Dobici:
- Biti u stanju razlikovati gdje umjetna inteligencija štedi stvarno vrijeme u revizijskom ciklusu (planiranje, prikupljanje dokaza, analiza, dokumentacija, izvješćivanje), a gdje su odluke kao što su revizijsko mišljenje i materijalno pogrešno prikazivanje prepuštene neovisnom revizoru, ovisno o razini rizika zadatka.
- Sposobnost primjene discipline koja potvrđuje svaki izlaz umjetne inteligencije kroz korake povezivanja s izvorom, ponovnog izračunavanja i testiranja sa skepticizmom revizora.
- Anonimizacija revizijskih podataka u okviru načela povjerljivosti i neovisnosti te stjecanje navike odabira sigurnih vozila
Revizorov dan provodi se između "prikupljanja dokaza" i "donošenja prosudbe" mnogo više nego što većina ljudi shvaća. Skenirate tisuće dnevničkih unosa, dokumentirate stanje na računu, dovodite u pitanje razumnost procjene, pitate "Je li stvarno tako?" nego prihvatiti izjavu kupca zdravo za gotovo. ti kopaš. Neki od ovih poslova se ponavljaju i zahtijevaju puno vremena: organiziranje podataka, traženje standardnih klauzula, izrada radnih dokumenata, popis odstupanja usklađivanja. Drugi su prosudbe koje izravno određuju vaše revizorsko mišljenje—to jest, vaše javno izraženo mišljenje o tome jesu li financijski izvještaji “istiniti i pošteni u svim značajnim aspektima”—koje mora imati vrlo nisku marginu pogreške.
Umjetna inteligencija (AI skraćeno, ili AI skraćeno – računalni sustavi koji mogu proizvesti tekst poput ljudi, prepoznati obrasce, pronaći odnose u velikim skupovima podataka i izvršiti izračune) nalazi se točno u sredini ove slike. Kada se pravilno koristi, smanjuje trosatni sažetak analitičkog pregleda na četrdeset minuta; skenira stotine tisuća zapisa u sekundi; Vodi vas da pronađete standardnu stavku. Kada se koristi neispravno, može unijeti u vaš radni dokument – i naposljetku u vaše mišljenje revizije – naizgled siguran i tečan, ali potpuno izmišljen broj, nepostojeću standardnu klauzulu ili nepotkrijepljen rezultat.
Prva cjelina ovog modula nije uvod u softver. Njegova je svrha razjasniti gdje staviti umjetnu inteligenciju u revizijski posao, a gdje je uopće ne treba stavljati. Zato što je revizija profesija kritična za usklađenost koja se oslanja na povjerenje javnosti i čiji rezultati utječu na investitore, vjerovnike, poreznu upravu i društvo. Izložimo osnovno načelo od početka: Umjetna inteligencija je pomoćnik, a ne kontrolor. Odgovornost i konačno odobrenje svih odluka koje se odnose na revizorsko mišljenje, prosudbu značajnog pogrešnog prikazivanja i zaključno mišljenje pripada nadležnom i neovisnom revizoru.
Kontrolna petlja i mjesto AI
Za razumijevanje neovisne revizije korisno je razmišljati o radu kao o ciklusu. Tijekom faze planiranja i procjene rizika upoznajete poslovanje i utvrđujete gdje postoji velika vjerojatnost da pogriješite. Tijekom faze prikupljanja dokaza i testiranja povezujete stanja računa, klase transakcija i objave s dokumentima, potvrdama i analizama. U fazi evaluacije vagate nalaze u smislu značaja i donosite zaključak. Tijekom faze izvješćivanja svoje mišljenje i nalaze dajete u pisanom obliku. Tijekom cijelog ciklusa dokumentacija (radni papiri) stvara sljedivi dokaz vašeg rada.
AI može dodirnuti svaku fazu ovog ciklusa, ali s drugačijim autoritetom u svakoj fazi. Generira ideju rizika i scenarij materijalnosti u planiranju; priprema podatke u testu, skenira ih i označava anomalije; piše nacrt komentara u evaluaciji; Ubrzava nalaze i jezik izvješća u izvješćivanju. Međutim, on ni u jednoj fazi ne donosi odluku. Odluka zahtijeva profesionalnu prosudbu i skepticizam; Oni nisu prenosivi.
Definirajmo nekoliko osnovnih pojmova od početka. Revizijski dokaz je informacija (dokument, potvrda, preračun, analiza) na kojoj revizor temelji svoje mišljenje. Materijalnost je prag da li je pogreška dovoljno velika da utječe na odluku korisnika financijskih izvještaja. BDS su neovisni standardi revizije koji su na snazi u Turskoj; U skladu je s međunarodnim revizijskim standardima (ISA), a objavljuje ga POA (Tijelo za javni nadzor, računovodstvo i standarde revizije). Radni dokument je dokument u koji se bilježi obavljeni rad i postignuti rezultati. Objasnit ćemo ove pojmove jedan po jedan u sljedećim jedinicama; Za sada znajte ovo: u svim ovim konceptima AI vam daje pregled i analizu, ali ne i prosudbu.
Sljedeća tablica sažima ulogu i razinu rizika umjetne inteligencije po misiji:
Potraga
Uloga umjetne inteligencije
Razina rizika
Tko odobrava/odlučuje
Čišćenje podataka, formatiranje
radnik, akcelerator
nizak
Član revizorskog tima
Radni dokument/nacrt sažetka
generator skica
Nisko-srednje
viši revizor
Nalaz standarda/stavka
smjerokaz
srednji
Revizor (potvrda službenim tekstom)
Interpretacija analitičkog postupka
generator hipoteza
srednji
Službenik za reviziju
Dnevnik / skeniranje anomalija
statistički marker
Srednje-visoka
Revizor (ispituje svaku iznimku)
Procjena materijalnosti/rizika
pomoćni ulaz
visoka
Profesionalna prosudba revizora
Revizijsko mišljenje / zaključak
To čak nije ni unos, to je jezik nacrta
vrlo visoko
Odgovorni revizor (potpis)
Imajte na umu ovu jednu rečenicu: kako se rizik povećava, uloga umjetne inteligencije postaje manja, a revizorova prosudba raste.
Zašto je "provjera" srce ovog posla
Čini se da su modeli jezika umjetne inteligencije sigurni u svoj odgovor, ali možda nisu sigurni. To se u tehničkom žargonu zove halucinacija: to je kada model izmišlja informacije koje zapravo ne postoje - broj, standardnu stavku, datum - u rečenicu koja teče kao da je istinita. Za revizora je to smrtonosna zamka. Model bi vam mogao dati broj poput "prošlogodišnja bruto marža bila je 34 posto"; Međutim, on nikada nije vidio vaše podatke i ovaj broj je potpuno izmišljen. Ili može pisati "TMS 36 članak 22 promijenjen 2021"; Međutim, možda neće biti takve klauzule ili promjene. Budući da on oboje govori jednako tečno i s istim samopouzdanjem, jedina stvar koja razlikuje dobro od zla je vaše znanje i vaša navika provjeravanja.
Disciplina provjere sastoji se od tri koraka u reviziji:
- Veza na izvor: Za brojke, omjere, stanja i standardne stavke oslonite se na vlastite revizijske dokaze (probna bilanca, pomoćna knjiga, potvrda banke, ugovor) i službene izvore (BDS i TFRS tekstovi koje je objavio KGK, relevantna priopćenja), a ne na pamćenje AI-ja. Koristite AI da komentirate te podatke, a ne da ih zapamtite.
- Ponovno izračunajte/usporedite: Neovisno provjerite svaki numerički rezultat, ocjenu i trend koji AI vraća. Sami provjerite postotak, ukupni iznos, razliku u bilanci.
- Testirajte skepticizam revizora: skeptičnim okom postavite pitanje jesu li rezultati u sukobu s dokazima, propisima i zdravim razumom. "Ako je ovo istina, što još mora biti istina?" i "Ako je ovo laž, koji dokazi bi to pokazali?" pitati.
Oprez: Stavljanje radnog dokumenta koji je izradio AI u datoteku bez provjere nalaza ili broja je kao da nepotpisani radni papir smatrate dokazom. Samo zato što je izlaz tečan nije istina; Istina je samo ako dokažete da je istina.
