Finansta Uyarlanabilir Yapay Zeka Kullanırken Yapılan 5 Kritik Hata
Finans ekipleri yapay zeka için büyük hedefler koyar. Her şeyi otomatikleştirmek isterler. Birçoğu başarısız olur. Kötü modellerle karşılaşırlar. Para kaybederler. Bu hatalardan kaçının.
Hata: Çok Geniş Kapsam Her şeyi aynı anda düzeltmeye çalışmayın. Büyük projeler çok uzun sürer. Hiçbir sonuç göremezsiniz. Küçük bir süreç seçin. Örnek: Tek bir tedarikçi grubu. 90 gün içinde yüksek doğruluk hedefleyin. Sonra büyütün.
Hata: Bakım Yapmamak Yapay zeka, "kur ve unut" tarzı bir araç değildir. İş dünyası değişir. Tedarikçiler formatları değiştirir. Modellerde sapma oluşur. Doğruluk düşer. Metrikleri haftalık olarak takip edin. İstisna oranlarını kontrol edin. Modelleri her çeyrekte bir gözden geçirin.
Hata: Kötü Veri Sadece birkaç aylık veri kullanmayın. Kirli veri kullanmayın. Yapay zeka, ona verdiğiniz şeyden öğrenir. 12 ila 18 aylık geçmiş veriye ihtiyacınız var. Tedarikçi kayıtlarınızı temizleyin. Önce GL kodlarınızı düzeltin.
Hata: İnsanları Göz Ardı Etmek Personelinizi görmezden gelmeyin. AP ve AR ekipleriniz aracı kullanır. Eğer araçtan nefret ederlerse, onu kullanmaktan kaçınırlar. Onları ilk günden sürece dahil edin. Hataları bildirmelerine izin verin. Yapay zekayı eğitmek için geri bildirimlerini kullanın.
Hata: Denetim İzi Eksikliği Bir "kara kutu" kullanmayın. Denetim ekiplerinin cevaplara ihtiyacı vardır. "Bunu yapay zeka yaptı" bir cevap değildir. Her kararı kaydedin. Versiyon kontrolü sağlayın. İnsan incelemesi için sınırlar belirleyin.
Uyarlanabilir yapay zeka bir planla çalışır. Küçük başlayın. Ekibinizi sürece dahil edin. Verilerinizi temizleyin. Sonuçları izleyin. Uyumluluğu koruyun.
Kaynak: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/5-critical-mistakes-when-implementing-adaptive-ai-architecture-in-finance-1l7n İsteğe bağlı öğrenme topluluğu: https://t.me/GyaanSetuAi