AI AP/AR Dağıtımında 5 Kritik Hata
Yapay zeka otomasyon projelerinin %40'ı başarısız oluyor. Birçoğu iki yıl içinde sona eriyor.
Başarılı olmak için bu beş hatadan kaçının.
- Kötü Veri Yapay zekanın temiz veriye ihtiyacı vardır. Zayıf arşivler modelinizi mahveder.
- Önce verilerinizi denetleyin.
- Eksikleri giderin.
- Kalite kuralları belirleyin.
- Zamanınızın %20'sini veri hazırlığına ayırın.
- Zayıf Entegrasyon Yapay zeka, ERP sisteminiz ve ödeme altyapılarınızla uyumlu çalışmalıdır.
- Bağlamanız gereken her sistemi listeleyin.
- API'lerinizi kontrol edin.
- Mimari ekibinizi sürece erken dahil edin.
- İnsan Faktörünü Göz Ardı Etmek Yapay zeka iş yapış biçimlerini değiştirir. Personeliniz yeni araçlara direnç gösterecektir.
- Planı ekibinize erkenden bildirin.
- İş rollerini yeniden tanımlayın.
- Uygulamalı eğitimler verin.
- Uyumluluk Açıkları Bankacılıkta katı kurallar vardır. KYC ve AML için denetim izlerine ihtiyacınız vardır.
- Denetim ekiplerini en baştan sürece dahil edin.
- Yapay zekanın neden belirli bir seçimi yaptığını belgeleyin.
- Görevler ayrılığı ilkesini koruyun.
- Belirsiz Hedefler "Verimliliği artırmak" gibi hedefler başarısızlığa uğrar. Sayılara ihtiyacınız var.
- Çalışan başına düşen fatura sayısını takip edin.
- Hata oranlarını ölçün.
- Fatura başına maliyetinizi izleyin.
Teknoloji tek başına yeterli değildir. Getiri elde etmek için bu beş alanı düzeltin.
Kaynak: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/5-critical-mistakes-to-avoid-when-deploying-ai-accounts-payable-receivable-1e3 İsteğe bağlı öğrenme topluluğu: https://t.me/GyaanSetuAi