Neovisnost i povjerljivost: dva nepovrediva načela revizije
Legitimnost revizije temelji se na dva temeljna načela. Prvo, neovisnost: revizor mora biti neovisan, kako u stvari tako iu izgledu, od subjekta kojeg revidira; On/ona bi se trebao držati podalje od interesnih odnosa koji bi iskrivili njegovo/njezino mišljenje. Drugo, povjerljivost: informacije koje se saznaju tijekom revizije ne smiju se dijeliti s neovlaštenim osobama niti koristiti za osobnu korist.
Korištenje umjetne inteligencije izravno se odnosi na oba ova načela. Lijepljenje tekućeg računa revidirane tvrtke s imenima klijenata, poreznim identifikacijskim brojevima, bankovnim podacima i iznosima u javni alat umjetne inteligencije znači da ti podaci idu na vanjski poslužitelj. Time se krši i načelo povjerljivosti iz profesionalne etike i, ako se radi o osobnim podacima, KVKK (Zakon o zaštiti osobnih podataka). Pravilo je jednostavno: anonimiziraj podatke i ne dijeli nepotrebne. Umjesto "ABC Tekstil A.Ş., TIN 1234567890, saldo od 4.850.000 TL", napišite "proizvodno poduzeće srednje veličine, saldo potraživanja veličine X". Ako je moguće, odaberite korporativne alate koji imaju ugovor o obradi podataka, nemojte koristiti svoje podatke u obuci modela i vodite revizijski trag.
Postoji dodatna suptilnost neovisnosti: slijepo povjerenje alatu umjetne inteligencije ugrađenom u vlastiti sustav revidirane tvrtke, čiji rezultat ne možete neovisno kontrolirati, može potkopati vašu neovisnost. AI je alat; Tko ga je izgradio, kamo idu vaši podaci i možete li provjeriti njegove rezultate dio je vaše neovisnosti.
tri mini kućišta
Slučaj 1 — Sigurna uporaba. Viši revizor obično je proveo 3 sata pišući rukom sažetak analitičkog pregleda od 22 stavke. Anonimno je dao brojeve koje je uzeo iz probne bilance (bez naziva tvrtke, samo račun i iznos) YZ-u i zatražio nacrt komentara. AI je napravio skicu za 12 minuta; Revizor je usporedio svaki omjer sa svojim radnim listom, ispravio dva pogrešna postotka i dokazao dva objašnjenja za odstupanja. Trajanje: 45 minuta umjesto 3 sata. AI je dao nacrt, odgovornost i mišljenje ostalo je na revizoru.
Slučaj 2 — Neprovjerena zamka brojeva. Revizor pripravnik upitao je AI: "Koja je prosječna stopa obrtaja zaliha u ovoj industriji?" AI je dao pouzdanu brojku od "oko 6,4" iako nije imao pristup nikakvim podacima o industriji. Pripravnik je to napisao na radnom listu kao očekivanu vrijednost, zbog čega se klijentova ocjena od 4,1 čini "razumnom". Kada je revizor pitao, pokazalo se da je izvor bio izum umjetne inteligencije; Analitički postupak je prerađen. Pogreška: traženje AI-a za referentne podatke koje nema.
Slučaj 3 — Kršenje povjerljivosti. Član tima učitao je potpuni popis kupaca kojima bi poslao potvrdna pisma - naslov, adresu, iznos, ime kontakta - u javni alat za umjetnu inteligenciju i "sastavio potvrdno pismo", rekao je. Podaci su otišli izvan organizacije; U odjelu za kvalitetu revizorske kuće otvoren je pregled povjerljivosti. Ispravan način: bio je ukloniti stvarne podatke i samo zatražiti predložak s rezerviranim mjestima kao što su "[IME KUPCA]", "[IZNOS]".
Slab upit / Jak upit
Slab upit:
Protumačite financijska izvješća ove tvrtke i recite mi postoji li rizik.
Ova tvrdnja je pogrešna: umjetnoj inteligenciji nisu dati podaci, kontekst ili uloga. Budući da umjetna inteligencija nema nikakve podatke, ona ili daje općenite izjave ili proizvodi "tumačenja" s izmišljenim brojevima. Ni razdoblje, ni račun, ni svrha revizije nisu jasni.
Snažan upit:
Vaša uloga: vi ste pomoćnik analize koji pomaže neovisnom revizoru. Nadležnost kontrole pripada meni; izradit ćete nacrte i račune. Kontekst: Ispod je anonimizirani sažetak probnog stanja (bez naziva tvrtke). Moj cilj je vidjeti značajne promjene (horizontalna analiza) između tekuće i prethodne godine i utvrditi odstupanja koja treba ispitati.Podaci:[ime računa; iznos iz prethodne godine; linije iznosa tekuće godine]Zadatak:1) Izračunajte iznos i postotak promjene za svaki račun; pokaži korak izračuna kako bih ga mogao provjeriti.2) Označite stavke koje prelaze 20% ili mijenjaju predznak (kao što je dobit->gubitak) kao "za ispitivanje".3) Predložite 2-3 moguća objašnjenja HIPOTEZE za svaku označenu stavku; Imajte na umu da se oni moraju potvrditi dokazima. 4) Nemojte izmišljati brojeve u koje niste sigurni ili ih ne možete zaključiti iz podataka. Napišite "nije moguće izdvojiti iz podataka". Dajte rezultat kao tablicu.
Ova je tvrdnja moćna jer jasno utvrđuje ulogu, granicu (u sudskom revizoru), podatke, korake, provjerljivost i "zabranu izmišljanja".
Uobičajene greške
- Miješajući AI s resursom. Oslanjajući se na AI memoriju za broj, omjer, standardnu stavku i datum. AI je smjerokaz; dokazi o kontroli izvora i službeni tekst.
- Pisanje upita bez konteksta. Reći "tumačiti" bez navođenja uloge, podataka i svrhe; Rezultat će biti lažan.
- Lijepljenje povjerljivih podataka kakvi jesu. Dijeljenje prijepisa koji sadrže ime klijenta, PIB, osobne podatke bez anonimizacije; privatnosti i povrede KVKK.
- Stavljanje izlaza u datoteku bez provjere. Smatrati da je tečni tekst točan i prenijeti ga na radni list.
- Delegiranje presude. Prebrzo zaključivanje na temelju toga da je "AI to rekla"; Revizorsko mišljenje nije prenosivo.
Savjet: Uđite u svaku sesiju umjetne inteligencije s umom revizora: "Gdje bi ovaj rezultat mogao biti pogrešan?" Ovo pitanje je protuotrov za pristranost automatizacije i ponavljat ćemo ga kroz cijeli modul.
Ukratko
Umjetna inteligencija moćan je pomoćnik u reviziji: priprema podatke, skenira, nacrte, izračunava i svodi sate na minute. Ali revizorsko mišljenje, prosudba o značajnom pogrešnom prikazu i zaključak pripadaju neovisnom i kompetentnom revizoru. Osim ako se AI-jev izlaz ne provjeri, vrijedi kao i nepotpisani radni papir. Tri nepovrediva načela: izvor i ponovno izračunavanje (autentifikacija), testiranje sa skepticizmom revizora, anonimizacija podataka i odabir sigurnih sredstava (povjerljivost i neovisnost). Kako se rizik povećava, uloga umjetne inteligencije postaje manja, a vaša prosudba raste.
Zadatak aplikacije
Odaberite tri ponavljajuća zadatka iz vlastite revizijske prakse (ili hipotetske revizije): na primjer, (1) izdvajanje sažetka horizontalne analize iz probne bilance, (2) lociranje klauzule standarda, (3) izrada radnog dokumenta. Napišite upit za svaki koristeći gornji obrazac "jakog upita"; Dodajte ulogu, anonimizirane podatke, korake i "zabranu izmišljanja". Zatim provedite izlaz kroz tri koraka provjere (izvor, ponovni izračun, testiranje sa skepsom) i zabilježite koje ste pogreške uočili.
popis za provjeru
- [ ] Anonimizirao sam podatke koje sam dao AI-ju; Nisam podijelio ime klijenta, PIB, osobne podatke.
- [ ] Dodao sam ulogu, kontekst, svrhu i "bez izmišljanja" upitu.
- [ ] Ponovno sam izračunao svaki broj i omjer u izlazu s neovisnim izvorom.
- [ ] Potvrdio sam reference standarda/tvari iz službenog teksta.
- [ ] Pretvorite izlaz u "gdje bi moglo poći po zlu?" Testirao sam ga skeptično pitanjem:
- [ ] sam sam donio konačan sud i mišljenje; Nisam naveo AI kao razlog.
- [ ] Ocijenio sam prikladnost alata koji sam koristio u smislu povjerljivosti i neovisnosti podataka.