एंटरप्राइज AI के लिए रिकॉन्सिलिएशन इंजन (Reconciliation Engine) बनाना

AI मशीनों को अनस्ट्रक्चर्ड डेटा (unstructured data) समझने में मदद करता है। आधुनिक मॉडल दस्तावेज़ों से नाम, इनवॉइस नंबर और राशि निकालते हैं। अधिकांश ट्यूटोरियल वहीं रुक जाते हैं। वे आपको निकाला गया डेटा दिखाते हैं और उसे सफलता मान लेते हैं।

वास्तविक व्यवसाय में, केवल डेटा को समझना पर्याप्त नहीं है। आपको निर्णय लेने होंगे।

एक AI ग्राहक आईडी (customer ID) और इनवॉइस राशि निकाल सकता है। लेकिन यह आपको यह नहीं बता सकता कि क्या उस इनवॉइस का भुगतान पहले ही किया जा चुका है। यह आपको यह नहीं बता सकता कि क्या कॉन्ट्रैक्ट समाप्त हो गया है। ये भाषा की समस्याएँ नहीं हैं। ये व्यावसायिक समस्याएँ हैं।

इसीलिए आपको एक रिकॉन्सिलिएशन इंजन (Reconciliation Engine) की आवश्यकता है।

रिकॉन्सिलिएशन (Reconciliation) केवल नंबरों का मिलान करना नहीं है। यह व्यावसायिक संबंधों को सत्यापित करना है। एक भुगतान को ग्राहक, कॉन्ट्रैक्ट और इनवॉइस के साथ मेल खाना चाहिए।

AI टेक्स्ट पढ़ने में बहुत अच्छा है। AI वित्तीय नीतियों (financial policies) को लागू करने में कमजोर है। AI इनवॉइस नंबर का अनुमान लगा सकता है, लेकिन इसे 'पेड' (paid) के रूप में चिह्नित नहीं करना चाहिए। इसके लिए आपको डिटरमिनिस्टिक लॉजिक (deterministic logic) की आवश्यकता है।

आपका पाइपलाइन ऐसा दिखना चाहिए: • बैंक स्टेटमेंट (Bank Statement) • ट्रांसफॉर्मेशन (Transformation) • एंटिटी रिकग्निशन (Entity Recognition) • एंटिटी रेजोल्यूशन (Entity Resolution) • बिजनेस वैलिडेशन (Business Validation) • डिसीजन इंजन (Decision Engine) • अंतिम परिणाम (Final Result)

डिसीजन इंजन सिस्टम का हृदय है। यह अनुमान नहीं लगाता। यह नियमों का मूल्यांकन करता है।

एक साधारण 'हाँ' या 'नहीं' के बजाय, इंजन विशिष्ट व्यावसायिक परिणाम प्रदान करता है: • AUTO_RECONCILED: सब कुछ सही है। • PARTIAL_PAYMENT: इनवॉइस अभी भी खुला (open) है। • OVERPAYMENT: ग्राहक ने बहुत अधिक भुगतान कर दिया है। • REVIEW_REQUIRED: किसी इंसान को इसकी जांच करनी होगी।

जोखिम प्रबंधन के लिए आपको कॉन्फिडेंस थ्रेशोल्ड (confidence thresholds) का भी उपयोग करना चाहिए। यदि AI 95% आश्वस्त है, तो इसे ऑटोमेट करें। यदि AI 80% आश्वस्त है, तो किसी इंसान से सत्यापन करने के लिए कहें। यदि AI 80% से कम है, तो इसे मैन्युअल समीक्षा के लिए फ्लैग करें।

यह दृष्टिकोण विश्वास पैदा करता है। फाइनेंस टीमें 'ब्लैक बॉक्स' नहीं चाहतीं। वे जानना चाहती हैं कि कोई निर्णय क्यों लिया गया।

सबक सरल है: AI समझ (understanding) की समस्या हल करता है। नियम विश्वास (trust) की समस्या हल करते हैं।

अपने व्यावसायिक नियमों को बदलने के लिए AI का उपयोग न करें। अपने नियमों को डेटा देने के लिए AI का उपयोग करें।

स्रोत: https://dev.to/uigerhana/building-a-reconciliation-engine-for-enterprise-ai-systems-3h88

वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi