ਆਪਣੀ AI ਰਿਸਕ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ

AI ਰਿਸਕ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਸਭ ਲਈ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇੱਕ ਬੈਂਕ ਨੂੰ ਹਸਪਤਾਲ ਜਾਂ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਸਾਈਟ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰੇ ਕੰਟਰੋਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਰਣਨੀਤੀ ਚੁਣਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇ।

ਇੱਥੇ ਚਾਰ ਆਮ ਪਹੁੰਚਾਂ ਹਨ:

ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਪਹੁੰਚ (Rules-Based Approach) ਇਹ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚੈੱਕਲਿਸਟਾਂ ਅਤੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਗੇਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜੋਖਮ-ਅਧਾਰਤ ਪਹੁੰਚ (Risk-Based Approach) ਇਹ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮਾਂ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੰਟਰੋਲ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਘੱਟ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮਾਂ 'ਤੇ ਘੱਟ।

ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ (Continuous Monitoring) ਇਹ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ (Human-in-the-Loop) ਇਹ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਫਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਪਾਲਣਾ (compliance) ਲਈ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ, ਤੀਬਰਤਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜੋਖਮ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਚੋਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ:

ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੋਵੇ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਤੁਹਾਡੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਰਹੋ।

ਸਰੋਤ: https://dev.to/dorjamie/comparing-ai-risk-management-approaches-which-strategy-fits-your-needs-p94

ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਿੱਖਣ ਭਾਈਚਾਰਾ: https://t.me/GyaanSetuAi