फाइनेंस वर्कफ़्लो के लिए एडेप्टिव AI
फॉर्मेट बदलने पर स्टैंडर्ड ऑटोमेशन विफल हो जाता है। आप गलतियों को सुधारने में घंटों बर्बाद करते हैं। एडेप्टिव AI इस समस्या का समाधान करता है। यह गलतियों से सीखता है।
एक टीम ने एरर हैंडलिंग के समय को प्रतिदिन 4 घंटे से घटाकर प्रति सप्ताह 20 मिनट कर दिया।
अपनी क्लोजिंग प्रक्रिया (close process) में मैन्युअल काम को पहचानें। यहाँ देखें:
- इनवॉइस प्रोसेसिंग।
- कैश एप्लीकेशन।
- लेजर रिकॉन्सिलिएशन।
- एक्सपेंस रिपोर्ट्स।
यदि अपवाद (exceptions) 15% से अधिक हों, तो शुरुआत करें। यदि मैन्युअल काम में महीने में 40 घंटे से अधिक समय लगता है, तो शुरुआत करें।
6 से 12 महीने का डेटा इकट्ठा करें। इनवॉइस हिस्ट्री और पेमेंट रिकॉर्ड प्राप्त करें। ये रिकॉर्ड AI को सही निर्णय लेना सिखाते हैं।
इन तीन परतों (layers) का निर्माण करें:
- Ingestion: ERPs और बैंकों से डेटा एकत्र करता है।
- Intelligence: AI मॉडल सीखते और अपडेट होते हैं।
- Action: डेटा वापस आपके ERP में भेजता है।
Accounts Payable से शुरुआत करें। इसमें स्पष्ट नियम होते हैं और काम का वॉल्यूम भी अधिक होता है। पहले AI को बैकग्राउंड में चलाएं। AI के निर्णयों की तुलना मानवीय निर्णयों से करें।
इन्हें साप्ताहिक रूप से ट्रैक करें:
- स्ट्रेट-थ्रू प्रोसेसिंग रेट (Straight-through processing rate)।
- एरर रेजोल्यूशन टाइम।
- मॉडल की सटीकता (Model accuracy)।
इन सुझावों का पालन करें:
- ऐसे कार्यों का उपयोग करें जिनके उत्तर स्पष्ट रूप से सही या गलत हों।
- विशेषज्ञों को काम की जांच करने दें।
- ऑटोमैटिक अप्रूवल के लिए उच्च मानक (high bars) निर्धारित करें।
Source: https://dev.to/jasperstewart/how-to-implement-adaptive-ai-architecture-in-your-finance-workflow-e7i Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi