Nyereség:
- Lehetőség a teljes populáció átvizsgálására mesterséges intelligencia segítségével, és a gyanús rekordok rangsorolására az anomália szabályok szerint
- Képes auditokat lefolytatni a „jelöld meg és igazold” a modell megítélése nélkül
- Lehetőség ellenőrzési nyomvonal (adatok, prompt, dátum, ellenőrző) vezetésére minden AI-kimenethez
A számvitel és pénzügyek talán legérzékenyebb területe a könyvvizsgálat: a nyilvántartások pontosságának, teljességének és megfelelőségének független ellenőrzése. A mesterséges intelligencia (AI) itt kétirányú eszköz. Egyrészt nagyon hatékony a nagy adathalmazok anomáliák (gyanús rekordok, amelyek eltérnek a várakozásoktól) keresésére és a belső ellenőrzési sérülékenységek észlelésére. Másrészt az audit jellegéből adódóan az AI saját outputját is auditálni kell. Ebben az egységben megtanuljuk, hogyan használhatjuk az AI-t „audit asszisztensként”, és hogyan tarthatunk ellenőrzési nyomvonalat.
Az AI szerepe a belső ellenőrzésben és auditban
A belső ellenőrzés a hibák és visszaélések (például a feladatok szétválasztása, jóváhagyási küszöbök, egyeztetés) megelőzésére létrehozott szabályok és folyamatok összessége. Az auditálás ellenőrzi, hogy ezek működnek-e vagy sem. A mesterséges intelligencia akkor a leghatékonyabb, ha teljes populációkat tud átvizsgálni, ahol a hagyományos auditálás mintavételt foglal magában (több száz rekord közül néhányat megvizsgál). Mind a 10 000 rekordot megnézni nehéz embernek, de lehetséges egy modellnek.
A kritikus különbség azonban a következő: az AI kétséget generál, nem ítélkezést. „Ez a rekord abnormálisan néz ki” a kiindulópont; A tényleges ellenőrzési döntés és a bizonyítékgyűjtés az emberé.
Tipp: Az ellenőrzési felszólításoknál mondja azt, hogy "csak mutass és indokolj, ne következtess/ítélj". Helytelen és kockázatos is lenne, ha a modell olyan határozott kijelentéseket tenne, mint „ez egy szabálytalanság”; Az ügy az Ön felülvizsgálata alapján dől el.
Lépésről lépésre: Anomália szkennelés AI-val
- Határozza meg a szabálykészletet. Mit tartasz abnormálisnak? Küszöb, ismétlés, időzítés.
- Vizsgálja meg a teljes lakosságot. Nem csak egy minta, hanem mindegyik.
- Jelölje meg és indokolja. „Miért gyanús” magyarázat minden egyes lelethez.
- Prioritás. Rendezés kockázat/hatás mértéke szerint.
- Tekintse meg az emberi felülvizsgálatot. Gyűjts bizonyítékokat, hozz döntést, dokumentálj.
Gyenge felszólítás / Erős felszólítás
Gyenge felszólítás: Vannak-e szabálytalanságok ezekben a kiadásokban? [adatok]
Ez vagy "nincs" választ ad, vagy olyan megalapozatlan vádakat vet fel, amelyek nem használhatók fel az ellenőrzés során.
Erős felszólítás:Az Ön szerepe: belső ellenőrzési asszisztens.Feladat: Vizsgálja át a következő költségnyilvántartásokat a kockázati szabályhoz képest.Szabályok:1) A jóváhagyási küszöb alatti összegek (50 000) (osztott gyanú)2) Hétvégén vagy munkaidő után bevitt rekordok3) Hasonló összegek rövid időközönként ismétlődnek ugyanannak a szállítónak4) Rekordszámok szokatlan gyakorisága | kiváltott szabály | miért gyanús (1 mondat) |prioritás (magas/közepes/alacsony)Kényszer: Csak jelölje meg és indokolja. Olyan ítéletet hozni, mint "ez szabálytalanság"; ezek humánvizsgára jelöltek. Csak az adatokban található információkat használja.<records> ... </records>
Ez a felszólítás; Előnyben részesíti azokat az összegeket, amelyek közvetlenül a jóváhagyási küszöb (a „leválasztás” jele) alatt ragadtak, vagy a munkaidő után bevitt rekordokat, és egyértelmű felülvizsgálati listát ad a könyvvizsgálónak.
