ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ: ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ

ਲਾਭ:

• ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ (ਪੂਰਵ-ਮੁਲਾਂਕਣ, ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ, ਸੰਚਾਲਨ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ) ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਫੈਸਲੇ (ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਵੰਡ, ਧੋਖਾਧੜੀ/ਪਾਲਣਾ ਵਿਵਸਥਾ) ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਛੱਡੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਕਾਰਜ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ
• ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਹਰੇਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਨ, ਇਸਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਨੀਤੀ/ਵਿਧਾਨ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਪਾਸ ਕਰਨ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• KVKK, ਗਾਹਕ ਗੁਪਤ ਅਤੇ ਬੈਂਕ ਗੁਪਤਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖਣਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ ਪਾਉਣਾ

ਇੱਕ ਬੈਂਕਰ ਦਾ ਦਿਨ ਨੰਬਰਾਂ, ਫੈਸਲਿਆਂ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਰਜ਼ੇ ਦੀ ਅਰਜ਼ੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਧੋਖਾਧੜੀ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਉਤਪਾਦ ਗਾਹਕ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਪਾਲਣਾ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਦਿਨ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੋ ਸਮਾਨ ਹੈ ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਕੰਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ, ਜਦੋਂ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਪੈਸੇ, ਸਾਖ ਜਾਂ ਬੈਂਕ ਦੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇਸ ਤਣਾਅ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਕੰਮ ਦੇ ਘੰਟਿਆਂ ਨੂੰ ਮਿੰਟਾਂ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਤਕਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੇਕਾਬੂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਮੌਡਿਊਲ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਅਸੀਂ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ, ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਰ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਜਨਰੇਟਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੱਖਾਂਗੇ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ, ਡਰਾਫਟ ਲਿਖਣ, ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਫੈਸਲਾ ਤੁਹਾਡਾ ਹੈ। ਕੀ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੇਣਾ ਹੈ, ਕੀ ਕਿਸੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨੂੰ ਸ਼ੱਕੀ ਸਮਝਣਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਕੀ ਕਹਿਣਾ ਹੈ - ਇਹ ਸਭ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਵਾਨ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਨਿਰਣੇ ਹਨ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਾਂਗੇ, ਯਾਨੀ ਕਿ ਜਿੱਥੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਫੈਸਲਾ ਮਨੁੱਖਾਂ 'ਤੇ ਛੱਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਸਦੀਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮ।

ਬੈਂਕਿੰਗ ਇੱਕ 'ਭਰੋਸੇ-ਨਾਜ਼ੁਕ' ਅਤੇ 'ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ' ਖੇਤਰ ਕਿਉਂ ਹੈ

ਜੇ ਇੱਕ ਪਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਟੂਲ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਪਰ ਇੱਕ ਬੈਂਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖ਼ਰਾਬ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਪਰਿਵਾਰ ਨੂੰ ਉਸ ਕਰਜ਼ੇ ਤੋਂ ਵਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਹ ਹੱਕਦਾਰ ਹੈ, ਇੱਕ ਜਾਇਜ਼ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਲੇਬਲ ਦੇ ਕੇ ਸ਼ਿਕਾਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਮਨੀ ਲਾਂਡਰਿੰਗ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੈਂਕ ਨੂੰ ਭਾਰੀ ਜੁਰਮਾਨੇ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਬੈਂਕਿੰਗ ਨੂੰ ਦੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:

• ਭਰੋਸਾ-ਨਾਜ਼ੁਕ: ਫੈਸਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਪੈਸੇ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਗਲਤੀ ਉਲਟੀ ਹੈ, ਨੁਕਸਾਨ ਅਸਲ ਹੈ.
• ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ: ਬੈਂਕਿੰਗ; ਇਹ BDDK (ਬੈਂਕਿੰਗ ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੁਪਰਵੀਜ਼ਨ ਏਜੰਸੀ, ਬੈਂਕਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਜਨਤਕ ਅਥਾਰਟੀ), ਮਾਸਕ (ਵਿੱਤੀ ਅਪਰਾਧ ਜਾਂਚ ਬੋਰਡ, ਮਨੀ ਲਾਂਡਰਿੰਗ ਨਾਲ ਲੜਨ ਵਾਲੀ ਸੰਸਥਾ) ਅਤੇ KVKK (ਪਰਸਨਲ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਲਾਅ) ਵਰਗੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨਾਲ ਘਿਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ "AI ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਕਿਹਾ" ਕਹਿ ਕੇ ਕਿਸੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ; ਤੁਹਾਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਇਹ ਦੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਵਿਅਕਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਵਾਕ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਵਾਂਗੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇਹ ਨਿਯਮ ਭੁੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: "ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਕਹਿਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ "ਅਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹਾਂ"। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ 99 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸਹੀ ਹੈ, ਆਪਣੀ 1 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਉਸੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਉਹ 1 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਕਰਜ਼ਾ ਜਾਂ ਬੈਂਕ ਦਾ ਜੁਰਮਾਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕਿੱਥੇ ਕੰਮ ਆਉਂਦੀ ਹੈ?

ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਬੈਂਕਿੰਗ ਕਾਰੋਬਾਰ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਕਿੱਥੇ ਰੱਖਣਾ ਹੈ:

1. ਪੂਰਵ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਤਿਆਰੀ (ਘੱਟ ਜੋਖਮ, ਉੱਚ ਲਾਭ): ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਰੀਡਿੰਗ, ਗੁੰਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਫਾਈਲ ਸੰਖੇਪ, ਡੇਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਸਕੈਨਿੰਗ। ਇੱਥੇ, ਜੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਗਲਤੀ ਕਰ ਵੀ ਲੈਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋਖਮ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਹੈ; ਲਾਭ ਵੱਡਾ ਹੈ.
2. ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ (ਮੱਧਮ ਜੋਖਮ): ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਡਰਾਫਟ, ਜੋਖਮ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਸੰਖੇਪ, ਵਿੱਤੀ ਟਿੱਪਣੀ, ਸ਼ੱਕੀ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਡਰਾਫਟ। ਇੱਥੇ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਫੈਸਲਾ ਮਨੁੱਖ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤਸਦੀਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ.
3. ਅੰਤਮ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਨਿਰਣਾ (ਉੱਚ ਜੋਖਮ, ਮਨੁੱਖੀ): ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਵੰਡ, ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਫੈਸਲਾ, ਸ਼ੱਕੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਫੈਸਲਾ ਗਾਹਕ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਪਰਤ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦੀ; ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਰਾਫਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਸਾਰਣੀ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੁਆਰਾ ਆਮ ਬੈਂਕਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖਦੀ ਹੈ:

ਖੋਜ

ਪਰਤ

AI ਭੂਮਿਕਾ

ਕੌਣ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਫਾਈਲ ਗੁੰਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜਾਂਚ

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੁਲਾਂਕਣ

ਸਕੈਨ, ਸੰਖੇਪ

ਮਾਹਰ ਸਮੀਖਿਆ

ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਅਸਵੀਕਾਰ/ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦਾ ਕਾਰਨ

ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ

ਡਰਾਫਟ ਜਾਇਜ਼ਤਾ

ਯੋਗ ਮਾਹਰ

ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਗੜਬੜ ਦੀ ਚੇਤਾਵਨੀ

ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ

ਪ੍ਰੀ-ਕੁਆਲੀਫਾਇੰਗ ਸਿਗਨਲ

ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ

ਸ਼ੱਕੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ (STR)

ਅੰਤਮ ਨਿਰਣਾ

ਡਰਾਫਟ

ਪਾਲਣਾ ਅਧਿਕਾਰੀ

ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਵੰਡ ਦਾ ਫੈਸਲਾ

ਅੰਤਮ ਨਿਰਣਾ

ਡਰਾਫਟ/ਸਾਰਾਂਸ਼

ਅਥਾਰਟੀ/ਕਮੇਟੀ

ਡਰਾਫਟ ਗਾਹਕ ਪੱਤਰ ਵਿਹਾਰ

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੁਲਾਂਕਣ

ਡਰਾਫਟ ਟੈਕਸਟ

ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ

ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ: ਤਿੰਨ-ਪੜਾਅ ਫਿਲਟਰ

ਹਰ ਵਾਰ ਇਹਨਾਂ ਤਿੰਨ ਪੜਾਵਾਂ ਰਾਹੀਂ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਵੋ। ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਅਸੀਂ ਪੂਰੇ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਵਾਂਗੇ:

1. ਇਸਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕਰੋ। ਕਿਹੜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਕਿਹੜੇ ਖਾਤੇ ਦਾ ਲੈਣ-ਦੇਣ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ, ਦਾਅਵਾ ਅਤੇ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਕਿਸ ਨਿਯਮ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ? ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਿਸਦਾ ਸਰੋਤ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇੱਕ "ਦਾਅਵਾ" ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, "ਜਾਣਕਾਰੀ" ਨਹੀਂ।
2. ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰੋ/ਚੈੱਕ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਔਡਸ, ਕੁੱਲ, ਸਕੋਰ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਖੁਦ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। AI ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਇਸ ਨੂੰ "ਭਰਮ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਜਾਪਦੀ ਹੈ)।
3. ਇਸ ਨੂੰ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਫਿਲਟਰ ਰਾਹੀਂ ਪਾਸ ਕਰੋ। ਕੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੁਹਾਡੇ ਬੈਂਕ ਦੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਿਯਮਾਂ (ਭੇਦਭਾਵ ਦੀ ਮਨਾਹੀ, ਗਾਹਕ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ, KVKK) ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜੋ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਵੀ "ਸਮਾਰਟ" ਲੱਗਦਾ ਹੈ।

ਸੁਝਾਅ: ਹਰ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: "ਕੀ ਮੈਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ 'AI ਨੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ' ਕਹੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਆਡੀਟਰ ਨੂੰ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?" ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਜੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਗਾਹਕ ਗੁਪਤ ਅਤੇ KVKK

ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਦੁੱਗਣਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਦੇ ਖਾਤੇ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ (KVKK ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ) ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦਾ ਗੁਪਤ (ਬੈਂਕਿੰਗ ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ; ਬੈਂਕ ਦੀ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ ਜੋ ਉਸਨੇ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖੀ ਹੈ) ਦੋਵੇਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਟੂਲ 'ਤੇ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਉਲੰਘਣਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਬੁਨਿਆਦੀ ਨਿਯਮ:

• ਅਗਿਆਤ. ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ, TR ID ਨੰਬਰ, ਖਾਤਾ/IBAN ਨੰਬਰ, ਫ਼ੋਨ ਹਟਾਓ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "Ahmet Yılmaz, TC 123..., ਖਾਤਾ 456..." ਦੀ ਬਜਾਏ "45 ਸਾਲ ਪੁਰਾਣਾ, X ਹਿੱਸੇ ਦਾ ਗਾਹਕ" ਲਿਖੋ।
• ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡਾਟਾ। ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ ਜੋ ਕੰਮ ਲਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਪੂਰੇ ਡੰਪ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਾਈਨਾਂ.
• ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਹਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਆਪਣੇ ਬੈਂਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਜਨਤਕ ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਦਰਜ ਨਾ ਕਰੋ।
• ਇੱਕ ਰਿਕਾਰਡ ਛੱਡੋ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਵਰਤਿਆ, ਕਿਸ ਮਕਸਦ ਲਈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਟੂਲ ਵਰਤਿਆ (ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ)।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਫਰੇਮਵਰਕ ਜੋ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਬੈਂਕਿੰਗ ਸਹਾਇਕ। ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ; ਡਰਾਫਟ, ਸਾਰਾਂਸ਼, ਜਾਂ ਇਕਸਾਰਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਹੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਨਾਮ, TR ID, IBAN) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ। ਹਰ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ "[ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ]" ਵਜੋਂ ਨਿਸ਼ਾਨਬੱਧ ਕਰੋ। ਮੈਂ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲਵਾਂਗਾ। ਕੰਮ: [ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਵੇਰਵਾ]

2) ਤਿੰਨ-ਪੜਾਵੀ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਬੇਨਤੀ:

ਸਵੈ-ਆਡਿਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਪਹਿਲੂਆਂ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ: (1) ਤੁਹਾਡੇ ਹਰੇਕ ਦਾਅਵੇ ਕਿਸ ਸਰੋਤ/ਡੇਟੇ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ? (2) ਕਿਹੜੀਆਂ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? (3) ਕੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੀਤੀ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨ (ਭੇਦਭਾਵ, ਗਾਹਕ ਗੁਪਤ, ਕੇਵੀਕੇਕੇ) ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ ਪਹਿਲੂ ਹੈ? ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰੋ।

3) ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਨਿਯੰਤਰਣ:

ਕਿਸੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਇਹ ਟੈਕਸਟ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਸ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ (ਨਾਮ, TR ID, IBAN, ਫ਼ੋਨ, ਪਤਾ, ਦੁਰਲੱਭ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ) ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਸਕ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਕੰਮ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡਾਟਾ ਵੀ ਦੱਸੋ। ਟੈਕਸਟ: [ਡੇਟਾ]

4) ਪਰਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਹਾਇਕ:

ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਕੰਮ ਕਿਸ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ: ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੁਲਾਂਕਣ (ਭਰੋਸੇ ਦੁਆਰਾ ਤੇਜ਼) / ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ (ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ) / ਅੰਤਮ ਨਿਰਣਾ (ਮਨੁੱਖੀ)। ਆਪਣਾ ਤਰਕ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਸ ਕੰਮ 'ਤੇ AI ਦੀ ਸੀਮਾ ਕੀ ਹੈ। ਟਾਸਕ: [ਟਾਸਕ]

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ। ਇੱਕ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਮਾਹਰ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ 40 ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਸਟੈਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ। ਹਰ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਗਿਆਤ ਸੰਖੇਪ ਦੇ ਨਾਲ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਨਿਸ਼ਾਨ "ਸਾਰ ਨੰਬਰ 3 ਵਿੱਚ, ਆਮਦਨ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਦੀ ਮਿਤੀ 6 ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੰਬਰ 7 ਵਿੱਚ, ਕੋਈ ਦਸਤਖਤ ਵਾਲਾ ਪੰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।" ਮਾਹਰ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਨੁਅਲ ਸਕੈਨਿੰਗ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 2 ਘੰਟੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ 25 ਮਿੰਟ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਕੇਸ 2 — ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ-ਮੁਕਤ ਟਰੱਸਟ ਅਸਫਲਤਾ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਾਹਰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕਰਜ਼ੇ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਪੜ੍ਹੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਭੇਜਦਾ ਹੈ। ਤਰਕਸੰਗਤ ਵਿੱਚ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੇ ਗਾਹਕ ਦੀ ਆਮਦਨ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝਿਆ ਅਤੇ ਕਿਹਾ ਕਿ "ਆਮਦਨ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹੈ"; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਹੀ ਹੈ. ਗਾਹਕ ਦਾ ਇਤਰਾਜ਼ ਹੈ, ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬੈਂਕ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਵੱਕਾਰ ਦੋਵੇਂ ਗੁਆ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਪਾਠ: ਕੋਈ ਵੀ ਡੇਟਾ ਜਿਸ 'ਤੇ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਅਧਾਰਤ ਸੀ, ਨੂੰ ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ।

ਕੇਸ 3 - ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ। ਸਪੀਡ ਲਈ, ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਦਾ ਪੂਰਾ ਨਾਮ ਅਤੇ ਖਾਤਾ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ, ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, "ਕੀ ਇਹ ਗਾਹਕ ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ ਹੈ?" ਇਸ ਸਿੰਗਲ ਕਾਰਵਾਈ ਨਾਲ, ਗਾਹਕ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਅਤੇ ਕੇਵੀਕੇਕੇ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ; ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ. ਪਾਠ: ਡੇਟਾ ਪਹਿਲਾਂ ਅਗਿਆਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਕੇਵਲ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

Ahmet Yılmaz ਦਾ ਖਾਤਾ ਬਿਆਨ ਨੱਥੀ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਬੇਨਤੀ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ), AI ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਪੁੱਛਦੀ ਹੈ (ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ 'ਤੇ ਨਾ ਛੱਡਣਾ), ਅਤੇ ਕੋਈ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਸਪੈਸ਼ਲਿਸਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਫਾਈਲ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ। ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ; ਸਿਰਫ਼ ਗੁੰਮ/ਅਸੰਗਤ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ ਅਤੇ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੋ। ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ। ਗਾਹਕ (ਅਗਿਆਤ): 45 ਸਾਲ ਪੁਰਾਣਾ, ਖੰਡ ਮਾਰਕ "[ਪੁਸ਼ਟੀ ਲੋੜੀਂਦਾ]" ਕੋਈ ਵੀ ਬਿੰਦੂ ਜੋ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਜਾਂ ਵਿਰੋਧੀ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਾਂਗਾ।

ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਇੱਛਾ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਲਈ ਹਰ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਛੱਡਣਾ। ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦਿਓ/ਨਾ ਦਿਓ", "ਧੋਖਾਧੜੀ/ਨਾ" ਵਰਗੇ ਉਪਬੰਧ ਕਹੋ। ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲੇ ਹਨ; ਮਾਡਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਰਾਫਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ "ਸਹੀ" ਸਮਝਣਾ. ਪ੍ਰਵਾਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।
• ਕ੍ਰੇਡੇੰਸ਼ਿਅਲ ਸ਼ੇਅਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਆਪਣਾ ਨਾਮ, TR ID ਅਤੇ ਖਾਤਾ ਨੰਬਰ ਗੁਪਤ ਰੱਖੇ ਬਿਨਾਂ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣਾ।
• ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ. ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਲਈ ਤਰਕ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾ; "ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਿਉਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ?" ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।
• ਬਿਨਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇ ਡਰਾਈਵਿੰਗ। ਜਨਤਕ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਦੀ ਕੀਮਤ ਅਕਸਰ ਤੁਰੰਤ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀ; ਇਤਰਾਜ਼, ਜਾਂਚ ਜਾਂ ਸਜ਼ਾ ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਮੁਲਤਵੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਕਿਉਂਕਿ "ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ"; ਇਸਦੀ ਆਦਤ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਬੈਂਕਿੰਗ ਇੱਕ ਟਰੱਸਟ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਖੇਤਰ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ, ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਰ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਜਨਰੇਟਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਵਜੋਂ। ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ: ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੁਲਾਂਕਣ (ਭਰੋਸੇ ਦੁਆਰਾ ਤੇਜ਼), ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ (ਤਸਦੀਕ), ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਨਿਰਣਾ (ਮਨੁੱਖੀ)। ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰੋ, ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰੋ, ਨੀਤੀ/ਵਿਧਾਨ ਦੁਆਰਾ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ, ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ, ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਛੱਡੋ। ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ: AI ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਕਾਬਲ ਲੋਕ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ) ਤੋਂ ਤਿੰਨ ਖਾਸ ਕੰਮ ਚੁਣੋ: ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ), ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜਾਇਜ਼ ਡਰਾਫਟ), ਇੱਕ ਅੰਤਿਮ ਨਿਰਣੇ ਲਈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਫੈਸਲਾ)। ਹਰੇਕ ਲਈ, (1) ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਲਿਖੋ, (2) ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪੜਾਅ ਲਾਗੂ ਕਰੋਗੇ, (3) ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਅਗਿਆਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਉਪਰੋਕਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ "ਫਾਈਲ ਦੀ ਤਿਆਰੀ" ਕਾਰਜ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਤਿੰਨ-ਪੜਾਅ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਕੰਮ ਦੀ ਪਰਤ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਹੈ (ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੁਲਾਂਕਣ / ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ / ਅੰਤਮ ਨਿਰਣਾ)।
• [ ] ਮੈਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ/ਕੰਟਰੋਲ ਟਾਸਕ ਦਿੱਤਾ, ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਮੁੜ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨ (ਭੇਦਭਾਵ, ਗਾਹਕ ਗੁਪਤ, KVKK) ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ, ਇਸਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਨੂੰ ਦਰਜ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ; ਮੈਂ ਅੰਤਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲਈ।