লাভ:
- যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ESG ওয়ার্কফ্লোতে সময় বাঁচায় (ডেটা, অ্যাকাউন্ট, ম্যাপিং, রিপোর্টিং) এবং যেখানে ঝুঁকির স্তরের উপর নির্ভর করে ফ্যাক্টর, স্ট্যান্ডার্ড এবং দাবির সিদ্ধান্তগুলি মানুষের হাতে ছেড়ে দেওয়া হয় তা আলাদা করতে সক্ষম হওয়া।
- ইউনিট, উৎস এবং অডিট ট্রেইল ধাপ সহ প্রতিটি সংখ্যাসূচক এবং গুণগত আউটপুট অডিট করে এমন একটি শৃঙ্খলা প্রয়োগ করার ক্ষমতা
- কেন জাল নির্গমনের কারণ, জাল স্ট্যান্ডার্ড রেফারেন্স এবং সবুজ ধোয়ার ভাষা এই পেশার জন্য ঝুঁকি তা বোঝার জন্য প্রথম থেকেই বিবেচনা করা দরকার।
একটি কোম্পানির স্থায়িত্ব প্রতিবেদন আর শুধু একটি শুভেচ্ছা ব্রোশার নয়; এটি একটি নথি যা একটি অ্যাকাউন্টিং নথি হিসাবে বাধ্যতামূলক, নিরীক্ষিত এবং আইনি পরিণতি রয়েছে৷ ইউরোপীয় ইউনিয়নের CSRD (কর্পোরেট সাসটেইনেবিলিটি রিপোর্টিং ডাইরেক্টিভ) রেগুলেশনের সাথে, হাজার হাজার কোম্পানি; এটিকে আর্থিক বিবৃতির মতো বাধ্যতামূলক, যাচাইযোগ্য এবং তুলনামূলকভাবে কার্বন নির্গমন, কর্মচারী ডেটা এবং সরবরাহ চেইন প্রভাবগুলি প্রকাশ করতে হয়েছিল। এই ইউনিটে, আপনি শিখবেন কোথায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এই ভারী এবং ডেটা-নিবিড় কাজে সময় বাঁচায়, কোথায় এটি বিপজ্জনক এবং কীভাবে প্রতিটি আউটপুট যাচাই করা যায়।
প্রথমত, একটি সমালোচনামূলক ধারণা। ESG হল ইংরেজি শব্দ Environmental, Social এবং Governance এর আদ্যক্ষর; এটি একটি কাঠামোর নাম যা একটি কোম্পানির পরিবেশগত প্রভাব যেমন কার্বন নির্গমন এবং জল ব্যবহার, কর্মচারী অধিকার এবং পেশাগত নিরাপত্তার মতো সামাজিক প্রভাব এবং বোর্ড গঠন এবং নীতিশাস্ত্রের মতো শাসনের অনুশীলনগুলি পরিমাপ করে। সাসটেইনেবিলিটি রিপোর্টিং এই তিনটি ক্ষেত্রের পারফরম্যান্সকে একটি আদর্শ পদ্ধতিতে পরিমাপ করে এবং জনসাধারণের কাছে প্রকাশ করে।
দ্বিতীয় সমালোচনামূলক ধারণা: হ্যালুসিনেশন হল যখন AI এমন তথ্য তৈরি করে যা প্রকৃতপক্ষে সম্পূর্ণ আত্মবিশ্বাসের সাথে সত্য নয়। ইএসজি বিশ্বে এই; আপনি একটি কাল্পনিক নির্গমন ফ্যাক্টর, একটি অস্তিত্বহীন জিআরআই স্ট্যান্ডার্ড নম্বর, একটি ভুল ইউনিট বা অস্তিত্বহীন আইন নিবন্ধের একটি রেফারেন্সের সম্মুখীন হতে পারেন। গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল একটি বড় ভাষা মডেল (LLM) একটি ক্যালকুলেটর, একটি নিয়ন্ত্রক ডাটাবেস, বা একটি নিরীক্ষক নয়। এটি একটি পাঠ্য জেনারেটর যা পরিসংখ্যানগতভাবে পাঠ্যগুলিকে অনুকরণ করে যা এটি প্রশিক্ষণের ডেটাতে দেখে। এটি বেশিরভাগ সময় সঠিক তথ্য তৈরি করে; কিন্তু "অধিকাংশ সময় নির্ভুল" এবং "অডিট পাস করার জন্য যথেষ্ট সঠিক" এর মধ্যে পার্থক্য হল ESG রিপোর্টিং এর সবকিছু।
ইএসজিতে এআই কোথায় কাজ করে এবং কোথায় কাজ করে না?
AI কে একটি দ্রুত খসড়া, ডেটা কিউরেশন এবং বিশ্লেষণ অংশীদার হিসাবে ভাবুন: মূল্যবান কিন্তু বৈধতার জন্য অপরিহার্য। নিম্নলিখিত পার্থক্য এই মডিউল এর মেরুদণ্ড.
কোয়েস্ট
AI এর অবদান
বিশেষজ্ঞের দায়িত্ব
তথ্য সংগ্রহ
বিভিন্ন বিন্যাস সম্পাদনা করে, স্থান চিহ্নিত করে
উৎস নথির সাথে নম্বর নিশ্চিত করা
নির্গমন অ্যাকাউন্ট
সূত্র এবং গণনার কাঠামো তৈরি করে
অফিসিয়াল উৎস থেকে নির্গমন ফ্যাক্টর যাচাই করা হচ্ছে
GRI/CSRD ম্যাপিং
মানক আইটেম উপাদান সুপারিশ
স্ট্যান্ডার্ড টেক্সট দিয়ে ঠিক চেক করা হচ্ছে
বস্তুগত বিশ্লেষণ
থিমগুলিতে স্টেকহোল্ডার মতামত আলাদা করে
একটি অগ্রাধিকার সিদ্ধান্ত নিন
রিপোর্ট লেখা
খসড়া পাঠ্য এবং সারাংশ তৈরি করে
প্রমাণ সহ প্রতিটি দাবি সমর্থন করুন
গ্রিনওয়াশিং নিয়ন্ত্রণ
পতাকা ঝুঁকিপূর্ণ বাক্যাংশ
চূড়ান্ত দাবি দায়িত্ব নিতে
অঙ্গুষ্ঠের নিয়ম: AI প্রয়োগ করুন ডেটাতে নয়; ডেটা, স্ক্যাফোল্ড বিশ্লেষণ এবং খসড়া পাঠ্য সংগঠিত করতে ব্যবহার করুন; সর্বদা প্রাথমিক উত্স (চালান, মিটার রেকর্ড, অফিসিয়াল স্ট্যান্ডার্ড টেক্সট, নির্গমন ফ্যাক্টর ডেটাবেস) সহ প্রতিটি নম্বর এবং প্রতিটি স্ট্যান্ডার্ড রেফারেন্স যাচাই করুন। একটি টেকসই প্রতিবেদনের প্রতিটি চিত্রের পিছনে একটি অডিট ট্রেল থাকা উচিত যা একজন নিরীক্ষক চাইতে পারেন। AI এই প্রমাণ দিতে পারে না; এটা শুধু আপনি এটা সংগঠিত সাহায্য করে.
ইএসজিতে AI এর তিনটি মারাত্মক ফাঁদ
1. তৈরি নির্গমন ফ্যাক্টর এবং সংখ্যা। AI এমন একটি নির্গমন ফ্যাক্টর "পূরণ" করতে পারে যা এটি মনে রাখে না (প্রতি ইউনিট জ্বালানি বা বিদ্যুতের কার্বন নির্গমনের সহগ) এমন একটি সংখ্যার সাথে যা যুক্তিসঙ্গত বলে মনে হয়। এই সংখ্যাটি সম্পূর্ণ কার্বন পদচিহ্নের গণনাকে বাতিল করে।
2. অস্তিত্বহীন বা পুরানো আইন/মানগুলির উল্লেখ। AI এমন স্ট্যান্ডার্ড নম্বর তৈরি করতে পারে যা বাস্তব বলে মনে হয় কিন্তু যার বিষয়বস্তু ভুলভাবে উপস্থাপিত বা সম্পূর্ণ বানোয়াট, যেমন "GRI 305-7"। মান নিয়মিত আপডেট করা হয়; মডেলের পরিচিত সংস্করণটি পুরানো হতে পারে।
3. ভাষা যে সবুজ ধোয়া উত্পাদন. AI আগ্রহের সাথে সুন্দর-শব্দযুক্ত কিন্তু অপ্রমাণিত এবং বিভ্রান্তিকর বিবৃতি যেমন "পরিবেশগতভাবে বন্ধুত্বপূর্ণ", "পরিবেশগতভাবে বন্ধুত্বপূর্ণ", "কার্বন নিরপেক্ষ" তৈরি করে। এই বিবৃতি আজ আইনি ঝুঁকি বহন করে. আমরা ইউনিট 10 এ গভীরভাবে এটি কভার করব।
টিপ: তিনটি প্রশ্ন সহ প্রতিটি সংখ্যাসূচক ESG ফলাফলের কাছে যান: (1) এর একক কী (tCO₂e, kg, MWh)? (2) কোন দলিলের উৎস? (3) আমি কিভাবে একজন নিরীক্ষকের কাছে এই চিত্রটি প্রমাণ করব? এই তিনটি প্রশ্ন অঙ্কুর মধ্যে অধিকাংশ ESG ভুল ধরা. এখানে "tCO₂e" মানে "টন কার্বন ডাই অক্সাইড সমতুল্য"; এটি এমন একটি পরিমাপ যা বিভিন্ন গ্রিনহাউস গ্যাসকে একটি সাধারণ ইউনিটে রূপান্তর করে।
ধাপে ধাপে: ESG-এ নিরাপদ এআই ওয়ার্কফ্লো
1. টাস্কটিকে স্ট্যান্ডার্ড এবং ইউনিটের সাথে লিঙ্ক করুন। "আমাদের কার্বন নিঃসরণ গণনা করুন" এর পরিবর্তে বলুন "2024, ইস্তাম্বুল অফিস, প্রাকৃতিক গ্যাসের ব্যবহার 12,000 m³; GHG প্রোটোকল স্কোপ 1 পদ্ধতিতে tCO₂e এ নির্গমন গণনা করুন, আপনি যে নির্গমন ফ্যাক্টর এবং উত্স ব্যবহার করছেন তা নির্দিষ্ট করুন।"
2. উৎস এবং অনুমানের জন্য স্পষ্টভাবে জিজ্ঞাসা করুন। AI কে লিখতে বলুন যে তিনি প্রতিটি সংখ্যার জন্য কোন নির্গমন ফ্যাক্টর, কোন স্ট্যান্ডার্ড এবং কোন অনুমান ব্যবহার করেছেন। উৎস উল্লেখ না করে কোনো নম্বর গ্রহণ করবেন না।
3. প্রাথমিক উৎস দিয়ে যাচাই করুন। একটি অফিসিয়াল ডাটাবেস থেকে নির্গমন ফ্যাক্টর নিশ্চিত করুন (যেমন শক্তির জন্য জাতীয় বিভাগ, UK DEFRA ডেটাসেট, IEA), GRI বা EFRAG অফিসিয়াল নথি থেকে আদর্শ পাঠ্য। EFRAG হল ইউরোপীয় প্রতিষ্ঠান যা ESRS (ইউরোপিয়ান সাসটেইনেবিলিটি রিপোর্টিং স্ট্যান্ডার্ডস) মান প্রস্তুত করে যার উপর ভিত্তি করে CSRD।
4. অডিট ট্রেল সংরক্ষণ করুন. একটি টেবিলে লিখুন আপনি কোন ডেটা ব্যবহার করেছেন, কোন উৎস থেকে, কোন তারিখে এবং কোন অনুমানের অধীনে। আশ্বাস নিরীক্ষক (স্বাধীন যাচাইকারী) এটির জন্য অনুরোধ করবেন।
5. একজন মানুষকে চূড়ান্ত দাবি নিশ্চিত করুন। প্রতিটি পাবলিক ইএসজি দাবির পিছনে অবশ্যই একজন দায়িত্বশীল ব্যক্তি থাকতে হবে।
দুর্বল প্রম্পট / শক্তিশালী প্রম্পট
দুটি ভিন্ন উপায়ে একই কাজের অনুরোধ করা ফলাফলের বিশ্বাসযোগ্যতাকে আমূল পরিবর্তন করে।
দুর্বল প্রম্পট:
আমাদের কোম্পানির কার্বন পদচিহ্ন গণনা করুন এবং স্থায়িত্ব প্রতিবেদনের জন্য একটি অনুচ্ছেদ লিখুন।
এই দাবি একক, সুযোগ, বছর, তথ্য এবং উত্স অন্তর্ভুক্ত করে না; AI বানান দিয়ে শূন্যস্থান পূরণ করে এবং গ্রিনওয়াশিং-এ পূর্ণ টেক্সট তৈরি করে।
শক্তিশালী প্রম্পট:
আপনার ভূমিকা: একজন সিনিয়র ইএসজি রিপোর্টিং বিশেষজ্ঞ। ইনপুট ডেটা (শুধুমাত্র এইগুলি ব্যবহার করুন, অনুপস্থিত থাকলে 'কোন ডেটা নেই' লিখুন):- 2024, প্রাকৃতিক গ্যাস: 12,000 m³- 2024, গ্রিড বিদ্যুৎ: 85,000 kWh টাস্ক: GHG প্রোটোকল এবং Scocpe2 Scobasedation ব্যবহার করে CO₂e এ নির্গমন গণনা করুন পদ্ধতি. নিয়ম:- আপনি ব্যবহার করেন প্রতিটি নির্গমন একটি পৃথক কলামে ফ্যাক্টর, ইউনিট এবং উত্স উল্লেখ করুন। - আপনি যদি ফ্যাক্টরটি না জানেন তবে এটি তৈরি করবেন না; "অফিসিয়াল ফ্যাক্টর প্রয়োজনীয়" লিখুন। - একটি টেবিলে ফলাফল দিন; শেষে যাচাই করা প্রয়োজন যে আইটেম তালিকা.
নৈতিকতা, গোপনীয়তা এবং সীমানা
ESG ডেটা প্রায়ই সংবেদনশীল হয়: কর্মচারী লিঙ্গ এবং বেতন ডেটা (সামাজিক সূচক), সরবরাহকারী চুক্তির শর্তাবলী, আর্থিক প্রভাবগুলি এখনও প্রকাশ করা হয়নি। একটি পাবলিক AI টুলে এই ডেটা প্রবেশ করার আগে গোপনীয়তার সীমানা স্পষ্ট করুন। AI কে দেওয়ার আগে ব্যক্তিগত ডেটা (নাম, আইডি, কেভিকেকে এবং জিডিপিআরের সুযোগের মধ্যে বেতন) বেনামী বা একত্রিত করুন; অর্থাৎ, পৃথক ব্যক্তিদের পরিবর্তে, তাদের সারাংশ সংখ্যায় পরিণত করুন যেমন "মহিলা কর্মচারী হার 38%"। KVKK হল Türkiye-এর ব্যক্তিগত ডেটা সুরক্ষা আইন এবং GDPR হল ইউরোপের ব্যক্তিগত ডেটা সুরক্ষা আইন৷
সতর্কতা: একটি ESG রিপোর্টে একটি মিথ্যা বা অতিরঞ্জিত দাবি শুধুমাত্র একটি সুনামগত ঝুঁকি নয়; এর ফলে CSRD এবং জাতীয় ভোক্তা আইনের অধীনে জরিমানা এবং আইনি দায়বদ্ধতা হতে পারে। প্রমাণ ছাড়া AI দ্বারা উত্পাদিত কোনো দাবি প্রকাশ করবেন না।
তিনটি মিনি কেস
কেস 1 - কন্ট্রিভড ফ্যাক্টর। একটি ম্যানুফ্যাকচারিং কোম্পানি AI কে ডিজেল খরচ দিয়েছে এবং নির্গমনের হিসাব চেয়েছে। YZ "ডিজেলের জন্য 2.40 kgCO₂e/লিটার" ফ্যাক্টর ব্যবহার করেছে। বিশেষজ্ঞ পরীক্ষা করেছেন: অফিসিয়াল ফ্যাক্টর ছিল প্রায় 2.68 kgCO₂e/লিটার। পার্থক্যটি ছিল 10% এবং এর অর্থ প্রতি 40,000 লিটার খরচে প্রায় 11 টন CO₂e এর বিচ্যুতি। ফ্যাক্টর সরকারী সূত্র থেকে সংশোধন করা হয়েছে.
