Добивки:
- Способност да се скенира целата популација со вештачка интелигенција и да се даде приоритет на сомнителните записи според правилата за аномалија
- Способност да се спроведуваат ревизии со дисциплина „означи и оправдај“ без да се суди за моделот
- Способност да се чува ревизорска трага (податоци, известување, датум, проверувач) за секој излез на вештачка интелигенција
Можеби најчувствителната област на сметководството и финансиите е ревизијата: независно потврдување дека евиденцијата е точна, целосна и усогласена. Вештачката интелигенција (ВИ) е алатка со две страни овде. Од една страна, тој е многу моќен во скенирање на големи стекови на податоци за аномалии (сомнителни записи кои отстапуваат од очекувањата) и откривање на слабости на внатрешната контрола. Од друга страна, поради природата на ревизијата, мора да се ревидира и сопственото производство на ВИ. Во оваа единица, ќе научиме како да ја користиме вештачката интелигенција како „помошник за ревизија“ и да одржуваме ревизорска патека.
Улогата на ВИ во внатрешната контрола и ревизија
Внатрешната контрола е збир на правила и процеси воспоставени за да се спречат грешки и злоупотреба (како што се поделба на должностите, прагови за одобрување, помирување). Ревизијата проверува дали тие работат или не. Онаму каде што вештачката интелигенција е најефикасна е кога може да скенира цели популации каде традиционалната ревизија вклучува земање примероци (испитување на неколку записи од стотици). Гледањето на сите 10.000 записи е тешко за човек, но возможно за модел.
Но, критичната разлика е следна: ВИ генерира сомнеж, а не расудување. „Овој рекорд изгледа ненормално“ е почетна точка; Вистинската ревизорска одлука и собирање докази му припаѓаат на човекот.
Совет: на инструкциите на ревизијата, кажете „само посочете и оправдувајте, не заклучувајте/осудувајте“. Би било и погрешно и ризично моделот да дава дефинитивни изјави како „ова е неправилност“; Работата се решава по вашиот преглед.
Чекор по чекор: Скенирање на аномалии со вештачка интелигенција
- Дефинирајте го вашиот сет на правила. Што сметате за ненормално? Праг, повторување, тајминг.
- Скенирајте ја целата популација. Не само примерок, туку сите.
- Означете и оправдајте. Објаснување „зошто е сомнително“ за секој наод.
- Дајте приоритет. Подреди по големина на ризик/влијание.
- Видете на човечки преглед. Соберете докази, донесете одлука, документирајте.
Слаба навестување / Силен навестување
Слаба навестување: Дали има неправилности во овие трошоци? [податоци]
Ова дава одговор кој или е „никаков“ или произведува неосновани обвинувања кои не можат да се користат во ревизијата.
Силно барање:Вашата улога: асистент за внатрешна ревизија.Задача: Скенирајте ги следните записи за трошоците во однос на правилото за ризик. Правила:1) Износите веднаш под прагот на одобрување (50.000) (поделен сомнеж)2) Записи внесени за време на викендите или по часови3) Слични износи се повторуваат во кратки интервали од добавувачот. активирано правило | зошто е сомнително (1 реченица) |приоритет (висок/среден/низок)Ограничување: Само означете и оправдајте. Донесување пресуда како „тоа е неправилност“; ова се кандидати за човечки преглед. Користете ги само информациите во податоците.<записи> ... </records>
Ова барање; Тој дава приоритет на износите кои се заглавени веднаш под прагот на одобрување (знакот „разделување“) или евиденцијата внесена по работното време и му дава на ревизорот јасна листа за преглед.
Најголемиот придонес на вештачката интелигенција во ревизијата е нејзината предност во обем. Во традиционалната ревизија, земање примероци се прави затоа што физички не е можно да се погледнат сите записи: можеби се испитуваат сто илјади фактури и резултатот се генерализира за целото население. Ова значи дека е избегната неправилност што е надвор од примерокот. AI, од друга страна, може да ги примени правилата што ги дефинирате на сите десетици илјади записи во секунди. Така, ревизијата еволуира од „гледање на неколку примери и надеж“ до „скенирање на секој запис и извлекување исклучоци“. Сепак, се што е пронајдено се кандидати за истрага, а не заклучоци.
Правила за аномалија кои често се користат во ревизијата
правило
Што укажува
пример
акумулација на подпраг
Разделете за да избегнете одобрување
Износите како 49.500, 49.800
регистрација надвор од работното време
Неконтролиран влез
Сабота 23:40 сметка
дупликат плаќање
Ризик од двојно плаќање
Иста фактура, два броја на документи
Фреквенција на кружен број
Проценета/направена сума
Многу точно 10.000
Нов добавувач + поголема сума
Ризик од снабдувач на духови
200.000 во првата трансакција
Поделба на должностите и контрола на овластувањата
Еден од темелите на внатрешната контрола е поделбата на должностите: лицата кои иницираат, одобруваат и плаќаат за трансакцијата се различни. Доколку исто лице влезе, одобри и плати фактура, вратата е отворена за злоупотреба. Вештачката интелигенција може да најде случаи кога ова правило е прекршено со скенирање на корисничките информации во записите на трансакциите.
