Κέρδη:
- Κατανοήστε ποιες αναλυτικές διαδικασίες εμπίπτουν στο πεδίο εφαρμογής του BDS 520 και πώς να χρησιμοποιήσετε την τεχνητή νοημοσύνη για τη δημιουργία προσδοκιών, την ανάλυση αναλογιών και τη σύνταξη επεξηγήσεων απόκλισης.
- Δυνατότητα ερμηνείας οριζόντιας-κάθετης ανάλυσης, ανάλυσης αναλογιών και αναλύσεων τάσεων με υποστήριξη τεχνητής νοημοσύνης και εντοπισμού αποκλίσεων που πρέπει να εξεταστούν
- Ικανότητα κατανόησης ότι η εξήγηση της απόκλισης που προτείνεται από την τεχνητή νοημοσύνη είναι μια υπόθεση και δεν μπορεί να θεωρηθεί ως αποτέλεσμα ελέγχου χωρίς να υποστηρίζεται από στοιχεία.
Ένα από τα πιο ισχυρά όπλα ενός έμπειρου ελεγκτή είναι η «προσδοκία». Πριν κοιτάξει τις οικονομικές καταστάσεις, ξέρει περίπου τι πρέπει να δει γιατί γνωρίζει την επιχείρηση: "Αυτή η εταιρεία αυξήθηκε κατά 15% πέρυσι, ο αριθμός του προσωπικού είναι σταθερός, οπότε θα περίμενα τα έξοδα προσωπικού να αυξηθούν περίπου όσο ο πληθωρισμός." Στη συνέχεια συγκρίνει την πραγματικότητα με την προσδοκία. Εάν υπάρχει απόκλιση από την προσδοκία, υπάρχει είτε εξήγηση είτε πρόβλημα. Η συστηματική μορφή αυτού του τρόπου σκέψης ονομάζεται αναλυτικές διαδικασίες και το BDS 520 το οργανώνει.
Η αναλυτική διαδικασία είναι να δημιουργηθεί μια προσδοκία χρησιμοποιώντας εύλογες σχέσεις μεταξύ χρηματοοικονομικών και μη χρηματοοικονομικών δεδομένων και να τα συγκρίνει με τα πραγματικά και να αναζητήσει σημαντικές αποκλίσεις. Χρησιμοποιείται σε τρία σημεία: στον προγραμματισμό (για να δούμε τον κίνδυνο), στον ουσιαστικό έλεγχο (για ουσιαστική επαλήθευση) και στο τέλος του ελέγχου (για έναν συνολικό έλεγχο ευλογίας). Σε αυτή την ενότητα, θα μάθετε πώς να χρησιμοποιείτε την τεχνητή νοημοσύνη στον σχηματισμό προσδοκιών, την ανάλυση αναλογιών και την επεξήγηση της απόκλισης στην παραγωγή σχεδίου. Αλλά θα συζητήσουμε γιατί η εξήγηση που προτείνεται από την τεχνητή νοημοσύνη είναι υπόθεση, όχι απόδειξη.
Εργαλεία της αναλυτικής διαδικασίας
Τα κύρια αναλυτικά εργαλεία που χρησιμοποιεί ο ελεγκτής είναι:
- Οριζόντια ανάλυση: Εξέταση της μεταβολής (ποσό και %) ενός είδους από έτος σε έτος. "Οι πωλήσεις αυξήθηκαν κατά 40%, γιατί;"
- Κάθετη ανάλυση: Αναλογία στοιχείων προς ένα σύνολο (π.χ. η αναλογία κάθε δαπάνης προς έσοδα). "Ενώ το κόστος πωληθέντων αγαθών ήταν το 62% των εσόδων, φέτος έγινε 71%, γιατί μειώθηκε το περιθώριο;"
- Ανάλυση αναλογιών: Υπολογισμός σημαντικών δεικτών (περιθώριο μικτού κέρδους, ποσοστό κύκλου εργασιών αποθεμάτων, περίοδος είσπραξης απαιτήσεων, τρέχων δείκτης) και εξέταση της τάσης και σύγκριση με τον κλάδο.
- Ανάλυση τάσης: Βλέποντας πολλές περιόδους μαζί και πιάνετε διαλείμματα.
- Δοκιμή λογικότητας: Καθιέρωση μιας ανεξάρτητης προσδοκίας (π.χ. «έξοδα τόκων ≈ μέσο χρέος × επιτόκιο») και σύγκρισή της με την πραγματικότητα.
Το AI κάνει όλους αυτούς τους υπολογισμούς σε δευτερόλεπτα, τους τοποθετεί σε ένα υπολογιστικό φύλλο και επισημαίνει τις αποκλίσεις. Επιπλέον, μπορεί να προτείνει πιθανές εξηγήσεις για αποκλίσεις. Εδώ είναι το κρίσιμο σημείο: η εξήγηση που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη είναι μια αρχική υπόθεση. Το "περιθώριο έχει περιοριστεί επειδή οι τιμές των πρώτων υλών έχουν αυξηθεί" μπορεί να είναι λογικό, αλλά ο ελεγκτής δεν μπορεί να συνάψει χωρίς να το επιβεβαιώσει με συμβόλαια, τιμολόγια, γνωστοποιήσεις διαχείρισης και —ειδικά σε περίπτωση απροσδόκητων αποκλίσεων— ανεξάρτητα στοιχεία.
Όσο πιο ευαίσθητη είναι η προσδοκία, τόσο ισχυρότερη είναι η διαδικασία
Μια σημαντική λεπτότητα του BDS 520: η αξιοπιστία μιας αναλυτικής διαδικασίας εξαρτάται από το πόσο με ακρίβεια και ανεξάρτητα εδραιώνεται η προσδοκία. Εάν οικοδομήσετε την προσδοκία απευθείας από τα δεδομένα που παρέχει η επιχείρηση, εμπίπτετε στην κυκλική λογική (επικυρώνοντας τα ίδια δεδομένα με τα ίδια δεδομένα). Μια ισχυρή προσδοκία βασίζεται σε ανεξάρτητες εισροές όσο το δυνατόν περισσότερο (μη χρηματοοικονομικά δεδομένα, δεδομένα εξωτερικής αγοράς, δικός σας λογαριασμός). Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να σας βοηθήσει να δημιουργήσετε ένα μοντέλο προσδοκιών — «τι εισροές χρειάζομαι για να υπολογίσω ανεξάρτητα το κόστος τόκων;» — αλλά ο ελεγκτής είναι υπεύθυνος για την ανεξαρτησία των εισροών και την καταλληλότητα του υποδείγματος.
Συμβουλή: Προκαθορίστε το «όριο ασημαντότητας» κατά την ερμηνεία της απόκλισης. Πόση απόκλιση από την προσδοκία θα θεωρηθεί «διερευνητική»; Ορίστε αυτό το όριο εκ των προτέρων, σύμφωνα με την υλικότητα, ώστε να μην χρειάζεται να κυνηγάτε κάθε μικρή διακύμανση που παράγει η τεχνητή νοημοσύνη.
Δημιουργία ισχυρών προσδοκιών με μη χρηματοοικονομικά στοιχεία
Η αναλυτική διαδικασία είναι στο πιο ισχυρό της όταν οικοδομείτε την προσδοκία από μη χρηματοοικονομικά δεδομένα, όχι μόνο από οικονομικά δεδομένα. Για παράδειγμα, μπορείτε να υπολογίσετε ανεξάρτητα τα έσοδα από τα δωμάτια ενός ξενοδοχείου πολλαπλασιάζοντας τον αριθμό των διανυκτερεύσεων δωματίων που καταλαμβάνονται με τη μέση τιμή δωματίου. μπορείτε να προσεγγίσετε το κόστος ενέργειας μιας μεταποιητικής επιχείρησης από τον αριθμό των παραγόμενων μονάδων και την τυπική κατανάλωση ανά μονάδα. Μπορείτε να προβλέψετε το εισόδημα από την εκπαίδευση ενός σχολείου από τον αριθμό των μαθητών και τη μέση αμοιβή. Τέτοιες προσδοκίες δεν πέφτουν στην παγίδα της κυκλικότητας επειδή είναι ανεξάρτητες από το λογιστικό αρχείο της ίδιας της επιχείρησης και παρέχουν μια πραγματική διασταύρωση. Η τεχνητή νοημοσύνη σάς βοηθά να δημιουργήσετε τις εισροές και τον τύπο για αυτό το ανεξάρτητο μοντέλο προσδοκιών. αλλά ο ελεγκτής είναι υπεύθυνος να διασφαλίσει ότι οι εισροές είναι πραγματικά ανεξάρτητες και αξιόπιστες (αριθμός φοιτητών, νύχτα-δωμάτιο, ποσότητα παραγωγής σωστή;). Εάν η διαφορά μεταξύ προσδοκίας και πραγματικότητας είναι μεγάλη, αυτό υποδηλώνει είτε λογιστικό λάθος είτε πρόβλημα με τις εισροές προσδοκιών. Και τα δύο πρέπει να διερευνηθούν.
Βήμα προς βήμα αναλυτική διαδικασία
- Θέστε προσδοκίες. Καταγράψτε τι περιμένετε για το υπό εξέταση αντικείμενο, με ανεξάρτητη εισαγωγή, εάν είναι δυνατόν.
- Προετοιμάστε δεδομένα, επαληθεύστε την πληρότητα. Είναι ακριβή και πλήρη τα πραγματικά δεδομένα που θα συγκρίνετε;
- Υπολογίστε με AI. Κάντε οριζόντιους/κάθετους/αναλογίες/τάσεις υπολογισμούς. Εμφάνιση των βημάτων κάθε λογαριασμού.
- Προσδιορίστε τις αποκλίσεις. Επισημάνετε αποκλίσεις που υπερβαίνουν το όριο που έχετε ορίσει εκ των προτέρων.
- Δημιουργήστε υποθέσεις αλλά επαληθεύστε. Ρωτήστε το AI για πιθανές εξηγήσεις. δοκιμάστε το καθένα με αποδείξεις.
- Τεκμηριώστε το αποτέλεσμα. Προσδοκία, γεγονός, απόκλιση, εξήγηση και επιβεβαιωτικά στοιχεία.
τρεις μίνι θήκες
Περίπτωση 1 — Εύρεση της πραγματικής αιτίας της απόκλισης. Ένας ελεγκτής διαπίστωσε ότι οι δαπάνες προσωπικού αυξήθηκαν κατά 38%. Ωστόσο, ο αριθμός του προσωπικού και ο πληθωρισμός το εξήγησαν μόνο κατά 22%. Έβαλε το AI να ρωτήσει για υποθέσεις απόκλισης. Η YZ ανέφερε επιλογές όπως "αύξηση, νέα πρόσληψη, μπόνους, αποζημίωση απόλυσης". Ο ελεγκτής εξέτασε τα αρχεία μισθοδοσίας: η διαφορά οφειλόταν σε μια εφάπαξ πληρωμή ασφαλίστρου που καταβλήθηκε κατά τη διάρκεια του έτους αλλά δεν κατανεμήθηκε ως έξοδο στη σωστή περίοδο και υπήρχε εποχιακό σφάλμα. Το AI έδωσε υπόθεση. Τα στοιχεία μισθοδοσίας και η έρευνα του ελεγκτή αποκάλυψαν την αλήθεια.
Περίπτωση 2 — Παρεξήγηση μιας υπόθεσης ως αποδεικτικό στοιχείο. Ένα μέλος της ομάδας ρώτησε την τεχνητή νοημοσύνη για μια αύξηση κατά 40% σε ένα στοιχείο εξόδων. Η τεχνητή νοημοσύνη «πιθανώς οφείλεται στον πληθωρισμό», είπε. Το μέλος της ομάδας έγραψε αυτό ως σχόλιο απευθείας στο φύλλο εργασίας και έβαλε καπάκι στο στυλό. Ο υπεύθυνος ρώτησε: ο πληθωρισμός ήταν 25% εκείνη την εποχή, το 40% δεν εξηγήθηκε. Επιπλέον, το είδος ήταν έξοδο ενοικίασης με σταθερό συμβόλαιο και δεν αυξανόταν αυτόματα με τον πληθωρισμό. Ο πραγματικός λόγος ήταν ένα νέο πεδίο που προστέθηκε στο συμβόλαιο. Μάθημα: Η εξήγηση της τεχνητής νοημοσύνης είναι μια υπόθεση. Δεν μπορεί να υπάρξει συμπέρασμα χωρίς να ελεγχθεί με στοιχεία.
Περίπτωση 3 — Κακή προσδοκία. Για να ελέγξει το εύλογο κόστος των τόκων, ένας ελεγκτής καθόρισε τις προσδοκίες του απευθείας από το έξοδο τόκων που καταγράφηκε από την επιχείρηση (εγκύκλιος). Όπως ήταν φυσικό, αποδείχθηκε ότι «προσδοκία = πραγματικότητα» και δεν εμφανίστηκαν παρεκκλίσεις. Ο υπεύθυνος υπενθύμισε ότι η προσδοκία θα πρέπει να καθοριστεί ανεξάρτητα: μέσο υπόλοιπο χρέους x μέσο επιτόκιο. Μετά από ανεξάρτητο υπολογισμό, προέκυψε ότι το πραγματικό κόστος τόκων ήταν σημαντικά χαμηλότερο από το αναμενόμενο και ότι δεν προέκυψαν τόκοι σε ένα χρέος. Μάθημα: η ανεξαρτησία της προσδοκίας καθορίζει τη δύναμη της διαδικασίας.
Αδύναμη προτροπή / Ισχυρή προτροπή
Αδύναμη προτροπή:
Κοιτάξτε αυτό το διάγραμμα, πείτε μου αν υπάρχει κάτι μη φυσιολογικό.
Το πρόβλημα: καμία προσδοκία, κανένα όριο, κανένα πλαίσιο. Η τεχνητή νοημοσύνη είτε επισημαίνει τυχαία την "ανωμαλία" είτε δημιουργεί επινοημένες εξηγήσεις. το αποτέλεσμα στερείται τιμής ελέγχου.
Ισχυρή προτροπή:
Ο ρόλος σας: είστε βοηθός αναλυτικής διαδικασίας ενός ανεξάρτητου ελεγκτή. Θα υπολογίσετε και θα ΔΕΙΧΝΕΤΕ αποκλίσεις και θα προτείνετε πιθανές επεξηγηματικές ΥΠΟΘΕΣΕΙΣ. η επαλήθευση και το συμπέρασμα είναι δικά μου.Πλαίσιο (ανώνυμο): Εταιρεία παραγωγής. Έσοδα τρέχον έτος 240 εκατ., προηγούμενο έτος 200 εκατ. (αύξηση 20%). Ο αριθμός του προσωπικού είναι σταθερός.Δεδομένα:[λογαριασμός; προηγούμενο έτος? τρέχον έτος] γραμμές (έσοδα, COGS, έξοδα προσωπικού, ενοίκιο, έξοδα τόκων, ...)Εργασία:1) Κάντε οριζόντια ανάλυση (ποσό και % μεταβολή) για κάθε είδος. Εμφάνιση του βήματος υπολογισμού.2) Κάθετη ανάλυση: αναλογία κάθε δαπάνης προς έσοδα. συγκρίνετε για δύο χρόνια.3) Εφαρμόστε το ακόλουθο όριο: σημειώστε "για αναθεώρηση" εάν η % μεταβολή αποκλίνει από την αύξηση των εσόδων (20%) κατά περισσότερες από 10 απόλυτες μονάδες.4) Προτείνετε 2-3 πιθανές εξηγήσεις ΥΠΟΘΕΣΗ για κάθε στοιχείο που επισημαίνεται. Σημειώστε επίσης τα ΑΠΟΔΕΙΞΕΙΣ με τα οποία θα επαληθευτεί το καθένα. Δηλώστε ότι αυτά δεν είναι ευρήματα.5) Μην κάνετε κανέναν αριθμό ή κριτήριο αναφοράς του κλάδου που δεν μπορείτε να αντλήσετε από τα δεδομένα.
Αυτή η προτροπή είναι ισχυρή επειδή δίνει πλαίσιο και προσδοκίες (αύξηση 20%), θέτει ένα σαφές όριο απόκλισης, ζητά εξηγήσεις ως υποθέσεις και συνδέει κάθε υπόθεση με στοιχεία.
Συνήθη λάθη
- Λάθος μια υπόθεση ως απόδειξη. Σύνταξη συμπερασμάτων χωρίς επαλήθευση της δήλωσης «μάλλον...» της AI.
- Δημιουργία κυκλικών προσδοκιών. Εξαγωγή της προσδοκίας από τα δεδομένα προς επαλήθευση και παραγωγή ψευδούς «ταιριάσματος».
- Δεν ορίζεται όριο. Κυνηγώντας κάθε μικρή διακύμανση ή παραβλέποντας τη σημαντική απόκλιση.
- Ανάλυση χωρίς πλαίσιο. Ζητώντας μια «ανωμαλία» χωρίς την προώθηση της επιχείρησης. λαμβάνοντας σημάδια χωρίς νόημα.
- Μένοντας επιφανειακός σε απροσδόκητη απόκλιση. Καλύπτοντας μια εκπληκτική ανατροπή με την πρώτη εύλογη εξήγηση. ενώ το BDS απαιτεί βαθύτερη διερεύνηση για απροσδόκητη απόκλιση.
Σημείωση: Μια αναμενόμενη απόκλιση (π.χ. αυξημένη απόσβεση λόγω γνωστής επένδυσης) διαφέρει από μια μη αναμενόμενη απόκλιση. Η απροσδόκητη απόκλιση ενέχει υψηλότερο κίνδυνο και απαιτεί ισχυρότερα στοιχεία. Το AI δεν μπορεί να διακρίνει μεταξύ των δύο. Ο ελεγκτής κάνει αυτή τη διάκριση.
Συνοπτικά
Οι αναλυτικές διαδικασίες (BDS 520) είναι η τέχνη του να βλέπεις τις αποκλίσεις καθιερώνοντας προσδοκίες και συγκρίνοντάς τις με την πραγματικότητα. Το AI είναι μια ισχυρή μηχανή υπολογισμών και υποθέσεων σε αυτόν τον τομέα: εκτελεί οριζόντια/κάθετη/αναλογία/τάση ανάλυσης σε δευτερόλεπτα, επισημαίνει τις αποκλίσεις, προτείνει πιθανές εξηγήσεις. Αλλά η ισχύς της διαδικασίας εξαρτάται από την ανεξαρτησία της προσδοκίας και η εξήγηση που προτείνεται από το AI είναι μια υπόθεση, όχι απόδειξη. Ο ελεγκτής ορίζει το όριο απόκλισης, ο ελεγκτής διασφαλίζει την ανεξαρτησία των προσδοκιών και ο ελεγκτής επαληθεύει κάθε δήλωση με στοιχεία. Μια απροσδόκητη απόκλιση απαιτεί πάντα βαθύτερη έρευνα.
Εργασία εφαρμογής
Πάρτε μια απλή δήλωση εισοδήματος δύο ετών (υποθετική) και ορίστε μια προσδοκία ανάπτυξης (π.χ. 20%). Με το ισχυρό μοτίβο προτροπής παραπάνω, ζητήστε από το AI να εκτελέσει οριζόντια και κάθετη ανάλυση, να εφαρμόσει ένα όριο μετατόπισης και να ζητήσει αντιστοίχιση υπόθεσης + αποδεικτικών στοιχείων για επισημασμένα στοιχεία. Στη συνέχεια, γράψτε σε μία παράγραφο πώς να δημιουργήσετε μια "μη κυκλική ανεξάρτητη προσδοκία" για ένα αντικείμενο (ποιες ανεξάρτητες εισροές θα χρησιμοποιούσατε).
λίστα ελέγχου
- [ ] Έχω δημιουργήσει μια προσδοκία εκ των προτέρων (με ανεξάρτητη εισαγωγή, αν είναι δυνατόν) για το αντικείμενο που εξετάζεται.
- [ ] Επιβεβαίωσα την πληρότητα των δεδομένων που συνέκρινα.
- [ ] Έλαβα την ανάλυση οριζόντιας/κάθετης/αναλογίας που δείχνει τα βήματα υπολογισμού από το AI και την επαλήθευσα.
- [ ] Έχω ορίσει ένα όριο απόκλισης σύμφωνα με την ουσιαστικότητα.
- [ ] Πήρα τις εξηγήσεις του AI ως υποθέσεις. Δοκίμασα το καθένα με αποδείξεις.
- [ ] Διακρίνω μεταξύ αναμενόμενης και μη αναμενόμενης απόκλισης. Έσκαψα βαθύτερα στο απροσδόκητο.
- [ ] Τεκμηρίωσα την προσδοκία, την πραγματικότητα, την απόκλιση, την εξήγηση και τα επιβεβαιωτικά στοιχεία.