Etika, függetlenség, adatvédelem és teljes körű AI-ellenőrzési munkafolyamat

Nyereség:

• Képes megérteni a függetlenség és a titoktartás elveit a mesterséges intelligencia használatával összefüggésben, és kiválasztani a biztonságos, szerződéses és auditált vontatott járművet
• Lehetőség egy végpontok közötti munkafolyamat létrehozására, amely a mesterséges intelligenciát ellenőrző kapukkal pozícionálja a teljes auditciklus során, a tervezéstől a jelentésig
• Annak megértése, hogy az audit minősége és felelőssége minden szakaszban a független auditoré marad, és hogy a mesterséges intelligencia soha nem veheti át ezt a felelősséget.

Ebben az utolsó egységben két dolgot fogunk tenni. Először is a három alapelvet, amelyeket a modul során szórványosan érintettünk – az etika, a függetlenség és a magánélet – egyetlen keretbe fogjuk egyesíteni az AI-használat kontextusában. Ezután mindent, amit tanultunk, egyetlen végponttól végpontig terjedő munkafolyamatban egyesítjük a tervezéstől a jelentésig, és megnézzük, hogy az AI hol illeszkedik az egyes lépésekhez, és az ellenőrzési kapukat minden lépésnél. A cél az, hogy a modul bezárásakor egy alkalmazható, holisztikus és felelős audit-AI munkamodell álljon rendelkezésére.

Három alapelv az AI lencséjén keresztül

Etika. A könyvvizsgáló szakmai magatartásának alapelveit (tisztesség, objektivitás, szakmai hozzáértés és kellő gondosság, titoktartás, szakmai magatartás) az MI alkalmazása nem sérti; Éppen ellenkezőleg, egy új tesztelési terület születik. Etikátlan dolog az MI-kimenetet saját munkaként bemutatni (problémás a szakmai hozzáértés és a kellő gondosság szempontjából), ellenőrizetlen kimenetre hagyatkozni (a kellő gondosság megsértése), a mesterséges intelligencia felelősségpajzsává tenni ("AI mondta"). Az AI egy eszköz; Használatának felelőssége teljes mértékben a könyvvizsgálót terheli.

Függetlenség. A könyvvizsgálónak mind ténylegesen, mind látszólag függetlennek kell lennie az általa ellenőrzött vállalkozástól. Az AI kontextusában új kérdések merülnek fel: Ki biztosítja az Ön által használt eszközt? Csökkenti-e a függetlenséget, ha az ellenőrzött vállalat saját rendszerébe ágyazott eszközre hagyatkozik, amelynek teljesítményét Ön nem tudja önállóan ellenőrizni? Az Ön adatait tárolják valahol és más célokra használják fel? A függetlenség az eszközkiválasztás és az adatáramlás része.

Biztonság. Az ellenőrzési adatok (ügyfélnyilvántartások, személyes adatok, üzleti titkok) az adatvédelmi szabályzat és a KVKK hatálya alatt védettek. Valódi, azonosítható adatok feltöltése egy nyilvánosan elérhető AI-eszközbe szabálysértésnek minősül. Szabály: anonimizálás, minimális megosztás, biztonságos és szerződéses eszközök használata.

Az alábbi táblázat összefoglalja azokat a kérdéseket, amelyeket az ellenőrnek fel kell tennie, amikor biztonságos járművet választ:

kérdés

Miért fontos?

Hová kerülnek az adatok, hol tárolják?

Adatvédelem és KVKK

Használják a hatékonyságot a modellképzésben?

Titoktartás, üzleti titok

Van-e adatkezelési megállapodás és titoktartási garancia?

Jogi/etikai megfelelés

Vezetnek-e ellenőrzési nyomvonalat (ki mit csinált, mikor)?

Dokumentáció, felelősség

Ellenőrizhetem függetlenül a kimenetet?

Függetlenség, megbízhatóság

Vállalati/szerződéses vagy mindenki számára nyitott?

Általános biztonsági szint

Figyelem: Ön „biztonsági és megfelelőségi szempontból kritikus” területen dolgozik. A pénzügyi ellenőrzés eredményei befolyásolják a befektetői, a hitelezői és az állami döntéseket. Az AI kimenet NEM helyettesíti a hozzáértő, független auditor jóváhagyását. A döntés az emberen múlik; Az AI egy döntéstámogató és gyorsító eszköz.

Végpontok közötti audit-AI munkafolyamat

Egyesítsük a modul összes részét egyetlen ciklusba. Minden lépésnél látni fogja a mesterséges intelligencia szerepét és a közvetlenül azt követő ellenőrző kaput. Az ellenőrző kapu az az ellenőrzés, amelyen az auditornak át kell mennie, mielőtt az adott lépés kimenetét a következő lépésre helyezné.

1. Tervezés és kockázat (2. egység). AI: ágazati kockázati ötletbörze, lényegességi forgatókönyv. → Kapu: az üzletre jellemző kockázati lista szűrése, minden lényegességi szorzó újraszámítása.
2. Adat-előkészítés és teljes populációteszt (3. egység). AI: adattisztítás, szabályérvényesítés, kivételgenerálás. → Kapu: konszenzussal erősítse meg az adatok teljességét; Tekintsd a kivételeket a vizsgálat kezdetének, ne pedig a megállapításoknak.
3. Anomália és naplóvizsgálat (4. egység). AI: többdimenziós figyelem pontszám. → Kapu: hamis pozitív üzenetek kezelése; Vizsgáljon meg minden magas pontszámot elért rekordot dokumentációval.
4. Analitikai eljárások (8. egység). AI: horizontális/vertikális/arányanalízis, divergencia hipotézis. → Ajtó: biztosítsa az elvárásoktól való függetlenséget; tesztelje le az egyes hipotéziseket bizonyítékokkal; mélyüljön el a váratlan kitérőben.
5. Egyeztetés és egyeztetés (7. egység). AI: aktuális/bank egyeztetés, háromirányú egyeztetés. → Ajtó: ellenőrizze a dokumentummal nem egyező tétel okát; Állítsa be a toleranciát az üzleti valóságnak megfelelően.
6. Standard felmérés (6. egység). YZ: egyszerűsítse a tárgyat, irányítsa a megfelelő szabványra. → Kapu: minden tétel/idézet/dátum ellenőrzése a hivatalos szövegből; Az idézetet csak a hivatalos forrásból vegye.
7. Csalási kockázat szűrése (9. egység). AI: Benford, duplikáció, küszöb alatti, szövegelemzés. → Ajtó: A Benford alkalmasságának értékelése; a vörös zászló hibáztatása; kutatás dokumentációval.
8. Dokumentáció (5. egység). AI: munkapapír-váz, nyers jegyzetszerkesztés. → Ajtó: Ön biztosítja a tartalmat; bizonyíték hivatkozásokat linkel; Írd le az eredményt és írd alá.
9. Szkeptikus áttekintés (11. egység). AI: cáfoló kihallgató partner. → Ajtó : „Milyen bizonyítékot mutatna fel, ha ez hamis lenne?”; Törés megerősítési torzítás.
10. Jelentéstétel (10. egység). YZ: DKNEÖ megállapítási szerkezet, vezetői levél, vélemény bekezdés tervezet. → Ajtó: Ön dönti el a nézet típusát és annak fontosságát; Vizsgáljon meg minden mondatot bizonyítékkal; Állj az aláírásod mögé.

Ennek a ciklusnak egyetlen gerince van: az AI sebességet és huzatot generál; Minden lépésnél egy ellenőrző kapu vezeti be a könyvvizsgáló megítélését. Kapuk nélkül a munkafolyamat gyors, de megbízhatatlan; Az ajtókkal gyors és tartós is.

három mini tok

1. eset – Megfelelő végpontok közötti használat. Egy auditcsoport ezt a ciklust alkalmazta egy közepes méretű gyártó vállalat auditjában. A tervezés során az AI kockázati tervezetet adott, a csapat kiszűrte; a teljes populációs tesztelés 180 000 rekordot szűrt át, a teljességet konszenzussal megerősítették; Az analitikai eljárások periodicitási hibájára vonatkozó hipotézist a bizonyítékok igazolták; szabványos hivatkozás hivatalos szövegből megerősítve; a csapat által írt és aláírt dokumentáció; A felelős könyvvizsgáló döntött a beszámoló véleményéről. Az AI jelentősen lerövidítette a teljes időt; A felelősség és az ítélkezés minden ajtónál az embernél maradt.

2. eset – Ajtó nélküli sebességi katasztrófa. Egy másik csapat ugyanezeket az eszközöket használta, de megkerülte az ellenőrző kapukat: „teljes tesztelésnek” nevezték az adatok teljességének ellenőrzése nélkül, a kivételeket felülvizsgálat nélkül lezárták, a szabványos hozzárendelést ellenőrzés nélkül alkalmazták, a jelentés véleményét az AI optimista tervezetéből vették. A minőségellenőrzés számos hibát talált; A munkát a nulláról végezték. Az elvesztett idő több volt, mint a nyert idő. Tanulság: a sebesség kapuk nélkül hamis sebesség.

3. eset – A titoktartás és a függetlenség figyelmen kívül hagyása. Egy auditor az általa auditált cég szerverén futó mesterséges intelligencia eszközt használt, amelynek kimenetét önállóan nem tudta ellenőrizni, és valós formában dolgozta fel az ügyfelek adatait. Mind az adatok feldolgozása a vállalat által vezérelt rendszerben történt (függetlenség kérdése), mind a tényleges személyes adatok védelem nélkül maradtak (titoktartás). A minőségügyi egység leállította a folyamatot. A helyes út az volt, hogy független, szerződéses eszközzel dolgoztunk, ellenőrzési nyomvonallal és anonimizált adatokkal. Tanulság: az eszközök és az adatáramlás a függetlenség és a magánélet része.

Gyenge felszólítás / Erős felszólítás

Gyenge felszólítás:

Minden adatot feltöltök, hogy elejétől a végéig meg tudja csinálni az auditot, adja meg az eredményt.

Probléma: valós/titkos adatokat tölt fel úgy, ahogy vannak (adatvédelmi megsértés), az ítéletet az AI-ra ruházza (etika/függetlenség megsértése), megsemmisíti az ellenőrző kapukat. Eltávolítja az irányítás lényegét.

Hatékony prompt (munkafolyamat-keret):

Az Ön szerepe: Ön egy független könyvvizsgáló teljes körű asszisztense. Minden lépésben vázlatot és ELEMZÉST fog készíteni; Minden lépés végén emlékeztetni fog az ELLENŐRZÉSI AJTÓRA is, amelyet meg kell tennem. Az ítélet, a vélemény és a következtetés az enyém. Szabályok (minden lépésre érvényes):- Csak anonimizált adatokat adok meg; Nincs valódi név/TIN/személyes adat. - Számok, szabványos záradékok, dátumok vagy források kitalálása tilos; Ha nem biztos benne, mondja azt, hogy "ellenőriz". - Pozicionálja kimeneteit "vázlat/kivétel/hipotézis"-ként, ne pedig "megállapítás/következtetés". Most kezdjük az 1. lépéstől (tervezés-kockázat). Készítse el a vázlatot ehhez a lépéshez, és a végén írja ki tételesen az ellenőrző kaput, amelyen át kell mennem. Ne folytassa a 2. lépéssel, amíg meg nem igazolom és meg nem erősítem.

Ez a prompt hatékony, mert a teljes munkafolyamatot ellenőrző kapukkal állítja be, kijavítja az anonimizálást és a gyártási tilalmat, helyesen pozícionálja a kimeneteket, és az előrehaladást az auditor jóváhagyásához köti.

Gyakori hibák

• Valódi/titkos adatok feltöltése. A magánélet és a KVKK megsértése anonimizálás nélküli megosztással.
• Az ellenőrző kapuk megkerülése. A megerősítés, az áttekintés és az ítélet kihagyása a gyorsaság kedvéért.
• A mesterséges intelligencia felelősségpajzsgá tétele. Az ítélet átruházása az „AI mondta” kifejezéssel; etikai megsértése.
• Nem kérdőjelezi meg az eszközt és az adatáramlást. Vakon bízunk a függetlenséget és biztonságot veszélyeztető eszközökben.
• A végpontok közötti automatizálás összetévesztése a biztonság érdekében. Az AI elvégzi az auditot az elejétől a végéig, és aláírja a kimenetet.

Tipp: Fogalmazza meg ezt a modult egy mondatban: "A mesterséges intelligencia minden lépésnél tempót és vázlatot ad; minden lépésnél egy ellenőrző kapu befolyásolja az ítéletemet; az aláírás, a felelősség és a véleményem marad." Ez a mondat a felelős auditálás – mesterséges intelligencia használatának lényege.

Összefoglalva

Az etika, a függetlenség és a titoktartás elengedhetetlen alapelvei az auditálásnak az MI-vel is: a kimenet az auditor feladata (etika), az eszköz és az adatáramlás a függetlenség része (függetlenség), az adatok anonimizálása és feldolgozása biztonságos eszközzel történik (bizalmasság). A modul minden része egyetlen végponttól végpontig terjedő hurokká egyesül; Ennek a huroknak a gerincét ellenőrző kapuk alkotják, amelyek minden lépésben megszűrik az AI-vázlatot a könyvvizsgáló megítélése alapján. Az ajtó nélküli sebesség hamis sebesség. Az AI egy döntéstámogató és gyorsító eszköz; A könyvvizsgálói vélemény, a lényeges hibás állítás megítélése és a következtetés az illetékes és független könyvvizsgálót illeti meg, és nem ruházható át.

Pályázati feladat

Helyezze a fenti 10 lépésből álló, végpontokig terjedő munkafolyamatot saját vezérlőkörnyezetéhez egy oldalon; Minden lépés mellé írja be (1) az AI szerepét, (2) az ellenőrző kaput, (3) a használni kívánt biztonsági eszközt. Ezután válaszoljon a hat kérdésre a biztonságos járműválasztási táblázatban egy olyan járműhöz, amelyet jelenleg használ (vagy tervezi használni), és hozzon indokolt döntést arról, hogy a jármű alkalmas-e az ellenőrzésre.

ellenőrző lista

• [ ] Etika: érvényesítem és birtokom az AI kimenetet; Nem hárítottam a felelősséget az MI-re.
• [ ] Függetlenség: értékeltem az eszköz forrását és adatáramlását; A kimenetet függetlenül tudom ellenőrizni.
• [ ] Adatvédelem: anonimizáltam az adatokat; Biztonságos, szerződéses, auditált járművet vezettem.
• [ ] A végpontok közötti munkafolyamat minden lépésénél elhelyeztem egy hitelesítési kaput.
• [ ] Nem hagytam ki egyetlen lépést sem; Egyetértek azzal, hogy az ajtó nélküli sebesség hamis sebesség.
• [ ] A véleményt, a lényeges hibás állítás megítélését és a következtetést magam készítettem.
• [ ] A biztonságos járműválasztási táblázat hat kérdésére válaszoltam, és értékeltem a jármű alkalmasságát.

Modul vizsga

1. Az audit csoport tagja 180 000 naplóbejegyzést vizsgál át az AI-n a „szokatlan” bejegyzések után, és 340 rekordból álló kivétellistát kap. Mit jelent ez a lista a BDS és a szakmai felelősség szempontjából?

• A) A kivételek a kérdőjelek, amelyeket a könyvvizsgáló egyenként megvizsgál; A bizonyítékokkal és következtetésekkel történő értékelés a könyvvizsgálót illeti ✔
• B) Mind a 340 rekord megerősített hibának minősül, és megállapításként közvetlenül a jelentésbe kerül.
• C) A mesterséges intelligencia szkennelések óta ezeket a rekordokat nem kell külön vizsgálni.
• D) A lényeges hibás állítás kockázata automatikusan megszűnik, mivel a lista legfeljebb 340-et tartalmaz

Magyarázat: A mesterséges intelligencia által megjelölt rekordok nem audit eredménye, hanem kiindulópontok az auditor számára a vizsgálathoz. Minden kivételt bizonyítékkal kell megvizsgálni, a hamis pozitívakat ki kell küszöbölni, és a tényleges megállapításokat igazolni kell. A vélemények és vélemények a könyvvizsgálót illetik.

2. Egy könyvvizsgáló megkérdezi a mesterséges intelligenciát, hogy egy számviteli kérdés melyik szabványba tartozik; A mesterséges intelligencia egyértelmű hivatkozást ad, mivel „a TMS 37 14/b cikkelye 2022-ben megváltozott”. Mi a helyes megközelítés?

• A) Az anyag és a dátum nem használható a hivatalos szabványszöveg megerősítése nélkül; Fennáll a hallucinációk lehetősége ✔
• B) Mivel a hivatkozás egyértelmű, közvetlenül a munkapapírra van írva
• C) Ha a mesterséges intelligencia dátumot adott, a jogszabályi változás biztos.
• D) A standard értelmezés teljes mértékben a mesterséges intelligenciára bízható

Leírás: A mesterséges intelligencia folyékonyan képes szabványos számokat, tételeket és dátumokat kitalálni (hallucináció). Az egyes hivatkozások nem használhatók fel az elsődleges hivatalos forrás (KGK, vonatkozó szabványszöveg) megerősítése nélkül. A mesterséges intelligencia útkereső, nem forrás.

3. Miért káros az ellenőrzött cég folyószámla-kivonatát az ügyfelek neveivel, adószámaival és összegeivel egy nyilvánosan elérhető mesterséges intelligencia eszközbe beilleszteni?

• A) Semmi gond, mert a mesterséges intelligencia úgyis elfelejti az adatokat
• B) Csak akkor kifogásolható, ha az összegek meghaladják az 1 milliót
• C) A titoktartás és a KVKK megsértése; az adatokat anonimizálni és biztonságosan kell kezelni, szerződéses eszközöket kell használni ✔
• D) Ha az ügyfél jóváhagyta, szabadon feltölthet bármilyen adatot bármely járműre.

Leírás: A könyvvizsgálati adatok az adatvédelmi szabályzat és a KVKK hatálya alá tartoznak; Az adatok külső szerverre történő átvitele sérti a szakmai etikát és a titoktartást is. A helyes út az adatok anonimizálása és szerződéses, biztonságos eszközök használata.

4. Mi az egyik legnagyobb buktató, amikor a mesterséges intelligencia kimenetét a szakmai szkepticizmus szempontjából értékeljük?

• A) A kimenet túl rövid
• B) Mesterséges intelligencia írás törökül
• C) Automatizálási/megerősítési torzítás: a zökkenőmentesnek és magabiztosnak tűnő kimenet elfogadása igaznak kérdezés nélkül ✔
• D) Táblázat jelenléte a kimenetben

Magyarázat: Az automatizálási torzítás és a megerősítési torzítás arra készteti az auditort, hogy megkérdőjelezés nélkül elfogadja a zökkenőmentesnek és magabiztosnak tűnő kimenetet. A szkeptikus auditor megpróbálja cáfolni a kimenetet, és az ellenkezőjét keresi. A folyékonyság nem pontosság.

5. Mi a teljes populációs tesztelés (az adatok 100%-ának tesztelése) legfontosabb előnye a mintavétellel szemben; De milyen új felelősséggel jár ez?

• A) Kiküszöböli a mintavétel kockázatát; azonban felelősséggel tartozik az adatok teljességének megerősítése és a kivételek értékelése ✔
• B) Teljesen automatizálja a könyvvizsgálatot, és szükségtelenné teszi a könyvvizsgálói döntést
• C) Alaphelyzetbe állítja a munkaterhelést, mert nem hoz létre kivételt
• D) Az adatok minőségétől függetlenül mindig pontos eredményeket ad

Magyarázat: A teljes sokaság tesztelése kiküszöböli a mintavétel kockázatát (a minta nem reprezentálja a sokaságot). Az adatok teljességének és pontosságának ellenőrzése során felmerülő nagyszámú kivétel értékelése azonban új terhet ró a könyvvizsgálóra.

6. Mi a helyes megközelítés a BDS 320 szerinti, mesterséges intelligenciával történő lényegesség számításánál?

• A) A mesterséges intelligencia által adott első mennyiséget közvetlenül használjuk fel
• B) A lényegesség mindig a forgalom 5%-a, és nem igényel ítélkezést
• C) Az auditálás során szükségtelen a lényegességi számítás
• D) A mesterséges intelligencia kiszámítja a forgatókönyveket; mutató, százalékos és végső lényegesség a könyvvizsgáló megítélése és a számla ellenőrzése ✔

Magyarázat: A lényegesség a kiválasztott mutatón és százalékon alapuló szakmai megítélés eredménye. A mesterséges intelligencia gyorsan ki tudja számítani a különböző forgatókönyveket, de a mutató, a százalék és a végső összeg kiválasztása a könyvvizsgáló megítélésétől függ, és minden számítást függetlenül kell ellenőrizni.

7. Milyen szerepet játszik a Benford-törvény a csalás elleni védekezésben, és mi a határa mesterséges intelligenciával történő használat esetén?

• A) Ez egy piros zászló, amely az első számjegy-eloszlás eltéréseit jelzi; Ez nem önmagában bizonyíték, kutatást igényel ✔
• B) Ha eltérést találnak, a csalást megerősítettnek kell tekinteni.
• C) Minden adatkészletre vonatkozik, és soha nem ad hamis pozitív eredményt
• D) Csak mesterséges intelligencia nélkül használható

Magyarázat: A Benford-törvény megadja az első számjegyek várható eloszlását természetes adathalmazokban; az eltérések esetleges manipulációra utalhatnak. De ez csak egy vörös zászló; Önmagában nem csalás bizonyítéka; könyvvizsgálói vizsgálatot igényel.

8. Mi a legrobusztusabb struktúra, ha mesterséges intelligenciával írunk audit megállapítást?

• A) Elég a „probléma van” mondat
• B) Csak vádló nyelvezetet használjon a vezetőség felé
• C) A helyzet, a kritérium, az ok, az okozat és az ajánlás elemeit bizonyítékokon alapuló struktúra ✔
• D) Általános kifejezések, amelyek nem tartalmaznak számokat

Magyarázat: A hatékony megállapítás magában foglalja a helyzetet (amit találtak), a kritériumot (milyen szabályt sértett meg), az okot (kiváltó ok), a hatást (következmény/kockázat) és az ajánlást (mit kell tenni). Az AI gyorsan kitölti ezt a vázat, de minden elemet bizonyítékokhoz kell kötni.

9. A háromutas egyezési tesztben a mesterséges intelligencia összehasonlítja a megrendelést, a szállítólevelet és a számlát, és 27 nem egyező tételt talál. Mit jelent ez az eredmény?

• A) 27 ceruza a csalás határozott bizonyítéka
• B) Mivel a mesterséges intelligencia megtalálta, nincs szükség további vizsgálatra
• C) 27 elem nem fontos, mert alacsony a szám
• D) A nem egyező tételek olyan különbségek, amelyeket meg kell vizsgálni; Előfordulhat időzítés, részleges szállítás vagy hiba, az értékelés a könyvvizsgálón múlik ✔

Magyarázat: A nem egyező tételek nem automatikus hibák, hanem eltérések, amelyeket a könyvvizsgáló megvizsgál; Előfordulhat időbeli eltérés, részleges szállítás vagy tényleges hiba. A mesterséges intelligencia megmutatja a különbséget, a magyarázat és a következtetés az auditoré.

10. Mi a kritikus elv a munkadokumentum BDS 230 szerinti mesterséges intelligenciával történő elkészítésekor?

• A) A mesterséges intelligencia által készített szöveg közvetlenül a végső munkaanyag
• B) A tervezet mindaddig nem érvényes dokumentáció, amíg azt bizonyítékokhoz nem csatolták, és a könyvvizsgáló át nem vizsgálta és elfogadta ✔
• C) A munkadokumentumban szükségtelen bizonyítékokra hivatkozni.
• D) Nem fontos, hogy a dokumentáció nyomon követhető legyen

Leírás: A munkaanyagnak nyomon követhetővé kell tennie az elvégzett munkát, a megszerzett bizonyítékokat és a levont következtetéseket. A mesterséges intelligencia leegyszerűsíti a keretrendszert és a nyelvezetet, de a kimenet mindaddig nem érvényes dokumentáció, amíg bizonyítékokhoz nem kötik, és át nem vizsgálják, és a könyvvizsgáló nem birtokolja.

11. Az analitikai eljárásokban (BDS 520) a mesterséges intelligencia egy kiadási tétel 40%-os növekedését észleli, és elmagyarázza, hogy ez „valószínűleg az inflációnak köszönhető”. Mit tegyen a könyvvizsgáló?

• A) Elfogadja az állítást úgy, ahogy van, és lezárja.
• B) A javaslat hipotézis; Nem von le következtetéseket az eltérés kivizsgálása és független bizonyítékokkal történő ellenőrzése nélkül ✔
• C) A 40%-os növekedés mindig normális
• D) Ha a mesterséges intelligencia megmagyarázza, akkor nincs szükség további bizonyítékokra

Magyarázat: A mesterséges intelligencia által javasolt magyarázat hipotézis, nem bizonyíték. A könyvvizsgáló nem vonhat le következtetéseket anélkül, hogy az eltérést független bizonyítékokkal (szerződések, számlák, vezetői nyilatkozat és megerősítés) nem vizsgálta volna. A váratlan eltérés alaposabb vizsgálatot igényel.

12. A függetlenség elve szempontjából mire kell figyelnie az auditornak a mesterséges intelligencia eszköz kiválasztásakor?

• A) Csak a jármű szabad
• B) Ahová az adatok eljutnak, használja modellképzésben, szerződésben, ellenőrzési nyomvonalban és titoktartási garanciákban ✔
• C) A jármű a legnépszerűbb
• D) Színes felület

Magyarázat: A könyvvizsgálónak mérlegelnie kell, hová kerülnek az adatok, felhasználják-e modellképzésben, a szerződésben és az ellenőrzési nyomvonalban. Az ellenőrzött vállalat rendszerébe beágyazott eszköz, amelynek kimenetét a könyvvizsgáló nem tudja ellenőrizni, veszélyeztetheti a függetlenséget és a titoktartást.

13. Az auditor a mesterséges intelligencia által készített eltérésmagyarázat tervezetét értékeli. Melyik technika a leghatékonyabb a megerősítési torzítás elkerülésére?

• A) Keressen meg és zárjon be egy példányt, amely érvényesíti a kimenetet
• B) A kimenet elfogadása olvasás nélkül
• C) Megpróbálja cáfolni a következtetést: "Ha ez hamis, milyen bizonyítékok mutatják ezt?" ✔ ellentétes bizonyítékok keresése
• D) Csak helyesírási hibákat keresek

Magyarázat: A szkeptikus auditor inkább cáfolni, semmint megerősíteni próbálja a kimenetet: "Ha ez az állítás hamis, milyen bizonyítékok mutatják ezt?" kérdezi és az ellenkezőjére keres bizonyítékot. Ez az ellenszere a megerősítési elfogultságnak.

14. Hogyan foglalható össze az AI output szerepe a biztonság és a megfelelőségkritikus auditálás területén?

• A) A mesterséges intelligencia kimenete helyettesíti az auditor jóváhagyását, és meghatározza a végső véleményt
• B) Az auditálás során már nincs szükség emberi jóváhagyásra
• C) A mesterséges intelligencia minden körülmények között pontosabb, mint az ember
• D) A mesterséges intelligencia vázlatkészítést/elemzést/ ütemezést biztosít; A vélemény és az ítélet a független könyvvizsgálóé, a nem ellenőrzött kimenet nem érvényes ✔

Közzététel: A mesterséges intelligencia eredményei nem helyettesítik a hozzáértő és független auditor jóváhagyását; A tervezet elemzést és gyorsaságot biztosít, de a könyvvizsgálói vélemény, a lényeges hibás állítások megítélése és a következtetések emberi dolga. Az ellenőrizetlen kimenet olyan, mint egy aláíratlan munkapapír.