Kasu:
- Oskus aru saada auditi leiu struktuurist (olukord, kriteerium, põhjus, tagajärg, soovitus) ning kasutada tehisintellekti järelduse ja juhtkirja mustandi koostamiseks
- Oskus mõista audiitori arvamustüüpe ja aruannete keelt ning koostada tehisintellektiga selgeid tõenduspõhiseid tekstikavandeid
- Võime mõista, et arvamusotsus ja aruande sisu kuuluvad audiitorile ning tehisintellekt ainult kiirendab keelt ja struktuuri
Kogu auditi pingutus koondatakse lõpuks ühte kohta: aruanne. Olgu selleks siis sõltumatu audiitori arvamus (veendumus selle kohta, kas raamatupidamisaruanded on tõesed ja õiglased), siseauditi aruanne või juhtkonna kiri (kiri, milles teatatakse sisekontrolli nõrkustest ja soovitustest juhtkonnale), sõltub auditi väärtus sellest, kas lugeja suudab seda mõista ja tegutseda. Kui hea eksamineerija teeb suurepärase testi ja kirjutab selle halvasti, kaotab ta poole oma töö väärtusest. Siin on AI võimas abivahend keele, struktuuri ja järjepidevuse kiirendamisel. Aga tõmbame algusest peale joone alla: aruandes olev arvamus, iseloomustus ja järeldus on audiitori oma; AI ainult kiirendab väljendust ja luustikku.
Selles üksuses keskendume kahele asjale: kindla auditi leiu anatoomia ja selle koostamine tehisintellektiga; ning audiitori arvamuste liigid ja aruande keele peensused.
Leiu anatoomia: DKNEÖ
Tõhus auditi leid koosneb viiest elemendist; võite neid meeles pidada lühendiga — DKNEÖ:
- Olukord (mis leiti): Täheldatud fakt, arvudes. "12 makse kohta teist kinnitust ei saanud, kogusumma on 340 000 TL."
- Kriteerium (millist reeglit rikuti): millist poliitikat, standardit või kontrolli ootust rikuti. "Üle 50 000 TL maksete puhul nõuab ettevõtte omandamise menetlus topeltkinnitust."
- Miks (alguspõhjus): miks see juhtus? "Kinnitamise töövoog on üles ehitatud nii, et kiireloomuliste maksete jaoks oleks võimalik ühekordne kinnitus."
- Mõju (tagajärg/risk): miks see oluline on? "Autoreerimata või ekslike maksete oht; sisekontrolli nõrkus."
- Soovitus (mida teha): Betoon, töötav lahendus. "Kohe makse erand tuleks eemaldada või see tuleb hiljem kohustuslikult teist korda kinnitada."
Selline ülesehitus muudab leiu ühtaegu veenvaks ja õiglaseks: esitab mida, millise reegli järgi, miks, millise tulemusega ja kuidas seda lahendada. AI oskab väga hästi oma tooreid leide nendesse viie rubriiki sobitada. Kuid iga pealkirja sisu peab põhinema tõenditel; eelkõige tuleb kontrollida "Tingimuse" numbreid ja viidet "Kriteeriumid" (kui kriteerium on standard, kohaldatakse eelmise üksuse kinnitusdistsipliini).
Näpunäide: leidu kirjutades pöörake tähelepanu oma toonile. Auditi leid on suunatud protsessile ja kontrollile, mitte inimesele. Kirjutage "ebapiisav heakskiitmise kontrolli kava", mitte "raamatupidaja hooletu". Juhendage tehisintellekti "kasutama konstruktiivset, protsessile orienteeritud keelt, mitte süüdistavat".
Audiitori arvamuste liigid: keele kaal
Sõltumatu audiitori aruande keskmes on arvamus ja seda on neli põhitüüpi. Enne nende printimist tehisintellektile otsustab audiitor, milline vaade on sobiv; See on otsustus, mitte keele valik:
Arvamuse tüüp
millal
Tähendus
Positiivne arvamus
Suuri vigu pole
Tabelid on täpsed ja tõesed
Piiratud positiivne (tingimuslik) arvamus
Märkimisväärne, kuid ebatavaline ebatäpsus/piirang
"Välja arvatud see" on õige.
negatiivne arvamus
Oluline ja levinud viga
Tabelid ei ole täpsed ja realistlikud
Vältige arvamuse avaldamist
Kogutud ebapiisavalt tõendeid, laialt levinud ebakindlus
Kommenteerida pole võimalik
Vaatetüübi valik on auditi kõige kaalukam hinnang ja seda ei jäeta kunagi AI-le. Pärast otsuse tegemist saab AI koostada standardvormingus vastava arvamuse lõigu keele; Kuid see on audiitori otsus, mis põhineb tõenditel, milline arvamus anda. Samamoodi võib selliste jaotiste sisu nagu huvipunktid ja peamised auditiküsimused usaldada audiitorile ja keeleoskuse AI-le.
Juhtkonnakiri: konstruktiivne ja tegevusele orienteeritud
Juhtkonna kirjas kogutakse sisekontrolli nõrkused ja parendusettepanekud, mis ei mõjuta auditi arvamust, kuid millest juhtkond peaks teadlik olema. Hea juhtimiskiri tutvustab iga DKNEÖ struktuuri elementi, järjestab need tähtsuse järgi ja sisaldab realistlikke ettepanekuid. Tehisintellekt muudab teie segased märkmed organiseeritud ja prioriteetseks halduskirjaks väga tõhusalt – seni, kuni pakute sisu ja tähtsust.
kolm minikarpi
Juhtum 1 – nõrga leiu tugevdamine. Ühe audiitori toores märkus oli: "Mõnel maksel puudub kinnitus, palun parandage see." See ei olnud ei veenev ega teostatav. Audiitor andis kontrollitud numbrid ja kriteeriumid AI-le ning trükkis need DKNEÖ struktuuri. Tulemus: "12 makse puhul (kokku 340 000 TL) ei olnud menetluses nõutud teist kinnitust; miks kiireloomuline makse erand; autoriseerimata makse mõjurisk; soovitus erandi eemaldamiseks." Samast leidust on nüüdseks saanud tekst, mille kallal juhtkond saab midagi ette võtta. Sisu oli audiitori oma, struktuur oli tehisintellekti oma.
Juhtum 2 – oht jätta arvamus AI-le. Meeskonnaliige käskis AI-l „kirjutada auditiarvamuse lõik”, vaatamata tuvastatud olulisele väärkajastamisele; AI koostas vaikimisi positiivse (puhta) arvamuse teksti. Meeskonna liige pani selle ilma küsitlemata eelnõusse. Vastutav isik tuletas meelde, et avastatud viga eeldab vähemalt kvalifitseeritud arvamust. Õppetund: arvamuse tüüp on tõenduspõhine audiitori otsus; AI vaikimisi optimistlikku teksti ei peeta kunagi automaatseks.
3. juhtum – liialdatud/süüdistav keel. Audiitor käskis tehisintellektil leiu peale kõvasti kirjutada; Tehisintellekt esitas karmid väited, mida ei toetanud tõendid, nagu "tõsine kuritarvitamine" ja "vastuvõetamatu hooletus". See keel oli nii ebaõiglane kui ka juriidiliselt riskantne. Audiitor pehmendas teksti ja sidus selle tõendite ja protsessiga. Õppetund: aruande keel peaks olema proportsionaalne tõendite kaaluga; Audiitor tasakaalustab tehisintellekti dramaatilist keelt.
Nõrk viip / Tugev viip
Nõrk viip:
Kirjutage selle auditi jaoks aruanne ja avaldage oma arvamus.
Probleem: sisu puudub, arvamuse otsustamine on jäetud tehisintellektile. AI loob kas tühja malli või väljamõeldud "arvamuse" ilma tõenditeta.
Võimas viip:
Teie roll: olete sõltumatu audiitori aruandlusassistent. Otsustan arvamuse liigi ja leidude sisu; Korraldate struktuuri ja keele. Ärge lisage leide, numbreid ega tulemusi, mida minu sisus pole. Minu toored märkmed leiu kohta (kontrollitud): - Olek: 12 tarnija makse puhul (kokku 340 000 TL) teist kinnitust ei ole. - Kriteeriumid: ettevõtte ostuprotseduuri art. - sisekontrolli disaini nõrkus. - Soovitus: hädaolukorra erand tuleks eemaldada või see tuleks hiljem kohustuslikult teist korda heaks kiita. Ülesanne: 1) Kirjuta see DKNEÖ (Olukord-Criteria-Cause-Effect-Suggestion) struktuuris, konstruktiivses ja PROTSESSI-orienteeritud (mitte süüdistava isiku) keeles, mis vastab juhtkonna kirjale. 2) ÄRGE KASUTAGE karme väljendeid (väärkäitumine, kavatsus), mida ei toeta tõendid; Ärge vihjage petmisele, kui ma nii ei ütle.3) Soovitage tähtsuse tasemeks "keskmine", kuid ma annan lõpliku hinnangu; Kirjutage oma põhjus ühe lausega.
See nõudlus on tugev, kuna audiitor pakub sisu, nõuab DKNEÖ struktuuri, surub peale protsessile orienteeritud ja mõõdetud keelekasutust, jätab arvamuse/olulisuse otsustamise audiitori teha ja keelab fabritseerimise.
Levinud vead
- Nägemise tüübi jätmine tehisintellektile. Tõenduspõhise audiitori otsuse taandamine keeleküsimuseks.
- Sisuta raporti taotlemine. AI käsk "kirjutada aruanne" ilma tooreid leide andmata; toodab valeandmeid.
- Liialdatud/süüdistav keel. Rasked avaldused väljaspool tõendeid; ebaõiglus ja õiguslik risk.
- Leidu mittetäielik struktureerimine. Öeldes "probleem on olemas" ilma kriteeriumide või mõjuta; See ei oleks veenev.
- Tähtsuse ignoreerimine. Iga leidu esitamine sama kaaluga ja lugeja tähelepanu hajutamine.
Tähelepanu: aruanne on ametlik dokument, mis läheb avalikkusele või juhtkonnale. Ärge saatke tehisintellekti mustandit sellisel kujul, nagu see on; filtreerige iga lause tõendite, tooni ja professionaalse hinnanguga. Seisate raportis iga väite taga.
Kokkuvõttes
Aruandlus on auditi esitlus ning tehisintellekti keel kiirendab võimsalt struktuuri ja järjepidevust: korraldab hajutatud märkmed DKNEÖ struktuuri, seab juhtkirja prioriteediks, koostab standardsed arvamuse lõigud. Kuid audiitori arvamuse tüüp, leidude olulisus ja iga väite tõendamine tõenditega on audiitori enda otsustada. Audiitor tasakaalustab tehisintellekti vaikimisi optimistlikku või dramaatilist keelt; Kontroller pakub sisu. Allakirjutanud audiitor seisab aruande iga lause taga.
Rakenduse ülesanne
Kirjutage DKNEÖ viie pealkirja alla toores märkmed kinnitatud (või hüpoteetilise) leiu kohta. Ülaltoodud võimsa viipamustri abil laske tehisintellektil seda muuta haldustähtede keeles; Määrake protsessile orienteeritud toon ja reegel "ei valmistata". Seejärel lugege tekst läbi ja kontrollige (1) kas iga teema põhineb tõenditel, (2) keelekasutust mõõdetakse ja (3) kas soovitus on rakendatav. Kirjutage ka stsenaarium, mis nõuab ühte neljast vaatetüübist, ja põhjendage lõigus, miks te selle vaate valisite.
kontrollnimekiri
- [ ] Leiu tuvastasin DKNEÖ (olukord-kriteeriumid-põhjus-tagajärg-soovitus) struktuuris.
- [ ] Staatuse numbrid ja kriteeriumid on kontrollitud; oleneb tõenditest.
- [ ] Keel on protsessikeskne, mõõdetud; see ei süüdista isikut ega ületa tõendeid.
- [ ] Ettepanek on konkreetne ja kohaldatav.
- [ ] Otsustan arvamuse liigi ja tähtsuse üle; Ma ei jätnud seda AI hooleks.
- [ ] Tasakaalustasin tehisintellekti vaikimisi optimistlikku/dramaatilise keele oma kontrolliotsusega.
- [ ] Loen lõppteksti rida-realt; Seisan iga väite taga.