이득:
- 인공 지능을 네비게이터로 사용하고 감사 또는 회계 질문을 관련 표준(BDS, TFRS/TMS, VUK)에 연결할 때 공식 텍스트의 각 참조를 확인하는 기능.
- AI의 표준 비결은 물질과 날짜를 환각하는 경향을 인식하고 이를 주요 소스와 교차 확인하는 능력입니다.
- 표준 해석 및 적용 결정은 감사자의 책임이며 인공지능 출력은 결코 공식 텍스트를 대체하지 않는다는 점을 이해하는 능력
감사인의 임무는 "이것이 합법적인가?"라는 끊임없는 질문으로 돌아옵니다. 소득은 언제 인식되어야 합니까? 임대차는 어떻게 계산되나요? 어떤 조건에서 조항이 유보되나요? 감사 절차는 어떤 표준에서 요구하는 작업입니까? 이러한 질문에 대한 답은 표준과 법률에 명시되어 있습니다. 터키 감사원의 주요 참고 자료는 다음과 같습니다: BDS(독립 감사 표준 - 감사 수행 방법을 규제하며 POA에서 발행한 ISA와 호환됨) TFRS/TMS(터키 재무 보고 표준/터키 회계 표준 - 재무제표 작성 방법을 규제하며 IFRS와 호환됨) 세금 측면에서는 VUK(세무절차법)가 있습니다. 또한 부문에 따라 BRSA, CMB, 재무부 및 금융 규정이 적용됩니다.
이 단원에서는 표준 및 규제 연구에서 AI를 네비게이터로 사용하는 방법과 주요 공식 출처의 모든 인용을 확인해야 하는 이유에 대해 설명합니다. 이것이 바로 AI가 가장 위험한 곳이기 때문입니다. 표준 숫자, 조항, 단락 및 유효 날짜를 만들어내는 경향이 있습니다.
AI가 법안에서 환각을 일으키기 쉬운 이유
인공지능 언어 모델은 학습된 텍스트의 패턴에서 "가능한" 문장을 생성합니다. 법률 및 기술 문서는 "IAS 36 문단 12에 따라…"와 같은 특정 패턴에 적합하기 때문에 모델은 해당 패턴을 매우 잘 모방합니다. 하지만 그는 자신이 틀을 제대로 채웠는지 아닌지는 알 수 없습니다. 그 결과, 존재하지 않는 기사 번호, 잘못된 문단, "2022년에 변경됨"이라는 꾸며낸 문구가 마치 실제처럼 유창하게 여러분 앞에 나타납니다. 이를 소스 환각이라고 하며 감사 시 재앙을 초래합니다. 표준에 대한 잘못된 참조에 기초한 결론은 기술적으로 오류가 있고 옹호될 수 없기 때문입니다.
따라서 황금률은 다음과 같습니다. AI를 사용하여 주제를 이해하고 어떤 표준이 관련될 수 있는지 알아보세요. 그러나 공식 텍스트에서 확인하지 않고는 조항, 단락 또는 날짜를 사용하지 마십시오. AI는 "여기를 봐야 합니다"라고 말합니다. 당신은 "정확히 그렇게 말하고 있다"고 말하는 사람을 신뢰하지 않습니다.
AI의 안전한 사용
AI의 위험한 사용
"이 주제는 어떤 표준군에 속합니까?"
"품번과 전문을 알려주시면 적어드리겠습니다."
"이 개념을 일반 언어로 설명해주세요."
"2023년에 이 글이 바뀌면 알려주세요"(미확인)
"의사결정 트리/체크리스트 초안 작성"
"표준을 인용하면 따옴표로 묶겠습니다"(미확인)
"어떤 질문을 해야 하나요?"
"확실히 내 경우에 딱 맞는군."
검증 규율: 세 가지 소스의 규칙
표준 연구의 안전한 작업 흐름은 다음과 같습니다.
- 탐색(AI). AI에게 주제를 설명하고, 어떤 표준이 관련될 수 있는지, 그리고 개념이 일반 언어로 물어보세요. 이것이 시작이다.
- 기본 소스(공식 텍스트)로 이동합니다. YZ가 참조하는 표준의 실제 텍스트(KGK에서 발행한 공식 BDS/TFRS 텍스트, 공식 관보, 관련 기관의 웹사이트)를 살펴보세요. 거기에 있는 기사와 단락을 읽어보세요.
- 구현 및 문서화(감사인). 귀하는 자신의 사례에 맞게 표준을 해석하고 적용합니다. 워킹페이퍼에는 AI가 부여한 귀속이 아닌, 공식 출처에서 확인한 귀속을 기재합니다.
주의: AI에서 인용된 "표준 견적"을 워크시트나 보고서에 직접 삽입하지 마십시오. 그 문장이 만들어질 수도 있습니다. 인용할 경우에는 본문의 이미지를 복사하여 출처를 표시해 주시기 바랍니다.
AI가 실제로 가치를 추가하는 부분: 이해 및 구조화
환각의 위험 때문에 AI가 입법상 쓸모없게 되는 것은 아닙니다. 단지 그 역할을 제한할 뿐입니다. AI는 복잡한 표준을 일반 언어로 설명하고, 주제를 해결하는 질문을 나열하고, 의사결정 트리를 스케치하고, 서로 다른 표준 간의 관계를 대략적으로 매핑하는 데 있어 진정한 가속기입니다. 예를 들어, "리스가 금융리스인지 운용리스인지 결정할 때 어떤 기준을 고려합니까?" AI는 질문에 대한 사고 프레임워크를 제공합니다. 공식 표준으로 이 프레임워크를 검증하고 이를 귀하의 사례에 적용합니다. 프레임이 맞으면 가속됩니다. 그것이 틀렸다면 공식 텍스트가 어쨌든 당신을 정정할 것입니다.
세 개의 미니 케이스
사례 1 - 올바른 사용. 감사인은 장기 계약에 대한 고객의 수익 인식 시기에 대해 확신이 없었습니다. AI에게 주제를 설명하고 "이것은 어떤 표준 계열에 속하며 어떤 개념을 보아야 합니까?"라고 묻습니다. 그는 물었다. AI는 '이행의무', '통제권 이전' 등 수익인식 기준과 개념을 이끌어냈다. 감사인은 공식 표준 텍스트를 찾아 관련 문단을 읽고 이를 사례에 적용한 후, 워킹 페이퍼에 공식 출처를 인용했습니다. AI가 방향을 제시하고, 텍스트를 확인하고, 감사자가 결정을 내렸습니다.
사례 2 — 가짜 물질 함정. 팀원이 AI에게 "프로비저닝 요구 사항이 포함된 기사는 무엇입니까?"라고 물었습니다. 그는 물었다; YZ는 "TMS 37 단락 14/b, 2022 개정"과 같은 매우 명확한 참조를 제공했습니다. 팀원은 이것을 워크시트에 직접 썼습니다. 품질 검토 과정에서 이러한 "2022 개정판"과 "14/b" 하위 조항이 해당 형식에 존재하지 않는 것으로 밝혀졌습니다. 참조가 수정되었습니다. 교훈: 명확해 보이는 귀속은 올바른 귀속이 아닙니다. 확인이 필요합니다.
사례 3 - 견적 복사. 감사인은 AI에게 보고서에 넣을 표준 조항을 '전문'으로 요청하고, 해당 문장을 인용부호 안에 직접 사용했다. 문장은 유창했지만 공식 텍스트의 표현과 정확히 동일하지는 않았습니다. 의미의 변화가 있었습니다. 담당자는 공식 텍스트와 비교하면서 차이점을 발견했습니다. 교훈: 표준 견적은 공식 소스에서만 복사됩니다.
약한 프롬프트 / 강한 프롬프트
약한 프롬프트:
Provisioning에 관한 표준의 정확한 항목과 번호를 적어서 워크시트에 넣어 두겠습니다.
문제: AI에게 직접 "리소스"를 요청합니다. 품번과 텍스트를 임의로 구성하여 인증 없이 파일을 입력할 수 있습니다.
강력한 프롬프트:
귀하의 역할: 귀하는 독립 감사인의 연구 보조원입니다. 당신은 나에게 방향을 알려줄 것입니다. 공식 텍스트를 확인하겠습니다. 항목 번호, 단락 및 날짜가 확실하지 않다고 가정하고 매번 확인해야 한다고 명시하십시오.주제: 고객이 과거 사건으로 인해 발생할 수 있는 책임에 대한 조항을 인식해야 합니까, 아니면 각주에 이를 "우발 책임"으로 공개해야 합니까? 작업:1) 이 주제가 어떤 표준 계열에 속하고 어떤 기본 개념(책임의 정의, 확률, 신뢰할 수 있는 측정 등)이 결정적인지 일반 언어로 설명합니다.2) 결정을 내리기 위해 물어봐야 할 질문에 대한 결정 트리 초안을 설명합니다.3) 어떤 기사 번호, 단락 또는 날짜도 최종 정보로 제시하지 마세요. "공식 텍스트에서 확인"을 참고하세요.4) 표준 텍스트를 따옴표로 묶지 마세요. 공식 소스에서 가져오겠습니다.
이러한 요구는 AI를 네비게이터 역할에 고정시키고, 인용 및 조항 조작을 금지하고, 결정을 의사결정 트리와 감사자에게 맡기기 때문에 강력합니다.
일반적인 실수
- AI를 자원으로 착각합니다. 품번, 문단, 날짜를 확인하지 않고 사용합니다.
- 만들어진 견적을 복사하는 중입니다. AI가 인용한 "표준 텍스트"를 마치 공식 텍스트인 것처럼 보고서에 넣습니다.
- "명확해 보였다" 오류. 참조가 구체적일수록 신뢰성이 더 높은 것으로 간주됩니다. 특이성은 조작을 숨기는 반면.
- 시행일자를 확인하지 못했습니다. 확인 없이 "그 해에 바뀌었어요"와 같은 진술에 의존합니다. 법안은 지속적으로 업데이트됩니다.
- 맹목적으로 사건에 적용합니다. 사업의 구체적인 조건에 의문을 제기하지 않고 AI에 대한 일반적인 설명을 적용합니다.
팁: AI에게 표준 질문을 할 때 답변에 다음 두 가지 질문을 포함시키십시오. "이 정보를 확인해야 하는 공식 출처는 어디입니까?" 그리고 “이 귀속이 거짓일 가능성은 얼마나 됩니까?” 이는 자신과 AI에 대한 확인으로 이어집니다.
요약하면
표준 및 규제 연구는 AI가 가장 많은 가치를 추가하지만 가장 위험한 영역입니다. 가치: 복잡한 주제를 평이한 언어로 설명하고, 관련 표준을 제시하며, 의사결정나무와 질문 목록을 생성합니다. 위험: 항목 번호, 단락 및 날짜를 만들어냅니다(소스 환각). 규칙: AI는 소스가 아니라 길잡이입니다. POA 및 관련 법률에서 발행한 공식 BDS/TFRS 텍스트에서 각 참조를 확인합니다. 공식 출처에서만 인용문을 복사하십시오. 감사인이 해석하고 적용합니다. AI 출력은 공식 텍스트를 대체하지 않습니다.
응용과제
회계/감사 질문을 선택합니다(예: 임대 분류, 조항 작성 여부). 위의 강력한 프롬프트 패턴을 사용하여 AI에게 (1) 관련 표준군, (2) 개념 정의, (3) 의사결정 트리 개요를 요청합니다. 품목/날짜 조작을 금지합니다. 그런 다음 AI가 가리키는 표준의 공식 텍스트를 찾아 해당 조항을 직접 읽고 AI의 프레임워크가 올바른지 확인하십시오. 차이점을 나열해 보세요.
체크리스트
- [ ] 저는 AI를 방향 찾기로 사용했습니다. 기사/단락/날짜의 출처를 계산하지 않았습니다.
- [ ] 프롬프트에 "귀속화, 확인이 필요함을 명시, 인용하지 않음" 규칙을 넣었습니다.
- [ ] YZ가 지적한 표준의 공식 텍스트(KGK/Official Gazette)를 찾아서 읽었습니다.
- [ ] 워킹페이퍼에는 공식 출처에서 확인한 귀속성만 썼습니다.
- [ ] 공식 소스에서 발효일과 최신 버전을 확인했습니다.
- [ ] 나는 그 기준을 내 사례에 맞게 해석하고 적용했다.
- [ ] 공식 텍스트에서 사용한 인용문만 복사하고 출처를 인용했습니다.