ਲਾਭ:
- ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਤ ਰਿਪੋਰਟ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਉਤਪਾਦਨ (ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਰਿਪੋਰਟ, ਕਮੇਟੀ ਨੋਟ, ਗਾਹਕ ਪੱਤਰ-ਵਿਹਾਰ) ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਪੜਾਅ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਚੁਣਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਰਿਪੋਰਟ ਡਰਾਫਟ, ਡੇਟਾ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ, ਅੰਕੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਮਾਹਰਤਾ ਨਾਲ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ
- ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਕਿ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਗਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ ਪਰ ਨਾਲ ਹੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਿੰਦੂਆਂ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਦਸਤਖਤ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੀ ਹੈ
ਬੈਂਕਿੰਗ ਇੱਕ ਉਦਯੋਗ ਹੈ ਜੋ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਰਿਪੋਰਟ, ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਮੇਟੀ ਮੈਮੋਰੰਡਮ, ਜੋਖਮ ਸੰਖੇਪ, ਗਾਹਕ ਪੱਤਰ-ਵਿਹਾਰ, ਆਡਿਟ ਜਵਾਬ, ਉਤਪਾਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ੀਟ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਸੁਭਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, AI ਡਰਾਫਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਸੰਖੇਪ, ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਜਾਂਚ ਨਾਲ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਬਚਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ: ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਗਤੀ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹੱਥ ਨਾਲ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਗਲਤ ਦਰਜ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਗਲਤ ਹੋਵੇਗਾ; ਜੇਕਰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਪ੍ਰਵਾਹ ਗਲਤ ਨੰਬਰ ਲੈ ਕੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੈਂਕੜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਚਾਨਕ ਗਲਤ ਹੋ ਜਾਣਗੇ। ਇਸ ਲਈ, ਰਿਪੋਰਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਹੁਨਰ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਵਜੋਂ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਲਿੰਕ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਦਸਤਖਤ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਡਰਾਫਟ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਕੀ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਕੀ ਸਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ:
- ਢਾਂਚਾ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ (ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ): ਟੈਮਪਲੇਟ, ਸਿਰਲੇਖ, ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਵਾਕ, ਫਾਰਮੈਟ। ਏਆਈ ਇੱਥੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਘੱਟ ਹੈ।
- ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਨੰਬਰ (ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਲੋੜ): ਲਾਭ, ਸੰਤੁਲਨ, ਦਰ, ਰਕਮ। AI ਸੰਖੇਪ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਹਰੇਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ (ਮਨੁੱਖੀ): "ਇਸ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?" ਇਹ ਮਾਹਰ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਹੈ.
ਕਦਮ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ
AI ਭੂਮਿਕਾ
ਕੰਟਰੋਲ
ਇੱਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਅਤੇ ਸਿਰਲੇਖ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ
ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਹਲਕੀ ਸਮੀਖਿਆ
ਟੈਕਸਟ ਰੂਪਰੇਖਾ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ
ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਮਾਹਰ ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਸੰਖੇਪ
ਡਰਾਫਟ
ਸਰੋਤ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮੁੜ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ
ਚਾਰਟ/ਸਾਰਣੀ ਦਾ ਵੇਰਵਾ
ਡਰਾਫਟ
ਨੰਬਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ
ਸਿੱਟਾ ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼
(ਸਿਰਫ਼ ਡਰਾਫਟ)
ਮਾਹਰ ਲੇਖਕ / ਸਮਰਥਨ
ਦਸਤਖਤ ਅਤੇ ਸਪੁਰਦਗੀ
-
ਯੋਗ ਵਿਅਕਤੀ
ਸੰਕੇਤ: ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਗਲਤੀ "ਗਲਤ ਨੰਬਰ ਜੋ ਸਹੀ ਲੱਗਦੀ ਹੈ" ਹੈ। ਇੱਕ ਵਹਿੰਦੇ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਇੱਕ ਗਲਤ ਲਾਭ ਅੰਕੜੇ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ, ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ
- ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਹੈ. ਮਾਰਕ ਕਰੋ ਕਿ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨੰਬਰ ਕਿਸ ਸਾਰਣੀ/ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰੋ। ਕੁੱਲ, ਅਨੁਪਾਤ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ AI ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਪਿਛਲੀ ਤਿਮਾਹੀ ਤੋਂ 12% ਵਾਧਾ" ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ।
- ਇਕਸਾਰਤਾ. ਕੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਅੰਕੜਾ ਹੈ? ਕੀ ਚਾਰਟ ਵਿਚਲਾ ਮੁੱਲ ਟੈਕਸਟ ਵਿਚਲੇ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਸਰੋਤ ਫਿਟਿੰਗ ਕੰਟਰੋਲ. ਇੱਕ ਗੈਰ-AI ਸਰੋਤ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਹਰੇਕ ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਰਿਪੋਰਟ ਡਰਾਫਟ (ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਨੰਬਰਾਂ ਲਈ ਵਫ਼ਾਦਾਰ):
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸਹਾਇਕ ਜੋ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਰਿਪੋਰਟ ਡਰਾਫਟ ਲਿਖਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਮੇਰੇ ਵੱਲੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਨਵਾਂ ਨੰਬਰ ਨਾ ਬਣਾਓ, ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤਿਕਥਨੀ ਨਾ ਕਰੋ। [ਬਰੈਕਟਾਂ] ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੇ ਅੱਗੇ ਸਰੋਤ ਲਿਖੋ। ਸਿੱਟਾ/ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਭਾਗ ਨੂੰ "[ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਹਰ]" ਨਾਲ ਖਾਲੀ ਛੱਡੋ। ਡੇਟਾ: [ਤਿਮਾਹੀ ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਸਰੋਤ]
2) ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਜਾਂਚ:
ਹੇਠਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋੜਦੇ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਜਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਰੋਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਨਵੇਂ ਨੰਬਰ ਨਾ ਜੋੜੋ। ਟੈਕਸਟ: [ਰਿਪੋਰਟ ਟੈਕਸਟ]
3) ਕਮੇਟੀ ਨੋਟ ਸੰਖੇਪ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸਹਾਇਕ ਜੋ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਮੇਟੀ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਕੇਸ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਿਤ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ। ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰੋ। ਕਮੇਟੀ ਤੈਅ ਕਰੇਗੀ; ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਜਮ੍ਹਾ ਕਰੋ। ਖੋਜ: [ਫਾਈਲ ਨੋਟਸ]
4) ਡਰਾਫਟ ਗਾਹਕ ਪੱਤਰ ਵਿਹਾਰ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸਹਾਇਕ ਜੋ ਅਧਿਕਾਰਤ ਗਾਹਕ ਪੱਤਰ-ਵਿਹਾਰ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ, ਪੱਕੇ ਵਾਅਦੇ ਕਰੋ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ। ਨਰਮ, ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਟੈਪਲੇਟ-ਅਨੁਕੂਲ ਟੈਕਸਟ ਲਿਖੋ। ਅਧਿਕਾਰਤ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰੇਗਾ। ਵਿਸ਼ਾ: [ਪੱਤਰ-ਪੱਤਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ]
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਇਸ ਤਿਮਾਹੀ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖੋ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦਾ ਮੁਨਾਸਬ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵਧੀਆ ਦਿੱਖ ਦਿਓ।
"ਨੰਬਰਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ" ਦੀ ਹਿਦਾਇਤ ਭੁਲੇਖੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਜੁੜਦੀ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਦਸਤਖਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਰਿਪੋਰਟ ਡਰਾਫਟ ਸਹਾਇਕ। ਸਿਰਫ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਨਵੇਂ ਨੰਬਰ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਬਰੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦਾ ਸਰੋਤ ਦਿਖਾਓ। ਸਿੱਟਾ/ਸੁਝਾਅ ਖਾਲੀ ਛੱਡੋ; ਮਾਹਰ ਇਸ ਨੂੰ ਲਿਖ ਦੇਵੇਗਾ. ਅਸਪਸ਼ਟ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ "[ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ]" ਨਾਲ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ।
ਮਜ਼ਬੂਤ ਇੱਛਾ ਬਨਾਵਟ ਨੂੰ ਮਨਾਹੀ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਵਿਆਖਿਆ ਛੱਡਦੀ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ। ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਟੀਮ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਮਾਸਿਕ 40 ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲਿਖਣ ਦਾ ਸਮਾਂ 2 ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ ਅੱਧੇ ਦਿਨ ਤੱਕ ਘਟਦਾ ਹੈ; ਮਾਹਰ ਆਪਣਾ ਸਮਾਂ ਨੰਬਰ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੇਸ 2 - ਗਲਤ ਨੰਬਰ ਫੜਿਆ ਗਿਆ। “ਪਿਛਲੀ ਤਿਮਾਹੀ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸ਼ੁੱਧ ਲਾਭ 23% ਵਧਿਆ ਹੈ,” ਏਆਈ ਡਰਾਫਟ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਅਸਲ ਵਾਧਾ 13% ਹੈ; ਮਾਡਲ ਨੇ ਦੋ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਇਆ। ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਲਤ ਤਸਵੀਰ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
ਕੇਸ 3 - ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਰੋਤ ਇਨਕਾਰ। ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਜਵਾਬ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ, AI ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੰਬਰ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਇਸ ਹਵਾਲੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮਿਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਸਿਰਫ਼ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾਖਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਡਿਟ ਨੂੰ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਵਾਲੇ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਗੰਭੀਰ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਵੇਗਾ।
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਕੇਲ ਪ੍ਰਭਾਵ: ਇੱਕ ਗਲਤੀ, ਸੌ ਦਸਤਾਵੇਜ਼
ਹੱਥ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖਣ ਵੇਲੇ, ਗਲਤੀ "ਇਕਵਚਨ" ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਗਲਤੀ "ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ" ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਆਓ ਇਸ ਨੂੰ ਠੋਸ ਕਰੀਏ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ 60 ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਦੇ ਮਾਸਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅੱਖਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਟੈਂਪਲੇਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਟੈਮਪਲੇਟ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਫਾਰਮੂਲਾ ਗਲਤ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ "ਵਿਕਾਸ" ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਮੁੱਲ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੇ ਮੁੱਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ), ਤਾਂ ਗਲਤੀ ਸਾਰੇ 60 ਅੱਖਰਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗੀ ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਰੇ ਗਲਤ ਹੋਣਗੇ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਲਿਖਿਆ ਹੁੰਦਾ, ਤਾਂ ਸ਼ਾਇਦ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਹੁੰਦਾ; ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਚੁੱਪਚਾਪ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਫੈਲਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਹਾਅ ਵਿੱਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੋ-ਪੱਧਰੀ ਹੈ:
- ਟੈਮਪਲੇਟ/ਫਲੋ ਜਾਂਚ (ਇੱਕ ਵਾਰ, ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ): ਲਾਈਵ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫਾਰਮੂਲੇ, ਫੀਲਡ ਮੈਪਿੰਗ, ਅਤੇ ਤਰਕ ਦੀ ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਕੇਲ ਹੈ।
- ਨਮੂਨਾ ਜਾਂਚ (ਹਰ ਵਾਰ): ਹਰੇਕ ਬੈਚ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੁਝ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣੇ ਗਏ ਪ੍ਰਿੰਟਆਊਟਾਂ ਦੀ ਦਸਤੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ, ਪਰ ਨਮੂਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸੰਕੇਤ: ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਰਿਪੋਰਟ ਪ੍ਰਵਾਹ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ, "ਇੱਕ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਕਾਫ਼ੀ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ (ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਮੁੱਲ, ਜ਼ੀਰੋ, ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਸੰਖਿਆ, ਗੁੰਮ ਡੇਟਾ); ਸਕੇਲਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਅਕਸਰ ਇਹਨਾਂ ਕਿਨਾਰਿਆਂ 'ਤੇ ਲੁਕੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਘਾਤਕ ਜੋਖਮ ਪੁਰਾਣੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦਨ ਹੈ: ਪ੍ਰਵਾਹ ਪਿਛਲੇ ਪੀਰੀਅਡ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਫਸਿਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਪੀਰੀਅਡ ਰਿਪੋਰਟ ਸਹੀ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਪਰ ਗਲਤ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਮਿਸ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਫਾਰਮ ਸੰਪੂਰਨ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਹਰ ਪੁੰਜ ਉਤਪਾਦਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ "ਇਸ ਮਿਆਦ ਦਾ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਹੈ?" ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਦਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸ਼ਨ. ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਗਤੀ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਕੀਮਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਸਹੀ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਗਲਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦਨ ਸਿਰਫ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰੇਗਾ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਨੰਬਰ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ। ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਰਵਾਨਗੀ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ।
- ਨੰਬਰ ਬਣਾਉਣਾ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ "ਗੁੰਮ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ" ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣਾ; ਭਰਮ ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਸਰੋਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ। ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ/ਰਿਪੋਰਟ ਸੰਦਰਭਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾ ਦੇਣਾ।
- ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟਿੱਪਣੀ ਛੱਡੋ. ਮਾਡਲ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਇਸ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ "ਸਾਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ" ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਦੱਸੋ।
- ਦਸਤਖਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਮਝਣਾ. ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਹੀਂ ਲੈਣਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ; ਦਸਤਖਤ ਤੁਹਾਡੇ ਹਨ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ "ਮੈਂ ਹਰ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਖੜ੍ਹਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।" ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਇਸ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੀ; ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਗਲਤ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਉਸ ਮਾਹਰ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਇਸ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕੀਤੇ ਸਨ, ਨਾ ਕਿ ਉਸ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਜਿਸਨੇ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਇਆ ਸੀ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਰਿਪੋਰਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਹਨ; ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ; ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਮਨੁੱਖ ਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਵੀ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਤਸਦੀਕ, ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਨੰਬਰ ਨਾ ਬਣਾਓ, ਹਰ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਵਜੋਂ ਸਿੱਟਾ ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਲਿਖੋ। ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ: AI ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਨੰਬਰ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਦਸਤਖਤ ਤੁਹਾਡੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਨ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਤਿਮਾਹੀ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ (ਕੁਝ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਰੋਤ)। ਟੈਮਪਲੇਟ 1 ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਟੈਮਪਲੇਟ 2 ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਲਈ ਇੱਕੋ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਸਕੈਚ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਦਸਤੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਮਨਘੜਤ ਦੇ ਜੋਖਮ ਲਈ ਵੀ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਜੋ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਨੰਬਰ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓ।"
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਸਰੋਤ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਦੁਬਾਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ; ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਹਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ ਸੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਕਿ ਨੰਬਰ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਕਸਾਰ ਹਨ।
- [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਵਜੋਂ ਸਿੱਟਾ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਭਾਗ ਲਿਖਿਆ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਚੈੱਕਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਾਇਆ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਕਿ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਅੰਤਿਮ ਦਸਤਖਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ।