ഫിനാൻസ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കായി അഡാപ്റ്റീവ് AI
ഫോർമാറ്റുകളിൽ മാറ്റം വരുമ്പോൾ സാധാരണ ഓട്ടോമേഷൻ സംവിധാനങ്ങൾ പരാജയപ്പെടുന്നു. പിശകുകൾ തിരുത്താൻ നിങ്ങൾ മണിക്കൂറുകൾ പാഴാക്കുന്നു. അഡാപ്റ്റീവ് AI ഇത് പരിഹരിക്കുന്നു. ഇത് പിശകുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നു.
ഒരു ടീം അവരുടെ പിശക് പരിഹരിക്കാനുള്ള സമയം പ്രതിദിനം 4 മണിക്കൂറിൽ നിന്ന് ആഴ്ചയിൽ 20 മിനിറ്റായി കുറച്ചു.
നിങ്ങളുടെ ക്ലോസിംഗ് പ്രക്രിയയിലെ (close process) മാനുവൽ ജോലികൾ കണ്ടെത്തുക. ഇവ പരിശോധിക്കുക:
- ഇൻവോയ്സ് പ്രോസസ്സിംഗ് (Invoice processing).
- ക്യാഷ് ആപ്ലിക്കേഷൻ (Cash application).
- ലെഡ്ജർ റീകൺസിലിയേഷൻ (Ledger reconciliation).
- ചെലവ് റിപ്പോർട്ടുകൾ (Expense reports).
അസാധാരണമായ സാഹചര്യങ്ങൾ (exceptions) 15%-ൽ കൂടുതലാണെങ്കിൽ തുടങ്ങുക. മാനുവൽ ജോലികൾ മാസത്തിൽ 40 മണിക്കൂറിൽ കൂടുതൽ എടുക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ തുടങ്ങുക.
6 മുതൽ 12 മാസം വരെയുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക. ഇൻവോയ്സ് ഹിസ്റ്ററിയും പേയ്മെന്റ് റെക്കോർഡുകളും ലഭ്യമാക്കുക. ഈ റെക്കോർഡുകൾ ശരിയായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ AI-യെ പഠിപ്പിക്കുന്നു.
ഈ മൂന്ന് പാളികൾ (layers) നിർമ്മിക്കുക:
- ഇൻജഷൻ (Ingestion): ERP-കളിൽ നിന്നും ബാങ്കുകളിൽ നിന്നും ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നു.
- ഇന്റലിജൻസ് (Intelligence): AI മോഡലുകൾ പഠിക്കുകയും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
- ആക്ഷൻ (Action): ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ ERP-ലേക്ക് തിരികെ അയക്കുന്നു.
അക്കൗണ്ട്സ് പേയബിൾ (Accounts Payable) ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങുക. ഇതിന് വ്യക്തമായ നിയമങ്ങളുണ്ട്. ഇതിൽ വലിയ അളവിൽ ഇടപാടുകൾ നടക്കുന്നുമുണ്ട്. ആദ്യം AI പശ്ചാത്തലത്തിൽ (background) പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. AI എടുക്കുന്ന തീരുമാനങ്ങളെ മനുഷ്യർ എടുക്കുന്ന തീരുമാനങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക.
ഇവ ആഴ്ചതോറും ട്രാക്ക് ചെയ്യുക:
- സ്ട്രെയിറ്റ്-ത്രൂ പ്രോസസ്സിംഗ് നിരക്ക് (Straight-through processing rate).
- പിശക് പരിഹരിക്കാൻ എടുക്കുന്ന സമയം (Error resolution time).
- മോഡൽ കൃത്യത (Model accuracy).
ഈ നിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുക:
- ശരിയോ തെറ്റോ എന്ന് വ്യക്തമായ ഉത്തരങ്ങളുള്ള ജോലികൾ ഉപയോഗിക്കുക.
- വിദഗ്ധരെക്കൊണ്ട് ജോലി പരിശോധിക്കുക.
- ഓട്ടോമാറ്റിക് അപ്രൂവലിനായി ഉയർന്ന മാനദണ്ഡങ്ങൾ നിശ്ചയിക്കുക.
Source: https://dev.to/jasperstewart/how-to-implement-adaptive-ai-architecture-in-your-finance-workflow-e7i Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi