فنانس میں ایڈاپٹیو AI کے ساتھ 5 سنگین غلطیاں
فنانس ٹیمیں AI کے لیے بڑے اہداف مقرر کرتی ہیں۔ وہ ہر چیز کو خودکار بنانا چاہتی ہیں۔ بہت سے ناکام ہو جاتے ہیں۔ انہیں ناقص ماڈلز ملتے ہیں۔ وہ رقم کا نقصان اٹھاتے ہیں۔ ان غلطیوں سے بچیں۔
غلطی 1: بہت زیادہ دائرہ کار (Scope) ایک ساتھ سب کچھ ٹھیک کرنے کی کوشش نہ کریں۔ بڑے منصوبوں میں بہت زیادہ وقت لگتا ہے۔ آپ کو کوئی نتائج نظر نہیں آتے۔ کسی ایک چھوٹے عمل کا انتخاب کریں۔ مثال: ایک وینڈر گروپ۔ 90 دنوں میں اعلیٰ درستگی کا ہدف رکھیں۔ پھر وسعت دیں۔
غلطی 2: دیکھ بھال (Maintenance) کا نہ ہونا AI کوئی ایسی چیز نہیں جسے ایک بار سیٹ کر کے بھول جائیں۔ کاروبار بدلتا رہتا ہے۔ سپلائرز فارمیٹس تبدیل کرتے ہیں۔ ماڈلز کا معیار بگڑنے لگتا ہے (Models drift)۔ درستگی کم ہو جاتی ہے۔ ہفتہ وار بنیادوں پر میٹرکس (metrics) کو ٹریک کریں۔ استثنیٰ کی شرح (exception rates) چیک کریں۔ ہر سہ ماہی میں ماڈلز کا جائزہ لیں۔
غلطی 3: ناقص ڈیٹا صرف چند مہینوں کے ڈیٹا کا استعمال نہ کریں۔ غیر معیاری (dirty) ڈیٹا استعمال نہ کریں۔ AI اسی سے سیکھتا ہے جو آپ اسے دیتے ہیں۔ آپ کو 12 سے 18 ماہ کی ہسٹری کی ضرورت ہے۔ اپنے وینڈر ریکارڈز کو صاف کریں۔ پہلے اپنے GL کوڈز کو درست کریں۔
غلطی 4: لوگوں کو نظر انداز کرنا اپنے عملے کو نظر انداز نہ کریں۔ آپ کی AP اور AR ٹیمیں اس ٹول کا استعمال کرتی ہیں۔ اگر وہ اسے ناپسند کریں گے، تو وہ اس سے بچیں گے۔ پہلے دن سے ہی انہیں شامل کریں۔ انہیں غلطیاں بتانے کا موقع دیں۔ AI کو تربیت دینے کے لیے ان کی رائے (feedback) کا استعمال کریں۔
غلطی 5: آڈٹ ٹریل کا نہ ہونا "بلیک باکس" (black box) کا استعمال نہ کریں۔ آڈٹ ٹیموں کو جوابات کی ضرورت ہوتی ہے۔ "یہ AI نے کیا ہے" کوئی جواب نہیں ہے۔ ہر فیصلے کا لاگ (log) رکھیں۔ ورژن کنٹرول (version control) برقرار رکھیں۔ انسانی نظر ثانی کی حدود مقرر کریں۔
ایڈاپٹیو AI ایک منصوبہ بندی کے ساتھ کام کرتا ہے۔ چھوٹے پیمانے سے شروع کریں۔ اپنی ٹیم کو شامل کریں۔ اپنا ڈیٹا صاف کریں۔ نتائج کی نگرانی کریں۔ تعمیل (compliance) برقرار رکھیں۔
ماخذ: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/5-critical-mistakes-when-implementing-adaptive-ai-architecture-in-finance-1l7n اختیاری لرننگ کمیونٹی: https://t.me/GyaanSetuAi