Analüütilised protseduurid ja ootuste modelleerimine: trendi, suhte ja kõrvalekalde analüüs

Kasu:

• Saate aru, millised analüütilised protseduurid kuuluvad BDS 520 rakendusalasse ja kuidas kasutada tehisintellekti ootuste genereerimiseks, suhte analüüsiks ja hälvete selgituste koostamiseks.
• Võimalus tõlgendada tehisintellekti toega horisontaal-vertikaalset analüüsi, suhteanalüüsi ja trendide jaotusi ning tuvastada kõrvalekaldeid, mida tuleb uurida
• Võime mõista, et tehisintellekti pakutud kõrvalekalde selgitus on hüpotees ja seda ei saa pidada auditi tulemuseks ilma tõenditeta.

Kogenud audiitori üks võimsamaid relvi on "ootus". Enne finantsaruande vaatamist teab ta umbkaudu, mida ta peab nägema, sest tunneb äri: "See ettevõte kasvas eelmisel aastal 15%, töötajate arv on stabiilne, seega eeldaksin, et personalikulud kasvavad ligikaudu sama palju kui inflatsioon." Seejärel võrdleb see tegelikkust ootusega. Kui on ootusest kõrvalekaldumine, siis on kas seletus või probleem. Selle mõtteviisi süstemaatilist vormi nimetatakse analüütiliseks protseduuriks ja BDS 520 korraldab seda.

Analüütiline protseduur on luua ootus, kasutades mõistlikke seoseid finants- ja mittefinantsandmete vahel ning võrrelda seda tegelikega ning otsida olulisi kõrvalekaldeid. Seda kasutatakse kolmes kohas: planeerimisel (riski nägemiseks), substantiivsel testimisel (sisuliseks kontrollimiseks) ja auditi lõpus (üldise mõistlikkuse kontrollimiseks). Selles õppetükis õpid kasutama tehisintellekti ootuste kujundamisel, suhtarvude analüüsil ja hälvete selgitamisel mustandide tootmisel; Kuid me arutame, miks AI pakutud seletus on hüpotees, mitte tõend.

Analüütilise protseduuri vahendid

Peamised analüütilised tööriistad, mida audiitor kasutab, on:

• Horisontaalne analüüs: Kauba muutumise (summa ja %) uurimine aastast aastasse. "Müük kasvas 40%; miks?"
• Vertikaalne analüüs: esemete suhe tervikusse (nt iga kulu ja tulu suhe). "Kui müüdud kaupade maksumus moodustas 62% käibest, siis sel aastal oli see 71%, miks marginaal vähenes?"
• Suhtarvude analüüs: Mõtetavate suhtarvude (brutokasumi marginaal, varude käibekiirus, nõuete laekumise periood, jooksevkordaja) arvutamine ja selle trendi uurimine ja võrdlus tööstusega.
• Trendianalüüs: mitme perioodi koos nägemine ja pauside püüdmine.
• Mõistlikkuse test: sõltumatu ootuse püstitamine (nt “intressikulu ≈ keskmine võlg × intressimäär”) ja selle võrdlemine tegelikkusega.

AI teeb kõik need arvutused sekunditega, paneb need arvutustabelisse ja märgib kõrvalekalded. Lisaks võib see pakkuda võimalikke selgitusi kõrvalekallete kohta. Siin on kriitiline punkt: tehisintellekti antud selgitus on esialgne hüpotees. "Marginaal on vähenenud, kuna tooraine hinnad on tõusnud" võib olla mõistlik, kuid audiitor ei saa seda teha ilma seda kinnitamata lepingute, arvete, juhtkonna avalikustamise ja – eriti ootamatute kõrvalekallete korral – sõltumatute tõenditega.

Mida tundlikum on ootus, seda tugevam on protseduur

BDS 520 oluline peensus: analüütilise protseduuri usaldusväärsus sõltub sellest, kui täpselt ja sõltumatult ootus püstitatakse. Kui loote ootuse otse ettevõtte pakutavatest andmetest, langete ringloogikasse (samade andmete kinnitamine samade andmetega). Tugev ootus põhineb nii palju kui võimalik sõltumatutel sisenditel (mittefinantsandmed, välisturu andmed, teie enda konto). Tehisintellekt võib aidata teil luua ootuste mudelit – "milliseid sisendeid on mul vaja intressikulude iseseisvaks arvutamiseks?" — kuid audiitor vastutab sisendite sõltumatuse ja mudeli asjakohasuse eest.

Näpunäide: hälbe tõlgendamisel määrake ette "ebaolulisuse lävi". Kui suurt kõrvalekallet ootusest peetakse "uurivaks"? Seadke see lävi eelnevalt olulisusega kooskõlas, et te ei peaks jälitama iga väikest kõikumist, mida AI tekitab.

Tugevate ootuste loomine mittefinantsandmetega

Analüütiline protseduur on kõige võimsam siis, kui loote ootusi mittefinantsandmete, mitte ainult finantsandmete põhjal. Näiteks saate sõltumatult hinnata hotelli tubade tulu, korrutades hõivatud tubade arvu keskmise toahinnaga; saate tootmisettevõtte energiakulu ligikaudselt hinnata toodetud ühikute arvu ja tüüpilise tarbimisühiku kohta; Kooli õppetulu saab prognoosida õpilaste arvu ja keskmise tasu järgi. Sellised ootused ei lange ringluslõksu, sest need on ettevõtte enda raamatupidamisregistrist sõltumatud ja pakuvad tõelist ristkontrolli. AI aitab teil luua selle sõltumatu ootusmudeli sisendid ja valemi; kuid audiitor vastutab selle eest, et sisendid oleksid tõeliselt sõltumatud ja usaldusväärsed (õpilaste arv, tuba-öö, toodangu kogus õige?). Kui erinevus ootuse ja tegelikkuse vahel on suur, viitab see kas arvestusveale või probleemile ootuse sisendis; Mõlemat tuleb uurida.

Samm-sammult analüütiline protseduur

1. Seadke ootused. Kirjutage üles, mida te ülevaatava üksuse puhul ootate, võimalusel sõltumatu sisendiga.
2. Valmistage andmed ette, kontrollige täielikkust. Kas tegelikud andmed, mida te võrdlete, on täpsed ja täielikud?
3. Arvutage AI-ga. Teha horisontaal/vertikaalne/suhte/trendi arvutusi; Näidake iga konto samme.
4. Tuvastage kõrvalekalded. Märgistage kõrvalekalded, mis ületavad teie eelnevalt määratud läve.
5. Looge hüpoteese, kuid kontrollige. Küsige tehisintellektilt võimalikke selgitusi; testige igaüht tõestusega.
6. Dokumenteerige tulemus. Ootus, fakt, kõrvalekalle, selgitus ja kinnitavad tõendid.

kolm minikarpi

Juhtum 1 – kõrvalekalde tegeliku põhjuse leidmine. Üks audiitor leidis, et personalikulud suurenesid 38%; Töötajate arv ja inflatsioon selgitasid seda aga vaid 22%. Ta lasi AI-l küsida lahknemise hüpoteeside kohta; YZ loetles sellised valikud nagu "tõus, uus töölevõtmine, lisatasu, lahkumishüvitis". Audiitor uuris palgaarvestust: erinevus tulenes aasta jooksul makstud kindlasummalisest kindlustusmaksest, mis ei jaotatud kuluna õigele perioodile, ning esines hooajaline viga. AI esitas hüpoteesi; Palgaarvestuse tõendid ja audiitori uurimine paljastasid tõe.

Juhtum 2 – hüpoteesi eksitamine tõendite saamiseks. Meeskonnaliige küsis tehisintellektil kuluartikli 40% kasvu kohta; AI "tõenäoliselt on tingitud inflatsioonist," ütles ta. Meeskonnaliige kirjutas selle kommentaarina otse töölehel ja pani pliiatsi peale. Vastutav isik küsis: inflatsioon oli toona 25%, 40% ei selgitatud; Lisaks oli artikkel fikseeritud lepinguga rendikulu ja see ei suurenenud inflatsiooniga automaatselt. Tegelik põhjus oli lepingusse lisatud uus põld. Õppetund: AI selgitus on hüpotees; Ilma tõenditega kontrollimata ei saa teha järeldust.

Juhtum 3 – halb ootus. Intressikulude mõistlikkuse kontrollimiseks määras audiitor oma ootuse otse ettevõtte registreeritud intressikulu põhjal (ringkiri). Loomulikult selgus, et "ootus = tegelikkus" ja kõrvalekaldeid ei ilmnenud. Vastutav isik tuletas meelde, et ootus tuleks paika panna iseseisvalt: keskmine laenujääk × keskmine intressimäär. Sõltumatul arvutusel selgus, et tegelik intressikulu oli oodatust oluliselt väiksem ning võlale intressi ei kogunenud. Õppetund: ootuste sõltumatus määrab protseduuri tugevuse.

Nõrk viip / Tugev viip

Nõrk viip:

Vaadake seda diagrammi ja öelge, kui seal on midagi ebanormaalset.

Probleem: pole ootusi, pole läve ega konteksti. AI kas märgib juhuslikult „anomaalia” või genereerib väljamõeldud selgitusi; tulemusel puudub kontrollväärtus.

Võimas viip:

Teie roll: olete sõltumatu audiitori analüütilise protseduuri assistent. Te arvutate ja NÄITATE kõrvalekaldeid ning pakute välja võimalikud selgitavad HÜPOTEESID; kontrollimine ja järeldus on minu.Kontekst (anonüümne): Tootmisettevõte. Tulud jooksval aastal 240 mln, eelmisel aastal 200 mln (kasv 20%). Personali arv on fikseeritud.Andmed:[konto; eelmine aasta; jooksev aasta] read (tulud, KÜS, personalikulu, rent, intressikulu, ...)Ülesanne:1) Tee horisontaalanalüüs (summa ja % muutus) iga kirje kohta; näita arvutamise etappi.2) Vertikaalne analüüs: proportsionaalselt iga kulu tuludesse; võrrelge kahe aasta kohta.3) Rakendage järgnev lävi: märkige "ülevaatamiseks", kui % muutus erineb tulude kasvust (20%) rohkem kui 10 absoluutpunkti võrra.4) Pakkuge välja 2-3 võimalikku selgitust HÜPOTEES iga märgitud kauba kohta; Kirjutage üles ka TÕEND, millega igaüht kontrollitakse. Märkige, et need ei ole leiud.5) Ärge arvutage välja numbreid ega tööstusharu võrdlusaluseid, mida te ei saa andmetest tuletada.

See viip on võimas, kuna annab konteksti ja ootused (kasv 20%), seab selge kõrvalekalde läve, küsib selgitusi hüpoteesidena ja seob iga hüpoteesi tõenditega.

Levinud vead

• Hüpoteesi eksitamine tõenditeks. Järelduste kirjutamine ilma tehisintellekti väidet "tõenäoliselt..." kontrollimata.
• Ringikujuliste ootuste kehtestamine. Kontrollitavatest andmetest ootuse tuletamine ja vale "sobivuse" tootmine.
• Ei sea künnist. Iga väiksema kõikumise tagaajamine või olulise kõrvalekalde märkamine.
• Analüüs ilma kontekstita. "anomaalia" küsimine ilma ettevõtet edendamata; mõttetute märkide saamine.
• Ootamatute kõrvalekallete korral pinnapealseks jäämine. Üllatava pöörde katmine esimese usutava seletusega; arvestades, et BDS nõuab ootamatute kõrvalekallete põhjalikumat uurimist.

Märkus. Eeldatav kõrvalekalle (nt teadaoleva investeeringu tõttu suurenenud amortisatsioon) erineb ootamatust kõrvalekaldest. Ootamatu kõrvalekalle toob kaasa suurema riski ja nõuab tugevamaid tõendeid. AI ei suuda neil kahel vahet teha; Audiitor teeb selle vahe.

Kokkuvõttes

Analüütilised protseduurid (BDS 520) on kunst näha hälbeid ootuste kehtestamise ja nende tegelikkusega võrdlemise kaudu. Tehisintellekt on selles valdkonnas võimas arvutus- ja hüpoteesimootor: teeb sekunditega horisontaalse/vertikaalse/suhte/trendi analüüsi, märgib kõrvalekalded, soovitab võimalikke seletusi. Kuid protseduuri võimsus sõltub ootuste sõltumatusest ja AI pakutud seletus on hüpotees, mitte tõendid. Audiitor määrab kõrvalekalde läve, audiitor tagab ootuse sõltumatuse ja audiitor kontrollib iga väidet tõendusmaterjaliga. Ootamatu kõrvalekalle nõuab alati sügavamat uurimist.

Rakenduse ülesanne

Võtke lihtne kahe aasta kasumiaruanne (hüpoteetiline) ja määrake kasvuootus (nt 20%). Ülaltoodud võimsa viipamustri abil laske tehisintellektil läbi viia horisontaalne ja vertikaalne analüüs, rakendada triivimislävi ning otsida hüpoteesi ja tõendite vastavust märgitud üksustele. Seejärel kirjutage ühes lõigus, kuidas seadistada üksuse jaoks "mitteringikujuline sõltumatu ootus" (milliseid sõltumatuid sisendeid kasutaksite).

kontrollnimekiri

• [ ] Olen eelnevalt koostanud ootuse (võimaluse korral sõltumatu sisendiga) vaadeldavale esemele.
• [ ] Kinnitasin võrreldavate andmete täielikkust.
• [ ] Sain tehisintellektilt horisontaalse/vertikaalse/suhte analüüsi, mis näitas arvutusetappe, ja kontrollisin seda.
• [ ] Olen määranud kõrvalekalde läve, mis on kooskõlas olulisusega.
• [ ] Võtsin tehisintellekti seletusi hüpoteesidena; Testisin kõiki tõenditega.
• [ ] Eristan oodatavat ja ootamatut kõrvalekallet; Süvenesin ootamatusse.
• [ ] Dokumenteerisin ootused, tegelikkuse, kõrvalekalded, selgitused ja kinnitavad tõendid.