Az AI legnagyobb hozzájárulása az auditáláshoz a méretbeli előnye. A hagyományos ellenőrzésnél azért történik a mintavétel, mert fizikailag nem lehet minden rekordot megnézni: talán százezer számlát vizsgálnak meg, és az eredményt a teljes sokaságra általánosítják. Ez azt jelenti, hogy a mintán kívül eső szabálytalanság elkerülhető. A mesterséges intelligencia viszont másodpercek alatt képes alkalmazni az Ön által meghatározott szabályokat több tízezer rekordra. Így az auditálás a „néhány példa megtekintéséből és reménykedésből” a „minden rekord átvizsgálása és a kivételek kiemelése” felé fejlődik. Mindazonáltal minden, amit találtak, a vizsgálatra jelöltek, nem pedig következtetések.
Az audit során gyakran használt anomália szabályok
szabályt
Mit jelez
példa
küszöb alatti felhalmozás
Oszd meg a jóváhagyás elkerülése érdekében
Olyan összegek, mint 49 500, 49 800
munkaidőn kívüli regisztráció
Ellenőrizetlen belépés
szombat 23:40 bill
duplikált fizetés
Kettős fizetés veszélye
Ugyanaz a számla, két bizonylatszám
Kerek szám gyakorisága
Becsült/kitalált összeg
Pontosan 10.000 darab
Új beszállító + magasabb összeg
Szellemszállító kockázata
200.000 az első tranzakcióban
A feladatok és a hatósági ellenőrzés szétválasztása
A belső kontroll egyik sarokköve a feladatok szétválasztása: különbözőek a tranzakciót kezdeményezők, jóváhagyók és kifizetők. Ha ugyanaz a személy lép be, hagyja jóvá és kifizeti a számlát, az ajtó nyitva áll a visszaélésekre. A mesterséges intelligencia találhat olyan eseteket, amikor ezt az irányelvet megsértik a tranzakciós rekordokban lévő felhasználói adatok beolvasásával.
Vizsgálja meg a kötelezettségszegések szétválasztását a következő tranzakciós rekordokban: - Tranzakciók, amelyeket ugyanaz a felhasználó ír be és hagy jóvá - Tranzakciók, amelyeket ugyanaz a felhasználó hagy jóvá és kezdeményez fizetést - Egy személy által jóváhagyott összegek az engedélyezési korlát felett Kimenet: tranzakció száma | szabálysértés típusa | releváns felhasználó | prioritásCsak mutasson és indokoljon; büntetés-végrehajtási jelöltek listája, felülvizsgálata.
Az ilyen típusú szkennelés másodpercek alatt olyan mintákat bont ki, amelyeket az emberi szem soha nem tudna sorok ezreire rögzíteni. De ugyanez az elv érvényesül: a minta „szabálysértési mintát” mutat; Egyéni döntésen múlik, hogy ez valós probléma vagy jogos kivétel (pl. erőltetett kettős szerep kis csapatban).
Ellenőrzési nyomvonal kötelezettség
Ha egy AI kimenetet használunk egy audit során, annak nyomon követhetőnek kell lennie: milyen adatok, milyen prompt, milyen modell, milyen dátum, ki ellenőrizte? E nyilvántartás nélkül a nyomatnak nincs bizonyíték értéke az audit során.
Készítsen egy ellenőrzési nyomvonal rekordot ehhez az elemzéshez: - Adatforrás és felhasznált időszak - Az alkalmazott promptok/szabályok összefoglalása - A modell kimenetének dátuma - Üres mezők az emberi ellenőrzés lépéseihez (ki, mikor, eredmény) Exportálja ezt újrafelhasználható sablonként.
Vigyázat: Csak azért, mert a mesterséges intelligencia azt mondja, hogy "ez a rekord rendben van", még nem bizonyítja, hogy nincsenek problémák. Lehet, hogy a modell kihagyott egy mintát. Az „AI azt mondta, hogy tiszta” nem jelent garanciát egy audit során; Mindig dokumentálja a hatókör és a módszer korlátait.
Mini tokok
1. eset – Küszöb alatti rekesz. Egy belső ellenőr három egymást követő 49 200, 49 700, 49 500 TL értékű számlát talált ugyanattól a részlegtől mesterséges intelligencia szkenneléssel egy 50 000 TL jóváhagyási küszöbű vállalatnál. A vizsgálat feltárta, hogy egyetlen 145 000 GBP értékű vásárlást három részre osztottak a jóváhagyás elkerülése érdekében. Az ellenőrzési rést lezárták.
2. eset – Szellemszállító jel. Az AI kiemelten fontosnak tartotta, hogy az első tranzakció során 200 000 TL-t fizettek ki egy újonnan hozzáadott beszállítónak a rendszerben. A felülvizsgálat kimutatta, hogy a szállító eredeti és szerződéses; A riasztás téves volt, de a vezérlés megfelelően működött. Tanulság: nem minden jel bűncselekmény, de minden jelet meg kell vizsgálni.
3. eset – A nem dokumentált kimenet összeomlása. Egy csapat benyújtotta az AI anomáliák listáját az auditnak, de nem rögzítette a promptot és az adatokat, amelyekkel azt generálták. A külső könyvvizsgáló a kinyomtatott anyagot nem fogadta el bizonyítékként. Az elemzés újrafuttatása ellenőrzési nyomvonallal. Tanulság: Nincs olyan kimenet, amelyet az audit során ne lehetne nyomon követni.
4. eset – A feladatok szétválasztása. A belső ellenőrzések vizsgálata 37 tranzakciót talált egy kis fiókban, ahol ugyanaz az alkalmazott írta be, hagyta jóvá és kezdeményezte a számla kifizetését. A vizsgálat kimutatta, hogy az alkalmazottnak nem volt rosszindulatú szándéka, hanem a létszámhiány miatt vállalta el ezeket a szerepköröket. Ennek ellenére a kockázat valós volt; A vállalat a fizetési jóváhagyást a központba helyezve zárta be a hiányt. Tanulság: a kontrolldeficit rosszindulat nélkül is veszélyes; Az AI megtalálja a mintát, az emberek megtervezik a megoldást.
Gyakori hibák
- A modell megítélésére. Azt mondani, hogy „ez szabálytalanság” egyszerre helytelen és kockázatos; Csak jelölje meg.
- "Az AI azt mondta, hogy tiszta" biztosíték. Lehet, hogy a modell kimaradt; A tiszta eredmény nem bizonyíték.
- Nem vezet ellenőrzési nyomvonalat. Ha az adatokat, a felszólítást, a dátumot és az ellenőrzőt nem rögzítik, a kimenet nem lesz bizonyíték.
- Azt gondolni, hogy minden jel bűn. Az anomália vizsgálatra jelölt; A bizonyítékok határozzák meg a döntést.
- Nem dokumentálja a hatókört. Meg kell írni, hogy mely rekordokat szkennelték, és a metódus határértékét.
Összefoglalva
- A mesterséges intelligencia hatékony anomáliák feltárásában a teljes populáció átvizsgálása révén; túlmutat a mintavételen.
- A modell kétséget kelt, nem ítélkezést; Használja az "csak pont és indokolja" szabállyal.
- Az anomália szabályokat (küszöb alatti lemaradás, munkaidőn kívüli regisztráció, duplikált fizetés) előre meg kell határozni.
- Kötelező minden mesterséges intelligencia kimenethez ellenőrzési nyomvonalat vezetni (adatok, prompt, dátum, érvényesítő); A nyomon követhetetlen kimenet nem bizonyíték.
- "Az AI azt mondta, hogy tiszta" nem garancia; Mindig dokumentálja a hatókör és a módszer korlátait.
Pályázati feladat
Készítsen 30-50 soros költségnyilvántartást; tudatosan felosztani és elhelyezni egy duplikált fizetést. Végezzen anomália vizsgálatot a hatékony prompt sablon segítségével, és ellenőrizze, hogy a modell elkapja-e a csapdákat, és prioritást állít-e fel. Ezután töltse ki az ellenőrzési nyomvonal-sablont, és sorolja fel a megállapításokat „felülvizsgálatra jelöltként” (bírálat nélkül).
ellenőrző lista
- [ ] Előre definiáltam az anomália szabályokat (küszöb, időzítés, ismétlés).
- [ ] A teljes populációt átvizsgáltam, nem álltam le a mintavétellel.
- [ ] Megakadályoztam, hogy a modell ítéletet mondjon; Csak megjelöltem és megindokoltam.
- [ ] Minden egyes megállapításhoz ellenőrzési nyomvonalat (adat, felszólítás, dátum) rögzítettem.
- [ ] A "felülvizsgálati jelöltként" jelölteket emberi megítélésre hagytam.
- [ ] Dokumentáltam a szkennelés hatókörét és a módszer korlátait.