কেস 2 - অস্তিত্বহীন মান। একজন পরামর্শদাতা রিপোর্টের জন্য YZ-কে "GRI 305-8 water consumption" শিরোনাম চেয়েছিলেন। যেখানে জল GRI 303 এর অধীনে রিপোর্ট করা হয়েছে; GRI 305 হল বায়ু নির্গমন। স্ট্যান্ডার্ড টেক্সট দিয়ে চেক করা হলে, ত্রুটি ধরা পড়ে এবং বিষয়বস্তু সঠিক নিবন্ধে সরানো হয়।
কেস 3 — গ্রিনওয়াশিং ভাষা। YZ একটি খুচরা ব্র্যান্ডের জন্য "আমাদের পণ্যগুলি সম্পূর্ণ পরিবেশগতভাবে বন্ধুত্বপূর্ণ" বাক্যটির পরামর্শ দিয়েছে। ইএসজি দল এটিকে অপ্রমাণযোগ্য খুঁজে পেয়েছে এবং এটিকে একটি কংক্রিট, প্রমাণযোগ্য বিবৃতি দিয়ে প্রতিস্থাপিত করেছে যেমন "আমাদের প্যাকেজিংয়ের 60% পুনর্ব্যবহারযোগ্য (2024, অভ্যন্তরীণ পরিমাপ)।"
অডিট-প্রস্তুত কাজের জন্য অনুরোধ
একটি নিরীক্ষণ চোখের সঙ্গে নীচের ESG পাঠ্য পরীক্ষা করুন. প্রতিটি সংখ্যাসূচক দাবির জন্য: 1) একক কি পরিষ্কার? 2) উৎস কি বলা হয়েছে? 3) এটি কি যাচাইযোগ্য বা বিষয়গত/অতিরিক্ত? অপ্রমাণিত বা অস্পষ্ট বিবৃতি যেমন "পরিবেশ-বান্ধব, সবুজ, প্রাকৃতিক" চিহ্নিত করুন এবং প্রতিটির জন্য একটি কংক্রিট, পরিমাপযোগ্য বিকল্পের পরামর্শ দিন। পাঠ্য: [TEXT]
নিম্নলিখিত প্রম্পট একটি সংক্ষিপ্ত নীতির রূপরেখা তৈরি করে যা সংস্থার মধ্যে AI ব্যবহারের সীমা স্পষ্ট করে।
আপনার ভূমিকা: একটি টেকসই দলের নেতা। কাজ: ESG কাজে টিমের AI-এর ব্যবহার নিয়ন্ত্রণ করে একটি 1-পৃষ্ঠার অভ্যন্তরীণ নীতির খসড়া লিখুন। অন্তর্ভুক্ত করুন:- যে কাজগুলিতে AI অবাধে ব্যবহার করা যেতে পারে (রূপরেখা, সারাংশ, বিন্যাস)- যে কাজগুলির জন্য মানুষের যাচাইকরণ প্রয়োজন (সংখ্যা, ফ্যাক্টর, স্ট্যান্ডার্ড অ্যাট্রিবিউশন, দাবি)- ডেটার ধরন যা কখনও AI-তে প্রবেশ করা হবে না (ব্যক্তিগত ডেটা, অপ্রকাশিত আর্থিক প্রভাব) টোন: স্পষ্ট, বুলেট-পয়েন্ট, প্রযোজ্য৷
নিম্নলিখিত প্রম্পটটি একটি ছোট "অডিট ট্রেইল" টেবিল কঙ্কাল সেট আপ করে যা প্রতিটি ESG সরবরাহযোগ্য যোগ করা যেতে পারে।
নিম্নলিখিত অ্যাকাউন্টের পাশে একটি অডিট ট্রেইল টেবিল তৈরি করুন। কলাম: ডেটা আইটেম | মান | একক | উৎস নথি | তারিখ | অনুমান | এটা কি যাচাই করা হয়েছে? উৎস অজানা হলে প্রতিটি লাইনে "উৎস প্রয়োজন" লিখুন। এন্ট্রি: [ACCOUNT]
সাধারণ ভুল
- উৎস ছাড়াই নম্বর গ্রহণ করা। YZ দ্বারা প্রদত্ত প্রতিটি নির্গমন ফ্যাক্টর এবং চিত্র অফিসিয়াল উত্স দ্বারা নিশ্চিত না হয়ে প্রতিবেদনে অন্তর্ভুক্ত করা হয় না।
- ইউনিটকে উপেক্ষা করা। যদি কেজি টন এর সাথে, kWh কে MWh এর সাথে বিভ্রান্ত করা হয়, ফলাফলটি 1000 বার বিচ্যুত হতে পারে।
- অন্ধভাবে তাদের আদর্শ কৌশল বিশ্বাস. GRI/ESRS পদার্থের নম্বর অবশ্যই একটি অফিসিয়াল নথির সাথে যাচাই করা উচিত।
- যেমন আছে সংবেদনশীল তথ্য প্রবেশ করান. কর্মচারী এবং সরবরাহকারীর ডেটা বেনামী ছাড়া পাবলিক টুলে প্রদান করা হয় না।
- অডিটরের জায়গায় AI রাখা। AI একটি চেকলিস্ট তৈরি করতে পারে, কিন্তু এটি স্বাধীন নিশ্চয়তা দিতে পারে না।
সংক্ষেপে
AI হল ESG-তে একটি শক্তিশালী ড্রাফটিং, ডেটা কিউরেশন এবং বিশ্লেষণ অংশীদার; কিন্তু এটি একটি ক্যালকুলেটর, নিয়ন্ত্রক ডাটাবেস বা অডিটর নয়। এর মূল্য তার যাচাই দ্বারা প্রকাশ করা হয়. প্রাথমিক উত্স থেকে প্রতিটি সংখ্যা নিশ্চিত করা, অফিসিয়াল পাঠ্যের সাথে প্রতিটি স্ট্যান্ডার্ড রেফারেন্সের তুলনা করা, সংবেদনশীল ডেটা বেনামী করা এবং চূড়ান্ত দাবির দায়িত্ব একজন মানুষের উপর ছেড়ে দেওয়া এই মডিউলটির ধ্রুবক মেরুদণ্ড। "অবশ্য উপস্থিত হওয়া" এবং "নিরীক্ষায় উত্তীর্ণ হওয়া" এর মধ্যে পার্থক্যটি কখনই ভুলে যাবেন না।
আবেদন টাস্ক
আপনার নিজের প্রতিষ্ঠান (বা একটি কাল্পনিক কোম্পানি) থেকে পরিবেশগত ডেটার একটি আইটেম চয়ন করুন: উদাহরণস্বরূপ, একটি মাসিক বিদ্যুৎ বিল। উপরের "পাওয়ার প্রম্পট" টেমপ্লেটটি ব্যবহার করে AI থেকে একটি স্কোপ 2 নির্গমন অ্যাকাউন্টিং কঙ্কালের জন্য অনুরোধ করুন। তারপর: (1) এটি যে নির্গমন ফ্যাক্টরটি ব্যবহার করে তা একটি অফিসিয়াল উত্সের সাথে তুলনা করুন, (2) ইউনিটগুলির সামঞ্জস্যতা পরীক্ষা করুন, (3) কোন আইটেমগুলির "যাচাই প্রয়োজন" তালিকাভুক্ত একটি ছোট অডিট ট্রেইল টেবিল লিখুন।
চেকলিস্ট
- [ ] আমি AI দ্বারা প্রদত্ত প্রতিটি সংখ্যার ইউনিট এবং উৎস নিয়ে প্রশ্ন করেছি।
- [ ] আমি একটি অফিসিয়াল ডাটাবেসের সাথে নির্গমনের কারণগুলি নিশ্চিত করেছি৷
- [ ] আমি অফিসিয়াল টেক্সট সহ স্ট্যান্ডার্ড (GRI/ESRS) নম্বরগুলি যাচাই করেছি৷
- [ ] আমি বেনামী বা একত্রিত সংবেদনশীল/ব্যক্তিগত তথ্য আছে.
- [ ] আমি প্রমাণ ছাড়া বিবৃতি চিহ্নিত করেছি যেমন "পরিবেশ-বান্ধব, সবুজ, প্রাকৃতিক"।
- আমি প্রতিটি সিদ্ধান্তের জন্য একটি অডিট ট্রেইল (উৎস, তারিখ, অনুমান) রেখেছিলাম।
- [ ] আমি একজন দায়ী ব্যক্তিকে চিহ্নিত করেছি যিনি চূড়ান্ত দাবিটি নিশ্চিত করেছেন৷