ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಪರಿಚಯ: ಪಾತ್ರಗಳು, ಗಡಿಗಳು, ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ

ಲಾಭಗಳು:

• ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ (ಪೂರ್ವ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ, ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ) ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು (ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಹಂಚಿಕೆ, ವಂಚನೆ/ಅನುಸರಣೆ ನಿಬಂಧನೆ) ಮಾನವರಿಗೆ ಬಿಟ್ಟರೆ, ಕಾರ್ಯ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನೈಜ ಸಮಯವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಪ್ರತಿ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಶಿಸ್ತನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಅದನ್ನು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ನೀತಿ/ಕಾನೂನು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ರವಾನಿಸುವುದು.
• KVKK, ಗ್ರಾಹಕರ ರಹಸ್ಯ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಕ್ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ನಿಯಮಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು

ಬ್ಯಾಂಕರ್‌ನ ದಿನವು ಸಂಖ್ಯೆಗಳು, ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ತುಂಬಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಲದ ಅರ್ಜಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ವಂಚನೆಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ವಹಿವಾಟನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಯಾವ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸೂಕ್ತವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅನುಸರಣೆ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದಿನದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ವರದಿಗೆ ಸಹಿ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದ್ದು, ಅವೆಲ್ಲಕ್ಕೂ ತ್ವರಿತ ಕೆಲಸದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾಗಿ ಮಾಡಿದಾಗ, ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹಣ, ಖ್ಯಾತಿ ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಂಕಿನ ಕಾನೂನು ಸ್ಥಿತಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಹಾನಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಈ ಒತ್ತಡದಲ್ಲಿ ಬೀಳುವುದು ನಿಖರವಾಗಿ ಇಲ್ಲಿಯೇ. ಸರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿದಾಗ, ಇದು ಕೆಲಸದ ಸಮಯವನ್ನು ನಿಮಿಷಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ತಪ್ಪಾಗಿ ಬಳಸಿದಾಗ, ಅದು ದೋಷವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ತಾರತಮ್ಯವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಾದ್ಯಂತ ನಾವು AI ಅನ್ನು ಸಹಾಯಕ, ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನರ್ ಮತ್ತು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಜನರೇಟರ್ ಆಗಿ ಇರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿಮಗಾಗಿ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಓದಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ, ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ನಿರ್ಧಾರ ನಿಮ್ಮದು. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನೀಡಬೇಕೆ, ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕೆ, ಗ್ರಾಹಕನಿಗೆ ಏನು ಹೇಳಬೇಕು - ಇವೆಲ್ಲವೂ ಸಶಕ್ತ ಮಾನವನ ತೀರ್ಪುಗಳು. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅಂದರೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಶಿಸ್ತು ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳು.

ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಏಕೆ 'ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ-ನಿರ್ಣಾಯಕ' ಮತ್ತು 'ನಿಯಂತ್ರಿತ' ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ

ಪನ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಉಪಕರಣವು ತಪ್ಪಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದರೆ, ಯಾರೂ ನೋಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಬ್ಯಾಂಕಿನಲ್ಲಿ ಅಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾದರಿಯು ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ ಅರ್ಹವಾದ ಸಾಲವನ್ನು ಕಸಿದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ವಂಚಕ ಎಂದು ಹೆಸರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಬಲಿಪಶು ಮಾಡಬಹುದು, ಅಥವಾ ಮನಿ ಲಾಂಡರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಕ್ ಅನ್ನು ಭಾರೀ ದಂಡನೆಗೆ ಒಡ್ಡಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಎರಡು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ:

• ನಂಬಿಕೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ: ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಜನರ ಹಣ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ. ತಪ್ಪು ಮರುಕಳಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಹಾನಿ ನಿಜ.
• ನಿಯಂತ್ರಿತ: ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್; ಇದು BDDK (ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಏಜೆನ್ಸಿ, ಬ್ಯಾಂಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಪ್ರಾಧಿಕಾರ), MASAK (ಹಣಕಾಸು ಅಪರಾಧಗಳ ತನಿಖಾ ಮಂಡಳಿ, ಮನಿ ಲಾಂಡರಿಂಗ್ ವಿರುದ್ಧ ಹೋರಾಡುವ ಸಂಸ್ಥೆ) ಮತ್ತು KVKK (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು) ನಂತಹ ನಿಯಮಗಳಿಂದ ಸುತ್ತುವರಿದಿದೆ. "AI ಹೀಗೆ ಹೇಳಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ನೀವು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಶಕ್ತರಾಗಿರಬೇಕು.

ಈ ಎರಡು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲ ನಿಯಮವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತವೆ: AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರಿಂದ ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ. ನಿರ್ಧಾರ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು. ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಾದ್ಯಂತ ನಾವು ಈ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಹಲವು ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತೇವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ನಿಯಮವನ್ನು ಮರೆತುಹೋದಾಗ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ತಪ್ಪುಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ.

ಗಮನ: "ಮಾದರಿಯು ತುಂಬಾ ನಿಖರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು "ನಾವು ಮಾದರಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಬಿಡಬಹುದು" ಎಂದರ್ಥವಲ್ಲ. 99 ಪ್ರತಿಶತ ಸರಿಯಾದ ಮಾದರಿಯು ಸಹ ಅದರ 1 ಪ್ರತಿಶತ ದೋಷವನ್ನು ಅದೇ ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಆ 1 ಪ್ರತಿಶತವು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸಾಲ ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಂಕಿನ ದಂಡವಾಗಿದೆ.

ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬರುತ್ತದೆ?

ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಮೂರು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಯೋಚಿಸುವುದು AI ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಹಾಕಬೇಕೆಂದು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ:

1. ಪೂರ್ವ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ತಯಾರಿ (ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಾಭ): ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಓದುವಿಕೆ, ಕಾಣೆಯಾದ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಫೈಲ್ ಸಾರಾಂಶ, ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್. ಇಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ತಪ್ಪು ಮಾಡಿದರೂ, ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅದರ ಹಿಂದೆ ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ಇದೆ; ಲಾಭ ದೊಡ್ಡದು.
2. ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ (ಮಧ್ಯಮ ಅಪಾಯ): ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸಮರ್ಥನೆ ಡ್ರಾಫ್ಟ್, ಅಪಾಯದ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಸಾರಾಂಶ, ಹಣಕಾಸು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ವಹಿವಾಟು ಕರಡು. ಇಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿರ್ಧಾರವು ಮಾನವನಿಗೆ ಸೇರಿದೆ. ಪರಿಶೀಲನೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
3. ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ತೀರ್ಪು (ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯ, ಮಾನವ): ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಹಂಚಿಕೆ, ವಂಚನೆ ತೀರ್ಪು, ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ವಹಿವಾಟು ವರದಿ, ಗ್ರಾಹಕರ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿಫಲಿಸುವ ನಿರ್ಧಾರ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಪದರವಾಗಿದೆ; ಹೆಚ್ಚಿನ ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟದಿಂದ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತದೆ:

ಅನ್ವೇಷಣೆ

ಪದರ

AI ಪಾತ್ರ

ಯಾರು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ?

ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಫೈಲ್ ಕಾಣೆಯಾದ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪರಿಶೀಲನೆ

ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ

ಸ್ಕ್ಯಾನ್, ಸಾರಾಂಶ

ತಜ್ಞರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು

ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನಿರಾಕರಣೆ/ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಕಾರಣ

ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ

ಕರಡು ಸಮರ್ಥನೆ

ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞ

ವಹಿವಾಟಿನ ಅಸಂಗತತೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆ

ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ

ಪೂರ್ವ ಅರ್ಹತಾ ಸಂಕೇತ

ವಂಚನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಕ

ಸಂಶಯಾಸ್ಪದ ವಹಿವಾಟು ವರದಿ (STR)

ಅಂತಿಮ ತೀರ್ಪು

ಕರಡು

ಅನುಸರಣೆ ಅಧಿಕಾರಿ

ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಹಂಚಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರ

ಅಂತಿಮ ತೀರ್ಪು

ಕರಡು/ಸಾರಾಂಶ

ಅಧಿಕಾರ/ಸಮಿತಿ

ಕರಡು ಗ್ರಾಹಕ ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರ

ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ

ಕರಡು ಪಠ್ಯ

ಉದ್ಯೋಗಿ ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾನೆ

ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಶಿಸ್ತು: ಮೂರು-ಹಂತದ ಫಿಲ್ಟರ್

ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಈ ಮೂರು ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಾದ್ಯಂತ ನಾವು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲ ಪ್ರತಿಫಲಿತ ಇದು:

1. ಅದನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ. ಯಾವ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್, ಯಾವ ಖಾತೆಯ ವಹಿವಾಟು ಮತ್ತು ಯಾವ ನಿಯಮವು ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯೆ, ಹಕ್ಕು ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ? ಮೂಲವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪರಿಶೀಲಿಸುವವರೆಗೆ "ಹಕ್ಕು" ಆಗಿರುತ್ತದೆ, "ಮಾಹಿತಿ" ಅಲ್ಲ.
2. ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ/ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಆಡ್ಸ್, ಒಟ್ಟು, ಸ್ಕೋರ್ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಅದನ್ನು ನೀವೇ ದೃಢೀಕರಿಸಿ. AI ತಪ್ಪಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು (ಇದನ್ನು "ಭ್ರಮೆ" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ: ಮಾದರಿಯು ನಿಜವೆಂದು ತೋರುವ ಸುಳ್ಳು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದಾಗ).
3. ನೀತಿ ಮತ್ತು ಶಾಸನದ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ರವಾನಿಸಿ. ಔಟ್‌ಪುಟ್ ನಿಮ್ಮ ಬ್ಯಾಂಕಿನ ಆಂತರಿಕ ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ನಿಯಮಗಳನ್ನು (ತಾರತಮ್ಯದ ನಿಷೇಧ, ಗ್ರಾಹಕರ ಗೌಪ್ಯತೆ, KVKK) ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ಎಷ್ಟೇ "ಸ್ಮಾರ್ಟ್" ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ.

ಸಲಹೆ: ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನೀವೇ ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳಿ: "'AI ಇದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದೆ' ಎಂದು ಹೇಳದೆ ನಾನು ಇದನ್ನು ಆಡಿಟರ್‌ಗೆ ಸಮರ್ಥಿಸಬಹುದೇ?" ಉತ್ತರ ಇಲ್ಲ ಎಂದಾದರೆ, ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಇನ್ನೂ ಬಳಕೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿಲ್ಲ.

ಗೌಪ್ಯತೆ: ಗ್ರಾಹಕ ರಹಸ್ಯ ಮತ್ತು KVKK

ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವನ್ನು ದ್ವಿಗುಣವಾಗಿ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ಖಾತೆಯ ಮಾಹಿತಿಯು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ (ಕೆವಿಕೆಕೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ) ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ರಹಸ್ಯವಾಗಿದೆ (ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಕಾನೂನಿನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ; ತನ್ನ ಗ್ರಾಹಕರ ಬಗ್ಗೆ ಕಲಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಬ್ಯಾಂಕಿನ ಬಾಧ್ಯತೆ). ಆದ್ದರಿಂದ, ಯಾವುದೇ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಗಂಭೀರ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಬಹುದು.

ಮೂಲ ನಿಯಮಗಳು:

• ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸು. ಹೆಸರು, TR ID ಸಂಖ್ಯೆ, ಖಾತೆ/IBAN ಸಂಖ್ಯೆ, ಫೋನ್ ಮುಂತಾದ ಗುರುತಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "Ahmet Yılmaz, TC 123..., ಖಾತೆ 456..." ಬದಲಿಗೆ "45 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ, X ವಿಭಾಗದ ಗ್ರಾಹಕ" ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ.
• ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾ. ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಡಂಪ್ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಸಾಲುಗಳು.
• ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನವನ್ನು ಬಳಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಬ್ಯಾಂಕ್ ಅನುಮೋದಿಸಿದ ಒಪ್ಪಂದದ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ನಮೂದಿಸಬೇಡಿ.
• ದಾಖಲೆ ಬಿಡಿ. ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ, ನೀವು ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೀರಿ, ಯಾವ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಯಾವ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೀರಿ (ಆಡಿಟ್ ಟ್ರಯಲ್) ಅನ್ನು ತೋರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಗಡಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಚೌಕಟ್ಟು:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕ. ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು; ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳು, ಸಾರಾಂಶಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ತಯಾರಿಸಿ. ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ (ಹೆಸರು, TR ID, IBAN). ನೀವು ಖಚಿತವಾಗಿರದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವನ್ನು "[ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ]" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ. ನಾನು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ. ಕಾರ್ಯ: [ಉದ್ಯೋಗ ವಿವರಣೆ]

2) ಮೂರು-ಹಂತದ ಪರಿಶೀಲನೆ ವಿನಂತಿ:

ಮೂರು ಅಂಶಗಳಿಂದ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂ ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡಿ: (1) ನಿಮ್ಮ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳು ಯಾವ ಮೂಲ/ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ? (2) ಯಾವ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬೇಕು? (3) ಆಂತರಿಕ ನೀತಿ ಅಥವಾ ಶಾಸನದ (ತಾರತಮ್ಯ, ಗ್ರಾಹಕರ ರಹಸ್ಯ, KVKK) ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶವಿದೆಯೇ? ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ.

3) ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ:

ಈ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ನೀಡುವ ಮೊದಲು, ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ (ಹೆಸರು, TR ID, IBAN, ಫೋನ್, ವಿಳಾಸ, ಅಪರೂಪದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಂಯೋಜನೆ) ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಸ್ಕ್ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಸೂಚಿಸಿ. ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಹ ಸೂಚಿಸಿ. ಪಠ್ಯ: [ಡೇಟಾ]

4) ಲೇಯರ್ ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಹಾಯಕ:

ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯವು ಯಾವ ಪದರಕ್ಕೆ ಸೇರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ: ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ (ನಂಬಿಕೆಯಿಂದ ವೇಗಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ) / ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ (ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ) / ಅಂತಿಮ ತೀರ್ಪು (ಮಾನವ). ನಿಮ್ಮ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಈ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ AI ಮಿತಿ ಏನೆಂದು ತಿಳಿಸಿ. ಕಾರ್ಯ: [ಕಾರ್ಯ]

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸರಿಯಾದ ಬಳಕೆ. ಕಾಣೆಯಾದ ದಾಖಲೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ತಜ್ಞರು 40 ಫೈಲ್‌ಗಳ ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರತಿ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಅನಾಮಧೇಯ ಸಾರಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ; ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು "ಸಾರಾಂಶ ಸಂಖ್ಯೆ 3 ರಲ್ಲಿ, ಆದಾಯ ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರದ ದಿನಾಂಕವು 6 ತಿಂಗಳುಗಳಿಗಿಂತ ಹಳೆಯದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯೆ 7 ರಲ್ಲಿ, ಯಾವುದೇ ಸಹಿ ಪುಟವಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ತಜ್ಞರು ಈ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದೊಂದಾಗಿ ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. 2 ಗಂಟೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಅನ್ನು 25 ನಿಮಿಷಗಳಿಗೆ ಇಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಮಾನವೀಯವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ದೃಢೀಕರಣ-ಮುಕ್ತ ವಿಶ್ವಾಸ ವೈಫಲ್ಯ. ಇನ್ನೊಬ್ಬ ತಜ್ಞರು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಸಾಲದ ನಿರಾಕರಣೆಯ ಕಾರಣವನ್ನು ಓದದೆಯೇ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ರವಾನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಮರ್ಥನೆಯಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಗ್ರಾಹಕರ ಆದಾಯವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಓದುತ್ತದೆ ಮತ್ತು "ಆದಾಯ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಹೇಳಿದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ದಾಖಲೆ ಸರಿಯಾಗಿದೆ. ಗ್ರಾಹಕರು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪುನಃ ತೆರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಕ್ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಖ್ಯಾತಿ ಎರಡನ್ನೂ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪಾಠ: ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೂಲದಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆ. ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ, ಉದ್ಯೋಗಿಯು ಗ್ರಾಹಕರ ಪೂರ್ಣ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಖಾತೆಯ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸದ, ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಸಿ, "ಈ ಗ್ರಾಹಕರು ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದ್ದಾರೆಯೇ?" ಈ ಏಕೈಕ ಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು KVKK ಅನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಲಾಗಿದೆ; ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಕೂಡ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ. ಪಾಠ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೊದಲು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅನುಮೋದಿತ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

Ahmet Yılmaz ಅವರ ಖಾತೆ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಲಗತ್ತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ನಾವು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನೀಡಬೇಕೆ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿ.

ಈ ವಿನಂತಿಯು ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ (ಗೌಪ್ಯತೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆ), AI ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ (ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮನುಷ್ಯನಿಗೆ ಬಿಡುವುದಿಲ್ಲ), ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಪರಿಶೀಲನಾ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಕಡತವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ತಜ್ಞರ ಸಹಾಯಕರು ಸಿದ್ಧತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆ. ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು; ಕಾಣೆಯಾದ/ಅಸಂಗತ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಯಾವುದನ್ನು ಆಧರಿಸಿರುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಸಿ. ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ. ಗ್ರಾಹಕರು (ಅನಾಮಧೇಯರು): 45 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನವರು, ಒದಗಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವ ಅಥವಾ ವಿರೋಧಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವ ಯಾವುದೇ ಅಂಕಗಳನ್ನು "[ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ]" ವಿಭಾಗವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ನಾನು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತೇನೆ.

ಬಲವಾದ ಇಚ್ಛೆಯು ಗುರುತನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಪಾತ್ರವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ಧಾರದ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಬಿಡುವುದು. "ಕೊಡು / ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ", "ವಂಚನೆ / ಅಲ್ಲ" ಮುಂತಾದ ನಿಬಂಧನೆಗಳನ್ನು ಹೇಳುವಂತೆ ಮಾಡೆಲ್ ಮಾಡುವುದು. ಇವು ಮಾನವ ನಿರ್ಧಾರಗಳು; ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕರಡುಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
• ಪರಿಶೀಲನೆ ಇಲ್ಲದೆ ನಂಬಿಕೆ. ನಿರರ್ಗಳ ಮತ್ತು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಪಠ್ಯವನ್ನು "ಸರಿಯಾದ" ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ನಿರರ್ಗಳತೆ ನಿಖರತೆ ಅಲ್ಲ.
• ರುಜುವಾತುಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಹೆಸರು, ಟಿಆರ್ ಐಡಿ ಮತ್ತು ಖಾತೆ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸದೆ ವಾಹನವನ್ನು ನಮೂದಿಸುವುದು.
• ಆಡಿಟ್ ಟ್ರಯಲ್ ಅನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದು. ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಬಳಸಿದ ಡೇಟಾದ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವಲ್ಲಿ ವಿಫಲತೆ; "ಈ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಏಕೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ.
• ಅನುಮೋದನೆ ಇಲ್ಲದೆ ಚಾಲನೆ. ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲದ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸುವುದು.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ತಪ್ಪಿನ ವೆಚ್ಚವು ತಕ್ಷಣವೇ ಗೋಚರಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಆಕ್ಷೇಪಣೆ, ತಪಾಸಣೆ ಅಥವಾ ಶಿಕ್ಷೆಯು ತಿಂಗಳ ನಂತರ ಬರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, "ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸದ ಹೊರತು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ" ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಶಿಸ್ತುಗಳನ್ನು ಮುಂದೂಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿರಬೇಕು.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರದೇಶವಾಗಿದೆ; ಆದ್ದರಿಂದ AI ಅನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಸಹಾಯಕ, ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನರ್ ಮತ್ತು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಜನರೇಟರ್ ಆಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಿರ್ಧಾರ ತಯಾರಕರಾಗಿ ಅಲ್ಲ. ಮೂರು ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸದ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ: ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ (ನಂಬಿಕೆಯಿಂದ ವೇಗಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ), ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ (ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ) ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ತೀರ್ಪು (ಮಾನವ). ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿ, ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ, ನೀತಿ/ಕಾನೂನಿನ ಮೂಲಕ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ, ಕನಿಷ್ಠವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ, ಅನುಮೋದಿತ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ಟ್ರಯಲ್ ಅನ್ನು ಬಿಡಿ. ಒಂದು ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ: AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಸಮರ್ಥ ಜನರು ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ವ್ಯವಹಾರದಿಂದ ಮೂರು ವಿಶಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ (ಅಥವಾ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ): ಒಂದು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ (ಉದಾ. ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಚೆಕ್), ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದು (ಉದಾ. ಸಮರ್ಥನೆ ಕರಡು), ಅಂತಿಮ ತೀರ್ಪುಗಾಗಿ (ಉದಾ. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನಿರ್ಧಾರ). ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ, (1) ಒಂದು ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ AI ಪಾತ್ರವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ, (2) ನೀವು ಯಾವ ಪರಿಶೀಲನಾ ಹಂತವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ, (3) ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ನಂತರ ಮೇಲಿನ ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ "ಫೈಲ್ ತಯಾರಿ" ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂರು-ಹಂತದ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಕಾರ್ಯದ ಪದರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದೆ (ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ / ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ / ಅಂತಿಮ ತೀರ್ಪು).
• [ ] ನಾನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಕರಡು/ನಿಯಂತ್ರಣ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನೀಡಿದ್ದೇನೆ, ನಿರ್ಧಾರವಲ್ಲ.
• [ ] ನಾನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಆಂತರಿಕ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಶಾಸನ (ತಾರತಮ್ಯ, ಗ್ರಾಹಕ ರಹಸ್ಯ, KVKK) ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ, ಅದನ್ನು ಕನಿಷ್ಠವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಅದರ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿದ್ದೇನೆ; ನಾನು ಅಂತಿಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡೆ.