Nyereség:
- Ismerje meg, milyen analitikai eljárások tartoznak a BDS 520 hatókörébe, és hogyan használhatja a mesterséges intelligenciát a várakozások generálására, az arányelemzésre és az eltérésmagyarázatok megfogalmazására.
- Képes mesterséges intelligencia támogatással értelmezni a horizontális-vertikális elemzéseket, arányelemzéseket és trendbontásokat, és azonosítani a vizsgálandó eltéréseket
- Képes annak megértésére, hogy a mesterséges intelligencia által javasolt eltérés magyarázata egy hipotézis, és bizonyítékokkal alátámasztva nem tekinthető audit eredményének.
A tapasztalt auditorok egyik legerősebb fegyvere az „elvárás”. Mielőtt ránézne a pénzügyi kimutatásra, nagyjából tudja, mit kell látnia, mert ismeri az üzletágat: "Ez a cég tavaly 15%-kal nőtt, a létszám stabil, így a személyi jellegű ráfordítások nagyjából az infláció mértékével számolnék." Aztán összehasonlítja a valóságot az elvárással. Ha eltérés van az elvárásoktól, akkor vagy magyarázat, vagy probléma van. Ennek a gondolkodásmódnak a szisztematikus formáját analitikus eljárásoknak nevezzük, és a BDS 520 szervezi meg.
Az elemzési eljárás célja, hogy a pénzügyi és a nem pénzügyi adatok közötti ésszerű összefüggések segítségével felállítsunk egy elvárást, és összehasonlítsuk a valós adatokkal, és keressük a jelentős eltéréseket. Három helyen alkalmazzák: a tervezésben (a kockázat áttekintésére), az érdemi tesztelésben (a lényegi ellenőrzéshez) és az audit végén (az általános ésszerűség ellenőrzéséhez). Ebben az egységben megtanulod, hogyan használhatod a mesterséges intelligenciát az elvárásképzésben, az arányelemzésben és az eltérésmagyarázat vázlatkészítésben; De megvitatjuk, hogy az MI által javasolt magyarázat miért hipotézis, nem pedig bizonyíték.
Az analitikai eljárás eszközei
A könyvvizsgáló által használt főbb elemzési eszközök a következők:
- Horizontális elemzés: Egy tétel változásának (összeg és %) vizsgálata évről évre. "Az eladások 40%-kal nőttek; miért?"
- Vertikális elemzés: A tételek aránya egy egészhez (pl. az egyes kiadások bevételhez viszonyított aránya). "Míg az eladott áruk bekerülési értéke a bevétel 62%-át tette ki, addig idén 71%-a lett; miért csökkent az árrés?"
- Arányelemzés: Értelmes mutatók számítása (bruttó haszonkulcs, készletforgalmi ráta, kintlévőség behajtási időszaka, folyó hányad) és trendjének vizsgálata, összehasonlítása az iparággal.
- Trendelemzés: Több periódus együttlátása és a szünetek elkapása.
- Ésszerűségi teszt: Független elvárás felállítása (pl. „kamatkiadás ≈ átlagos adósság × kamatláb”) és összehasonlítása a valósággal.
Az AI mindezeket a számításokat másodpercek alatt elvégzi, táblázatba helyezi, és megjelöli az eltéréseket. Sőt, lehetséges magyarázatokat is tud javasolni az eltérésekre. Itt van a kritikus pont: az MI által készített magyarázat egy kezdeti hipotézis. „Az árrés csökkent, mert az alapanyagárak emelkedtek” ésszerű lehet, de a könyvvizsgáló nem köthet anélkül, hogy azt szerződésekkel, számlákkal, vezetői tájékoztatással, és – különösen váratlan eltérések esetén – független bizonyítékokkal alátámasztva.
Minél érzékenyebb az elvárás, annál erősebb az eljárás
A BDS 520 egyik fontos finomsága: az analitikai eljárás megbízhatósága attól függ, hogy az elvárás mennyire pontosan és függetlenül kerül megállapításra. Ha az elvárást közvetlenül a vállalkozás által szolgáltatott adatokból építi fel, akkor a körkörös logikába esik (azonos adatok érvényesítése ugyanazokkal az adatokkal). Az erős elvárás a lehető legnagyobb mértékben független inputokon alapul (nem pénzügyi adatok, külső piaci adatok, saját számla). A mesterséges intelligencia segíthet egy elvárási modell felépítésében – „milyen inputokra van szükségem a kamatköltség önálló kiszámításához?” — de a könyvvizsgáló felelős a bemenetek függetlenségéért és a modell megfelelőségéért.
Tipp: Határozza meg előre a "jelentéktelenségi küszöböt" az eltérés értelmezésekor. Az elvárásoktól való eltérés mekkora értékű lesz „nyomozásnak”? Állítsa be előre ezt a küszöböt, összhangban a lényegességgel, hogy ne kelljen hajszolnia minden apró ingadozást, amit az AI okoz.
Erős várakozások felállítása nem pénzügyi adatokkal
Az elemzési eljárás akkor a legerősebb, ha az elvárásokat nem pénzügyi adatokból, nem csak pénzügyi adatokból építi fel. Például önállóan megbecsülheti egy szálloda szobaárbevételét, ha megszorozza az elfoglalt szobaéjszakák számát az átlagos szobaárral; a gyártott egységek számából és az egységenkénti jellemző fogyasztásból közelítheti meg egy gyártó vállalkozás energiaköltségét; A tanulók számából és az átlagdíjból megjósolhatja egy iskola oktatási bevételét. Az ilyen elvárások nem esnek a körkörösség csapdájába, mert függetlenek a vállalkozás saját számviteli nyilvántartásától, és valós keresztellenőrzést adnak. A mesterséges intelligencia segít létrehozni a bemeneteket és a képletet ehhez a független elvárási modellhez; de az auditor felelős azért, hogy a bemenetek valóban függetlenek és megbízhatóak legyenek (tanulók száma, szoba-éjszaka, termelési mennyiség helyes?). Ha nagy a különbség az elvárás és a valóság között, ez vagy elszámolási hibát, vagy az elvárás bemenetével kapcsolatos problémát jelez; Mindkettőt ki kell vizsgálni.
Lépésről lépésre analitikai eljárás
- Állítsa be az elvárásokat. Írja le, hogy mit vár a vizsgált tételtől, lehetőség szerint független bevitellel.
- Adatok készítése, teljességének ellenőrzése. Pontosak és teljesek a tényleges adatok, amelyeket össze fog hasonlítani?
- Számíts AI-val. Vízszintes/függőleges/arány/trend számítások készítése; Mutassa be az egyes fiókok lépéseit.
- Határozza meg az eltéréseket. Jelölje meg a korábban beállított küszöbértéket meghaladó eltéréseket.
- Állítson fel hipotéziseket, de ellenőrizze. Kérje meg az AI-t a lehetséges magyarázatokért; tesztelje mindegyiket bizonyítékkal.
- Dokumentálja az eredményt. Elvárás, tény, eltérés, magyarázat és megerősítő bizonyíték.
három mini tok
1. eset – Az eltérés valódi okának megtalálása. Egy könyvvizsgáló megállapította, hogy a személyi jellegű ráfordítások 38%-kal növekedtek; A létszám és az infláció azonban ezt csak 22%-kal magyarázta. Megkérte az AI-t a divergencia hipotézisekről; Az YZ olyan lehetőségeket sorolt fel, mint „emelés, új felvétel, bónusz, végkielégítés”. A könyvvizsgáló megvizsgálta a bérnyilvántartást: a különbözet az év közben kifizetett, de nem a megfelelő időszakra ráfordításként elosztott egyösszegű díjfizetésből adódik, valamint szezonalitási hiba. Az AI hipotézist adott; A bérszámfejtési bizonyítékok és a könyvvizsgálói vizsgálat feltárta az igazságot.
2. eset – Egy hipotézis összetévesztése bizonyítékként. Egy csapattag megkérdezte az AI-t egy kiadási tétel 40%-os növekedéséről; Az AI "valószínűleg az inflációnak köszönhető" - mondta. A csapattag ezt megjegyzésként írta közvetlenül a munkalapra, és lezárta a tollat. A felelős megkérdezte: az infláció akkor 25% volt, 40% nem volt megmagyarázva; Ezenkívül a tétel bérleti költség volt fix szerződéssel, és nem nőtt automatikusan az inflációval. A valódi ok egy új mező volt a szerződésbe. Tanulság: Az MI magyarázata egy hipotézis; Nem lehet következtetést levonni anélkül, hogy bizonyítékokkal ellenőriznénk.
3. eset – Rossz elvárás. A kamatkiadás ésszerűségének tesztelésére egy könyvvizsgáló közvetlenül a vállalkozás által nyilvántartott kamatkiadásból állapította meg elvárását (körlevél). Természetesen kiderült, hogy "elvárás = valóság", és semmi eltérés nem jelent meg. A felelős emlékeztetett arra, hogy az elvárást egymástól függetlenül kell megállapítani: átlagos adósságegyenleg × átlagos kamatláb. Független számításból kiderült, hogy a tényleges kamatkiadás lényegesen alacsonyabb a vártnál, és a tartozás után nem halmozódott fel kamat. Tanulság: az elvárások függetlensége határozza meg az eljárás erősségét.
Gyenge felszólítás / Erős felszólítás
Gyenge felszólítás:
Nézd meg ezt a táblázatot, és szólj, ha van valami rendellenes.
A probléma: nincsenek elvárások, nincs küszöb, nincs kontextus. Az AI vagy véletlenszerűen jelzi az „anomáliát”, vagy kitalált magyarázatokat generál; az eredményből hiányzik a kontrollérték.
Erőteljes felszólítás:
Az Ön szerepköre: Ön egy független könyvvizsgáló analitikai eljárási asszisztense. Ki fogja számítani és MEGJELENÍTI az eltéréseket, és javasolja a lehetséges magyarázó HIPOTÉZISEKET; ellenőrzés és következtetés az enyém.Kontextus (anonim): Gyártó cég. Bevétel tárgyévben 240 millió, előző évben 200 millió (20%-os növekedés). A létszám fix.Adatok:[számla; előző év; tárgyév] sorok (bevétel, ELÁB, személyi kiadás, bérleti díj, kamatkiadás, ...)Feladat:1) Horizontális elemzés (összeg és %-os változás) tételenként; mutassa meg a számítási lépést.2) Vertikális elemzés: arányosítsa az egyes kiadásokat a bevételekkel; hasonlítsa össze két évre.3) Alkalmazza a következő küszöböt: jelölje be az „ellenőrzésre” lehetőséget, ha a %-os változás több mint 10 abszolút ponttal eltér a bevételnövekedéstől (20%).4) Javasoljon 2-3 lehetséges magyarázatot HIPOTÉZIS minden megjelölt tételhez; Írja le a BIZONYÍTVÁNYOKAT is, amelyekkel mindegyiket ellenőrizni fogják. Állítsa be, hogy ezek nem megállapítások.5) Ne állítson fel olyan számokat vagy iparági benchmarkokat, amelyeket nem tud levezetni az adatokból.
Ez a felszólítás erős, mert kontextust és elvárást ad (20%-os növekedés), egyértelmű eltérési küszöböt határoz meg, magyarázatot kér hipotézisként, és minden hipotézist bizonyítékhoz köt.
Gyakori hibák
- Hipotézis összetévesztése bizonyítékként. Következtetések írása az AI „valószínűleg...” kijelentésének ellenőrzése nélkül.
- Körkörös elvárások kialakítása. Az igazolandó adatokból való elvárás levezetése és hamis „illeszkedés” gyártása.
- Nem határoz meg küszöböt. Minden apró ingadozás hajszolása vagy a jelentős eltérés figyelmen kívül hagyása.
- Kontextus nélküli elemzés. „Anomáliát” kér az üzlet reklámozása nélkül; értelmetlen jeleket kapni.
- Felületes tartás váratlan eltéréseknél. Meglepő fordulat elfedése az első elfogadható magyarázattal; míg a BDS alaposabb vizsgálatot igényel a váratlan eltérések tekintetében.
Megjegyzés: A várható eltérés (pl. megnövekedett értékcsökkenés egy ismert beruházás miatt) különbözik a váratlan eltéréstől. A váratlan eltérés nagyobb kockázattal jár, és erősebb bizonyítékot igényel. A mesterséges intelligencia nem tud különbséget tenni a kettő között; A könyvvizsgáló ezt a különbséget teszi.
Összefoglalva
Az analitikai eljárások (BDS 520) az eltérések észlelésének művészete elvárások megállapításával és a valósággal való összehasonlításával. Az AI egy erőteljes számítási és hipotézismotor ezen a területen: másodpercek alatt vízszintes/függőleges/arány/trendelemzést végez, jelzi az eltéréseket, lehetséges magyarázatokat javasol. De az eljárás ereje az elvárás függetlenségétől függ, és az AI által javasolt magyarázat hipotézis, nem bizonyíték. A könyvvizsgáló határozza meg az eltérési küszöböt, a könyvvizsgáló biztosítja az elvárás függetlenségét, a könyvvizsgáló pedig minden állítást bizonyítékkal igazol. Egy váratlan eltérés mindig mélyebb vizsgálatot igényel.
Pályázati feladat
Vegyünk egy egyszerű kétéves eredménykimutatást (hipotetikus), és állítsunk be növekedési várakozást (pl. 20%). A fenti erőteljes prompt mintával a mesterséges intelligencia végezzen vízszintes és vertikális elemzést, alkalmazzon elsodródási küszöböt, és azonnali hipotézist és bizonyítékot találjon a megjelölt elemekre. Ezután írja le egy bekezdésben, hogyan állíthat be egy "nem körkörös független elvárást" egy tételhez (milyen független bemeneteket használna).
ellenőrző lista
- [ ] A vizsgált tétellel kapcsolatban előzetesen (lehetőség szerint független bevitellel) elvárást fogalmaztam meg.
- [ ] Megerősítettem az általam összehasonlított adatok teljességét.
- [ ] Megkaptam a számítási lépéseket bemutató vízszintes/függőleges/arány elemzést az AI-tól és ellenőriztem.
- [ ] A lényegességgel összhangban lévő eltérési küszöböt állítottam be.
- [ ] Az AI magyarázatait hipotézisnek vettem; Mindegyiket bizonyítással teszteltem.
- [ ] Megkülönböztetem a várt és váratlan eltérést; Mélyebbre ástam magam a váratlanban.
- [ ] Dokumentáltam a várakozást, a valóságot, az eltérést, a magyarázatot és a megerősítő bizonyítékokat.