Gains :
- Être capable de distinguer les domaines dans lesquels l'intelligence artificielle permet de gagner du temps réel dans le cycle d'audit (planification, collecte de preuves, analyse, documentation, reporting) et les domaines dans lesquels les décisions telles que l'opinion d'audit et le jugement en matière d'anomalies significatives sont laissées à l'auditeur indépendant, en fonction du niveau de risque de la tâche.
- Capacité à appliquer une discipline qui valide chaque sortie de l'IA en les reliant à la source, en les recalculant et en les testant avec le scepticisme de l'auditeur.
- Anonymiser les données d'audit dans le cadre des principes de confidentialité et d'indépendance et prendre l'habitude de choisir des véhicules sûrs
La journée d'un auditeur se déroule entre « l'accumulation de preuves » et « l'émission d'un jugement » bien plus que la plupart des gens ne le pensent. Vous parcourez des milliers d'écritures de journal, vous documentez le solde d'un compte, vous vous interrogez sur le caractère raisonnable d'une estimation, vous vous demandez « Est-ce vraiment le cas ? plutôt que d'accepter une déclaration du client à sa valeur nominale. tu creuses. Une partie de ce travail est répétitive et chronophage : organiser les données, rechercher des clauses types, rédiger des documents de travail, lister les écarts de rapprochement. D’autres sont des jugements qui déterminent directement votre opinion d’audit – c’est-à-dire votre opinion exprimée publiquement sur la question de savoir si les états financiers sont « véridiques et fidèles dans tous leurs aspects importants » – qui doivent avoir une très faible marge d’erreur.
L’intelligence artificielle (IA en abrégé, ou IA en abrégé – des systèmes informatiques capables de produire du texte comme les humains, de reconnaître des modèles, de trouver des relations dans de grands ensembles de données et d’effectuer des calculs) se situe en plein milieu de ce tableau. Lorsqu’il est utilisé correctement, il réduit un résumé analytique de trois heures à quarante minutes ; analyse des centaines de milliers d'enregistrements en quelques secondes ; Il vous guide pour trouver un article standard. Lorsqu’il est mal utilisé, il peut entraîner dans votre document de travail – et finalement dans votre opinion d’audit – un chiffre apparemment sûr et fluide mais complètement inventé, une clause standard inexistante ou un résultat non étayé.
La première unité de ce module n'est pas une introduction au logiciel. Son objectif est de clarifier où placer l’IA dans le secteur de l’audit et où ne pas la mettre du tout. Parce que l’audit est une profession critique en matière de conformité, qui repose sur la confiance du public et dont les résultats affectent les investisseurs, les créanciers, l’administration fiscale et la société. Posons le principe de base dès le début : l'intelligence artificielle est un assistant, pas un contrôleur. La responsabilité et l'approbation finale de toutes les décisions concernant l'opinion d'audit, le jugement sur les anomalies significatives et l'opinion finale appartiennent à l'auditeur compétent et indépendant.
Boucle de contrôle et place de l’IA
Pour comprendre un audit indépendant, il est utile de considérer le travail comme un cycle. Au cours de la phase de planification et d’évaluation des risques, vous apprenez à connaître l’entreprise et déterminez où il y a une forte probabilité que des erreurs se produisent. Pendant la phase de collecte et de test des preuves, vous associez les soldes des comptes, les classes de transactions et les divulgations aux documents, confirmations et analyses. Lors de la phase d'évaluation, vous évaluez les résultats en termes de signification et parvenez à une conclusion. Lors de la phase de reporting, vous mettez par écrit votre opinion et vos conclusions. Tout au long du cycle, la documentation (documents de travail) crée des preuves traçables de votre travail.
L’IA peut toucher chaque étape de ce cycle, mais avec une autorité différente à chaque étape. Génère une idée de risque et un scénario de matérialité dans la planification ; prépare les données du test, les analyse et marque les anomalies ; rédige des projets de commentaires lors de l'évaluation ; Il accélère les résultats et le langage du rapport dans les rapports. Cependant, il ne prend de décision à aucun moment. La décision requiert jugement professionnel et scepticisme ; Ceux-ci ne sont pas transférables.
Définissons dès le début quelques termes de base. Les éléments probants sont les informations (document, confirmation, recalcul, analyse) sur lesquelles l'auditeur fonde son opinion. L'importance relative est le seuil permettant de déterminer si une erreur est suffisamment importante pour influencer la décision des utilisateurs des états financiers. BDS sont les normes d'audit indépendantes en vigueur en Turquie ; Il est conforme aux normes internationales d’audit (ISA) et est publié par la POA (Public Oversight, Accounting and Auditing Standards Authority). Un document de travail est un document dans lequel sont consignés le travail effectué et les résultats obtenus. Nous expliquerons ces concepts un par un dans les unités suivantes ; Pour l’instant, sachez ceci : dans tous ces concepts, l’IA vous donne un aperçu et une analyse, mais aucun jugement.
Le tableau suivant résume le rôle et le niveau de risque de l’IA par mission :
Quête
Rôle de l'IA
Niveau de risque
Qui approuve/décide
Nettoyage des données, formatage
travailleur, accélérateur
faible
Membre de l'équipe d'audit
Document de travail/projet de résumé
générateur de croquis
Faible-Moyen
auditeur principal
Recherche de norme/article
radiogoniomètre
moyen
Commissaire aux comptes (confirmation par texte officiel)
Interprétation de la procédure analytique
générateur d'hypothèses
moyen
Agent d'audit
Analyse du journal / des anomalies
marqueur statistique
Moyen-élevé
Auditeur (examine chaque exception)
Jugement de matérialité/risque
entrée auxiliaire
haut
Jugement professionnel de l'auditeur
Opinion d'audit/conclusion
Ce n'est même pas une entrée, c'est un brouillon de langage
très élevé
Auditeur responsable (signature)
Gardez ceci à l’esprit : à mesure que le risque augmente, le rôle de l’IA diminue et le jugement de l’auditeur s’accroît.
Pourquoi la « vérification » est au cœur de cette activité
Les modèles linguistiques de l’intelligence artificielle semblent confiants dans leur réponse, mais ils n’en sont peut-être pas sûrs. C'est ce qu'on appelle l'hallucination dans le jargon technique : c'est lorsque le modèle fabrique des informations qui n'existent pas réellement – un nombre, un élément standard, une date – dans une phrase qui se déroule comme si elle était vraie. Pour un auditeur, c'est un piège mortel. Le modèle peut produire pour vous un chiffre tel que « la marge brute de l'année dernière était de 34 % » ; Cependant, il n’a jamais vu vos données et ce numéro est entièrement inventé. Ou il peut dire « TMS 36, article 22 modifié en 2021 » ; Toutefois, il se peut qu’il n’y ait aucune clause ou modification de ce type. Puisqu’il dit les deux avec la même aisance et la même assurance, la seule chose qui distingue le bien du mal est votre connaissance et votre habitude de vérifier.
La discipline de vérification comprend trois étapes dans l'audit :
- Lien vers la source : Pour les chiffres, ratios, soldes et éléments standards, appuyez-vous sur vos propres éléments probants (balance générale, grand livre auxiliaire, confirmation bancaire, contrat) et sur des sources officielles (textes BDS et TFRS publiés par le KGK, communiqués pertinents), et non sur la mémoire de l'IA. Utilisez l’IA pour commenter ces données, pas pour vous en souvenir.
- Recalculer/comparer : vérifiez indépendamment chaque résultat numérique, évaluez et tendez les retours de l'IA. Vérifiez vous-même un pourcentage, un total, un écart de solde.
- Testez le scepticisme de l’auditeur : demandez-vous avec un œil sceptique si les résultats entrent en conflit avec les preuves, les réglementations et le bon sens. « Si cela est vrai, qu’est-ce qui doit être vrai d’autre ? » et « Si cela est faux, quelle preuve le prouverait ? » demander.
Attention : Mettre un document de travail produit par une IA dans un dossier sans vérifier une constatation ou un numéro équivaut à considérer un document de travail non signé comme une preuve. Ce n’est pas vrai parce que le résultat est fluide ; Ce n'est vrai que si vous prouvez que c'est vrai.
Indépendance et confidentialité : deux principes inviolables du contrôle
La légitimité de l'audit repose sur deux principes fondamentaux. Premièrement, l’indépendance : l’auditeur doit être indépendant, tant en fait qu’en apparence, de l’entité qu’il audite ; Il doit se tenir à l'écart des relations d'intérêt qui pourraient fausser son opinion. Deuxièmement, la confidentialité : les informations obtenues lors de l'audit ne peuvent pas être partagées avec des personnes non autorisées ni utilisées à des fins personnelles.
L’usage de l’IA concerne directement ces deux principes. Coller le compte courant de l'entreprise auditée avec les noms des clients, les numéros d'identification fiscale, les informations bancaires et les montants dans un outil public d'IA signifie que ces données sont transmises à un serveur externe. Cela viole à la fois le principe de confidentialité en matière d'éthique professionnelle et, s'il s'agit de données personnelles, la KVKK (loi sur la protection des données personnelles). La règle est simple : anonymiser les données et ne pas les partager inutilement. Au lieu de « ABC Tekstil A.Ş., TIN 1234567890, solde de 4 850 000 TL », écrivez « une entreprise manufacturière de taille moyenne, un solde débiteur de taille X ». Si possible, choisissez des outils d'entreprise disposant d'un accord de traitement des données, n'utilisez pas vos données dans la formation des modèles et conservez une piste d'audit.
L'indépendance comporte une subtilité supplémentaire : faire confiance aveuglément à un outil d'IA intégré au système de l'entreprise auditée, dont vous ne pouvez pas contrôler le résultat de manière indépendante, peut nuire à votre indépendance. L'IA est un outil ; Qui l'a construit, où vont vos données et si vous pouvez vérifier leur sortie font tous partie de votre indépendance.
trois mini-cases
Cas 1 — Utilisation sûre. Un auditeur senior passait généralement 3 heures à rédiger à la main un résumé d'examen analytique de 22 éléments. Il a donné anonymement les chiffres qu'il avait tirés de la balance de vérification (pas de nom de société, seulement le compte et le montant) à YZ et a demandé un projet de commentaire. L'IA a produit un croquis en 12 minutes ; L'auditeur a comparé chaque ratio à sa feuille de travail, corrigé deux pourcentages erronés et mis en évidence deux explications pour les écarts. Durée : 45 minutes au lieu de 3 heures. AI a remis le projet, la responsabilité et l'opinion restant avec le commissaire aux comptes.
Cas 2 — Piège à numéros non vérifié. Un auditeur stagiaire a demandé à AI : « Quel est le taux de rotation moyen des stocks dans ce secteur ? » AI a donné un chiffre confiant d'"environ 6,4", même s'il n'avait accès à aucune donnée de l'industrie. Le stagiaire a écrit ceci sur la feuille de travail comme valeur attendue, ce qui fait que la note de 4,1 du client semble « raisonnable ». Lorsque l’auditeur a posé la question, il s’est avéré que la source était une invention de l’IA ; La procédure analytique a été refaite. Erreur : demander à l'IA des données de référence dont elle ne dispose pas.
Cas 3 — Violation de la confidentialité. Un membre de l’équipe a téléchargé la liste complète des clients auxquels il enverrait des lettres de confirmation – titre, adresse, montant, nom du contact – dans un outil public d’IA et « a rédigé la lettre de confirmation », a-t-il déclaré. Les données sont sorties de l’organisation ; Un examen de confidentialité a été ouvert au sein de la cellule qualité de la société d'audit. La bonne façon : consistait à supprimer les données réelles et à demander simplement un modèle avec des espaces réservés tels que "[NOM DU CLIENT]", "[MONTANT]".
Invite faible/Invite forte
Invite faible :
Interprétez les états financiers de cette entreprise et dites-moi s'il y a un risque.
Cette affirmation est erronée : l’IA ne reçoit aucune donnée, contexte ou rôle. Puisque l’IA ne dispose d’aucune donnée, elle fait des déclarations générales ou produit des « interprétations » avec des chiffres inventés. Ni la période, ni le compte, ni l'objet du contrôle ne sont clairs.
Invite puissante :
Votre rôle : vous êtes assistant d'analyse assistant un auditeur indépendant. La juridiction de contrôle m'appartient ; vous produirez des brouillons et des comptes. Contexte : Vous trouverez ci-dessous un résumé de la balance de vérification anonymisé (sans nom de société). Mon objectif est de voir les changements significatifs (analyse horizontale) entre l'année en cours et l'année précédente et de déterminer les écarts à examiner.Données :[nom du compte ; montant de l'année précédente ; lignes de montant de l'année en cours]Tâche :1) Calculer le montant et la variation en pourcentage pour chaque compte ; montrez l'étape de calcul afin que je puisse la vérifier.2) Marquez les éléments qui dépassent 20 % ou changent de signe (tels que profit->perte) comme "à examiner".3) Suggérez 2 à 3 explications possibles HYPOTHÈSES pour chaque élément marqué ; Notez que ceux-ci doivent être vérifiés avec des preuves.4) N'inventez pas de chiffres dont vous n'êtes pas sûr ou que vous ne pouvez pas déduire des données. Écrivez "impossible d'extraire des données". Donnez le résultat sous forme de tableau.
Cette affirmation est puissante car elle établit clairement le rôle, la frontière (chez l’auditeur judiciaire), les données, les étapes, la vérifiabilité et « l’interdiction de la fabrication ».
Erreurs courantes
- Confondre l’IA avec une ressource. S'appuyer sur la mémoire de l'IA pour le nombre, le rapport, l'élément standard et la date. L'IA est un radiogoniomètre ; preuves de contrôle à la source et texte officiel.
- Écrire des invites sans contexte. Dire « interpréter » sans donner de rôle, de données et de finalité ; Le résultat sera faux.
- Coller les données confidentielles telles quelles. Partager des transcriptions contenant le nom du client, le NIF et les données personnelles sans anonymisation ; confidentialité et violation du KVKK.
- Mettre la sortie dans un fichier sans la valider. Penser que le texte fluide est correct et le transférer sur la feuille de travail.
- Déléguer le jugement. Sauter à une conclusion au motif que « l’IA l’a dit » ; L’opinion d’audit n’est pas transférable.
Astuce : abordez chaque session d'IA avec l'esprit d'un auditeur : « Où ce résultat pourrait-il être erroné ? » Cette question est l’antidote aux biais d’automatisation et nous la répéterons tout au long du module.
En résumé
L’intelligence artificielle est un assistant puissant en audit : elle prépare les données, scanne, rédige, calcule et réduit les heures en minutes. Mais l’opinion d’audit, le jugement sur les anomalies significatives et la conclusion appartiennent à l’auditeur indépendant et compétent. À moins que les résultats de l’IA ne soient vérifiés, ils sont aussi valables qu’un document de travail non signé. Trois principes inviolables : sourcer et recalculer (authentification), tester avec le scepticisme de l'auditeur, anonymiser les données et choisir des moyens sécurisés (confidentialité et indépendance). À mesure que le risque augmente, le rôle de l’IA diminue et votre jugement s’accroît.
Tâche de candidature
Sélectionnez trois tâches répétitives de votre propre pratique d'audit (ou d'un audit hypothétique) : par exemple, (1) extraire un résumé d'analyse horizontale de la balance de vérification, (2) localiser une clause standard, (3) rédiger un document de travail. Écrivez une invite pour chacun en utilisant le modèle « invite forte » ci-dessus ; Ajoutez le rôle, les données anonymisées, les étapes et « l’interdiction de fabrication ». Exécutez ensuite la sortie via trois étapes de vérification (source, recalcul, test avec scepticisme) et notez les erreurs que vous détectez.
liste de contrôle
- [ ] J'ai anonymisé les données que j'ai fournies à AI ; Je n'ai pas partagé le nom du client, le TIN, les données personnelles.
- [ ] J'ai ajouté le rôle, le contexte, le but et « aucune fabrication » à l'invite.
- [ ] J'ai recalculé chaque nombre et rapport dans la sortie avec une source indépendante.
- [ ] J'ai confirmé les références normes/substances du texte officiel.
- [ ] Convertissez la sortie en « où cela pourrait-il mal se passer ? » Je l'ai testé avec scepticisme avec la question :
- [ ] J'ai moi-même formulé le jugement final et l'opinion ; Je n’ai pas cité l’IA comme raison.
- [ ] J'ai évalué l'adéquation de l'outil que j'ai utilisé en termes de confidentialité et d'indépendance des données.