AI AP/AR ನಿಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿನ 5 ನಿರ್ಣಾಯಕ ತಪ್ಪುಗಳು
40% AI ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ (automation) ಯೋಜನೆಗಳು ವಿಫಲವಾಗುತ್ತವೆ. ಅನೇಕವು ಎರಡು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲೇ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಲು ಈ ಐದು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
- ಕಳಪೆ ಡೇಟಾ (Bad Data) AI ಗೆ ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಡೇಟಾ ಬೇಕು. ಕಳಪೆ ಆರ್ಕೈವ್ಗಳು (archives) ನಿಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಹಾಳುಮಾಡುತ್ತವೆ.
- ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿ.
- ಕೊರತೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ.
- ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ.
- ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಸಮಯದ 20% ಅನ್ನು ವ್ಯಯಿಸಿ.
- ಕಳಪೆ ಏಕೀಕರಣ (Poor Integration) AI ನಿಮ್ಮ ERP ಮತ್ತು ಪೇಮೆಂಟ್ ರೇಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ (payment rails) ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕು.
- ನೀವು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ.
- ನಿಮ್ಮ APIs ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ತಂಡವನ್ನು ಮೊದಲೇ ಒಳಗೊಳ್ಳಿ.
- ಜನರನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು (Ignoring People) AI ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಹೊಸ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು (tools) ವಿರೋಧಿಸಬಹುದು.
- ನಿಮ್ಮ ತಂಡಕ್ಕೆ ಯೋಜನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮೊದಲೇ ತಿಳಿಸಿ.
- ಉದ್ಯೋಗದ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಮರುರೂಪಿಸಿ.
- ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ನೀಡಿ.
- ಅನುಸರಣೆಯ ಕೊರತೆಗಳು (Compliance Gaps) ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಿನ ನಿಯಮಗಳಿವೆ. KYC ಮತ್ತು AML ಗಾಗಿ ನಿಮಗೆ ಆಡಿಟ್ ಟ್ರೈಲ್ಗಳ (audit trails) ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ಆರಂಭದಿಂದಲೇ ಆಡಿಟ್ ತಂಡಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಿ.
- AI ಏಕೆ ಒಂದು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ.
- ಕರ್ತವ್ಯಗಳ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು (duty segregation) ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಗುರಿಗಳು (Vague Goals) "ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ" ಎಂಬಂತಹ ಗುರಿಗಳು ವಿಫಲವಾಗುತ್ತವೆ. ನಿಮಗೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ಪ್ರತಿ ಉದ್ಯೋಗಿಯ ಇನ್ವಾಯ್ಸ್ಗಳನ್ನು (invoices) ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ.
- ದೋಷದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ.
- ಪ್ರತಿ ಇನ್ವಾಯ್ಸ್ಗೆ ತಗಲುವ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವೊಂದೇ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಈ ಐದು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ.
Source: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/5-critical-mistakes-to-avoid-when-deploying-ai-accounts-payable-receivable-1e3 Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi