ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್: ಟ್ರೆಂಡ್, ಅನುಪಾತ ಮತ್ತು ವಿಚಲನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಲಾಭಗಳು:

• BDS 520 ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಉತ್ಪಾದನೆ, ಅನುಪಾತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವಿಚಲನ ವಿವರಣೆಯ ಕರಡು ರಚನೆಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಸಮತಲ-ಲಂಬ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಅನುಪಾತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ಕುಸಿತಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾದ ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಸೂಚಿಸಲಾದ ವಿಚಲನ ವಿವರಣೆಯು ಒಂದು ಊಹೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪುರಾವೆಗಳಿಂದ ಬೆಂಬಲಿಸದೆ ಆಡಿಟ್ ಫಲಿತಾಂಶವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.

ಅನುಭವಿ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕನ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಅಸ್ತ್ರವೆಂದರೆ "ನಿರೀಕ್ಷೆ". ಹಣಕಾಸಿನ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ನೋಡುವ ಮೊದಲು, ಅವರು ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವ ಕಾರಣ ಅವರು ನೋಡಬೇಕಾದುದನ್ನು ಅವರು ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ತಿಳಿದಿದ್ದಾರೆ: "ಕಳೆದ ವರ್ಷ ಈ ಕಂಪನಿಯು 15% ರಷ್ಟು ಬೆಳೆದಿದೆ, ಸಿಬ್ಬಂದಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಹಣದುಬ್ಬರದಷ್ಟೇ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ವೆಚ್ಚಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಬೇಕೆಂದು ನಾನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇನೆ." ನಂತರ ಅದು ವಾಸ್ತವವನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ವಿಚಲನವಿದ್ದರೆ, ವಿವರಣೆ ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಚಿಂತನೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ರೂಪವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು BDS 520 ಅದನ್ನು ಆಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.

ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹಣಕಾಸಿನ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು-ಅಲ್ಲದ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಮಂಜಸವಾದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವಾಸ್ತವದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನೋಡುವುದು. ಇದನ್ನು ಮೂರು ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ (ಅಪಾಯವನ್ನು ನೋಡಲು), ಸಬ್ಸ್ಟಾಂಟಿವ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ (ಸಬ್ಸ್ಟಾಂಟಿವ್ ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ) ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ನ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ (ಒಟ್ಟಾರೆ ಸಮಂಜಸತೆಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ). ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ರಚನೆ, ಅನುಪಾತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವಿಚಲನ ವಿವರಣೆ ಕರಡು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂದು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ; ಆದರೆ AI ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ ವಿವರಣೆಯು ಏಕೆ ಊಹೆಯಾಗಿದೆ, ಪುರಾವೆಯಾಗಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.

ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಪರಿಕರಗಳು

ಲೆಕ್ಕ ಪರಿಶೋಧಕರು ಬಳಸುವ ಮುಖ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಾಧನಗಳು:

• ಸಮತಲ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ವರ್ಷದಿಂದ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಐಟಂನ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು (ಮೊತ್ತ ಮತ್ತು %) ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು. "ಮಾರಾಟವು 40% ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ; ಏಕೆ?"
• ಲಂಬ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಐಟಂಗಳ ಅನುಪಾತ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪ್ರತಿ ಖರ್ಚಿನ ಆದಾಯದ ಅನುಪಾತ). "ಮಾರಾಟದ ಸರಕುಗಳ ವೆಚ್ಚವು ಆದಾಯದ 62% ಆಗಿದ್ದರೆ, ಈ ವರ್ಷ ಅದು 71% ಆಯಿತು; ಅಂಚು ಏಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ?"
• ಅನುಪಾತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಅನುಪಾತಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು (ಒಟ್ಟು ಲಾಭದ ಪ್ರಮಾಣ, ದಾಸ್ತಾನು ವಹಿವಾಟು ದರ, ಕರಾರು ಸಂಗ್ರಹದ ಅವಧಿ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಅನುಪಾತ) ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು.
• ಟ್ರೆಂಡ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಬಹು ಅವಧಿಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ನೋಡುವುದು ಮತ್ತು ವಿರಾಮಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುವುದು.
• ಸಮಂಜಸತೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆ: ಸ್ವತಂತ್ರ ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು (ಉದಾ. "ಬಡ್ಡಿ ವೆಚ್ಚ ≈ ಸರಾಸರಿ ಸಾಲ × ಬಡ್ಡಿ ದರ") ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವಾಸ್ತವದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು.

AI ಈ ಎಲ್ಲಾ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಇದು ವಿಚಲನಗಳಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿದೆ: AI ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ವಿವರಣೆಯು ಆರಂಭಿಕ ಊಹೆಯಾಗಿದೆ. "ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳ ಬೆಲೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾದ ಕಾರಣ ಅಂಚು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ" ಎಂಬುದು ಸಮಂಜಸವಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಒಪ್ಪಂದಗಳು, ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್‌ಗಳು, ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು-ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿಚಲನಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ-ಸ್ವತಂತ್ರ ಪುರಾವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು ಅದನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸದೆ ತೀರ್ಮಾನಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ನಿರೀಕ್ಷೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಬಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ

BDS 520 ರ ಪ್ರಮುಖ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ: ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯು ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಎಷ್ಟು ನಿಖರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಪಾರವು ಒದಗಿಸಿದ ಡೇಟಾದಿಂದ ನೀವು ನೇರವಾಗಿ ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದರೆ, ನೀವು ವೃತ್ತಾಕಾರದ ತರ್ಕಕ್ಕೆ ಬೀಳುತ್ತೀರಿ (ಅದೇ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಅದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು). ಬಲವಾದ ನಿರೀಕ್ಷೆಯು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಸ್ವತಂತ್ರ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ (ಹಣಕಾಸು-ಅಲ್ಲದ ಡೇಟಾ, ಬಾಹ್ಯ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಡೇಟಾ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಖಾತೆ). AI ನಿಮಗೆ ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ - "ಬಡ್ಡಿ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ನನಗೆ ಯಾವ ಒಳಹರಿವು ಬೇಕು?" - ಆದರೆ ಒಳಹರಿವಿನ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಸೂಕ್ತತೆಗೆ ಆಡಿಟರ್ ಜವಾಬ್ದಾರನಾಗಿರುತ್ತಾನೆ.

ಸಲಹೆ: ವಿಚಲನವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವಾಗ "ಅಲ್ಪತೆ ಮಿತಿ" ಅನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿಸಿ. ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಎಷ್ಟು ವಿಚಲನವನ್ನು "ತನಿಖಾ" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ? ಈ ಮಿತಿಯನ್ನು ಮುಂಗಡವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಿ, ಭೌತಿಕತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು AI ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಣ್ಣ ಏರಿಳಿತವನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ.

ಹಣಕಾಸಿನೇತರ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಬಲವಾದ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು

ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ನೀವು ಹಣಕಾಸಿನ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಹಣಕಾಸಿನೇತರ ಡೇಟಾದಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದಾಗ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸರಾಸರಿ ಕೊಠಡಿ ದರದಿಂದ ಆಕ್ರಮಿಸಿಕೊಂಡಿರುವ ಕೊಠಡಿ-ರಾತ್ರಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಗುಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಹೋಟೆಲ್‌ನ ಕೋಣೆಯ ಆದಾಯವನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು; ಉತ್ಪಾದನಾ ಘಟಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಘಟಕಕ್ಕೆ ವಿಶಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉತ್ಪಾದನಾ ವ್ಯವಹಾರದ ಶಕ್ತಿಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ನೀವು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು; ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ಶುಲ್ಕದಿಂದ ನೀವು ಶಾಲೆಯ ಶಿಕ್ಷಣದ ಆದಾಯವನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು ವೃತ್ತಾಕಾರ ಬಲೆಗೆ ಬೀಳುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ವ್ಯಾಪಾರದ ಸ್ವಂತ ಲೆಕ್ಕಪತ್ರ ದಾಖಲೆಯಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಅಡ್ಡ-ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸ್ವತಂತ್ರ ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಮಾದರಿಗೆ ಒಳಹರಿವು ಮತ್ತು ಸೂತ್ರವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು AI ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸ್ವತಂತ್ರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಆಡಿಟರ್ ಜವಾಬ್ದಾರನಾಗಿರುತ್ತಾನೆ (ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಕೊಠಡಿ-ರಾತ್ರಿ, ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಮಾಣ ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ?). ನಿರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕತೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ, ಇದು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕ ದೋಷ ಅಥವಾ ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ; ಎರಡನ್ನೂ ತನಿಖೆ ಮಾಡಬೇಕು.

ಹಂತ ಹಂತದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನ

1. ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಸ್ವತಂತ್ರ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಐಟಂಗಾಗಿ ನೀವು ಏನನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.
2. ಡೇಟಾವನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ, ಸಂಪೂರ್ಣತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನೀವು ಹೋಲಿಸುವ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ನಿಖರವಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆಯೇ?
3. AI ನೊಂದಿಗೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ. ಸಮತಲ/ಲಂಬ/ಅನುಪಾತ/ಟ್ರೆಂಡ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ; ಪ್ರತಿ ಖಾತೆಯ ಹಂತಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿ.
4. ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ನೀವು ಮೊದಲೇ ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ಮಿತಿಯನ್ನು ಮೀರಿದ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ವಿಚಲನಗಳು.
5. ಊಹೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ ಆದರೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಸಂಭವನೀಯ ವಿವರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ; ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಪುರಾವೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
6. ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ. ನಿರೀಕ್ಷೆ, ಸತ್ಯ, ವಿಚಲನ, ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣ ಪುರಾವೆ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ವಿಚಲನದ ನಿಜವಾದ ಕಾರಣವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಒಬ್ಬ ಲೆಕ್ಕ ಪರಿಶೋಧಕರು ಸಿಬ್ಬಂದಿ ವೆಚ್ಚಗಳು 38% ರಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುವುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡರು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಿಬ್ಬಂದಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಹಣದುಬ್ಬರವು ಇದನ್ನು ಕೇವಲ 22% ರಷ್ಟು ವಿವರಿಸಿದೆ. ಅವರು ಡೈವರ್ಜೆನ್ಸ್ ಹೈಪೋಥಿಸಿಸ್ ಬಗ್ಗೆ AI ಕೇಳಿದರು; YZ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ಆಯ್ಕೆಗಳಾದ "ರೈಸ್, ಹೊಸ ಬಾಡಿಗೆ, ಬೋನಸ್, ಬೇರ್ಪಡಿಕೆ ವೇತನ". ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು ವೇತನದಾರರ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರು: ವರ್ಷದಲ್ಲಿ ಪಾವತಿಸಿದ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತದ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಪಾವತಿಯಿಂದಾಗಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಸರಿಯಾದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ವೆಚ್ಚವಾಗಿ ಹರಡಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಋತುಮಾನದ ದೋಷವಿತ್ತು. AI ಊಹೆಯನ್ನು ನೀಡಿದೆ; ವೇತನದಾರರ ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕ ಪರಿಶೋಧಕರ ತನಿಖೆ ಸತ್ಯವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತು.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಸಾಕ್ಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಊಹೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರೊಬ್ಬರು AI ಗೆ ಖರ್ಚು ಐಟಂನಲ್ಲಿ 40% ಹೆಚ್ಚಳದ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿದರು; AI "ಬಹುಶಃ ಹಣದುಬ್ಬರ ಕಾರಣ," ಅವರು ಹೇಳಿದರು. ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರು ಇದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ವರ್ಕ್‌ಶೀಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾಮೆಂಟ್‌ನಂತೆ ಬರೆದು ಪೆನ್ನನ್ನು ಮುಚ್ಚಿದರು. ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವ್ಯಕ್ತಿ ಕೇಳಿದರು: ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹಣದುಬ್ಬರವು 25% ಆಗಿತ್ತು, 40% ಅನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ; ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಐಟಂ ಸ್ಥಿರ ಒಪ್ಪಂದದೊಂದಿಗೆ ಬಾಡಿಗೆ ವೆಚ್ಚವಾಗಿತ್ತು ಮತ್ತು ಹಣದುಬ್ಬರದೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ನಿಜವಾದ ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಒಪ್ಪಂದಕ್ಕೆ ಹೊಸ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪಾಠ: AI ಯ ವಿವರಣೆಯು ಒಂದು ಊಹೆಯಾಗಿದೆ; ಸಾಕ್ಷ್ಯಾಧಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸದೆ ಯಾವುದೇ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಬರಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಕಳಪೆ ನಿರೀಕ್ಷೆ. ಬಡ್ಡಿ ವೆಚ್ಚದ ಸಮಂಜಸತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕನು ತನ್ನ ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ವ್ಯಾಪಾರದಿಂದ ದಾಖಲಿಸಿದ ಬಡ್ಡಿ ವೆಚ್ಚದಿಂದ ಸ್ಥಾಪಿಸಿದನು (ಸುತ್ತೋಲೆ). ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ, "ನಿರೀಕ್ಷೆ = ವಾಸ್ತವ" ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ವಿಚಲನಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅದು ಬದಲಾಯಿತು. ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಬೇಕು ಎಂದು ನೆನಪಿಸಿದರು: ಸರಾಸರಿ ಸಾಲದ ಸಮತೋಲನ × ಸರಾಸರಿ ಬಡ್ಡಿ ದರ. ಸ್ವತಂತ್ರ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ನಂತರ, ನಿಜವಾದ ಬಡ್ಡಿ ವೆಚ್ಚವು ನಿರೀಕ್ಷಿತಕ್ಕಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾಲದ ಮೇಲೆ ಯಾವುದೇ ಬಡ್ಡಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅದು ಬದಲಾಯಿತು. ಪಾಠ: ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಈ ಚಾರ್ಟ್ ನೋಡಿ, ಏನಾದರೂ ಅಸಹಜತೆ ಇದ್ದರೆ ಹೇಳಿ.

ಸಮಸ್ಯೆ: ಯಾವುದೇ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳಿಲ್ಲ, ಮಿತಿ ಇಲ್ಲ, ಸಂದರ್ಭವಿಲ್ಲ. AI ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ "ಅಸಂಗತತೆ" ಅನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ಮಿತ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಫಲಿತಾಂಶವು ನಿಯಂತ್ರಣ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ನೀವು ಸ್ವತಂತ್ರ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಸಹಾಯಕರು. ನೀವು ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ತೋರಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತೀರಿ; ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನ ನನ್ನದು. ಸಂದರ್ಭ (ಅನಾಮಧೇಯ): ಉತ್ಪಾದನಾ ಕಂಪನಿ. ಆದಾಯ ಪ್ರಸಕ್ತ ವರ್ಷ 240M, ಹಿಂದಿನ ವರ್ಷ 200M (20% ಬೆಳವಣಿಗೆ). ಸಿಬ್ಬಂದಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ:[ಖಾತೆ; ಹಿಂದಿನ ವರ್ಷ; ಪ್ರಸಕ್ತ ವರ್ಷ] ಸಾಲುಗಳು (ಆದಾಯ, COGS, ಸಿಬ್ಬಂದಿ ವೆಚ್ಚ, ಬಾಡಿಗೆ, ಬಡ್ಡಿ ವೆಚ್ಚ, ...)ಕಾರ್ಯ:1) ಪ್ರತಿ ಐಟಂಗೆ ಸಮತಲ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಮೊತ್ತ ಮತ್ತು % ಬದಲಾವಣೆ) ಮಾಡಿ; ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಹಂತವನ್ನು ತೋರಿಸು.2) ಲಂಬ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಆದಾಯಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿ ವೆಚ್ಚದ ಅನುಪಾತ; ಎರಡು ವರ್ಷಗಳವರೆಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ. 3) ಕೆಳಗಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ: % ಬದಲಾವಣೆಯು ಆದಾಯದ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಿಂದ (20%) 10 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಂಕಗಳಿಂದ ವಿಚಲನಗೊಂಡರೆ "ವಿಮರ್ಶೆಗೆ" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ. 4) 2-3 ಸಂಭವನೀಯ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ ಪ್ರತಿ ಐಟಂಗೆ ಹೈಪೋಥೆಸಿಸ್; ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ಸಹ ಬರೆಯಿರಿ. ಇವುಗಳು ಸಂಶೋಧನೆಗಳಲ್ಲ ಎಂದು ತಿಳಿಸಿ. 5) ಡೇಟಾದಿಂದ ನೀವು ಪಡೆಯಲಾಗದ ಯಾವುದೇ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಉದ್ಯಮದ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ.

ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ (20% ಬೆಳವಣಿಗೆ), ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವಿಚಲನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ, ಊಹೆಗಳಂತೆ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಊಹೆಯನ್ನು ಸಾಕ್ಷ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಪುರಾವೆಗಾಗಿ ಊಹೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. AI ನ "ಬಹುಶಃ..." ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆಯೇ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದು.
• ವೃತ್ತಾಕಾರದ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು. ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾದ ಡೇಟಾದಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು "ಫಿಟ್" ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು.
• ಮಿತಿ ಹೊಂದಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಪ್ರತಿ ಸಣ್ಣ ಏರಿಳಿತವನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟುವುದು ಅಥವಾ ಗಮನಾರ್ಹ ವಿಚಲನವನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸುವುದು.
• ಸಂದರ್ಭವಿಲ್ಲದೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡದೆಯೇ "ಅಸಹಜತೆ" ಗಾಗಿ ಕೇಳುವುದು; ಅರ್ಥಹೀನ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು.
• ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿಚಲನದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ನೋಟಕ್ಕೆ ಉಳಿಯುವುದು. ಮೊದಲ ತೋರಿಕೆಯ ವಿವರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಆಶ್ಚರ್ಯಕರ ಟ್ವಿಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಆವರಿಸುವುದು; ಆದರೆ BDS ಗೆ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿಚಲನದ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ತನಿಖೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಗಮನಿಸಿ: ನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿಚಲನ (ಉದಾ. ತಿಳಿದಿರುವ ಹೂಡಿಕೆಯಿಂದಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿದ ಸವಕಳಿ) ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿಚಲನಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿಚಲನವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಲವಾದ ಪುರಾವೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಎಐ ಎರಡರ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಲೆಕ್ಕ ಪರಿಶೋಧಕರು ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು (BDS 520) ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತವದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ಕಲೆಯಾಗಿದೆ. AI ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿಯುತ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮತ್ತು ಊಹೆಯ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿದೆ: ಇದು ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಸಮತಲ/ಲಂಬ/ಅನುಪಾತ/ಟ್ರೆಂಡ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸಂಭವನೀಯ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಶಕ್ತಿಯು ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು AI ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ ವಿವರಣೆಯು ಒಂದು ಊಹೆಯಾಗಿದೆ, ಪುರಾವೆಯಲ್ಲ. ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು ವಿಚಲನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಆಡಿಟರ್ ಪ್ರತಿ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಕ್ಷ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿಚಲನವು ಯಾವಾಗಲೂ ಆಳವಾದ ತನಿಖೆಗೆ ಕರೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ಸರಳವಾದ ಎರಡು-ವರ್ಷದ ಆದಾಯ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ (ಕಾಲ್ಪನಿಕ) ಮತ್ತು ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ (ಉದಾ. 20%). ಮೇಲಿನ ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ, AI ಸಮತಲ ಮತ್ತು ಲಂಬ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿ, ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲಾದ ಐಟಂಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಹೈಪೋಥೆಸಿಸ್ + ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ನಂತರ ಒಂದು ಐಟಂಗೆ "ವೃತ್ತರಹಿತ ಸ್ವತಂತ್ರ ನಿರೀಕ್ಷೆ" ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಒಂದು ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್‌ನಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ (ನೀವು ಯಾವ ಸ್ವತಂತ್ರ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ).

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ಪರಿಶೀಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಐಟಂಗಾಗಿ ನಾನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ (ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಸ್ವತಂತ್ರ ಇನ್ಪುಟ್ನೊಂದಿಗೆ) ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಹೋಲಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಸಂಪೂರ್ಣತೆಯನ್ನು ನಾನು ದೃಢಪಡಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು AI ನಿಂದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಹಂತಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಸಮತಲ/ಲಂಬ/ಅನುಪಾತದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ವಸ್ತುಸ್ಥಿತಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿಚಲನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು AI ನ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಊಹೆಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ; ನಾನು ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಪುರಾವೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿಚಲನದ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತೇನೆ; ನಾನು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಆಳವಾಗಿ ಅಗೆದಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ನಿರೀಕ್ಷೆ, ವಾಸ್ತವತೆ, ವಿಚಲನ, ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಿಸುವ ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.