Riski hindamine ja olulisus: riskikaart BDS 315 ja 320 valguses

Kasu:

• Võimalus kasutada tehisintellekti riskiideede generaatorina ja koostajana olulise väärkajastamise riski tuvastamise protsessis, tundes ettevõtet ja selle keskkonda
• Võimalus skriptida tehisintellekti toega olulisuse ja ebaolulisuse läve arvutusi ning iga numbrit iseseisvalt kontrollida
• Võimalus väita, et lõplik riskihinnang ja olulisuse hinnang kuuluvad audiitori professionaalsele hinnangule ning tehisintellekt annab ainult sisendi

Hea auditeerimine võidetakse või kaotatakse laua taga, ammu enne välitöid. Kui audiitor alustab äri tundmata, aimamata, kus on suur tõenäosus valesti minna, ja suunamata oma ressursse (aeg, meeskond, testid) nendele riskidele, võib ta vaadata valedest kohtadest, hoolimata sellest, kui palju ta pingutab. Seetõttu kehtestavad auditi raamistiku BDS 315 (Standard olulise väärkajastamise riski kindlakstegemiseks ja hindamiseks ettevõtte ja selle keskkonna tundmise kaudu) ja BDS 320 (olulisuse standard auditeerimises).

Selles üksuses käsitleme seda, kuidas saate ideepartnerina ja mustandite koostajana rakendada tehisintellekti planeerimisetapi kahe peamise ülesande – olulisuse arvutamise ja riskide kaardistamise – puhul, kuid miks olete alati lõplik kohtunik. Teeme kõigepealt selgeks kaks mõistet. Oluline väärkajastamine on viga või pettus finantsaruannetes, mis eraldi või koos on piisavalt suur, et mõjutada aruannete kasutajate majanduslikke otsuseid. Riski hindamine on katse teha kindlaks, millisel kontol, tehingute klassis või avalikustamises ja mis põhjusel selline väärkajastamine kõige tõenäolisemalt esineb.

Ettevõttega tutvumine: kus tehisintellektist saab mõttepartner

ISAs 315 palutakse audiitoril tunda majandusüksust ja keskkonda, milles see tegutseb (majandusharu, õigusaktid, ärimudel, sisekontroll). Selle tunnustamisprotsessi käigus küsib audiitor: "Mis sellel ärivaldkonnal tavaliselt valesti läheb?" küsib ta. Siin on AI väärtuslik ajurünnaku partner: see suudab kiiresti loetleda valdkonna tüüpilised riskipiirkonnad, raamatupidamispettuste levinumad mustrid, hooajalisuse ja tulude kajastamise keerukused. Kuid ole ettevaatlik: see tehisintellekti antud nimekiri on üldine ja üldine; ei tunne teie ettevõtet ära. Seega on väljundiks "kontrollnimekirja mustand", mitte "riskianalüüs".

Seadistame protsessi samm-sammult:

1. Andke kontekst. Kirjeldage anonüümselt ettevõtte tegevusala, suurust, ärimudelit ja olulisi funktsioone. (Nime puudub, TIN.)
2. Küsige üldist riskiideed. "Kus on seda tüüpi äritegevuses tavaliselt suur olulise väärkajastamise oht?" küsi. AI annab teile alguskaardi.
3. Kohanda äri jaoks. Filtreerige tehisintellekti loend teile teadaolevate faktidega (selle ettevõtte ajalugu, sisekontroll, eelnevate aastate leiud). Mõned riskid selle ettevõtte puhul ei kehti; Mõned neist on ainulaadsed riskid, mida AI kunagi ei näe.
4. Seo see tõenditega. Siduge iga risk selle testiga, mida te väliuuringus käsitlete.

Näpunäide. Mõelge tehisintellektile kui "kus võib olla olulise väärkajastamise oht?" Kasutage seda mõtlema panemiseks; Mitte selleks, et sundida ütlema, et "siin on risk, kindlasti". Riski hindamine on professionaalne hinnang; riskiideede ajurünnak.

Olulisus: arv, kuid arv põhineb hinnangul

ISA 320 nõuab, et audiitor määraks auditi alustamisel kindlaks olulisuse taseme. Praktikas algab see näitaja valimisest (nt tulumaks enne kasumit, tulusid, koguvarasid või omakapitali) ja sellele protsendi kohaldamisest. Näiteks 5% jätkuva tegevuse maksueelsest kasumist või 0,5-1% tulust. See ei ole mehaaniline valem: audiitor otsustab, milline näitaja on ettevõtte jaoks kõige tähendusrikkam, milline on protsent ja lõplik summa. Samuti määratakse kindlaks tulemuslikkuse olulisus (olulisusest madalamale seatud alumine lävi, et planeerimise ajal testimist karmistada) ja selgelt ebaoluline lävi (erinevuste piirmäär, mis on liiga väike, et teatada).

AI on siin suurepärane kalkulaator ja stsenaariumimootor: see arvutab koheselt summad erinevate näitajate ja protsentide jaoks, paneb need tabelisse teie ette. Kuid indikaatori valik ja lõplik otsus on teie. Järgmine tabel näitab tüüpilist stsenaariumi väljundit (numbrid on näited):

indikaator

Summa (TL)

% rakendatud

Olulisus (TL)

kasum enne makse

12 000 000

5%

600 000

tulu

240 000 000

0,5%

1 200 000

Varad kokku

180 000 000

1%

1 800 000

omakapital

90 000 000

2%

1 800 000

Seda tabelit vaadates arvab audiitor: "Kui kasum on ebastabiilne, võib tulupõhine olulisus olla mõistlikum, kuid kui kasutajate peamine huvi selles äris on kasumlikkus, on maksueelne kasum asjakohasem." See hinnang on professionaalne hinnang, mida tehisintellekt ei saa asendada. AI arvutab 5 sekundi jooksul neli stsenaariumi; Teie otsustate, milline neist on õige.

Ettevaatust. Kontrollige tehisintellekti antud olulisuse stsenaariumi. Tehke ise protsendiarvutus uuesti (kas 600 000 on tõesti 5% 12 000 000-st?) ja veenduge, et näitajad on õiged summad. AI võib korrutada valesti või kasutada vale summat.

Riskikaart: AI mustandid, audiitor eelistab

Riskikaart on tööleht, mis koondab tuvastatud riskid ühte kohta ja määrab igaühele hinnangud (tõenäosus, mõju, asjakohane väide, planeeritud testimine). Väited raamatupidamises on tõed, mida juhtkond vaikimisi konto või tehingu kohta väidab: tegelikkus/olemasolu, täielikkus, täpsus, hindamine, perioodilisus (cutoff), õigused-kohustused, esitlus. Näiteks "sissetulek on täielik" on täielikkuse väide; "Varud hinnatakse nende netorealiseerimisväärtuses" on hindamisnõue.

Tehisintellekt töötab hästi toores riskiloendi muutmisel organiseeritud kaardiks: iga riski kaardistamine vastava väitega, võimalike testide loetlemine, tabeli vormindamine. Kuid ärge kunagi jätke talle kahte asja: (1) milline risk selle ettevõtte puhul tegelikult kehtib, (2) riskide tähtsuse järjekorda seadmine. Need määravad kindlaks, kuhu te oma auditiressursse kulutate, ja mõjutavad otseselt auditi kvaliteeti.

kolm minikarpi

Juhtum 1 – õige kasutamine. Auditi juht analüüsis äsja omandatud jaekliendi riske. Küsige tehisintellektil: „Kus on oluliste väärkajastamiste oht mitut haru hõlmavas jaemüügiettevõttes tavaliselt suur?” ta küsis; Ta sai 11 punktist koosneva mustandi, nagu sularahahaldus, varude arvu erinevused, tulude kärpimine, tulude/allahindluste manipuleerimine. Ta filtreeris selle läbi enda teadmiste: kliendil oli madal sularahamüük (kaardirohke), mis vähendas seda riski; Kuid aktsiate kärpimise oht, millest tehisintellekt ei jäänud mööda, oli selles äris kriitiline, sest aasta lõpus toimus intensiivne kampaania. Tulemus: AI tarnis seemne, audiitor kohandas kaardi ettevõtte jaoks.

Juhtum 2 – olulisuse korrutamise viga. Meeskonna liige lasi tehisintellektil välja arvutada kardinaalsuse stsenaariumi. YZ võttis ekslikult tuluks 240 miljoni asemel 24 miljonit ja suurendas olulisuse 120 000 TL-ni. Meeskonna liige pani selle planeerimisse ilma kontrollimiseta; Kuna jõudluse olulisus oli alamääratletud, hakkas meeskond tarbetult katsetama sadu täiendavaid üksusi. Summa parandati vastutava isiku märkamisel. Õppetund: arvutage uuesti iga AI korrutis.

3. juhtum – avaliku nimekirja eksitamine ettevõttega. Praktikant kleepis YZ antud üldiste "ehitustööstuse riskide" loendi riskihindamise töölehel. Sellel tellijal ei olnud aga riski, et "mitmeaastaste ehituslepingute puhul manipuleeritakse valmidusprotsenti" (tellija oli materjali tarnija, mitte alltöövõtja); Teisest küljest ei olnud nimekirjas kliendispetsiifiline "siirdehinnakujundus grupisiseses müügis". Üldnimekirja eksimine ärispetsiifilise hinnanguna paisutas ja jättis riskid poolikuks.

Nõrk viip / Tugev viip

Nõrk viip:

Rääkige meile selle ettevõtte riskidest ja olulisusest.

Probleem: ettevõtet ei tutvustata, näitajat ja summat ei anta ning tehisintellekt on pandud tootma "teatud riski" ja fiktiivset olulisuse summat.

Võimas viip:

Teie roll: olete sõltumatu audiitori planeerimisassistent. Lõplik otsus riski ja olulisuse kohta on minu oma.Kontekst (anonüümne): Keskmise suurusega, mitut haru hõlmav toiduainete jaemüügiettevõte. Aasta lõpus on käimas äge kampaania. Kaardipõhine müük, madal sularaha. Eelneva aasta leid: varude arvu hälbed.Ülesanne A – riskiidee: loetlege valdkonnad, kus oluliste väärkajastamiste risk on seda tüüpi äritegevuses tavaliselt kõrge, kaardistades kõik asjakohase raamatupidamise väitega (täielikkus, tõesus, perioodilisus/läbipanek, hindamine jne). Pange tähele, et need on ÜLDISED ja ettevõttepõhine hindamine kuulub mulle. Ülesanne B – Olulisuse stsenaarium: Arvutage olulisuse stsenaariumi tabel %s järgmiste näitajate jaoks; Näidake iga korrutamist selgelt, et saaksin seda kontrollida. Otsustan, millise näitaja valida.- Kasum enne makse: 12.000.000 TL- Tulu: 240.000.000 TL- Varad kokku: 180.000.000 TLRule: Ärge mõelge välja numbreid, mille kohta ma pole andmeid andnud.

See viip on tugev, kuna see tutvustab ettevõtet, nõuab nõuete sobitamist, muudab konto kontrollitavaks ja jätab otsuse audiitori teha.

Levinud vead

• Üldise riskiloendi eksitamine ärihinnangu jaoks. AI üldise väljundi lisamine töölehel ilma seda filtreerimata.
• Kardinaalsuse korrutamist ei kontrollita. Ei märka tehisintellekti viga summas või protsentides.
• Indikaatorite valiku jätmine AI-le. Milline näitaja on sobiv, on professionaalse hinnangu küsimus.
• Ei seosta riske nõuetega. Riski ilma nõuete sobitamiseta ei saa testiga siduda.
• Eelmiste aasta leidude ja ettevõttepõhise teabe tähelepanuta jätmine. AI ei tea neid asju; Kui sa talle seda ei ütle, jääb riskikaart poolikuks.

Nõuanne: pärast riskikaardi koostamist küsige tehisintellektilt: "Millised on riskid, mis võisid sellel kaardil tähelepanuta jätta?" küsi tagurpidi. See aitab teil näha pimealasid; Kuid filtreerige ideed ise.

Kokkuvõttes

Planeerimisetapis pakub tehisintellekt kaks võimsat kasutusvõimalust: valdkondlik riskide ajurünnak ja olulisuse stsenaariumi arvutamine. Kuid olulise väärkajastamise riski hindamine vastavalt standardile ASA 315 ja olulisuse kindlaksmääramine vastavalt standardile ASA 320 on professionaalne otsustus. AI pakub üldist riskianalüüsi ja kontrollitavat raamatupidamist; Milline risk on kehtiv, milline indikaator valida ja lõplik olulisuse summa kuulub audiitorile. Arvutage ümber iga olulisuse korrutis, filtreerige iga riskiidee ettevõttepõhiselt.

Rakenduse ülesanne

Valige hüpoteetiline ettevõte (määrake tegevusala, suurus, eelmise aasta leid). Ülaltoodud võimsa viipamustri abil hankige esmalt üldine riskiidee ja seejärel olulisuse stsenaarium. Muutke tehisintellekti riskiloend kolmeveeruliseks tabeliks: "risk / asjakohane väide / kas see kehtib selle ettevõtte kohta (JAH/Ei, põhjendus)". Kontrollige käsitsi iga korrutamist olulisuse stsenaariumis ja kirjutage ühe lausega valitud näitaja põhjendus.

kontrollnimekiri

• [ ] Kirjeldasin ettevõtet anonüümselt, kuid piisava kontekstiga (tööstus, suurus, ajaloolised leiud).
• [ ] Filtreerisin tehisintellekti riskiideed läbi ärispetsiifiliste teadmiste; Kehtetud eemaldasin ja puuduvad lisasin.
• [ ] Kaardistasin iga riski vastava raamatupidamise väitega ja sidusin selle testiga.
• [ ] Olen olulisuse stsenaariumis iga toodet ja summat sõltumatult kontrollinud.
• [ ] Põhjendasin indikaatori valikut; Mina tegin otsuse.
• [ ] Seadsin esituse olulisuse ja ilmselgelt mitteolulisuse läve.
• [ ] "Kas on riske, mis jäävad tähelepanuta?" Küsisin tagurpidi ja filtreerisin ideid.