𝟱 𝗔𝗜 𝗔𝗣/𝗔𝗥 도입 시 저지르는 치명적인 실수
AI 자동화 프로젝트의 40%가 실패합니다. 그중 상당수는 2년 이내에 종료됩니다.
성공을 위해 다음 다섯 가지 오류를 피하십시오.
- 잘못된 데이터 AI에는 깨끗한 데이터가 필요합니다. 부실한 아카이브는 모델을 망가뜨립니다.
- 먼저 데이터를 감사하십시오.
- 데이터 공백을 수정하십시오.
- 품질 규칙을 설정하십시오.
- 시간의 20%를 데이터 준비에 할애하십시오.
- 미흡한 통합 AI는 ERP 및 결제 시스템(payment rails)과 연동되어야 합니다.
- 연결이 필요한 모든 시스템을 목록화하십시오.
- API를 점검하십시오.
- 아키텍처 팀을 조기에 참여시키십시오.
- 인적 요인 간과 AI는 직무를 변화시킵니다. 직원들은 새로운 도구에 저항할 것입니다.
- 팀에 계획을 조기에 공유하십시오.
- 직무 역할을 재정의하십시오.
- 실습 위주의 교육을 제공하십시오.
- 컴플라이언스 공백 금융업은 규제가 엄격합니다. KYC 및 AML을 위한 감사 추적(audit trails)이 필요합니다.
- 시작 단계부터 감사 팀을 포함하십시오.
- AI가 특정 결정을 내린 이유를 문서화하십시오.
- 직무 분리(duty segregation)를 유지하십시오.
- 모호한 목표 "효율성 증대"와 같은 목표는 실패합니다. 수치가 필요합니다.
- 직원 1인당 송장 처리 수를 추적하십시오.
- 오류율을 측정하십시오.
- 송장당 비용을 모니터링하십시오.
기술만으로는 충분하지 않습니다. 수익을 얻으려면 이 다섯 가지 영역을 개선하십시오.
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