Bu il ChatGPT , Gemini və ya Claude -dan pul məsələsi, istər qarşılıqlı fondun geri alınması üzrə vergi, istər ev kreditinin qabaqcadan ödənilməsi, istərsə də NPS -dən pul çıxarılmasının necə işləməsi barədə soruşmusunuzsa, tək deyilsiniz. Milyonlarla insan insan məsləhəti almadan əvvəl maliyyə bələdçiliyi üçün Sİ çatbotlarına müraciət edir, çünki bu, pulsuz, ani və heç bir görüş tələb etmir. Problem ondadır ki, yeni bir araşdırmanın göstərdiyi kimi, aldığınız cavab yanlış ola bilərdi və bunu bilmək üçün heç bir yolunuz yox idi. Axı, pulsuz nahar yoxdur. Maliyyə məsləhətçiləri üçün alətlər quran Böyük Britaniyanın fintech firması Saturn , 2026-cı ilin iyul ayında bir araşdırma sifariş etdi. O, təcrübəli bir paraplanlayıcıdan 18 geniş istifadə olunan Sİ modelini 121 real maliyyə sualına qarşı sınaqdan keçirməsini xahiş etdi. Hər bir sual hər model üçün beş dəfə soruşuldu, çünki Sİ cavabları cəhdlər arasında dəyişə bilər, ümumilikdə 10 000-dən çox cavab verdi. Hər bir cavab ciddi bir standartla ölçüldü: o, ixtisaslı bir məsləhətçinin vacib hesab edəcəyi hər bir rəqəmi, son tarixi, qaydanı və xəbərdarlığı ehtiva etməli idi. Nəticələr heyrətamiz idi. Bütün 17 hazırkı model üzrə ümumi dəqiqlik dərəcəsi 43% idi. Bu o deməkdir ki, bir Sİ çatbotunun maliyyə sualına cavabı doğru olduğundan daha çox yanlış və ya natamam idi. Daha çətin, çox addımlı suallarda uğursuzluq dərəcəsi 88% -ə yüksəldi. Hətta sadə suallarda, məsələn, ilk dəfə investorun bir terminin nə demək olduğu və ya bir məhsulun necə işlədiyi barədə soruşa biləcəyi suallarda dəqiqlik cəmi 54% idi. Bir çox investorun müraciət etdiyi pulsuz çatbot məsləhəti, ödənişli modellər üçün təxminən 51% ilə müqayisədə, yalnız 37% hallarda dəqiq idi. Ümumi orta göstərici 43% idi. Əgər Sİ maliyyə bələdçiliyinə çıxışı genişləndirmək məqsədi daşıyırsa, hazırda bunu qeyri-bərabər şəkildə edir. Bu Sİ modelləri hansı növ səhvlər edir? Qeyri-müəyyən və ya fəlsəfi səhvlər deyil. Tədqiqatın nümunələri göstərir ki, səhvlər investorların Sİ -yə etibar etdiyi qərarlara təsir edə bilər. Pulsuz bir modelə verilən suallardan biri, bir şəxsin hansı borcları birinci ödəməli olduğunu soruşurdu. Model, ən yüksək faiz dərəcəsi olanları prioritetləşdirməyi tövsiyə etdi, lakin ödənilməmiş kirayə və ya ödənilməmiş bələdiyyə vergisi hesabının Böyük Britaniyada yüksək faizli kredit kartı balansından daha ciddi nəticələrə səbəb ola biləcəyini qeyd etmədi. Bunu şəxsi kredit, kredit kartı hesabı və kirayə ilə mübarizə aparan bir Hindistan ailəsinə tətbiq etsək, oxşar bir kor nöqtə tətbiq oluna bilər. Sİ modelləri həmçinin mövcud olmayan qaydalar icad edir, buna hallüsinasiya da deyilir. Məsələn, bot Böyük Britaniyada təhsil almağı düşünən bir tələbəyə, Böyük Britaniyanı daimi tərk etdikdən sonra kredit ödənişinin sadəcə dayanacağını söylədi. Eyni şəkildə, pensiyalarla bağlı bir məsləhət, investoru 17 500 funt sterlinqə (cari məzənnələrlə təxminən 22-23 lakh rupi ) qədər icazəsiz ödəniş vergisi ilə üz-üzə qoyacaqdı. İnvestorları ən çox narahat etməli olan detal, yanlış cavabların doğru cavablar kimi səslənməsi idi. Tədqiqat göstərdi ki, modellər nadir hallarda qeyri-müəyyənliyi qeyd edir və ya bir sualın etibarlı şəkildə cavablandıra biləcəklərindən kənarda olduğunu bildirmirdi. Özünə əmin, səlis və yaxşı qurulmuş yanlış cavab, qeyri-müəyyən bir cavabdan daha təhlükəli ola bilər, çünki istifadəçilərə məlumatı başqa yerdə yoxlamaq üçün az səbəb verir. Hələlik buna bənzər bir Hindistan tədqiqatı yoxdur, buna görə də buradakı müvafiq səhv dərəcələrini bilmirik. Nəticələr Böyük Britaniyaya xasdır və Hindistan investorları üçün nəticələrin birbaşa sübutu deyil. Lakin Hindistanın maliyyə suallarının bu modellər üçün daha asan cavablandırılacağını güman etmək üçün az səbəb var. Hindistanda kapital qazancı vergisi, indeksasiya dəyişiklikləri, NPS və EPF seçimləri, ev kreditinin qabaqcadan ödənilməsi və qarşılıqlı fond vergiləri ilə bağlı sorğular Böyük Britaniyadakı kimi mürəkkəb ola bilər. Hindistana xas qaydalar da bir Sİ modelinin təlim məlumatlarının Böyük Britaniya və ya ABŞ qaydalarından daha kiçik bir hissəsini təşkil edə bilər ki, bu da burada səhvlər riskini potensial olaraq artırır. Qeyd etmək lazımdır ki, Sebi investor sorğusu göstərdi ki, investorların 62% -i heç bir məsuliyyət və ya təsdiqlənmiş təcrübə təklif etməyən maliyyə təsir edənlərindən (finfluencers) təsirləndiyini bildirib. Ümumi təyinatlı bir Sİ çatbotunun səssizcə və heç vaxt finfluencer adlandırılmadan dərinləşdirə biləcəyi zəiflik məhz budur. Bəs, nəyi fərqli etməlisiniz? Bir Sİ çatbotunun maliyyə cavabına bir şam yeməyi partiyasında bir yad adamın özünə əmin fikrinə yanaşdığınız kimi yanaşın: diqqət yetirməyə dəyər, lakin yoxlamadan hərəkət etməyə dəyməz. Vergi, borc prioritetləşdirməsi və ya pensiya çıxarılması ilə bağlı hər hansı bir məsələdə son qərar vermək əvəzinə, bir konsepsiyanı anlamaq və ya bir peşəkara suallar hazırlamaq üçün Sİ -dən istifadə edin. Əgər bir çatbot sizə müəyyən bir rəqəm, hədd, son tarix və ya vergi rəqəmi verirsə, ona etibar etməzdən əvvəl onu gəlir vergisi departamentinin veb-saytı, fondunuzun öz fakt vərəqəsi və ya ixtisaslı bir məsləhətçi kimi ilkin bir mənbə ilə yoxlayın. Tədqiqatın Sİ -nin ən zəif olduğunu aşkar etdiyi yerlərdə xüsusilə ehtiyatlı olun: ümumi sorğular deyil, real pul və son tarixləri əhatə edən mürəkkəb, çox hissəli suallar. Xüsusilə vergilər, borclar və pensiya əmanətləri söz mövzusu olduqda, Sİ tərəfindən yaradılan maliyyə məsləhətinə son cavab deyil, ilk layihə kimi yanaşmaq məsuliyyəti bir investor olaraq sizin üzərinizdədir. Rachana Baid Milli Qiymətli Kağızlar Bazarları İnstitutunda professor və dekan (akademik) vəzifəsində çalışır. Bütün Ani Şəxsi Kredit, Biznes Krediti, Biznes Xəbərləri, Pul xəbərləri, Son Xəbərlər və Ən Son Xəbər Yeniləmələrini Live Mint -də əldə edin. Gündəlik Bazar Yeniləmələrini əldə etmək üçün Mint News Tətbiqini yükləyin. Əlfəcinlərinizi saxlamaq üçün veb-saytımıza daxil olun. Bu, yalnız bir an çəkəcək. Ups! Görünür, şəkli əlfəcinləmək üçün limiti keçmisiniz. Bu şəkli əlfəcinləmək üçün bəzilərini silin.