কীভাবে AI-চালিত সিদ্ধান্তগুলিকে দায়িত্বের সাথে এবং আত্মবিশ্বাসের সাথে স্বয়ংক্রিয় করা যায়

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) প্রযুক্তিকে ঘিরে সমস্ত গুঞ্জন যেমন চ্যাটজিপিটি, প্রশ্ন হয়ে ওঠে "ব্যবসায়ের ফলাফলগুলি চালনা করার জন্য আমরা কীভাবে এই সরঞ্জামগুলির শক্তিকে সর্বোত্তমভাবে ব্যবহার করব?"

আজকের অনিশ্চিত অর্থনৈতিক পরিবেশে, বেল্টগুলি বোর্ড জুড়ে আঁটসাঁট হচ্ছে, এবং বিনিয়োগের অগ্রাধিকারগুলি সুদূরপ্রসারী, মুনশট প্রকল্পগুলি থেকে দূরে সরে যাচ্ছে ব্যবহারিক, নিকট-মেয়াদী অ্যাপ্লিকেশন. এই পদ্ধতির অর্থ হল এমন সুযোগগুলি খুঁজে বের করা যেখানে ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার গতি এবং গুণমান উন্নত করতে AI কার্যত প্রয়োগ করা যেতে পারে।

ব্যাঙ্কগুলির জন্য, এই সুযোগগুলি অনেক ক্ষেত্রেই বিদ্যমান - ক্রেডিট অফারগুলি প্রসারিত করা এবং গ্রাহকদের চিকিত্সা ব্যক্তিগতকরণ থেকে জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং ঝুঁকিপূর্ণ অ্যাকাউন্টগুলি সনাক্ত করা পর্যন্ত। যাইহোক, অত্যন্ত নিয়ন্ত্রিত আর্থিক পরিষেবা শিল্পের মধ্যে, এই ধরনের সিদ্ধান্তগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে AI ব্যবহার করা ঝুঁকি এবং জটিলতার একটি স্তর যুক্ত করে।

ব্যবসার হাতে এআই-চালিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য এবং বাস্তব, অর্থবহ ফলাফলগুলিকে এগিয়ে নিয়ে যাওয়ার জন্য, প্রযুক্তি দলগুলিকে অবশ্যই AI মডেলগুলিকে দায়বদ্ধভাবে বিকাশ এবং স্থাপনের জন্য সঠিক কাঠামো প্রদান করতে হবে।

দায়ী এআই কি এবং কেন এটি এত গুরুত্বপূর্ণ?

দায়ী এআই AI নিরাপদ, বিশ্বস্ত এবং নিরপেক্ষ তা নিশ্চিত করার জন্য একটি মান। এটি নিশ্চিত করে যে AI এবং মেশিন লার্নিং (ML) মডেলগুলি শক্তিশালী, ব্যাখ্যাযোগ্য, নৈতিক এবং নিরীক্ষণযোগ্য।

দুর্ভাগ্যবশত, সর্বশেষ অনুযায়ী আর্থিক পরিষেবাগুলিতে দায়বদ্ধ AI অবস্থা৷ প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, যখন এআই পণ্য এবং সরঞ্জামগুলির চাহিদা বাড়ছে, তখন বিশাল সংখ্যাগরিষ্ঠ (71%) তাদের মূল কৌশলগুলিতে নৈতিক এবং দায়িত্বশীল এআই প্রয়োগ করেনি। সবচেয়ে উদ্বেগজনকভাবে, মাত্র 8% রিপোর্ট করেছে যে তাদের AI কৌশলগুলি সম্পূর্ণরূপে পরিপক্ক এবং মডেল উন্নয়নের মানগুলি ধারাবাহিকভাবে স্কেল করা হয়েছে।

নিয়ন্ত্রক প্রভাবের বাইরে, আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলির একটি নৈতিক দায়িত্ব রয়েছে যাতে তাদের সিদ্ধান্তগুলি ন্যায্য এবং পক্ষপাতমুক্ত হয়। এটি সঠিক জিনিসটি করা এবং প্রতিটি সিদ্ধান্তের সাথে গ্রাহকদের আস্থা অর্জনের বিষয়ে। একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রথম ধাপ হল গভীরভাবে সংবেদনশীল হয়ে উঠছে কিভাবে AI এবং ML অ্যালগরিদম শেষ পর্যন্ত প্রকৃত মানুষদের উপর প্রভাব ফেলবে।

কীভাবে AI দায়িত্বের সাথে ব্যবহার করা হয় তা নিশ্চিত করবেন

আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলিকে তাদের প্রযুক্তি বিনিয়োগের সামনে তাদের গ্রাহকদের সর্বোত্তম স্বার্থ রাখতে হবে।

এর অর্থ হল দৃঢ় মডেল গভর্নেন্স অনুশীলন যা এন্টারপ্রাইজ-ব্যাপী স্বচ্ছতা এবং সমস্ত সম্পদের নিরীক্ষাযোগ্যতা নিশ্চিত করে – ধারণা এবং পরীক্ষা থেকে শুরু করে স্থাপনা এবং উৎপাদন-পরবর্তী কর্মক্ষমতা পর্যবেক্ষণ, রিপোর্টিং এবং সতর্কতা।

এর অর্থ হল মডেল এবং সিস্টেমগুলি কীভাবে সিদ্ধান্তে পৌঁছায় তা বোঝা। এআই-চালিত প্রযুক্তিকে অ্যালগরিদম চালানোর চেয়ে আরও বেশি কিছু করতে হবে - এটিকে অবশ্যই সম্পূর্ণ স্বচ্ছতা প্রদান করতে হবে কেন একটি সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়েছিল, কোন ডেটা ব্যবহার করা হয়েছিল, মডেলগুলি কীভাবে আচরণ করেছিল এবং কী যুক্তি প্রয়োগ করা হয়েছিল।

একটি ইউনিফাইড এন্টারপ্রাইজ প্ল্যাটফর্ম বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্তের কৌশলগুলি লেখক, পরীক্ষা, স্থাপন এবং নিরীক্ষণের জন্য একটি সাধারণ স্থান প্রদান করে। দলগুলি কীভাবে এবং কোথায় মডেলগুলি ব্যবহার করা হচ্ছে তা ট্র্যাক করতে পারে এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে, তারা কী সিদ্ধান্ত এবং ফলাফলগুলি চালাচ্ছে। এই ফিডব্যাক লুপটি এন্টারপ্রাইজ জুড়ে এআই-চালিত সিদ্ধান্তের এন্ড-টু-এন্ড প্রভাবগুলির মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ দৃশ্যমানতা প্রদান করে।

সিমুলেশন দিয়ে একটি গোপন সুবিধা আনলক করুন

দৃঢ় সিদ্ধান্তের কৌশল এবং এআই সমাধানগুলি ডিজাইন করার জন্য প্রায়শই কিছু স্তরের পরীক্ষা-নিরীক্ষার প্রয়োজন হয়। সমাধানটি কঠোর মান পূরণ করে এবং বাস্তব বিশ্বে প্রত্যাশিতভাবে কার্য সম্পাদন করবে তা নিশ্চিত করার জন্য উন্নয়ন প্রক্রিয়ায় অবশ্যই পর্যাপ্ত পরীক্ষা এবং বৈধতার পদক্ষেপ অন্তর্ভুক্ত করতে হবে।

সমষ্টিগত এবং ড্রিল-ডাউন উভয় দৃষ্টিভঙ্গির সাথে, সিদ্ধান্ত পরীক্ষা প্রকাশ করতে পারে কিভাবে ইনপুট ডেটা আউটপুট তৈরি করার জন্য পুরো কৌশল জুড়ে চলে। এটি ডিবাগিং, অডিটিং এবং পরিচালনার উদ্দেশ্যে দরকারী ট্রেসেবিলিটি প্রদান করে।

এটিকে আরও এক ধাপ এগিয়ে নিয়ে, এন্ড-টু-এন্ড পরিস্থিতির অনুকরণ করার ক্ষমতা ব্যবহারকারীদের ক্রিস্টাল বল দেয় যা তাদের সৃজনশীলভাবে ধারণাগুলি অন্বেষণ করতে এবং উদীয়মান প্রবণতাগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানাতে প্রয়োজন৷ মডেল, রুলসেট এবং ডেটাসেটগুলির সংমিশ্রণ ব্যবহার করে দৃশ্যকল্প পরীক্ষা প্রত্যাশিত কর্মক্ষমতা ফলাফলের সাথে ফলাফলের তুলনা করার জন্য একটি "কি-যদি" বিশ্লেষণ প্রদান করে। এটি দলগুলিকে সম্ভাব্য সর্বোত্তম তথ্য সহ ডাউনস্ট্রিম প্রভাব এবং সূক্ষ্ম-সুর কৌশলগুলি দ্রুত বুঝতে দেয়।

এআই সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য একটি ইউনিফাইড প্ল্যাটফর্মের মধ্যে পরীক্ষা এবং সিমুলেশন ক্ষমতার সমন্বয় দলগুলিকে দ্রুত এবং আত্মবিশ্বাসের সাথে মডেল এবং কৌশল স্থাপন করতে সহায়তা করে।

ফলিত বুদ্ধিমত্তা দিয়ে সব কিছু নিয়ে আসুন

সঠিক ভিত্তির সাথে, প্রযুক্তি দলগুলি সমগ্র বিশ্লেষণী জীবনচক্র জুড়ে এন্ড-টু-এন্ড দৃশ্যমানতার সাথে একটি সংযুক্ত সিদ্ধান্ত নেওয়ার ইকোসিস্টেম তৈরি করতে পারে। এই ফাউন্ডেশন ব্যবহারিক AI বিকাশকে ত্বরান্বিত করে এবং ফলিত বুদ্ধিমত্তার সাহায্যে বাস্তব-বিশ্বের সমস্যাগুলি মোকাবেলার একটি নতুন যুগের সূচনা করে উত্পাদনে আরও মডেল পেতে সহায়তা করে।

কিভাবে সম্পর্কে আরও জানুন FICO প্ল্যাটফর্ম নেতৃস্থানীয় ব্যাঙ্কগুলিকে তাদের দ্রুত অগ্রসর হতে, দায়িত্বের সাথে AI মোতায়েন এবং মাত্রায় ফলাফল প্রদানের জন্য প্রয়োজনীয় আস্থা প্রদান করছে।

- জারন মারফি, ডিসিশনিং টেকনোলজিস পার্টনার, FICO

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://bankautomationnews.com/allposts/business-banking/how-to-automate-ai-powered-decisions-responsibly-and-with-confidence/