𝟱 𝗖𝗿𝗶𝘁𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝗪𝗶𝘁𝗵 𝗔𝗱𝗮𝗽𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗔𝗜 𝗜𝗻 𝗙𝗶𝗻𝗮𝗻𝗰𝗲
फाइनेंस टीमें AI के लिए बड़े लक्ष्य निर्धारित करती हैं। वे सब कुछ ऑटोमेट करना चाहती हैं। कई टीमें विफल हो जाती हैं। उन्हें खराब मॉडल मिलते हैं। उन्हें आर्थिक नुकसान होता है। इन गलतियों से बचें।
गलती 1: बहुत अधिक स्कोप एक साथ सब कुछ ठीक करने की कोशिश न करें। बड़े प्रोजेक्ट्स में बहुत अधिक समय लगता है। आपको कोई परिणाम नहीं दिखता। किसी एक छोटी प्रक्रिया को चुनें। उदाहरण: एक वेंडर ग्रुप। 90 दिनों में उच्च सटीकता का लक्ष्य रखें। फिर विस्तार करें।
गलती 2: रखरखाव (Maintenance) का अभाव AI कोई 'सेट एंड फॉरगेट' टूल नहीं है। व्यवसाय बदलता है। सप्लायर्स फॉर्मेट बदलते हैं। मॉडल्स में बदलाव (drift) आता है। सटीकता कम हो जाती है। साप्ताहिक रूप से मेट्रिक्स को ट्रैक करें। एक्सेप्शन रेट्स (exception rates) की जाँच करें। हर तिमाही में मॉडल्स की समीक्षा करें।
गलती 3: खराब डेटा केवल कुछ महीनों के डेटा का उपयोग न करें। गंदे (dirty) डेटा का उपयोग न करें। AI उसी से सीखता है जो आप उसे देते हैं। आपको 12 से 18 महीने के इतिहास की आवश्यकता है। अपने वेंडर रिकॉर्ड्स को साफ करें। सबसे पहले अपने GL कोड्स को ठीक करें।
गलती 4: लोगों की अनदेखी करना अपने कर्मचारियों की अनदेखी न करें। आपकी AP और AR टीमें इस टूल का उपयोग करती हैं। यदि उन्हें यह पसंद नहीं आया, तो वे इससे बचेंगे। पहले दिन से ही उन्हें शामिल करें। उन्हें गलतियाँ बताने (flag करने) दें। AI को प्रशिक्षित करने के लिए उनके फीडबैक का उपयोग करें।
गलती 5: ऑडिट ट्रेल का न होना 'ब्लैक बॉक्स' का उपयोग न करें। ऑडिट टीमों को जवाब चाहिए होते हैं। "AI ने यह किया" कोई जवाब नहीं है। हर निर्णय को लॉग (log) करें। वर्जन कंट्रोल (version control) बनाए रखें। मानवीय समीक्षा (human review) की सीमाएं निर्धारित करें।
एडेप्टिव AI एक योजना के साथ काम करता है। छोटी शुरुआत करें। अपनी टीम को शामिल करें। अपना डेटा साफ करें। परिणामों की निगरानी करें। अनुपालन (compliant) बनाए रखें।
स्रोत: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/5-critical-mistakes-when-implementing-adaptive-ai-architecture-in-finance-1l7n वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi