লাভ:
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে ঝুঁকির ধারণা জেনারেটর এবং খসড়া হিসাবে ব্যবহার করার ক্ষমতা ব্যবসা এবং এর পরিবেশ জেনে উপাদানের ভুল বিবরণের ঝুঁকি চিহ্নিত করার প্রক্রিয়ায়
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সমর্থন সহ স্ক্রিপ্ট বস্তুগততা এবং তুচ্ছতা থ্রেশহোল্ড গণনা করার ক্ষমতা এবং প্রতিটি সংখ্যা স্বাধীনভাবে যাচাই করা
- এটি বজায় রাখার ক্ষমতা যে চূড়ান্ত ঝুঁকি মূল্যায়ন এবং বস্তুগত বিচার নিরীক্ষকের পেশাদার বিচারের অন্তর্গত এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শুধুমাত্র ইনপুট প্রদান করে
ভাল অডিটিং ডেস্কে জিতে বা হেরে যায়, ফিল্ডওয়ার্কের অনেক আগে। যদি একজন অডিটর ব্যবসাটি না জেনে, কোথায় ভুল হওয়ার সম্ভাবনা বেশি তা অনুমান না করে এবং তার সম্পদ (সময়, দল, পরীক্ষা) এই ঝুঁকিগুলির দিকে নির্দেশ না দিয়ে শুরু করে, সে যতই কঠোর পরিশ্রম করুক না কেন সে ভুল জায়গায় তাকাতে পারে। অতএব, বিডিএস 315 (ব্যবসা এবং এর পরিবেশ জেনে উপাদানের ভুল বিবরণের ঝুঁকি নির্ধারণ এবং মূল্যায়নের জন্য মান) এবং বিডিএস 320 (অডিটিংয়ে উপাদানের মান) অডিটের কাঠামো প্রতিষ্ঠা করে।
এই ইউনিটে, আমরা কভার করব কিভাবে আপনি পরিকল্পনা পর্বের দুটি প্রধান কাজ - বস্তুগততা গণনা এবং ঝুঁকি ম্যাপিং - একটি ধারণা অংশীদার এবং খসড়া জেনারেটর হিসাবে AI প্রয়োগ করতে পারেন, তবে কেন আপনি সর্বদা চূড়ান্ত বিচারক হবেন। আসুন প্রথমে দুটি ধারণা পরিষ্কার করা যাক। একটি বস্তুগত ভুল বিবরণ আর্থিক বিবৃতিতে একটি ত্রুটি বা জালিয়াতি যা, ব্যক্তিগতভাবে বা সম্মিলিতভাবে, বিবৃতি ব্যবহারকারীদের অর্থনৈতিক সিদ্ধান্তগুলিকে প্রভাবিত করার জন্য যথেষ্ট বড়। ঝুঁকি মূল্যায়ন হল কোন অ্যাকাউন্টে, লেনদেনের শ্রেণি বা প্রকাশ এবং কী কারণে, এই ধরনের ভুল বিবরণ সবচেয়ে বেশি ঘটতে পারে তা নির্ধারণ করার একটি প্রচেষ্টা।
ব্যবসা সম্পর্কে জানা: যেখানে AI একটি চিন্তার অংশীদার হয়ে ওঠে
ISA 315 অডিটরকে সত্তা এবং যে পরিবেশে এটি পরিচালনা করে তা জানতে বলে (শিল্প, আইন, ব্যবসায়িক মডেল, অভ্যন্তরীণ নিয়ন্ত্রণ)। এই স্বীকৃতি প্রক্রিয়া চলাকালীন, নিরীক্ষক জিজ্ঞাসা করেন "ব্যবসার এই লাইনে সাধারণত কী ভুল হয়?" সে জিজ্ঞেস করে এখানেই AI হল একটি মূল্যবান বুদ্ধিমত্তার অংশীদার: এটি দ্রুত একটি শিল্পের সাধারণ ঝুঁকির ক্ষেত্র, অ্যাকাউন্টিং জালিয়াতির সাধারণ ধরণ, মৌসুমীতা এবং রাজস্ব স্বীকৃতি জটিলতাগুলি তালিকাভুক্ত করতে পারে। কিন্তু সাবধান: AI দ্বারা প্রদত্ত এই তালিকাটি সাধারণ এবং জেনেরিক; আপনার ব্যবসা চিনতে পারে না। সুতরাং আউটপুট একটি "চেকলিস্ট খসড়া", "ঝুঁকি মূল্যায়ন" নয়।
আসুন ধাপে ধাপে প্রক্রিয়াটি সেট আপ করি:
- প্রসঙ্গ দিন। বেনামে ব্যবসার শিল্প, আকার, ব্যবসার মডেল এবং উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্য বর্ণনা করুন। (নাম নেই, টিআইএন।)
- একটি জেনেরিক ঝুঁকি ধারণা অনুরোধ. "এই ধরনের ব্যবসার ক্ষেত্রে বস্তুগত ভুল বিবরণের ঝুঁকি কোথায় বেশি?" জিজ্ঞাসা AI আপনাকে একটি প্রারম্ভিক মানচিত্র দেয়।
- ব্যবসা কাস্টমাইজ করুন. আপনার জানা তথ্যের সাথে AI এর তালিকা ফিল্টার করুন (এই ব্যবসার ইতিহাস, অভ্যন্তরীণ নিয়ন্ত্রণ, আগের বছরের ফলাফল)। কিছু ঝুঁকি এই ব্যবসায় প্রযোজ্য নয়; কিছু অনন্য ঝুঁকি যা এআই কখনই দেখতে পাবে না।
- প্রমাণ সহ বেঁধে দিন। ফিল্ড স্টাডিতে আপনি কোন পরীক্ষায় সম্বোধন করবেন সেই প্রতিটি ঝুঁকির সাথে লিঙ্ক করুন।
টিপ: AI-কে "কোথায় বস্তুগত ভুল বর্ণনার ঝুঁকি থাকতে পারে?" আপনি চিন্তা করতে এটি ব্যবহার করুন; আপনাকে বলার জন্য নয় যে "এখানেই ঝুঁকি, নিশ্চিতভাবেই"। ঝুঁকি মূল্যায়ন হল পেশাদার বিচার; ঝুঁকি ধারণা বুদ্ধিমত্তা।
বস্তুগততা: সংখ্যা, কিন্তু বিচারের উপর ভিত্তি করে সংখ্যা
ISA 320 অডিট শুরু করার সময় অডিটরকে একটি বস্তুগত স্তর নির্ধারণ করতে হবে। অনুশীলনে, এটি একটি সূচক বেছে নেওয়ার মাধ্যমে শুরু হয় (যেমন মুনাফা, রাজস্ব, মোট সম্পদ, বা ইক্যুইটির আগে কর) এবং এটিতে শতাংশ প্রয়োগ করে। উদাহরণস্বরূপ, অব্যাহত ক্রিয়াকলাপ থেকে প্রাক-কর মুনাফার 5%, বা রাজস্বের 0.5-1%। এটি একটি যান্ত্রিক সূত্র নয়: অডিটর সিদ্ধান্ত নেয় কোন সূচকটি ব্যবসার জন্য সবচেয়ে অর্থপূর্ণ, শতাংশ কত হবে এবং চূড়ান্ত পরিমাণ। পারফরম্যান্সের বস্তুগততা (পরিকল্পনার সময় পরীক্ষাকে আঁটসাঁট করার জন্য বস্তুর নীচের থ্রেশহোল্ড সেট করা হয়েছে) এবং স্পষ্টভাবে গুরুত্বহীন থ্রেশহোল্ড (পার্থক্যের সীমা খুব কম রিপোর্ট করা যাবে না)ও নির্ধারণ করা হয়।
AI এখানে একটি চমৎকার ক্যালকুলেটর এবং দৃশ্যকল্প ইঞ্জিন: এটি তাত্ক্ষণিকভাবে বিভিন্ন সূচক এবং শতাংশের পরিমাণ গণনা করে, একটি টেবিলে আপনার সামনে রাখে। তবে সূচকের পছন্দ এবং চূড়ান্ত রায় আপনার। নিম্নলিখিত টেবিলটি একটি সাধারণ দৃশ্যকল্প আউটপুট দেখায় (সংখ্যাগুলি উদাহরণ):
সূচক
পরিমাণ (TL)
% প্রয়োগ করা হয়েছে
বস্তুগততা (TL)
কর পূর্বে লাভ
12,000,000
৫%
600,000
রাজস্ব
240,000,000
0.5%
1,200,000
মোট সম্পদ
180,000,000
1%
1,800,000
ইক্যুইটি
90,000,000
2%
1,800,000
এই টেবিলের দিকে তাকিয়ে, নিরীক্ষক মনে করেন: "মুনাফা অস্থির হলে, একটি রাজস্ব-ভিত্তিক বস্তুগততা আরও যুক্তিসঙ্গত হতে পারে; কিন্তু যদি এই ব্যবসায় ব্যবহারকারীদের প্রধান স্বার্থ লাভজনক হয়, তাহলে প্রাক-কর মুনাফা আরও উপযুক্ত।" এই মূল্যায়ন হল পেশাদার রায় যা এআই প্রতিস্থাপন করতে পারে না। AI 5 সেকেন্ডে চারটি পরিস্থিতি গণনা করে; আপনি সিদ্ধান্ত নিন কোনটি সঠিক।
সতর্কতা: AI দ্বারা প্রদত্ত বস্তুগত পরিস্থিতি যাচাই করুন। শতাংশের গণনাটি নিজেই পুনরায় করুন (600,000 কি 12,000,000 এর 5%?) এবং নিশ্চিত করুন যে সূচকগুলি সঠিক পরিমাণ। AI ভুলভাবে গুণন সম্পাদন করতে পারে বা ভুল পরিমাণ ব্যবহার করতে পারে।
ঝুঁকি মানচিত্র: এআই ড্রাফ্ট, অডিটর অগ্রাধিকার দেয়
একটি ঝুঁকি মানচিত্র হল একটি ওয়ার্কশীট যা চিহ্নিত ঝুঁকিগুলি এক জায়গায় সংগ্রহ করে এবং প্রতিটিকে মূল্যায়ন (সম্ভাবনা, প্রভাব, প্রাসঙ্গিক দাবি, পরিকল্পিত পরীক্ষা) বরাদ্দ করে। অ্যাকাউন্টিংয়ে দাবী হল এমন সত্য যা ব্যবস্থাপনা একটি অ্যাকাউন্ট বা লেনদেন সম্পর্কে স্পষ্টভাবে দাবি করে: বাস্তবতা/অস্তিত্ব, সম্পূর্ণতা, নির্ভুলতা, মূল্যায়ন, পর্যায়ক্রম (কাটঅফ), অধিকার-দায়বদ্ধতা, উপস্থাপনা। উদাহরণস্বরূপ, "আয় সম্পূর্ণ" একটি সম্পূর্ণতা দাবি; "স্টকগুলি তাদের নেট উপলব্ধিযোগ্য মূল্যে মূল্যায়ন করা হয়" একটি মূল্যায়ন দাবি।
AI ঝুঁকির একটি কাঁচা তালিকাকে একটি সংগঠিত মানচিত্রে পরিণত করতে ভাল কাজ করে: সংশ্লিষ্ট দাবিতে প্রতিটি ঝুঁকি ম্যাপিং, সম্ভাব্য পরীক্ষার তালিকা করা, টেবিল ফর্ম্যাট করা। তবে দুটি জিনিস কখনই তার কাছে ছেড়ে দেবেন না: (1) কোন ঝুঁকি এই ব্যবসার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য, (2) ঝুঁকির অগ্রাধিকার। এগুলি নির্ধারণ করে যে আপনি কোথায় আপনার অডিট সংস্থানগুলি ব্যয় করেন এবং সরাসরি নিরীক্ষার গুণমানকে প্রভাবিত করে৷
তিনটি মিনি কেস
কেস 1 - সঠিক ব্যবহার। একটি অডিট এক্সিকিউটিভ একটি নতুন অর্জিত খুচরা ক্লায়েন্টের জন্য ঝুঁকি নিয়ে চিন্তাভাবনা করে৷ AI কে জিজ্ঞাসা করুন "একটি বহু-শাখা খুচরো ব্যবসায় উপাদানগত ভুল বিবরণের ঝুঁকি কোথায় বেশি?" তিনি জিজ্ঞাসা করলেন; তিনি 11টি আইটেমের একটি খসড়া পেয়েছেন, যেমন নগদ ব্যবস্থাপনা, স্টক গণনার পার্থক্য, রাজস্ব কাটা, রিটার্ন/ডিসকাউন্ট ম্যানিপুলেশন। তিনি তার নিজের জ্ঞানের মাধ্যমে এটি ফিল্টার করেছেন: ক্লায়েন্টের নগদ বিক্রি কম ছিল (কার্ড-ভারী), সেই ঝুঁকি হ্রাস করে; কিন্তু স্টক কাটার ঝুঁকি, যা এআই মিস করেনি, এই ব্যবসায় গুরুত্বপূর্ণ ছিল কারণ বছরের শেষে একটি তীব্র প্রচারণা ছিল। ফলাফল: AI বীজ বিতরণ করেছে, অডিটর ব্যবসায় মানচিত্রটি কাস্টমাইজ করেছে।
কেস 2 — তাৎপর্য গুণন ত্রুটি। দলের একজন সদস্যের কাছে এআই একটি কার্ডিনালিটি দৃশ্যকল্প গণনা করা ছিল। YZ ভুলবশত রাজস্বকে 240 মিলিয়নের পরিবর্তে 24 মিলিয়ন হিসাবে নিয়েছে এবং বস্তুগততা বাড়িয়ে 120,000 TL করেছে। দলের সদস্য যাচাই ছাড়াই এটিকে পরিকল্পনার মধ্যে রেখেছিলেন; কার্যক্ষমতার বস্তুগততা অবনমিত হওয়ার কারণে, দলটি অপ্রয়োজনীয়ভাবে শত শত অতিরিক্ত আইটেম পরীক্ষা করা শুরু করে। দায়িত্বপ্রাপ্ত ব্যক্তি লক্ষ্য করলে পরিমাণটি সংশোধন করা হয়েছে। পাঠ: AI এর প্রতিটি গুণের পুনঃগণনা করুন।
কেস 3 - একটি ব্যবসার জন্য সর্বজনীন তালিকাকে ভুল করা। একজন ইন্টার্ন YZ দ্বারা প্রদত্ত জেনেরিক "নির্মাণ শিল্পের ঝুঁকি" তালিকাটি ঝুঁকি মূল্যায়ন কার্যপত্রে আটকে দিয়েছেন। যাইহোক, এই গ্রাহকের তালিকাভুক্ত "মাল্টি-বছরের নির্মাণ চুক্তিতে শতকরা হারে সমাপ্তির হেরফের" হওয়ার ঝুঁকি ছিল না (গ্রাহক একটি উপাদান সরবরাহকারী ছিলেন, উপ-কন্ট্রাক্টর নয়); অন্যদিকে, গ্রাহক-নির্দিষ্ট "আন্তঃ-গ্রুপ বিক্রয়ে স্থানান্তর মূল্য" ঝুঁকি তালিকায় ছিল না। সাধারণ তালিকাটিকে ব্যবসা-নির্দিষ্ট মূল্যায়ন হিসাবে ভুল করা উভয়ই স্ফীত এবং ঝুঁকিগুলিকে অসম্পূর্ণ রেখে দেয়।
দুর্বল প্রম্পট / শক্তিশালী প্রম্পট
দুর্বল প্রম্পট:
আমাদের এই কোম্পানির ঝুঁকি এবং বস্তুগততা বলুন.
সমস্যা: ব্যবসা চালু করা হয়নি, সূচক এবং পরিমাণ দেওয়া হয়নি এবং AI একটি "নির্দিষ্ট ঝুঁকি" এবং একটি কাল্পনিক বস্তুগত পরিমাণ তৈরি করার জন্য তৈরি করা হয়েছে।
শক্তিশালী প্রম্পট:
আপনার ভূমিকা: আপনি একজন স্বাধীন নিরীক্ষকের পরিকল্পনা সহকারী। ঝুঁকি এবং বস্তুগততার চূড়ান্ত বিচার আমার। প্রসঙ্গ (বেনামী): একটি মাঝারি আকারের, বহু-শাখার খাদ্য খুচরা ব্যবসা। বছরের শেষ দিকে চলছে জোর প্রচারণা। কার্ড ভিত্তিক বিক্রয়, কম নগদ। পূর্ববর্তী বছরের অনুসন্ধান: ইনভেন্টরি গণনার বৈচিত্র্য। টাস্ক A - ঝুঁকির ধারণা: এই ধরনের ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে উপাদান ভুল বিবরণের ঝুঁকি সাধারণত বেশি থাকে, প্রতিটিকে প্রাসঙ্গিক অ্যাকাউন্টিং দাবীতে ম্যাপিং করে (সম্পূর্ণতা, সত্যতা, পর্যায়ক্রম/কাটঅফ, মূল্যায়ন, ইত্যাদি) তালিকাভুক্ত করুন। দয়া করে মনে রাখবেন যে এগুলি সাধারণ এবং ব্যবসা-নির্দিষ্ট মূল্যায়ন আমার। টাস্ক বি - বস্তুগত পরিস্থিতি: নিম্নলিখিত সূচকগুলির জন্য %s সহ বস্তুগত দৃশ্যকল্পের সারণী গণনা করুন; প্রতিটি গুণকে স্পষ্টভাবে দেখান যাতে আমি এটি যাচাই করতে পারি। আমি সিদ্ধান্ত নেব কোন সূচকটি বেছে নেব৷- ট্যাক্সের আগে মুনাফা: 12.000.000 TL- রাজস্ব: 240.000.000 TL- মোট সম্পদ: 180.000.000 TLRule: এমন কোনও সংখ্যা তৈরি করবেন না যার জন্য আমি ডেটা দেইনি৷
এই প্রম্পটটি শক্তিশালী কারণ এটি ব্যবসার পরিচয় দেয়, দাবির মিল প্রয়োজন, অ্যাকাউন্ট যাচাইযোগ্য করে তোলে এবং সিদ্ধান্ত নিরীক্ষকের উপর ছেড়ে দেয়।
সাধারণ ভুল
- একটি ব্যবসায়িক মূল্যায়নের জন্য সাধারণ ঝুঁকি তালিকা ভুল করা। AI এর জেনেরিক আউটপুট ফিল্টার না করে ওয়ার্কশীটে রাখা।
- কার্ডিনালিটি গুণন যাচাই করা হচ্ছে না। পরিমাণ বা শতাংশে AI এর ত্রুটি লক্ষ্য করা যাচ্ছে না।
- সূচক নির্বাচন AI-তে ছেড়ে দেওয়া হচ্ছে। কোন সূচকটি উপযুক্ত তা পেশাদার বিচারের বিষয়।
- দাবির সাথে ঝুঁকি সংযুক্ত না. দাবি ম্যাচিং ছাড়া ঝুঁকি পরীক্ষার সাথে লিঙ্ক করা যাবে না।
- বিগত বছরের অনুসন্ধান এবং ব্যবসার নির্দিষ্ট তথ্য উপেক্ষা করা। AI এই জিনিসগুলি জানে না; যদি আপনি তাকে না বলেন, ঝুঁকি মানচিত্র অসম্পূর্ণ হবে.
টিপ: ঝুঁকি মানচিত্র প্রস্তুত করার পরে, AI কে জিজ্ঞাসা করুন "এই মানচিত্রে উপেক্ষা করা ঝুঁকিগুলি কী কী?" পিছনে জিজ্ঞাসা এটি আপনাকে অন্ধ দাগ দেখতে সাহায্য করে; তবে ধারণাগুলি নিজেই ফিল্টার করুন।
সংক্ষেপে
পরিকল্পনা পর্যায়ে, এআই দুটি শক্তিশালী ব্যবহার নিয়ে আসে: সেক্টরাল রিস্ক ব্রেনস্টর্মিং এবং বস্তুগত পরিস্থিতি গণনা। কিন্তু ASA 315 অনুযায়ী বস্তুগত ভুল বিবরণের ঝুঁকি মূল্যায়ন করা এবং ASA 320 অনুযায়ী বস্তুগততা নির্ধারণ করা হল পেশাদার বিচার। AI জেনেরিক ঝুঁকি অন্তর্দৃষ্টি এবং যাচাইযোগ্য অ্যাকাউন্টিং প্রদান করে; কোন ঝুঁকি বৈধ, কোন সূচকটি বেছে নিতে হবে এবং চূড়ান্ত বস্তুগত পরিমাণ অডিটরের অন্তর্গত। প্রতিটি বস্তুগত গুণন পুনঃগণনা করুন, প্রতিটি ঝুঁকি ধারণা ব্যবসা-নির্দিষ্ট ফিল্টার করুন।
আবেদন টাস্ক
একটি অনুমানমূলক ব্যবসা চয়ন করুন (শিল্প, আকার, পূর্ববর্তী বছরের অনুসন্ধান নির্ধারণ করুন)। উপরের শক্তিশালী প্রম্পট প্যাটার্নের সাথে, প্রথমে জেনেরিক ঝুঁকির ধারণা পান, তারপর বস্তুগত পরিস্থিতি। AI-এর ঝুঁকি তালিকাকে একটি তিন-কলামের টেবিলে রূপান্তর করুন: "ঝুঁকি/প্রাসঙ্গিক দাবি/এটি কি এই ব্যবসায় প্রযোজ্য (Y/N, ন্যায্যতা)"। বস্তুগত পরিস্থিতিতে প্রতিটি গুণকে ম্যানুয়ালি যাচাই করুন এবং একটি বাক্যে আপনার নির্বাচিত সূচকের ন্যায্যতা লিখুন।
চেকলিস্ট
- [ ] আমি ব্যবসাটি বেনামে বর্ণনা করেছি কিন্তু যথেষ্ট প্রসঙ্গ (শিল্প, আকার, ঐতিহাসিক অনুসন্ধান) সহ।
- [ ] আমি ব্যবসা-নির্দিষ্ট জ্ঞানের মাধ্যমে AI এর ঝুঁকির ধারণাগুলি ফিল্টার করেছি; আমি অকার্যকরগুলি মুছে ফেলেছি এবং অনুপস্থিতগুলি যুক্ত করেছি৷
- [ ] আমি প্রাসঙ্গিক অ্যাকাউন্টিং দাবিতে প্রতিটি ঝুঁকি ম্যাপ করেছি এবং এটি একটি পরীক্ষার সাথে সংযুক্ত করেছি।
- [ ] আমি স্বাধীনভাবে বস্তুগত পরিস্থিতিতে প্রতিটি পণ্য এবং পরিমাণ যাচাই করেছি৷
- [ ] আমি সূচকের পছন্দকে ন্যায়সঙ্গত করেছি; আমি সিদ্ধান্ত নিয়েছি।
- [ ] আমি পারফরম্যান্সের বস্তুগত এবং স্পষ্টতই অ-বস্তুত্বের জন্য থ্রেশহোল্ড সেট করেছি।
- [ ] "কোন ঝুঁকি উপেক্ষা করা হচ্ছে?" আমি পিছনের দিকে জিজ্ঞাসা করলাম এবং ধারণাগুলি ফিল্টার করলাম।