Generative AI Financial Reporting को अपनाते समय बचने वाली महत्वपूर्ण गलतियाँ

आपने Generative AI Financial Reporting लागू तो कर दिया, लेकिन आपके ऑडिटर AI-जनरेटेड रिपोर्ट्स को स्वीकार नहीं कर रहे हैं। क्यों? क्योंकि आपने अपने कंट्रोल एनवायरनमेंट (control environment) को अपडेट नहीं किया। यहाँ पाँच गलतियाँ दी गई हैं जिनसे बचना चाहिए:

  • AI को उत्पादकता प्रयोग (productivity experiment) के बजाय कंट्रोल एनवायरनमेंट में बदलाव के रूप में देखें
  • अपने कंट्रोल नैरेटिव्स (control narratives) को अपडेट करें और वैलिडेशन प्रक्रियाओं को परिभाषित करें
  • एस्केलेशन नियम (escalation rules) स्थापित करें और ऑडिटर्स को समय रहते सूचित करें
  • ट्रेनिंग डेटा को सोच-समझकर क्यूरेट करें, जिसमें मात्रा, विविधता और गुणवत्ता शामिल हो
  • AI के उपयोग के लिए स्पष्ट सीमाएँ निर्धारित करें और AI मॉडल्स के साथ किसी भी अन्य सिस्टम की तरह व्यवहार करें जिसे रखरखाव (maintenance) की आवश्यकता होती है

किसी भी Generative AI Financial Reporting टूल को तैनात करने से पहले:

  • कंट्रोल नैरेटिव्स को अपडेट करें
  • सैंपलिंग प्रक्रियाओं को परिभाषित करें
  • एस्केलेशन नियम स्थापित करें
  • ऑडिटर्स को समय रहते सूचित करें

अपने AI मॉडल को प्रशिक्षित करते समय:

  • कम से कम 2-3 वर्षों की ऐतिहासिक रिपोर्ट्स का उपयोग करें
  • विभिन्न व्यावसायिक स्थितियों को शामिल करें
  • केवल स्वीकृत और अंतिम (finalized) कंटेंट पर ही ट्रेनिंग दें
  • उन उदाहरणों को लेबल करें जो सर्वोत्तम प्रथाओं (best practices) का प्रतिनिधित्व करते हैं

AI का उपयोग करते समय:

  • जहाँ तथ्य स्पष्ट हों, वहाँ नैरेटिव्स का ड्राफ्ट तैयार करना एक अच्छा उपयोग मामला (use case) है
  • क्या कोई घटना पुनर्मूल्यांकन (reassessment) को ट्रिगर करती है, यह निर्धारित करना एक अच्छा उपयोग मामला नहीं है

अपने AI मॉडल का रखरखाव करें:

  • नियामक परिवर्तनों का आकलन करने के लिए त्रैमासिक समीक्षा (quarterly reviews)
  • ड्रिफ्ट (drift) का पता लगाने के लिए प्रदर्शन की निगरानी
  • गलतियों को सुधारने के लिए फीडबैक लूप
  • मॉडल के वर्ज़न को दस्तावेज़बद्ध करने के लिए वर्ज़न कंट्रोल

वेंडर अनुबंधों (vendor contracts) की समीक्षा करें:

  • यह सुनिश्चित करें कि आपके डेटा का उपयोग तीसरे पक्ष (third-party) की ट्रेनिंग के लिए करने पर स्पष्ट रूप से रोक हो
  • डेटा रेजिडेंसी का आकलन करें और एक्सेस कंट्रोल का मूल्यांकन करें
  • अपने डेटा को पुनः प्राप्त करने या हटाने के लिए एग्जिट (exit) की योजना बनाएं

Source: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/5-critical-mistakes-to-avoid-when-adopting-generative-ai-financial-reporting-59h2 Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi