ਮੋਰਟਗੇਜ ਏਆਈ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰਿਕਾਰਡ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕਰਜ਼ਾ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਰਜ਼ੇ ਦੀ ਫ਼ਾਈਲ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਆਮਦਨ ਤਨਖਾਹ ਪਰਚੀ ਉੱਤੇ ਦਰਜ ਆਮਦਨ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਕਿਉਂ ਹੈ। ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਨੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਅੰਕ ਵਾਜਬ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਰਜ਼ਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚ ਚੁੱਕਾ ਹੈ। ਪਰ ਹੁਣ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਅਸਲ ਤਨਖਾਹ ਪਰਚੀ ਲੱਭਣਾ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ। ਕੀ ਟੂਲ ਨੇ ਸਹੀ ਲਾਈਨ ਪੜ੍ਹੀ ਸੀ? ਕੀ ਕਿਸੇ ਨੇ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਤਨਖਾਹ ਨੂੰ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਆਮਦਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਸੀ? ਕੀ ਕੋਈ ਸੋਧ ਹੋਈ ਸੀ? ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਕਿਹੜਾ ਸੰਸਕਰਣ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ?

ਇੱਥੇ ਹੀ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਨੀਤੀਆਂ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੀ ਵਿਵਸਥਾ ਅਮਲੀ ਰੂਪ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਮੋਰਟਗੇਜ ਟੀਮ ਲਈ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਨਤੀਜਾ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਹੋਇਆ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕੌਣ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਰਜ਼ਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਲਈ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰ ਸਕਣਾ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸ ਸਕੇ ਕਿ ਕੀ ਹੋਇਆ ਸੀ।

MISMO ਦੇ ਪ੍ਰਧਾਨ Brian Vieaux ਨਾਲ ਦੋ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਤੋਂ ਦੇਖਦੀਆਂ ਹਨ। MISMO FRAME ਬਾਰੇ ਉਸਦੀ Awesome Technologies ਚਰਚਾ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। MISMO Mic’d Up ਵਿੱਚ TRUE ਦੇ CEO Steve Butler ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਮੋਰਟਗੇਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸਫ਼ਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉਸਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਦੋਵੇਂ ਮਿਲ ਕੇ ਇਹ ਸੋਚਣ ਦਾ ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਤਰੀਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੰਮ ਦਾ ਪਤਾ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ AI ਨੂੰ ਕੰਮ ਉੱਤੇ ਕਿਵੇਂ ਲਾਇਆ ਜਾਵੇ।

ਵੀਡੀਓ: AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ: MISMO FRAME ਨੂੰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ (ਨਵੀਂ ਟੈਬ) · ਵੀਡੀਓ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੇ ਸਰੋਤ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹੋ? AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮੋਰਟਗੇਜ ਕਰਜ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸਾ ਕਾਇਮ ਕਰਨਾ (ਨਵੀਂ ਟੈਬ)

ਸਿਰਫ਼ ਜਵਾਬ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਅੰਕ ਦੇ ਸਫ਼ਰ ਦਾ ਵੀ ਪਤਾ ਲਗਾਓ

TRUE ਵਾਲੀ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ Vieaux ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਕਰਜ਼ਾ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਉਸ ਆਮਦਨ ਅੰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਉੱਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚੋਂ ਕੱਢੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਾਲ ਬਾਅਦ ਸਵਾਲ ਉਠਾਇਆ ਗਿਆ ਹੋਵੇ। Butler ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਅੰਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ ਰੂਪਾਂਤਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਉਸਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਕੇ ਉਸਦੇ ਸਰੋਤ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ TRUE ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਿਯਮਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਂਚ (deterministic validation) ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਬਾਰੇ ਉਸਦੇ ਵੇਰਵੇ ਹਨ, ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਜਾਂਚੇ ਗਏ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ।

ਵੀਡੀਓ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੇ ਸਰੋਤ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹੋ? ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮੋਰਟਗੇਜ ਕਰਜ਼ੇ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸਾ ਕਾਇਮ ਕਰਨਾ (ਨਵੀਂ ਟੈਬ)

ਤਨਖਾਹ ਪਰਚੀ ਵਾਲੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵੱਲ ਮੁੜੋ। ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਰਿਕਾਰਡ ਅਸਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਉਸ ਵਿੱਚੋਂ ਪੜ੍ਹੇ ਗਏ ਮੁੱਲ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੋਧ ਨੂੰ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੋੜੇਗਾ। ਜੇ ਕਿਸੇ ਨੇ ਵਧੇਰੇ ਨਵੀਂ ਤਨਖਾਹ ਪਰਚੀ ਦਿੱਤੀ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਰਿਕਾਰਡ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਫ਼ਰਕ ਦਰਸਾਏਗਾ। ਇਹ ਰਿਕਾਰਡ ਸਮੀਖਿਅਕ ਨੂੰ ਯਾਦਾਸ਼ਤ ਦੇ ਆਸਰੇ ਇਸਨੂੰ ਮੁੜ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

AI ਨੂੰ ਉਹੀ ਸਵਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਪੁੱਛਣਾ ਇਸਦੇ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਈ ਵੱਖਰਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵਾਂ ਜਵਾਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਕਿ ਅਸਲ ਫ਼ਾਈਲ ਨਾਲ ਕੀ ਹੋਇਆ ਸੀ।

ਜਾਂਚ ਕੀ ਪਕੜ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ

AI ਕਿਸੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਅੰਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਿਯਮਾਂ ਵਾਲਾ ਕੋਡ ਸਪਸ਼ਟ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਇਨਪੁੱਟ, ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਮਿਲਣ ਉੱਤੇ ਇਹ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਨਤੀਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਦੋਵੇਂ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕੋਈ ਵੀ ਸਹੀ ਇਨਪੁੱਟ ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਚੁਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖ਼ਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।

ਇੱਥੇ ਉਸ ਆਮਦਨ ਅੰਕ ਲਈ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕੀਤੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਦਾ ਨਹੀਂ।

ਕੋਈ ਫ਼ਾਰਮੂਲਾ ਹਿਸਾਬ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਵੀ ਗ਼ਲਤ ਮੁੱਲ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਮਿਆਦ ਦੀ ਤਨਖਾਹ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਰਕਮ ਨੂੰ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕੋਈ ਮਦਦ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੀ। ਕਿਸੇ ਖੇਤਰ ਦਾ ਫ਼ਾਰਮੈਟ ਸਹੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਉਹ ਗ਼ਲਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਹਰ ਵਾਰ ਇੱਕੋ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ; ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਕਿ ਗਣਨਾ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਕਿਸੇ ਟੂਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਹੀ ਟੀਮ ਲਈ ਇਹ, ਇਹ ਪੁੱਛਣ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਟੈਸਟ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗਿਆ ਸੀ: ਟੂਲ ਨੂੰ ਔਖੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਿਓ, ਜਾਂਚੋ ਕਿ ਇਸ ਤੋਂ ਕੀ ਰਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਕੀ ਸਮੀਖਿਅਕ ਹਰ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਮੁੜ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਕਿਸੇ ਖ਼ਾਸ ਕੰਮ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ

FRAME ਵਾਲੀ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ Vieaux ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਫ਼ਟਵੇਅਰ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਹਰ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਕਿਉਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕੋ ਪਲੇਟਫ਼ਾਰਮ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਰਜ਼ੇ ਦੀ ਕਿਸੇ ਸ਼ਰਤ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਵੱਖਰੇ ਨਤੀਜੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਵੀਡੀਓ: ਏਆਈ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ—MISMO FRAME ਨੂੰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ (ਨਵੀਂ ਟੈਬ)

ਆਮਦਨ ਵਾਲੀ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਕੁਝ ਠੋਸ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ: ਟੂਲ ਕਿਹੜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਨਤੀਜਾ ਕਿੱਥੇ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਿਸਦੀ ਹੈ? ਕਿਸੇ ਆਮ ਲੇਖ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਕਰਜ਼ੇ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਜਿੰਨੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇਣ ਦਾ ਕੋਈ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ।

MISMO FRAME ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਸੰਬੰਧੀ ਨੀਤੀ, AI ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਸਰੋਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਟੀਮ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਤੀਜਾ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਵੇਰਵਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਟੂਲ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਅਜਿਹੀ ਨੀਤੀ ਜਿਸਨੂੰ ਕੋਈ ਵੀ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ।

MISMO FRAME ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਸੰਬੰਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਨਵੀਂ ਟੈਬ)

ਅਪਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਲਈ ਇੱਕ ਥਾਂ ਰੱਖੋ

Butler ਰੋਜ਼ਮਰ੍ਹਾ ਦੀ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂਚ, ਅਪਵਾਦਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿਚਕਾਰ ਫ਼ਰਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫ਼ਰਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉੱਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਨਿਗਰਾਨੀ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਹਰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਪੜਾਅ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਰ ਜਿਹੜੇ ਮਾਮਲੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਬੈਠਦੇ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਣੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ।

ਵੀਡੀਓ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੇ ਸਰੋਤ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹੋ? ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮੋਰਟਗੇਜ ਕਰਜ਼ੇ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸਾ ਕਾਇਮ ਕਰਨਾ (ਨਵੀਂ ਟੈਬ)

ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਆਮਦਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਮੇਲ ਨਾ ਮਿਲੇ। ਮੇਰੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਮਾਮਲੇ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਜਾਵੇ, ਉਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸਮੀਖਿਅਕ ਕੋਲ ਭੇਜਿਆ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਸੋਧ ਨੂੰ ਅਸਲ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਕੇ ਰੱਖਿਆ ਜਾਵੇ। ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤੈਅ ਕਰੋ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕੌਣ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੇ ਉਹੀ ਗ਼ਲਤੀ ਕਈ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਲੱਗੇ ਤਾਂ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਕੌਣ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਨਿਸ਼ਾਨਬੱਧ ਮਾਮਲਿਆਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਬਿਨਾਂ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਆਏ ਅੱਗੇ ਲੰਘ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਗ਼ਲਤ ਨਤੀਜਾ, ਮਦਦ ਮੰਗਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਟੂਲ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਉਸਦੇ ਕੰਮ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਰੱਖੋ

FRAME ਦੀ ਚਰਚਾ ਰੋਜ਼ਮਰ੍ਹਾ ਦੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ: AI ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਸਾਫ਼ਟਵੇਅਰ, ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਖਾਤਿਆਂ ਰਾਹੀਂ ਕਿਸੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖ਼ਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਵੀਡੀਓ: ਏਆਈ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ—MISMO FRAME ਨੂੰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ (ਨਵੀਂ ਟੈਬ)

ਮੇਰੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਹੈ ਕਿ ਟੂਲ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾਵੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਉਸਦੇ ਕੰਮ ਲਈ ਲੋੜ ਹੈ। ਕਰਜ਼ਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੜ੍ਹਨ ਨਾਲ ਟੂਲ ਨੂੰ ਉਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਥਾਂ ਈਮੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨਹੀਂ ਮਿਲਣੀ ਚਾਹੀਦੀ।

ਕਿਸੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜਾਂ ਵੈੱਬਪੇਜ ਵਿੱਚ ਮਿਲੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਵੀ ਚਿੰਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਾ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਜਾਂਚੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਸਮਝਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਬਦਲਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, “ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਥਾਂ ਭੇਜੋ” ਕਹਿਣ ਵਾਲੀ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੀ ਫ਼ਾਈਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਫ਼ਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਹੀਂ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ। ਇਸ ਹੱਦ ਦੀ ਲਿਖਤੀ ਨਿਯਮ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਵੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਕਰਜ਼ਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ

ਇਹ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਕਿ ਕੋਈ ਨਤੀਜਾ ਤੁਹਾਡੇ ਕਰਜ਼ੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਾਮ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜੇ ਕੋਈ ਅੰਕ ਜਾਂ ਬੇਨਤੀ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਨਾ ਆਵੇ, ਤਾਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:

• ਕਿਹੜਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਸ ਅੰਕ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ?
• ਇਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੌਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਗ਼ਲਤੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੌਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
• ਮੈਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੋਧ ਕਿਵੇਂ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਲਾਗੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ?

ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਟੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵੇਰਵੇ ਕਰਜ਼ਾ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮਕਸਦ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕੇ।

ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਫ਼ਾਈਲ ਅਜ਼ਮਾਓ

ਮੋਰਟਗੇਜ ਟੀਮ ਲਈ ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਕੰਮ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕੋ। ਸਰੋਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਓ, ਗਣਨਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਜਾਣ-ਬੁੱਝ ਕੇ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਪਾਓ ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਹੋਰ ਔਖੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨਾਲ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਹਰਾਓ।

ਜੇ ਟੀਮ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਜਾਂ ਗ਼ਲਤੀ ਦਾ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ, ਤਾਂ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੇ ਉਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ। ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ AI ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਸਦਾ ਹਿਸਾਬ ਦੇਣਾ ਦੋਵੇਂ ਸੌਖੇ ਬਣਾਉਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।

ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਦੇਖੋ

MISMO FRAME ਨੂੰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਬਾਰੇ Brian Vieaux ਦੀ ਚਰਚਾ ਅਤੇ ਮੋਰਟਗੇਜ ਕਰਜ਼ਾ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਬਾਰੇ TRUE ਦੇ CEO Steve Butler ਨਾਲ ਉਸਦੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇਖੋ। ਦੋਵਾਂ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਦੇ ਲਿੰਕ ਹੇਠਾਂ Brian ਦੀ LinkedIn ਪ੍ਰੋਫ਼ਾਈਲ ਦੇ ਨਾਲ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ। LinkedIn ਉੱਤੇ ਸਾਈਨ ਇਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਆਮ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ ਹੈ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮੋਰਟਗੇਜ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਜਾਂ ਪਾਲਣਾ ਸੰਬੰਧੀ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਸਮਝਾਉਣ ਲਈ ਹਨ; ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਜਾਂਚੇ ਗਏ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਹਨ।