𝟱 𝗖𝗿𝗶𝘁𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝗪𝗶𝘁𝗵 𝗔𝗱𝗮𝗽𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗔𝗜 𝗜𝗻 𝗙𝗶𝗻𝗮𝗻𝗰𝗲
फायनान्स टीम्स AI साठी मोठी उद्दिष्टे ठेवतात. त्यांना सर्व काही ऑटोमेट करायचे असते. अनेकदा अपयश येते. त्यांना चुकीचे मॉडेल्स मिळतात. त्यांचे आर्थिक नुकसान होते. या चुका टाळा.
चूक १: व्याप्ती खूप जास्त असणे (Too Much Scope) सर्व गोष्टी एकाच वेळी सुधारण्याचा प्रयत्न करू नका. मोठ्या प्रकल्पांना खूप वेळ लागतो. तुम्हाला कोणतेही परिणाम दिसत नाहीत. एक छोटी प्रक्रिया निवडा. उदाहरण: एक व्हेंडर ग्रुप (vendor group). ९० दिवसांत उच्च अचूकता मिळवण्याचे लक्ष्य ठेवा. त्यानंतर विस्तार करा.
चूक २: देखभालीचा अभाव (No Maintenance) AI हे 'सेट अँड फॉरगेट' (set and forget) प्रकारचे साधन नाही. व्यवसाय बदलतो. सप्लायर्स त्यांचे फॉरमॅट्स बदलतात. मॉडेल्समध्ये बदल (drift) होतात. अचूकता कमी होते. मेट्रिक्सचे दर आठवड्याला मापन करा. एक्सेप्शन रेट्स (exception rates) तपासा. दर तिमाहीला मॉडेल्सचा आढावा घ्या.
चूक ३: चुकीचा डेटा (Bad Data) केवळ काही महिन्यांचा डेटा वापरू नका. अशुद्ध (dirty) डेटा वापरू नका. तुम्ही जे देता त्यातूनच AI शिकते. तुम्हाला १२ ते १८ महिन्यांचा इतिहास आवश्यक आहे. तुमचे व्हेंडर रेकॉर्ड्स स्वच्छ (clean) करा. प्रथम तुमचे GL कोड्स दुरुस्त करा.
चूक ४: कर्मचाऱ्यांकडे दुर्लक्ष करणे (Ignoring People) तुमच्या कर्मचाऱ्यांकडे दुर्लक्ष करू नका. तुमच्या AP आणि AR टीम्स हे साधन वापरतात. जर त्यांना ते आवडले नाही, तर ते त्याचा वापर टाळतील. पहिल्या दिवसापासूनच त्यांना सामील करून घ्या. त्यांना चुका दर्शवू द्या. AI ला प्रशिक्षित करण्यासाठी त्यांच्या फीडबॅकचा वापर करा.
चूक ५: ऑडिट ट्रेलचा अभाव (No Audit Trail) 'ब्लॅक बॉक्स' (black box) पद्धत वापरू नका. ऑडिट टीमला उत्तरांची गरज असते. "AI ने हे केले" हे उत्तर असू शकत नाही. प्रत्येक निर्णयाची नोंद (log) ठेवा. व्हर्जन कंट्रोल (version control) ठेवा. मानवी पुनरावलोकनासाठी (human review) मर्यादा निश्चित करा.
ॲडॉप्टिव्ह AI नियोजनाने काम करते. लहान सुरुवात करा. तुमच्या टीमला सामील करून घ्या. तुमचा डेटा स्वच्छ करा. निकालांचे निरीक्षण करा. नियमांचे पालन करा (Stay compliant).
Source: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/5-critical-mistakes-when-implementing-adaptive-ai-architecture-in-finance-1l7n Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi