مالیاتی خدمات میں GenAI کے نفاذ کے چیلنجز

کمپیوٹر کی نثری عبارت تیار کرنے کی صلاحیت حال ہی میں اتنی اچھی ہو گئی ہے کہ عملی کاروباری استعمال کے لیے غور کیا جا سکتا ہے۔ تو کیوں زیادہ تر کمپنیاں اسے استعمال نہیں کر رہی ہیں، ابھی تک؟ آئیے ان طریقوں کو لاگو کرنے میں کچھ چیلنجوں کو دیکھیں۔ جبکہ پیدا کرنے والا AI (GenAI)
تصاویر، آڈیو، یا ویڈیو بھی تیار کر سکتا ہے، ہم یہاں متن پیدا کرنے کی اس کی صلاحیت پر توجہ مرکوز کریں گے۔

GenAI کے مرکز میں ایک ماڈل ہے، جو متن کے ایک ٹکڑے کو دوسرے میں تبدیل کرتا ہے۔ ان پٹ ٹیکسٹ اکثر پوچھے گئے سوال یا انسانی صارف کی طرف سے دیا گیا حکم ہوتا ہے۔ آؤٹ پٹ ٹیکسٹ، امید ہے کہ، ایک درست اور معنی خیز جواب ہے۔ ہم میں سے بیشتر کے ساتھ کھیلا ہے۔
ان میں سے ایک یا زیادہ ماڈلز آن لائن ٹیکسٹ میسجنگ ماحول میں گفتگو کی یاد دلاتے ہیں۔ بات چیت کی طرح لگنے کے باوجود، دراڑیں ہمیں اشارہ کرتی ہیں کہ ہم کسی انسان سے بات نہیں کر رہے ہیں۔

چیلنجوں کا پہلا گروپ یہ ہے کہ یہ ماڈل کیسے بنائے گئے۔ وہ انٹرنیٹ سے متن کے بڑے مجموعوں پر مبنی ہیں۔ اس متن کا زیادہ تر حصہ فرضی ہے یا اس میں نامناسب تقریر ہے جیسے کہ امتیازی سلوک۔ اس متن کا بہت سا حصہ بھی کاپی رائٹ کے تابع ہے۔
قانون، جو ماڈلز کی قانونی حیثیت کو کسی حد تک غیر واضح کرتا ہے۔

چیلنجوں کے اگلے گروپ کا تعلق ان ماڈلز کی فطرت سے ہے۔ وہ ایک بڑے امکانی میٹرکس کی نمائندگی کرتے ہیں کہ کون سا لفظ زیادہ تر الفاظ کے دیے گئے ابتدائی سلسلے کی پیروی کرتا ہے۔ اس طرح، وہ منطقی استدلال، سبب کے قابل نہیں ہیں
دلیل، یا عقل. اس کا عملی نتیجہ یہ ہے کہ وہ کبھی کبھار غلط یا ناممکن جوابات دیتے ہیں - جسے ہیلوسینیشن کہتے ہیں۔

مزید برآں، کاروباری مشق میں یہ ماڈل اپنے طور پر زندہ نہیں رہ سکتے لیکن انہیں مختلف قسم کے دیگر سافٹ ویئر ٹولز میں ضم کیا جانا چاہیے، جو اکثر دوسرے دکانداروں کے ذریعہ بنایا جاتا ہے۔ اس کے بعد GenAI ماڈل ان سافٹ ویئر ٹولز کو ہموار کرنے کے لیے زبان کے انٹرفیس کی نمائندگی کر سکتے ہیں۔
بہت سے کام. تاہم، GenAI ماڈلز کو لیگیسی سافٹ ویئر کے ساتھ مربوط کرنے کا کام ابھی ابھی شروع ہوا ہے اور اسے متنوع، اور تیزی سے بدلتے ہوئے، خود وینڈرز کے لینڈ سکیپ نے پیچیدہ بنا دیا ہے۔

فرض کریں کہ GenAI کو مالیاتی خدمات کی صنعت میں استعمال ہونے والی عام سافٹ ویئر یوٹیلیٹیز میں مکمل طور پر ضم کر دیا گیا تھا، ہمیں پھر بھی ایک ایسی صنعت کی افرادی قوت میں تربیت اور تبدیلی کے انتظام کے چیلنج کا سامنا کرنا پڑے گا جو انسانی ذہانت پر فخر کرتی ہے۔

اصولی طور پر یہ سب چیلنجز ہیں۔ آئیے انہیں فی الحال ایک طرف رکھتے ہیں اور پوچھتے ہیں کہ ہم مالیاتی خدمات میں GenAI کو کیا کام کریں گے۔

کچھ استعمال دوسری صنعتوں کے ساتھ عام ہیں جیسے سوالات کے جوابات دینے یا اسمارٹ آٹومیٹڈ ہاٹ لائن جیسے معمول کے کام کرنے میں کسٹمر سروس کی آٹومیشن۔ کوئی بھی بہت سے صارفین کو مارکیٹنگ ای میلز بھیج سکتا ہے جو ہر فرد کے طرز عمل کے مطابق پیچیدہ ہے۔
مخصوص مصنوعات اور خدمات کی تشہیر کا نمونہ جو اس شخص کے لیے صحیح معنوں میں موزوں ہے۔ 

یہ مزید دلچسپ ہو جاتا ہے جب ہمیں احساس ہوتا ہے کہ GenAI صرف انسانی زبانیں نہیں بولتا بلکہ کمپیوٹر کی زبانیں بھی بولتا ہے۔ یہ انگریزی میں پوچھے گئے سوال کا SQL، ڈیٹا بیس کی زبان، یا جاوا اسکرپٹ، ویب صفحات کی زبان میں ترجمہ کر سکتا ہے۔ ایک مالی
تجزیہ کار انگریزی میں ایک سوال پوچھ سکتا ہے، کیا اسے کامل SQL میں ڈیٹا بیس میں ڈال دیا جائے اور جواب کو جاوا اسکرپٹ کے صفحے میں تبدیل کر دیا جائے جو تجزیاتی چارٹ کے طور پر ظاہر ہوتا ہے۔ مالیاتی تجزیہ کار کے لیے، چارٹ فوری طور پر قابل اعتماد عددی ڈیٹا کے ساتھ ظاہر ہوتا ہے۔
یہ قابل اعتماد ہے کیونکہ GenAI نے عددی مواد نہیں بنایا بلکہ اسے ایک اچھی طرح سے بنائے گئے ڈیٹا بیس سے بازیافت کیا ہے۔ فوری جواب ایک اہم فائدہ ہے کیونکہ تمام انسانی کام اور تاخیر بچ جاتی ہے۔

GenAI نثری متن کو مقامی طور پر لکھنے کے قابل ہے اور اسی طرح مالیاتی تجزیہ یا رپورٹ کا پہلا مسودہ فراہم کر سکتا ہے جس کو انسان کے ذریعہ درست کیا جائے۔ یہ اچھی طرح سے دستاویزی ہے کہ پہلے مسودے کی آٹومیشن کل انسانی محنت کا 40 فیصد بچا سکتی ہے۔
رپورٹ کے لئے.

خلاصہ یہ کہ اصل چیلنج خود ماڈلز اور دوسرے ٹولز میں ان کے انضمام کے ساتھ ہیں۔ ایک بار ضم ہو جانے کے بعد، ان کا صحیح طریقے سے استعمال ایک ایسے افرادی قوت کے ذریعے کیا جانا چاہیے جو ایسا کرنے کے لیے تیار اور تربیت یافتہ ہو۔

یہ ہمیں مالیاتی خدمات میں اپنانے کی آخری رکاوٹ پر لاتا ہے: ٹرسٹ۔ فنانس پروفیشنلز، کارپوریٹ ایگزیکٹوز، اور حکومتی ریگولیٹرز یکساں طور پر ابھی تک ان ٹیکنالوجیز پر اتنا بھروسہ نہیں کرتے ہیں جتنا کہ ہم چاہتے ہیں کہ وہ ان کی خدمت کریں۔
ایک ریگولیٹڈ انڈسٹری جس میں ایک لمحے میں بڑی رقم ضائع ہو سکتی ہے۔ GenAI کو درست ڈیٹا بیس کے ساتھ کنٹرول کرنے کے لیے مذکورہ بالا کی طرح انضمام کے ساتھ پورا کیا جانا چاہیے، اور خود AI صنعت کی بہتر وکالت کے ساتھ تاکہ سمجھ بوجھ
اعتماد کی کمی پر قابو پاتا ہے۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.finextra.com/blogposting/25582/implementation-challenges-of-genai-in-financial-services?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs