Poikkeamien ja virheiden havaitseminen: päiväkirjamerkintöjen testaus ja poikkeamien analyysi

Voitot:

• Ymmärrä, miksi päiväkirjamerkintöjen testaus on pakollinen BDS 240:n mukaan ja kuinka tekoäly voi skannata epäilyttäviä hakukriteereitä
• Kyky merkitä ja priorisoida poikkeavuuksia, epätavallista ajoitusta ja epätavallisia määriä kuvioita tekoälyn tuella
• Pystyminen väittämään, että jokainen tekoälyn ilmoittama poikkeama ei ole löytö, vaan kysymysmerkki, jonka tarkastaja tutkii, ja väärien positiivisten tulosten poistaminen on ihmisen vastuulla.

Yrityksen tilinpäätös on pohjimmiltaan miljoonien päiväkirjamerkintöjen summa (kirjanpidossa jokainen rahoitustapahtuma kirjataan veloituksena ja hyvityksenä). Sekä virhe että petos elävät viime kädessä päiväkirjakirjauksessa: väärälle tilille kirjoitettu summa, jakson lopussa "unohtunut" ja peruutettu korvaus, epätavallinen merkintä manuaalisesti keskellä yötä. Tästä syystä BDS 240 (standardi, joka säätelee tilintarkastajan velvollisuuksia tilinpäätösten tarkastuksessa tapahtuvien petosten osalta) edellyttää selvästi tilintarkastajan suorittavan päiväkirjatestauksen. Sen tarkoituksena on paljastaa mahdolliset johdon manipulaatiot johdon ohituksen kautta.

Tässä osiossa käsittelemme keinoälyn muuttamista poikkeamien ja virheiden havaitsemisen moottoriksi, mutta miksi jokainen merkitty tietue on "kysymysmerkki" eikä "löytö". Kaksi ensimmäistä käsitettä. Poikkeama on epätavallinen tietue tietojoukossa, joka poikkeaa odotetusta kuviosta. Outlier on havainto, joka eroaa numeerisesti merkittävästi muista (kuten erittäin suuri määrä, erittäin korkea taajuus). Anomalia ei aina ole virhe; mutta se on paikka, josta tilintarkastajan pitäisi katsoa.

Epäilyttävät kirjauskriteerit päiväkirjakirjaustestissä

BDS 240 toteaa, että tietueet, joilla on tietyt ominaisuudet, ovat merkittävimpiä petosriskin kannalta. Tekoäly voi skannata satoja tuhansia tietueita näiden kriteerien perusteella sekunneissa. Tyypilliset "punaisen lipun" kriteerit:

• Epätavallinen ajoitus: Manuaaliset tietueet työajan jälkeen, viikonloppuna, yleisenä vapaapäivänä tai lukukauden viimeisenä päivänä.
• Epätavallinen käyttäjä: Tietueet, jotka on syöttänyt käyttäjä, joka ei tavallisesti syötä kirjanpitotietueita (esimerkiksi järjestelmänvalvoja).
• Epätavalliset tiliyhdistelmät: Kirjaukset tilien välillä, jotka eivät odota toisiaan (esim. tulotili ja epätavallinen ei-käteinen tili).
• Pyöreät määrät: "puhtaat" suuret määrät, kuten 100 000, 500 000; Se on tyypillinen manuaalisen manipuloinnin jälki.
• Tietueet, joissa on tyhjiä tai moniselitteisiä kuvauksia: tyhjät kuvaukset, kuten "korjaus", "sekalainen", "väliaikainen".
• Käänteiset tietueet: Jakson alussa kirjatut tietueet, jotka on peruutettu (storno) lyhyen ajan kuluttua.
• Alarajan kaksoiskappaleet: Suuri määrä tietueita on ryhmitelty juuri hyväksymisrajan alapuolelle (esim. 50 000 dollaria).

Vinkki: Ajattele näitä kriteerejä yhdessä, älä erikseen. "Pyöreä määrä" yksin voi olla viaton; mutta "viikonloppu, ylläpitäjä, kuvaus tyhjä, pyöreä johdonmukainen, jakson lopussa manuaalinen kirjaus" on vahva punainen lippu. Tekoälyn yhdistäminen kriteereihin "riskipisteen" tuottamiseksi auttaa sinua priorisoimaan.

Väärä positiivinen totuus: miksei jokainen merkki ole löytö

Anomaliaskannauksen luonne on vääriä positiivisia: säännöllä merkittyjä tietueita, jotka ovat todella laillisia. Esimerkiksi yritys syöttää automaattisesti kiertokulukertymän kunkin kuukauden viimeisenä arkipäivänä; Tämä on juuttunut "pyöreä määrä + jakson loppu" -kriteeriin, mutta se on täysin normaalia. Tarkastajan tehtävänä on poimia todellinen riski liputusta kasasta. Tämä lajittelu ei ole siirrettävissä; koska laillisen ja epäilyttävän erottaminen edellyttää liiketoiminnan ja kontekstin tuntemista – mitä tekoälyllä ei ole.

Joten lue aina tuloste näin: "Tekoäly merkitsi minulle 420 tietuetta. Suurin osa niistä on luultavasti vääriä positiivisia. Minun tehtäväni on selvittää näistä 420 tietueesta ne, jotka todella tarvitsevat tutkia, kuviot ja yksittäiset epäilyttävät tietueet." Tämä näkymä suojaa sinua sekä automaatioharhalta (jotka ottavat jokaisen merkin virheeksi) että laiskuudesta (ei katso mitään niistä).

Poikkeamien havaitseminen askel askeleelta

1. Valmistele tiedot ja tarkista täydellisyys. (Edellisen yksikön täsmäytysvaiheet.)
2. Määrittele kriteerit selkeästi. Mitkä ajoitus-, määrä-, käyttäjä- ja kuvausmallit merkitään?
3. Skannaa ja pisteytä tekoälyllä. Merkitse jokainen tietue kriteerien mukaan; Anna korkeampi prioriteetti niille, jotka täyttävät useat kriteerit.
4. Poista väärät positiiviset tulokset. Suodata tai merkitse tunnetut oikeat mallit (kuten automaattiset kertymät).
5. Tarkista loput tietueet. Linkitä jokainen tukiasiakirjaan, hyväksyntään ja liiketoimintalogiikkaan.
6. Dokumentoi johtopäätös ja perustelut. Kirjoita ylös, mitä pidit epäilyttävänä ja miksi, mitä poistit ja miksi.

kolme minilaukkua

Tapaus 1 – Todellinen havainto. Tarkastaja skannasi 240 000 päiväkirjamerkintää tekoälyllä; Se yhdisti kriteerit "jakson viimeiset 3 päivää + käsikirja + kuvaus "korjaus" + 100 000 kertaa summa". 14 levyä sai korkeat pisteet. Tarkastelussa 11 oli oikeutettuja vuoden lopun mukautuksia; Kuitenkin 3 kirjausta tehtiin tavalla, joka paisuttaisi tulotiliä ja peruuntuisi seuraavana ajanjaksona, eikä todisteita ollut. Tämä oli malli, jossa johto ohitti kontrollit, ja se oli merkittävä havainto. Tekoäly esitti 14 kysymystä; Tilintarkastajan skeptisyys löysi kolme oikeaa vastausta.

Tapaus 2 – Väärä positiivinen ansa. Ryhmän jäsen kirjoitti 380 "pyöreää johdonmukaista" tietuetta, jotka tekoäly oli merkitty suoraan laskentataulukkoon otsikon "epäilyttävät tapahtumat" alle. Kun upseeri katsoi, hän näki, että useimmilla heistä oli kiinteä vuokra, kiinteä konsulttipalkkio ja automaattiset poistokirjat; ne kaikki olivat laillisia. Työarkista oli tullut "väärien havaintojen luettelo", joka johti tarkastuksen väärään suuntaan. Oppitunti: jokainen merkitty tietue ei ole löytö; Valinnan tekee tilintarkastaja.

Tapaus 3 – Kriteerien asettaminen liian suppeasti. Tarkastaja käytti vain "viikonlopun ennätys" -kriteeriä eikä löytänyt epäilyttäviä tietueita; Hän oli helpottunut. Liiketoiminnassa manipuloivia tietueita syötettiin kuitenkin arkipäivisin, mutta epätavallisilla tiliyhdistelmillä. Yhteen, kapeaan kriteeriin luottaminen esti häntä näkemästä todellista riskiä. Kun tarkastaja laajensi kriteerejä, kuvio syntyi. Oppitunti: yksittäinen kriteeri ei anna varmuutta; Katso sitä moniulotteisesti.

Heikko kehote / Vahva kehote

Heikko kehote:

Etsi vilpillisiä merkintöjä näistä päiväkirjamerkinnöistä.

Ongelma: AI ei voi "havaita" huijaamista; Petos on oikeudellinen/ammatillinen seuraus, ei tietomalli. Myös "petollinen" on määrittelemätön. Tämä kehote tuottaa joko keksityn "huijauslistan" tai merkityksettömiä lippuja.

Tehokas kehotus:

Tehtäväsi: olet riippumattoman tilintarkastajan päiväkirja-analyysiassistentti. MERKITTÄT tietueen kriteerien mukaisesti; huijaus-/virhepäätös kuuluu minulle. Konteksti: Anonymisoidut päiväkirjatiedot (sarakkeet: tietueen_numero, päivämäärä, aika, käyttäjän_rooli, veloitustili, luottotili, summa, tietueen_tyyppi[manuaalinen/automaattinen], kuvaus). Lukukausi päättyy: 31.12. Työajat: 09:00-18:00, ma-pe. Tehtävä:1) Anna jokaiselle tietueelle "huomiopisteet" seuraavien kriteerien mukaan (riippuen siitä, kuinka monta kriteeriä on liitetty): a) tietueen_tyyppi=manuaali b) päivämäärä 29.-31.12 TAI viikonloppu/loma c) vapaapäivä d) kiinteä (0 pyöristetty tai 0) e) 100 e) {korjaus, sekalainen, tilapäinen} in2) Anna prioriteettiluetteloksi ne, joiden pistemäärä on 3 tai enemmän.3) Kirjoita jokainen soveltamasi kriteeri pelkkänä tekstinä (tarkastettavuus).4) Tee selväksi, että nämä ovat "tutkittavia poikkeuksia" eivätkä ole petoksen/virheen TULOS. Väärennetyn tietueen lisääminen.

Tämä kehote on tehokas, koska se määrittelee selkeästi kriteerit, vaatii moniulotteisia pisteitä, tarkastettavuutta ja paikantaa tarkasti tulosteen (poikkeus, ei lopputulos).

Yleisiä virheitä

• Se tarkoittaa "löydä temppu". AI ei havaitse huijaamista; antaa arvosanan kriteerien mukaan. Pettäminen on ammatillinen/oikeudellinen seuraus.
• Merkin sekoittaminen löydökseksi. Epäilyttävän tietueen kirjoittaminen "virheeksi" poistamatta vääriä positiivisia tuloksia.
• Yhteen kriteeriin luottaen. Käytä kapeaa sääntöä ja puuttuu todellinen kuvio.
• Ei suodattaa laillisia malleja. Melun luominen sisällyttämällä automaattiset kertymät epäilyttävien luetteloon.
• Ei dokumentoi perusteluja. Tehtäväarkin jättäminen jäljittämättömäksi kirjoittamatta ylös, mitä poistit/säilytit ja miksi.

Varoitus: Tallenteen kuvaaminen "epäilyttäväksi" on vakava lausunto. Varmista todisteilla (todisteasiakirja, vahvistus, liiketoimi) ennen kuin kirjoitat havainnon. Muutoin olet epäreilu yritystä kohtaan ja vahingoitat tilintarkastuksen laatua.

Yhteenvetona

BDS 240 edellyttää päiväkirjatestausta, ja tekoäly on ihanteellinen moottori tähän: se skannaa satoja tuhansia tietueita moniulotteisten kriteerien perusteella sekunneissa ja tuottaa huomiopisteen. Mutta tekoäly ei "havaitse" huijausta tai virheitä; se vain merkitsee epätavallista. Tulos on kasa poikkeuksia täynnä vääriä positiivisia; Tilintarkastajan skeptisyyden ja harkintakyvyn tehtävänä on selvittää siitä todellinen riski, eliminoida oikeutettu riski ja tehdä johtopäätökset. Merkki on kysymysmerkki, ei vastaus.

Sovellustehtävä

Määritä viisi poikkeamaehtoa hypoteettiselle päiväkirjatiedolle (aikataulu, käyttäjä, summa, tiliyhdistelmä, kuvaus). Pyydä tekoälyä tuottamaan moniulotteinen "huomiopistemäärä" yllä olevan tehokkaan kehotuskuvion avulla. Kirjoita sitten "seulontaopas": mitkä oikeutetut mallit (automaattinen kertymä, kiinteä vuokra jne.) pitäisi suodattaa pois väärinä positiivisina? Lopuksi: "Mitä todisteita etsin?" Vastaa kysymykseen.

tarkistuslista

• [ ] Anonymisoin tiedot ja varmistin niiden täydellisyyden.
• [ ] Määrittelin poikkeavuuskriteerit moniulotteisesti ja selkeästi.
• [ ] Sain tekoälyltä selkeän tekstin huomiopisteistä ja sovelletuista kriteereistä.
• [ ] Suodatin pois tunnetut lailliset mallit väärinä positiivisina.
• [ ] Olen tarkistanut korkean pistemäärän saaneet tietueet tukevine asiakirjoineen ja vahvistuksineen.
• [ ] Varmistin sen todisteilla ennen kuin päätin "huijaamisen/virheen".
• [ ] Dokumentoin, mitä pidin epäilyttävänä ja miksi.