Добивки:
- Способност да се користи вештачката интелигенција како генератор и изготвувач на идеи за ризик во процесот на идентификување на ризикот од материјално погрешно прикажување преку познавање на бизнисот и неговата околина
- Способност да се скриптираат пресметките на прагот на материјалноста и безначајноста со поддршка за вештачка интелигенција и независно да се потврди секој број
- Способност да се тврди дека конечната проценка на ризикот и судењето за материјалноста припаѓаат на професионалното расудување на ревизорот и дека вештачката интелигенција дава само информации
Добрата ревизија се добива или губи на бирото, долго пред теренската работа. Ако ревизорот започне без да го знае бизнисот, без да погоди каде постои голема веројатност да погреши и без да ги насочи своите ресурси (време, тим, тестови) кон овие ризици, тој може да погледне на погрешни места, без разлика колку напорно работи. Затоа, BDS 315 (Стандард за утврдување и проценка на ризикот од материјално погрешно прикажување преку познавање на бизнисот и неговата околина) и BDS 320 (Стандард за материјалност во ревизијата) ја утврдуваат рамката на ревизијата.
Во оваа единица, ќе опфатиме како можете да ја примените вештачката интелигенција на двете главни задачи од фазата на планирање - пресметка на материјалноста и мапирање на ризик - како партнер на идеи и генератор на нацрт, но зошто вие секогаш ќе бидете последниот судија. Ајде прво да разјасниме два концепта. Материјално погрешно прикажување е грешка или измама во финансиските извештаи која, поединечно или колективно, е доволно голема за да влијае на економските одлуки на корисниците на извештаите. Проценката на ризикот е обид да се утврди во која сметка, класа на трансакции или обелоденување и од која причина, најверојатно, ќе се појави такво погрешно прикажување.
Запознавање со бизнисот: Каде што вештачката интелигенција станува партнер за размислување
МСР 315 бара од ревизорот да го знае субјектот и средината во која работи (индустрија, законодавство, деловен модел, внатрешна контрола). За време на овој процес на препознавање, ревизорот прашува „што обично не оди наопаку во оваа дејност? прашува тој. Ова е местото каде што вештачката интелигенција е вреден партнер за бура на идеи: таа може брзо да ги наведе типичните ризични области на индустријата, вообичаените модели на сметководствена измама, сезонската сложеност и препознавањето на приходите. Но, внимавајте: оваа листа дадена од ВИ е општа и генеричка; не го препознава вашиот бизнис. Значи, резултатот е „нацрт на списокот за проверка“, а не „проценка на ризик“.
Ајде да го поставиме процесот чекор по чекор:
- Дајте го контекстот. Анонимно опишете ја индустријата, големината, бизнис моделот и значајните карактеристики на бизнисот. (Без име, TIN.)
- Побарајте генеричка идеја за ризик. „Каде е вообичаено висок ризикот од материјално погрешно прикажување во овој тип на бизнис? прашај. AI ви дава почетна мапа.
- Прилагодете за бизнис. Филтрирајте го списокот на вештачката интелигенција со факти што ги знаете (историјата на овој бизнис, внатрешните контроли, наодите од претходната година). Некои ризици не важат за овој бизнис; Некои се единствени ризици што вештачката интелигенција никогаш нема да ги види.
- Врзете го со докази. Поврзете го секој ризик со кој тест ќе се обратите во теренската студија.
Совет: Размислете за вештачката интелигенција како „каде може да има ризик од материјално погрешно прикажување? Користете го за да ве натера да размислувате; Да не ве натерам да кажете „ова е ризикот, сигурно“. Проценката на ризикот е професионално расудување; бреинсторминг со идеи за ризик.
Материјалност: број, но број врз основа на расудување
МСР 320 бара од ревизорот да го одреди нивото на материјалност при започнување на ревизијата. Во пракса, ова започнува со избор на индикатор (на пр. данок пред добивка, приход, вкупни средства или капитал) и примена на процент на него. На пример, 5% од добивката пред оданочување од континуираните операции или 0,5-1% од приходите. Ова не е механичка формула: ревизорот одлучува кој индикатор е најзначаен за бизнисот, колкав ќе биде процентот и конечниот износ. Материјалноста на перформансите (долниот праг поставен под материјалноста за да се заостри тестирањето при планирањето) и јасно неважниот праг (границата на разликите е премногу мала за да се пријави) се исто така утврдени.
Вештачката интелигенција овде е одличен калкулатор и мотор за сценарија: таа веднаш ги пресметува износите за различни индикатори и проценти, ги става пред вас во табела. Но, изборот на индикаторот и конечниот суд е ваш. Следната табела покажува типичен излез на сценарио (броевите се примери):
индикатор
Износ (TL)
% Применети
Материјалност (TL)
добивка пред оданочување
12.000.000
5%
600.000
приходите
240.000.000
0,5%
1.200.000
Вкупни средства
180.000.000
1%
1.800.000
капитал
90.000.000
2%
1.800.000
Гледајќи ја оваа табела, ревизорот мисли: „Ако добивката е нестабилна, материјалноста заснована на приходи може да биде поразумна; но ако главниот интерес на корисниците во овој бизнис е профитабилноста, добивката пред оданочување е посоодветна“. Оваа проценка е професионално расудување што вештачката интелигенција не може да ја замени. ВИ пресметува четири сценарија за 5 секунди; Вие одлучувате кој е точен.
Внимание: Потврдете го сценариото за материјалност дадено од вештачката интелигенција. Повторете ја пресметката на процентот сами (дали 600.000 се навистина 5% од 12.000.000?) и проверете дали индикаторите се точни износи. Вештачката интелигенција може погрешно да го изврши множењето или да користи погрешна количина.
Карта на ризик: ВИ подготвува нацрти, ревизорот дава приоритет
Картата на ризик е работен лист кој ги собира идентификуваните ризици на едно место и доделува проценки (веројатност, влијание, релевантно тврдење, планирано тестирање) на секој од нив. Тврдењата во сметководството се вистини кои менаџментот имплицитно ги потврдува за сметка или трансакција: реалност/постоење, комплетност, точност, вреднување, периодичност (пресечен), права-обврски, презентација. На пример, „приходот е завршен“ е барање за комплетност; „Акциите се вреднуваат според нивната нето реализирана вредност“ е барање за вреднување.
Вештачката интелигенција добро функционира во претворањето на необработената листа на ризици во организирана карта: мапирање на секој ризик со соодветното тврдење, наведување можни тестови, форматирање на табелата. Но, никогаш не оставајте му две работи: (1) кој ризик навистина важи за овој бизнис, (2) приоритизирање на ризиците. Тие одредуваат каде ги трошите вашите ресурси за ревизија и директно влијаат на квалитетот на ревизијата.
три мини футроли
Случај 1 - Правилна употреба. Директор на ревизија размислуваше за ризиците за новостекнатиот клиент на мало. Прашајте ја вештачката интелигенција „каде е вообичаено висок ризикот од материјално погрешно прикажување во малопродажниот бизнис со повеќе гранки? праша тој; Тој доби нацрт од 11 ставки, како што се управување со готовина, разлики во бројот на акции, намалување на приходите, манипулација со враќање/попуст. Тој го филтрирал ова преку сопственото знаење: клиентот имал ниски продажби во готовина (голем за картички), намалувајќи го тој ризик; Но, ризикот од намалување на акциите, што вештачката интелигенција не го пропушти, беше критичен во овој бизнис бидејќи имаше интензивна кампања на крајот на годината. Резултат: ВИ го испорача семето, ревизорот ја приспособи картата на бизнисот.
Случај 2 - Грешка за множење на значење. Еден член на тимот имал вештачка интелигенција да пресмета сценарио за кардиналност. YZ по грешка го зеде приходот како 24 милиони наместо 240 милиони и ја зголеми материјалноста на 120.000 TL. Членот на тимот го стави ова во планирање без верификација; Бидејќи материјалноста на изведбата беше недоволно одредена, тимот почна да тестира стотици дополнителни ставки непотребно. Сумата била корегирана кога одговорното лице забележало. Поука: Пресметајте го секое множење на вештачката интелигенција.
Случај 3 - Погрешување на јавниот список за бизнис. Практикантот ја залепи листата на генерички „ризици од градежната индустрија“ дадена од YZ на работниот лист за проценка на ризикот. Сепак, овој клиент немаше наведен ризик од „процент на манипулација со завршувањето во повеќегодишните договори за изградба“ (клиентот беше снабдувач на материјали, а не подизведувач); Од друга страна, ризикот „трансферни цени во продажбата во рамките на групата“ специфичен за клиентите го немаше на листата. Грешката на општата листа како проценка специфична за бизнисот ги надува и ги остави ризиците нецелосни.
Слаб промпт / Силен промпт
Слаба навестување:
Кажете ни за ризиците и материјалноста на оваа компанија.
Проблем: бизнисот не е воведен, индикаторот и износот не се дадени, а вештачката интелигенција е направена да произведе „одреден ризик“ и фиктивна сума на материјалност.
Моќен потсетник:
Вашата улога: вие сте помошник за планирање на независен ревизор. Конечната проценка за ризикот и материјалноста е моја. Контекст (анонимен): Бизнис за малопродажба на храна со средна големина, со повеќе гранки. Има интензивна кампања на крајот на годината. Продажба базирана на картички, мала готовина. Наоди од претходната година: варијанси на бројот на залихи. Задача А - Идеја за ризик: Наведете ги областите каде што ризикот од материјално погрешно прикажување вообичаено би бил висок во овој тип на бизнис, мапирајќи го секое со релевантните сметководствени тврдења (целосност, вистинитост, периодичност/крајност, вреднување итн.). Ве молиме имајте предвид дека овие се ОПШТИ и евалуацијата специфична за бизнисот ми припаѓа мене. Задача Б - Сценарио за материјалност: Пресметајте ја табелата за сценарио за материјалност со %s за следните индикатори; Прикажи го секое множење јасно за да можам да го потврдам. Јас ќе одлучам кој индикатор да го изберам.- Добивка пред оданочување: 12.000.000 TL- Приход: 240.000.000 TL- Вкупни средства: 180.000.000 TLПравило: Не правете бројки за кои немам дадено податоци.
Овој потсетник е силен бидејќи го воведува бизнисот, бара усогласување на побарувањата, ја прави сметката проверлива и ја остава одлуката на ревизорот.
Вообичаени грешки
- Грешка на општата листа на ризик за деловна проценка. Ставање на генеричкиот излез на AI во работниот лист без да се филтрира.
- Не се потврдува множењето на кардиналноста. Не забележувајќи ја грешката на вештачката интелигенција во износ или процент.
- Препуштање на изборот на индикаторот на AI. Кој индикатор е соодветен е прашање на професионална проценка.
- Не поврзување на ризиците со побарувањата. Ризикот без совпаѓање на побарувањата не може да се поврзе со тестот.
- Занемарување на наодите од претходната година и деловните конкретни информации. ВИ не ги знае овие работи; Ако не му кажете, картата на ризик ќе биде нецелосна.
Совет: Откако ќе ја подготвите картата на ризик, прашајте ја вештачката интелигенција „Кои се ризиците што можеби биле занемарени на оваа карта?“ прашај наназад. Ова ви помага да ги видите слепите точки; Но, самите филтрирајте ги идеите.
Сумирано
Во фазата на планирање, вештачката интелигенција носи две моќни употреби: бура на идеи за секторски ризик и пресметка на сценарио за материјалност. Но, проценувањето на ризикот од материјално погрешно прикажување во согласност со ASA 315 и утврдувањето на материјалноста во согласност со ASA 320 е професионална проценка. Вештачката интелигенција обезбедува генерички увид во ризик и сметководство што може да се потврди; Кој ризик е валиден, кој индикатор да се избере и конечниот износ на материјалност му припаѓаат на ревизорот. Повторно пресметајте го секое множење на материјалноста, филтрирајте ја секоја идеја за ризик специфична за бизнисот.
Задача за апликација
Изберете хипотетички бизнис (одреди индустрија, големина, наод од претходната година). Со моќниот промптен образец погоре, прво добијте ја идејата за генерички ризик, а потоа сценариото за материјалност. Трансформирајте ја листата на ризици на вештачката интелигенција во табела со три колони: „ризик / релевантно тврдење / дали се однесува на овој бизнис (Д/Д, оправдување)“. Рачно проверете го секое множење во сценариото за материјалност и напишете го во една реченица оправдувањето за вашиот избран индикатор.
листа за проверка
- [ ] Го опишав бизнисот анонимно, но со доволен контекст (индустрија, големина, историски наоди).
- [ ] Ги филтрирав идеите за ризик на вештачката интелигенција преку знаење специфични за бизнисот; Ги отстранив неважечките и ги додадов оние што недостасуваа.
- [ ] Го мапирав секој ризик со соодветното сметководствено тврдење и го поврзав со тест.
- [ ] Јас независно го потврдив секој производ и износ во сценариото за материјалност.
- [ ] Го оправдав изборот на индикаторот; Јас ја донесов одлуката.
- [ ] Го поставив прагот за материјалноста на изведбата и очигледно нематеријалноста.
- [ ] „Дали има некои ризици да се занемарат? Прашав наназад и ги филтрирав идеите.