이득:
- 비즈니스와 환경을 파악하여 중대한 왜곡표시 위험을 식별하는 과정에서 인공지능을 위험 아이디어 생성자 및 초안 작성자로 활용하는 능력
- 인공 지능 지원을 통해 중요도 및 중요도 임계값 계산을 스크립트로 작성하고 각 숫자를 독립적으로 확인하는 기능
- 최종 위험 평가 및 중요성 판단은 감사인의 전문적 판단에 속하며 인공지능은 입력만 제공한다는 점을 유지하는 능력
좋은 감사는 현장 조사 훨씬 전에 책상에서 성패를 좌우합니다. 감사자가 비즈니스에 대해 모르고, 어디에서 잘못될 가능성이 높은지 추측하지 않고, 자원(시간, 팀, 테스트)을 이러한 위험에 투입하지 않고 시작한다면 아무리 열심히 일하더라도 잘못된 곳을 살펴볼 수 있습니다. 따라서 BDS 315(비즈니스와 환경을 파악하여 중요한 왜곡표시 위험을 결정하고 평가하기 위한 표준)와 BDS 320(감사의 중요성 표준)이 감사의 틀을 설정합니다.
이 단원에서는 아이디어 파트너 및 초안 생성자로서 계획 단계의 두 가지 주요 작업인 중요성 계산 및 위험 매핑에 AI를 적용할 수 있는 방법과 동시에 최종 판단자가 되는 이유에 대해 설명합니다. 먼저 두 가지 개념을 명확히 해보겠습니다. 중대한 왜곡표시란 개별적으로든 집합적으로든 재무제표 이용자의 경제적 결정에 영향을 미칠 만큼 큰 재무제표의 오류나 사기를 의미합니다. 위험 평가는 어떤 계정, 거래 또는 공개 유형, 그리고 어떤 이유로 그러한 왜곡 표시가 발생할 가능성이 가장 높은지를 결정하기 위한 노력입니다.
비즈니스 알아보기: AI가 생각의 파트너가 되는 곳
ISA 315는 감사인에게 기업과 기업이 운영되는 환경(산업, 법률, 비즈니스 모델, 내부 통제)을 알 것을 요구합니다. 이 인식 과정에서 감사인은 "이 사업 분야에서 일반적으로 무엇이 잘못되고 있습니까?"라고 묻습니다. 그는 묻습니다. AI는 귀중한 브레인스토밍 파트너입니다. AI는 업계의 일반적인 위험 영역, 회계 사기의 일반적인 패턴, 계절성 및 수익 인식의 복잡성을 신속하게 나열할 수 있습니다. 하지만 조심하세요. AI가 제공하는 이 목록은 일반적이고 일반적인 것입니다. 귀하의 비즈니스를 인식하지 못합니다. 따라서 출력은 "위험 평가"가 아닌 "체크리스트 초안"입니다.
프로세스를 단계별로 설정해 보겠습니다.
- 맥락을 설명하세요. 비즈니스의 산업, 규모, 비즈니스 모델 및 주목할만한 기능을 익명으로 설명합니다. (이름 없음, TIN.)
- 일반적인 위험 아이디어를 요청하세요. "이러한 유형의 사업에서 일반적으로 중요한 왜곡 표시 위험이 높은 곳은 어디입니까?" 묻다. AI가 시작 지도를 제공합니다.
- 비즈니스에 맞게 맞춤화하세요. 알고 있는 사실(이 사업의 역사, 내부 통제, 전년도 조사 결과)로 AI 목록을 필터링합니다. 일부 위험은 이 사업에 적용되지 않습니다. 일부는 AI가 결코 볼 수 없는 고유한 위험입니다.
- 증거로 묶어보세요. 현장 연구에서 다룰 테스트에 각 위험을 연결하십시오.
팁: AI를 "중요한 왜곡이 발생할 위험이 있는 곳은 어디입니까?"라고 생각하십시오. 그것을 사용하여 생각하게 만드세요. "분명히 위험이 있는 곳은 바로 이곳이다"라고 말하게 하려는 것이 아닙니다. 위험 평가는 전문적인 판단입니다. 위험 아이디어 브레인스토밍.
중요성: 숫자, 그러나 판단에 따른 숫자
ISA 320에서는 감사자가 감사를 시작할 때 중요성 수준을 결정하도록 요구합니다. 실제로 이는 지표(예: 이익 전 세금, 수익, 총 자산 또는 자본)를 선택하고 해당 지표에 백분율을 적용하는 것부터 시작됩니다. 예를 들어, 계속 영업으로 인한 세전 이익의 5% 또는 수익의 0.5-1%입니다. 이는 기계적인 공식이 아닙니다. 감사자는 어떤 지표가 비즈니스에 가장 의미가 있는지, 비율은 얼마인지, 최종 금액은 얼마인지 결정합니다. 성능 중요성(계획 중 테스트를 강화하기 위해 중요성 아래로 설정된 낮은 임계값)과 명백히 중요하지 않은 임계값(차이가 너무 작아 보고할 수 없는 한계)도 결정됩니다.
AI는 탁월한 계산기이자 시나리오 엔진입니다. AI는 다양한 지표와 백분율에 대한 금액을 즉시 계산하여 테이블에 표시합니다. 하지만 지표 선택과 최종 판단은 귀하의 몫입니다. 다음 표는 일반적인 시나리오 출력을 보여줍니다(숫자는 예시임).
표시기
금액(TL)
% 적용됨
중요성(TL)
세전 이익
12,000,000
5%
600,000
수익
240,000,000
0.5%
1,200,000
총자산
180,000,000
1%
1,800,000
지분
90,000,000
2%
1,800,000
이 표를 보며 감사인은 "이익이 불안정하다면 수익 기반 중요성이 더 합리적일 수 있지만, 이 사업에 대한 사용자의 주요 관심이 수익성이라면 세전 이익이 더 적절하다"고 생각합니다. 이러한 평가는 AI가 대체할 수 없는 전문적인 판단입니다. AI는 5초 안에 4가지 시나리오를 계산합니다. 어느 것이 옳은지 결정하세요.
주의: AI가 제시하는 중요성 시나리오를 확인하세요. 백분율 계산을 다시 실행하고(600,000은 실제로 12,000,000의 5%입니까?) 표시기가 올바른 금액인지 확인하십시오. AI가 곱셈을 잘못 수행하거나 잘못된 양을 사용할 수도 있습니다.
위험 지도: AI 초안 작성, 감사자가 우선순위 부여
위험 맵은 식별된 위험을 한 곳에 수집하고 각 위험에 평가(가능성, 영향, 관련 주장, 계획된 테스트)를 할당하는 워크시트입니다. 회계에서의 주장은 현실/존재, 완전성, 정확성, 평가, 주기성(컷오프), 권리-의무, 표시 등 경영진이 계정이나 거래에 대해 암묵적으로 주장하는 진실입니다. 예를 들어, "수입이 완료되었습니다"는 완전성 주장입니다. "주식은 순 실현 가능 가치로 평가됩니다"는 가치 평가 주장입니다.
AI는 원시 위험 목록을 체계적인 지도로 변환하는 데 효과적입니다. 즉, 각 위험을 해당 청구에 매핑하고, 가능한 테스트를 나열하고, 테이블 형식을 지정합니다. 하지만 절대 그에게 두 가지 사항을 맡기지 마십시오. (1) 이 사업에 실제로 적용되는 위험은 무엇인지, (2) 위험의 우선순위는 무엇입니까? 이는 감사 리소스를 어디에 사용하는지 결정하고 감사 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.
세 개의 미니 케이스
사례 1 - 올바른 사용. 한 감사 임원이 새로 인수한 소매 고객에 대한 위험을 브레인스토밍했습니다. AI에게 “다점포 소매업에서 일반적으로 중요한 왜곡 표시 위험이 높은 곳은 어디입니까?”라고 물어보세요. 그는 물었다; 현금관리, 재고수 차이, 매출 삭감, 반품/할인 조작 등 11개 항목의 초안을 받았다. 그는 자신의 지식을 통해 이를 필터링했습니다. 고객의 현금 판매가 적었고(카드가 많음) 위험이 줄었습니다. 하지만 이 사업에는 연말에 치열한 캠페인이 있었기 때문에 AI가 놓치지 않은 재고 감소 위험이 매우 중요했습니다. 결과: AI가 씨앗을 전달했고, 감사자는 지도를 비즈니스에 맞게 맞춤화했습니다.
사례 2 — 유의성 곱셈 오류. 팀원은 AI가 카디널리티 시나리오를 계산하도록 했습니다. YZ는 실수로 수익을 2억 4천만이 아닌 2,400만으로 취하고 중요도를 120,000TL로 늘렸습니다. 팀원은 이를 검증 없이 계획에 넣었습니다. 성능 중요성이 제대로 결정되지 않았기 때문에 팀에서는 불필요하게 수백 개의 추가 항목을 테스트하기 시작했습니다. 담당자가 인지한 후 금액을 정정하였습니다. 교훈: AI의 모든 곱셈을 다시 계산하세요.
사례 3 - 공개 목록을 업체로 착각함. 인턴은 YZ가 제공한 일반적인 "건설 산업 위험" 목록을 위험 평가 워크시트에 붙여넣었습니다. 그러나 이 고객은 나열된 "다년 건설 계약의 완료율 조작" 위험이 없었습니다(고객은 하청업체가 아닌 자재 공급자였습니다). 반면 고객별 '그룹 내 이전가격' 리스크는 목록에 없었다. 일반 목록을 비즈니스별 평가로 착각하면 위험이 부풀려지고 불완전해집니다.
약한 프롬프트 / 강한 프롬프트
약한 프롬프트:
이 회사의 위험과 중요성을 알려주세요.
문제: 사업이 소개되지 않고 지표와 금액이 제공되지 않으며 AI가 "특정 위험"과 가상의 중요성 금액을 생성하도록 만들어졌습니다.
강력한 프롬프트:
귀하의 역할: 귀하는 독립 감사인의 기획 보조원입니다. 위험과 중요성에 대한 최종 판단은 제가 합니다. 상황(익명): 중간 규모의 여러 지점을 운영하는 식품 소매업체입니다. 연말을 맞아 본격적인 캠페인이 진행됩니다. 카드판매, 현금이 적습니다. 전년도 조사: 재고 수량 차이. 작업 A - 위험 아이디어: 이러한 유형의 사업에서 일반적으로 중요한 왜곡 표시 위험이 높은 영역을 나열하고 각 영역을 관련 회계 주장(완전성, 진실성, 주기성/한도, 가치 평가 등)에 매핑합니다. 이는 일반 사항이며 비즈니스별 평가는 본인에게 속합니다. 작업 B - 중요성 시나리오: 다음 지표에 대해 %s를 사용하여 중요성 시나리오 표를 계산합니다. 내가 확인할 수 있도록 각 곱셈을 명확하게 보여주세요. 어떤 지표를 선택할지는 제가 결정하겠습니다.- 세전 이익: 12.000.000 TL- 수익: 240.000.000 TL- 총 자산: 180.000.000 TLRule: 제가 데이터를 제공하지 않은 수치는 만들지 마세요.
이 프롬프트는 비즈니스를 소개하고, 청구 일치를 요구하고, 계정을 검증 가능하게 만들고, 결정을 감사자에게 맡기기 때문에 강력합니다.
일반적인 실수
- 비즈니스 평가를 위해 일반 위험 목록을 착각합니다. AI의 일반적인 출력을 필터링하지 않고 워크시트에 넣는 것입니다.
- 카디널리티 곱셈을 확인하지 않습니다. AI의 양이나 비율 오류를 알아차리지 못합니다.
- 지표 선택을 AI에 맡깁니다. 어떤 지표가 적절한지는 전문가의 판단에 달려 있습니다.
- 위험을 청구와 연결하지 않습니다. 클레임 일치가 없는 위험은 테스트에 연결할 수 없습니다.
- 전년도 조사 결과 및 비즈니스 관련 정보를 무시합니다. AI는 이런 것들을 모릅니다. 그에게 말하지 않으면 위험지도가 불완전해질 것입니다.
Tip: 위험 지도를 준비한 후 AI에게 "이 지도에서 간과되었을 수 있는 위험은 무엇입니까?"라고 질문하세요. 거꾸로 물어보세요. 이는 사각지대를 보는 데 도움이 됩니다. 그러나 아이디어를 직접 필터링하십시오.
요약하면
계획 단계에서 AI는 부문별 위험 브레인스토밍과 중요성 시나리오 계산이라는 두 가지 강력한 용도를 제공합니다. 그러나 ASA 315에 따라 중요한 왜곡표시의 위험을 평가하고 ASA 320에 따라 중요성을 결정하는 것은 전문가적 판단입니다. AI는 일반적인 위험 통찰력과 검증 가능한 회계를 제공합니다. 어떤 위험이 유효한지, 어떤 지표를 선택할지, 최종 중요성 금액은 감사인의 몫입니다. 모든 중요성 증가를 다시 계산하고 모든 위험 아이디어를 비즈니스별로 필터링합니다.
응용과제
가상의 사업체를 선택합니다(산업, 규모, 전년도 조사 결과 결정). 위의 강력한 프롬프트 패턴을 사용하여 먼저 일반적인 위험 아이디어를 얻은 다음 중요성 시나리오를 얻으십시오. AI의 위험 목록을 "위험/관련 주장/이 비즈니스에 적용됩니까(Y/N, 정당성)"라는 3열 테이블로 변환합니다. 중요성 시나리오의 각 곱셈을 수동으로 확인하고 선택한 지표에 대한 근거를 한 문장으로 작성합니다.
체크리스트
- [ ] 나는 익명으로 사업을 설명했지만 충분한 맥락(산업, 규모, 역사적 조사 결과)을 가지고 설명했습니다.
- [ ] 비즈니스 관련 지식을 통해 AI의 위험 아이디어를 필터링했습니다. 잘못된 것을 제거하고 누락된 것을 추가했습니다.
- [ ] 각 위험을 관련 회계 주장에 매핑하고 이를 테스트에 연결했습니다.
- [ ] 중요성 시나리오에서 각 제품과 금액을 독립적으로 검증했습니다.
- [ ] 나는 지표 선택을 정당화했습니다. 나는 결정을 내렸다.
- [ ] 나는 성과의 중요성과 명백히 비물질성에 대한 기준점을 설정했습니다.
- [ ] “간과되는 위험은 없나요?” 나는 거꾸로 물어보고 아이디어를 필터링했습니다.