ਲਾਭ:
- ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਨਿੱਜੀ ਅਤੇ ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖ ਕੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਇਕਸੁਰਤਾ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦਾ ਢਾਂਚਾ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ, ਇਹ ਜਾਣਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ
ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ: ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ
ਹੁਣ ਤੱਕ ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਲੇਖਾਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ AI ਕੀ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਸਿੱਕੇ ਦੇ ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ: ਸੀਮਾਵਾਂ। ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿੱਤੀ ਬਿਆਨ ਗਲਤ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਚਿਪਕਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਣਦੱਸਿਆ ਨਤੀਜਾ, ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਦੇ ਖਾਤੇ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ; ਇਹ ਕਾਨੂੰਨੀ, ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਤਬਾਹੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਗੈਰ-ਗੱਲਬਾਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਬਾਕੀ ਸਾਰੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰਵ ਸ਼ਰਤ ਹੈ।
ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਇੰਨਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਤਿੰਨ ਕਾਰਨ: ਗੋਪਨੀਯਤਾ (ਗਾਹਕ, ਕਰਮਚਾਰੀ, ਸਪਲਾਇਰ ਡੇਟਾ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ KVKK ਵਰਗੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ), ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਅਣਦੱਸੇ ਵਿੱਤੀ ਨਤੀਜੇ ਸਟਾਕ ਮਾਰਕੀਟ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ), ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ (ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਭਾਈਵਾਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ)। ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਲੋਂ ਜਨਤਕ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਉਸ ਟੂਲ ਦੇ ਸਰਵਰਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਡੇਟਾ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਡੇਟਾ ਧਾਰਨ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਕੇਵੀਕੇਕੇ (ਪਰਸਨਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਲਾਅ) ਉਹ ਕਾਨੂੰਨ ਹੈ ਜੋ ਤੁਰਕੀਏ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਡੇਟਾ ਦੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿੱਜੀ ਨਾਮ, ਟੀਆਰ ਆਈਡੀ, ਖਾਤਾ ਅਤੇ ਸੰਪਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਤੀਜੀਆਂ ਧਿਰਾਂ ਨੂੰ।
ਸੁਝਾਅ: AI ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ: "ਕੀ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਅਜਨਬੀ ਨੂੰ ਈਮੇਲ ਕਰਾਂਗਾ?" ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੁਮਨਾਮ ਬਣਾਓ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਡੇਟਾ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ
- ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰੋ। ਕੀ ਡੇਟਾ ਜਨਤਕ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਰਤੋਂ, ਗੁਪਤ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਹੈ?
- ਟੂਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਕੀ ਇਹ ਕਾਰਪੋਰੇਟ/ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਹੈ? ਡਾਟਾ ਧਾਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨੀਤੀ ਕੀ ਹੈ?
- ਛੋਟਾ ਕਰੋ। ਆਪਣੀ ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡਾਟਾ ਦਿਓ; ਵਾਧੂ ਕੱਟੋ.
- ਅਗਿਆਤ. ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰੋ ਜਾਂ ਹਟਾਓ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ, ਆਈਡੀ ਨੰਬਰ, ਖਾਤਾ ਨੰਬਰ।
- ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਵੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖੋ। ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਰਿਪੋਰਟ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਦੇ ਹੋ.
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪਹੁੰਚ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਹੁੰਚ
ਮਾੜੀ ਪਹੁੰਚ: ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਵੈਬ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਅਤੇ ਖਾਤਾ ਨੰਬਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗੈਰ-ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਤਿਮਾਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ।
ਇਹ KVKK ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੀਕ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਜੋਖਮ ਦੋਵੇਂ ਹਨ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪਹੁੰਚ: 1) ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ (ਡੇਟਾ ਧਾਰਨ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀਸ਼ੁਦਾ)। 2) ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ: “ਗਾਹਕ A”, “ਗਾਹਕ B”; ਖਾਤਾ ਨੰਬਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਖਰੀ 4 ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਜਾਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। 3) ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਲੋੜੀਂਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰੋ (ਜੇਕਰ ਨਾਮ/ਪਤਾ ਬੇਲੋੜਾ ਹੈ ਤਾਂ ਛੱਡ ਦਿਓ)। 4) ਅਣਜਾਣ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਸ 'ਤੇ ਪ੍ਰਗਟ ਨਾ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ ਜਨਤਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। 5) ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸਸ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ, ਨਿੱਜੀ ਡਿਸਕ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।
ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ
ਖੇਤਰ
ਕੱਚਾ (ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ)
ਅਗਿਆਤ (ਸੁਰੱਖਿਅਤ)
ਗਾਹਕ ਦਾ ਨਾਮ
Ahmet Yılmaz İnşaat A.Ş.
ਗਾਹਕ ਏ
ਖਾਤਾ ਨੰਬਰ
TR12 0006 ... 4501
***4501 ਜਾਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ
TR ਪਛਾਣ ਪੱਤਰ
12345678901 ਹੈ
ਹਟਾਇਆ ਗਿਆ
ਮਾਤਰਾ/ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਖੇਤਰ
1,240,000
1,240,000 (ਸੁਰੱਖਿਅਤ)
ਨੋਟ: ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ; ਉਹ ਖੇਤਰ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਮਾਸਕ ਕੀਤੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਦੋਵੇਂ ਕੰਮ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਫਰੇਮਵਰਕ
ਵਿੱਤੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਸਨ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ। ਕੌਣ ਕਿਸ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਕਲਾਸ ਕਿਸ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਤੀ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਲਈ "ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ AI ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ" ਦਾ ਖਰੜਾ ਬਣਾਓ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:- ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਣ (ਜਨਤਕ/ਅੰਦਰੂਨੀ/ਗੁਪਤ/ਨਿੱਜੀ) - ਹਰੇਕ ਵਰਗ ਲਈ ਮਨਜ਼ੂਰ ਟੂਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ- ਮਨਾਹੀ ਵਾਲੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ (ਅਣਦੱਸਿਆ ਨਤੀਜਾ, ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ, ਆਦਿ) - ਲਾਜ਼ਮੀ ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਪੜਾਅ- ਉਲੰਘਣਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਸ ਨੂੰ ਨੀਤੀ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਵਜੋਂ ਲਿਖੋ; ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਅੰਤਿਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਯੂਨਿਟ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਏਆਈ ਟੂਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਦੇਣਦਾਰੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ। ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਗਲਤ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੇ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਿਆ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ। "AI ਨੇ ਇਹ ਕੀਤਾ" ਕੋਈ ਬਚਾਅ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਹਰ ਪ੍ਰਿੰਟਆਊਟ ਨੂੰ ਸ਼ੱਕੀ ਕਿਉਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਵਿੱਤੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਸੁਨਹਿਰੀ ਨਿਯਮ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ "ਸ਼ੱਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।" ਇਹ ਪਾਗਲਪਣ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ; ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਆਡੀਟਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਦੇਖੇ ਬਿਨਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਹੀਂ ਦੇਵੇਗਾ। ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਬੋਲਦਾ ਹੈ ਇਸਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਸਭ ਤੋਂ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਗਲਤੀਆਂ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਯਕੀਨਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ.
ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਤਿੰਨ-ਪਰਤ ਤਸਦੀਕ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ: (1) ਅੰਕਗਣਿਤ ਪਰਤ — ਜੋੜਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਾਂ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। (2) ਸਰੋਤ ਪਰਤ — ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਟੇਬਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰੋ ਜਿਸ ਤੋਂ ਇਹ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। (3) ਤਰਕ ਪਰਤ - ਕੀ ਨਤੀਜਾ ਵਪਾਰਕ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਵਾਜਬ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਨਤੀਜਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਮਾਰਜਿਨ 90% ਨਿਕਲਿਆ" ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਅਸੰਭਵ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਗਣਿਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਚੈੱਕ ਕਰੋ: 1) ਅੰਕਗਣਿਤ: ਸਾਰੇ ਕੁੱਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਾਂ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰੋ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ 2) ਸ੍ਰੋਤ: ਹਰੇਕ ਅੰਕੜੇ ਨੂੰ <ਸਰੋਤ> ਸਾਰਣੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਨੂੰ ਲਿਖੋ ਜੋ "ਨਹੀਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ" ਵਜੋਂ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ 3) ਤਰਕ: ਉਹਨਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ ਜੋ ਵਪਾਰਕ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਵਾਜਬ ਨਹੀਂ ਹਨ (ਉੱਚ ਐਸਪੀਆਈਸੀਯੂਐਸਮੀ) "ਉੱਚ ਐਸਪੀਆਈਸੀਓਸੀਮੀ" ਵਜੋਂ ਵਾਜਬ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਸਿਰਫ਼ ਤਿੰਨ ਲੇਅਰਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਗਤੀ ਦੀ ਬਰਬਾਦੀ ਵਾਂਗ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹਿੰਗੀ ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਗਲਤ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਗਲਤ ਫੈਸਲਾ।
ਨੈਤਿਕਤਾ: ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ
ਦੋ ਨੈਤਿਕ ਮੁੱਦੇ ਬਾਹਰ ਖੜ੍ਹੇ ਹਨ. ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ: ਇਹ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇ ਕਿ AI ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਪੱਖਪਾਤ: ਮਾਡਲ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ; ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਕ੍ਰੈਡਿਟ/ਜੋਖਮ ਸਕੋਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲੀ ਬੇਇਨਸਾਫ਼ੀ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਤੀ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦੁਆਰਾ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।
ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਪੇਸਟ ਕੀਤਾ ਲੀਕ। ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਨੇ ਅਜੇ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਤਿਮਾਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਲਈ ਕਿਹਾ। ਕੋਈ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਨੀਤੀ ਨਾ ਹੋਣ ਕਾਰਨ ਇਹ ਡਾਟਾ ਕੰਟਰੋਲ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋ ਗਿਆ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਨਤੀਜੇ ਜਲਦੀ ਲੀਕ ਨਹੀਂ ਹੋਏ, ਇਸ ਘਟਨਾ ਨੇ ਜਾਂਚ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਵਾਹਨ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ। ਸਬਕ: ਸਹੂਲਤ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਤੋੜ ਨਹੀਂ ਸਕਦੀ।
ਕੇਸ 2 - ਅਗਿਆਤਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਅਕਾਊਂਟਿੰਗ ਟੀਮ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਸੀ, ਪਰ ਨਾਮ ਗੁਪਤ ਸਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ "ਏ, ਬੀ, ਸੀ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਢੱਕਿਆ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਰਕਮ ਅਤੇ ਦਿਨ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਾਭਕਾਰੀ ਸੀ, ਕੋਈ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਇਕੱਠੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ।
ਕੇਸ 3 - ਗੈਰ-ਸਪੁਰਦ ਕਰਨ ਯੋਗ ਦੇਣਦਾਰੀ। ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤ ਦਰ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੋਂ ਆਈ ਸੀ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਫੈਸਲਾ ਗਲਤ ਸੀ, ਤਾਂ "ਵਾਹਨ ਨੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗਿਣਿਆ" ਦਾ ਬਚਾਅ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ; ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਿੱਤ ਮੈਨੇਜਰ ਦੀ ਸੀ ਜਿਸ ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦਿੱਤੀ ਸੀ। ਸਬਕ: ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈ।
ਕੇਸ 4 - ਤਿੰਨ-ਲੇਅਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ, AI ਨੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਲਈ "91% ਦੇ ਕੁੱਲ ਮਾਰਜਿਨ" ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ। ਗਣਿਤ ਪਰਤ ਸਹੀ ਸੀ, ਸਰੋਤ ਪਰਤ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਸੀ; ਪਰ ਜਦੋਂ ਤਰਕ ਦੀ ਪਰਤ ਲਾਗੂ ਹੋਈ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਗਿਆ ਕਿ ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਹਾਸ਼ੀਏ ਨੂੰ ਅਸੰਭਵ ਸੀ। ਮੂਲ ਕਾਰਨ: ਲਾਗਤ ਕਾਲਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ। ਜੇਕਰ ਸਿਰਫ ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਹੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਤਾਂ ਗਲਤੀ ਦੂਰ ਹੋ ਜਾਣੀ ਸੀ। ਪਾਠ: ਤਰਕਸ਼ੀਲਤਾ ਟੈਸਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਤੀਜੀ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਰਤ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਤਰੀਕਾ।
- ਅਣਦੱਸੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ। ਇਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੀਕ ਹੋਣ ਦਾ ਖਤਰਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
- ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ। ਜੇਕਰ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਬੇਲੋੜੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦਾ ਤਬਾਦਲਾ. "ਏਆਈ ਨੇ ਇਹ ਕੀਤਾ" ਕੋਈ ਬਚਾਅ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ।
- ਲਿਖਤੀ ਨੀਤੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਕੌਣ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਕਿਸ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋਖਮ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
- ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ; ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਾਰਾ ਡੇਟਾ ਹਰ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰੋ, ਮਾਧਿਅਮ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ, ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿੱਜੀ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਅਗਿਆਤ ਬਣਾਓ।
- ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ; ਉਹ ਖੇਤਰ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਨਕਾਬਪੋਸ਼ ਹਨ; ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਇਕੱਠੇ ਚਲਦੇ ਹਨ।
- ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਸਨ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ; ਲਿਖਤੀ ਨੀਤੀ, ਲਾਜ਼ਮੀ ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
- ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ; ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣਾ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਅਸਲ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਲਓ (ਗਾਹਕਾਂ/ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ)। ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ "ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ" ਕਰੋ, ਫਿਰ ਗੁਮਨਾਮ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਤਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਿੱਜੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰੋ, ਸਿਰਫ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ। ਫਿਰ, ਪਾਲਿਸੀ ਡਰਾਫਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਏਆਈ ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਤਿੰਨ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕੀਤਾ ਹੈ (ਜਨਤਕ / ਅੰਦਰੂਨੀ / ਗੁਪਤ / ਨਿੱਜੀ)।
- [ ] ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ/ਸੰਸਥਾਗਤ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਨੀਤੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਭੇਜੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਹੈ; ਮੈਂ ਬੇਲੋੜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- [ ] ਮੈਂ ਅਣਜਾਣ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਧੱਕਿਆ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ/ਕਰਦੀ ਹਾਂ ਕਿ ਮੈਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹਾਂ।