નિરીક્ષણ કરો. અનુપાલન (compliant) જાળવી રાખો.
સ્ત્રોત: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/5-critical-mistakes-when-implementing-adaptive-ai-architecture-in-finance-1l7n વૈકલ્પિક લર્નિંગ કોમ્યુનિટી: https://t.me/GyaanSetuAi