AI AP/AR വിന്യാസത്തിലെ 5 നിർണ്ണായകമായ തെറ്റുകൾ
AI ഓട്ടോമേഷൻ പ്രോജക്റ്റുകളിൽ 40% പരാജയപ്പെടുന്നു. പലതും രണ്ട് വർഷത്തിനുള്ളിൽ അവസാനിക്കുന്നു.
വിജയിക്കാൻ ഈ അഞ്ച് തെറ്റുകൾ ഒഴിവാക്കുക.
- മോശം ഡാറ്റ (Bad Data) AI-ക്ക് വൃത്തിയുള്ള ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. മോശമായ ആർക്കൈവുകൾ നിങ്ങളുടെ മോഡലിനെ നശിപ്പിക്കും.
- ആദ്യം നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുക.
- വിടവുകൾ പരിഹരിക്കുക.
- ഗുണനിലവാര നിയമങ്ങൾ നിശ്ചയിക്കുക.
- ഡാറ്റാ തയ്യാറെടുപ്പിനായി നിങ്ങളുടെ സമയത്തിന്റെ 20% ചെലവഴിക്കുക.
- മോശം ഇന്റഗ്രേഷൻ (Poor Integration) AI നിങ്ങളുടെ ERP-യുമായും പേയ്മെന്റ് സംവിധാനങ്ങളുമായും (payment rails) ചേർന്ന് പ്രവർത്തിക്കണം.
- ബന്ധിപ്പിക്കേണ്ട എല്ലാ സിസ്റ്റങ്ങളും പട്ടികപ്പെടുത്തുക.
- നിങ്ങളുടെ APIs പരിശോധിക്കുക.
- നിങ്ങളുടെ ആർക്കിടെക്ചർ ടീമിനെ തുടക്കത്തിൽ തന്നെ ഉൾപ്പെടുത്തുക.
- മനുഷ്യരെ അവഗണിക്കുന്നത് (Ignoring People) AI ജോലികളിൽ മാറ്റം വരുത്തുന്നു. പുതിയ ടൂളുകളെ നിങ്ങളുടെ ജീവനക്കാർ എതിർക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.
- നിങ്ങളുടെ ടീമിനെ പദ്ധതിയെക്കുറിച്ച് നേരത്തെ അറിയിക്കുക.
- ജോലി ചുമതലകൾ പുനർനിർണ്ണയിക്കുക.
- പ്രായോഗിക പരിശീലനം നൽകുക.
- കംപ്ലയൻസ് വിടവുകൾ (Compliance Gaps) ബാങ്കിംഗിന് കർശനമായ നിയമങ്ങളുണ്ട്. KYC, AML എന്നിവയ്ക്കായി നിങ്ങൾക്ക് ഓഡിറ്റ് ട്രയലുകൾ ആവശ്യമാണ്.
- തുടക്കം മുതൽ തന്നെ ഓഡിറ്റ് ടീമുകളെ ഉൾപ്പെടുത്തുക.
- AI എന്തിനാണ് ഒരു തീരുമാനം എടുത്തതെന്ന് രേഖപ്പെടുത്തുക.
- ചുമതലകൾ വേർതിരിച്ചു നിർത്തുക (Duty segregation).
- അവ്യക്തമായ ലക്ഷ്യങ്ങൾ (Vague Goals) "കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുക" എന്നതുപോലുള്ള ലക്ഷ്യങ്ങൾ പരാജയപ്പെടും. നിങ്ങൾക്ക് കൃത്യമായ കണക്കുകൾ ആവശ്യമാണ്.
- ഓരോ ജീവനക്കാരനും എത്ര ഇൻവോയ്സുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു എന്ന് ട്രാക്ക് ചെയ്യുക.
- പിശക് നിരക്ക് അളക്കുക.
- ഓരോ ഇൻവോയ്സിനും വരുന്ന ചിലവ് നിരീക്ഷിക്കുക.
സാങ്കേതികവിദ്യ മാത്രം പോരാ. മികച്ച ഫലം ലഭിക്കാൻ ഈ അഞ്ച് മേഖലകൾ പരിഹരിക്കുക.
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