Скенирајте за раздвојување на прекршувањата на должностите во следните записи на трансакции: - Трансакции кои истиот корисник ги внесува и ги одобрува - Трансакции кои истиот корисник ги одобрува и иницира плаќање - Износи одобрени од едно лице над лимитот за овластување Излез: број на трансакција | тип на прекршување | релевантен корисник | приоритет Само посочете и оправдајте; листа како кандидат за изрекување казна, преглед.
Овој тип на скенирање извлекува шаблони за неколку секунди што човечкото око никогаш не може да ги сними во илјадници линии. Но, важи истиот принцип: шемата покажува „шема на прекршување на правилата“; Останува да одлучи дали ова е вистински проблем или легитимен исклучок (на пр. принудна двојна улога во мал тим).
Обврска за ревизорска патека
Ако излезот на вештачка интелигенција треба да се користи во ревизија, тој мора да може да се следи: кои податоци, каков потсетник, каков модел, кој датум, кој го потврдил? Без овој запис, отпечатокот нема вредност на доказ во ревизијата.
Подгответе евиденција за ревизорска трага за оваа анализа: - Извор на податоци и користен период - Применет резиме на барања/правила - Датум на излез на моделот - Празни полиња за чекори за проверка на луѓето (кој, кога, резултат) Извезете го ова како шаблон за повеќекратна употреба.
Внимание: Само затоа што вештачката интелигенција вели „оваа плоча е во ред“ не докажува дека таму нема проблеми. Моделот можеби пропуштил шема. „Ви рече дека е чист“ не е уверување при ревизија; Секогаш документирајте ги границите на опсегот и методот.
Мини футроли
Случај 1 — Оддел за подпраг. Внатрешен ревизор откри три последователни фактури од 49.200, 49.700, 49.500 TL од истиот оддел преку скенирање со вештачка интелигенција во компанија со праг на одобрување од 50.000 TL. Истрагата откри дека едно купување од 145.000 фунти било поделено на три за да се избегне одобрување. Контролната празнина е затворена.
Случај 2 - Знак за снабдувач на духови. Вештачката интелигенција означи висок приоритет дека 200.000 TL беа исплатени на новододаден снабдувач во системот во првата трансакција. Прегледот покажа дека добавувачот е оригинален и под договор; Алармот беше лажен, но контролата работеше правилно. Поука: не секој знак е кривично дело, но секој знак треба да се испита.
Случај 3 - Колапс на недокументиран излез. Тим го достави списокот со аномалии на вештачката интелигенција до ревизијата, но не ги евидентираше известувањето и податоците со кои е генерирана. Надворешниот ревизор не го прифати отпечатокот како доказ. Реприза на анализа со ревизорска трага. Поука: Не постои резултат што не може да се следи во ревизијата.
Случај 4 - Повреда на поделба на должностите. Скенирањето на внатрешната контрола откри 37 трансакции во мала филијала каде што истиот вработен влегол, одобрил и иницирал плаќање на фактурата. Истрагата покажала дека вработениот немал злонамерна намера, туку овие улоги ги презел поради недоволно персонал. Сепак, ризикот беше реален; Компанијата ја затвори празнината со преместување на одобрението за плаќање во центарот. Поука: дефицитот на контрола е опасен дури и без злонамерност; ВИ ја наоѓа шемата, луѓето го дизајнираат решението.
Вообичаени грешки
- Да се суди за моделот. Да се каже „тоа е неправилност“ е и погрешно и ризично; Само означете го.
- Уверување „АИ рече дека е чисто“. Можеби моделот пропуштил; Чистиот резултат не е доказ.
- Не водење ревизорска трага. Ако податоците, промптот, датумот и проверувачот не се евидентираат, излезот нема да биде доказ.
- Мислењето дека секој знак е криминал. Аномалијата е кандидат за истрага; Доказите ја одредуваат одлуката.
- Недокументирање на опсегот. Кои записи се скенирани и треба да се напише лимитот на методот.
Сумирано
- Вештачката интелигенција е моќна во пронаоѓањето на аномалии со скенирање на целата популација во ревизија; оди подалеку од земање примероци.
- Моделот произведува сомнеж, а не расудување; Користете го со правилото „само посочи и оправдај“.
- Правилата за аномалија (заостанати под прагот, регистрација надвор од работното време, дупликат плаќање) треба однапред да се дефинираат.
- Задолжително е да се води ревизорска трага (податоци, известување, датум, валидатор) за секој излез на ВИ; Излезот што не може да се следи не е доказ.
- „Ви рече дека е чист“ не е гаранција; Секогаш документирајте ги границите на опсегот и методот.
Задача за апликација
Подгответе евиденција за трошоци од 30-50 линии; свесно поделете и ставете дупликат плаќање. Добијте скенирање на аномалија со моќниот шаблон за праќање и проверете дали моделот ги фаќа и дава приоритет на вашите стапици. Потоа пополнете го шаблонот за ревизорска патека и наведете ги наодите како „кандидати за преглед“ (без донесување пресуда).
листа за проверка
- [ ] Ги предефинирав правилата за аномалија (праг, тајминг, повторување).
- [ ] Ја скенирав целата популација, не застанав со земање мостри.
- [ ] Го спречив моделот да донесе пресуда; Само го имав обележано и оправдано.
- [ ] Снимив ревизорска трага (податоци, известување, датум) за секој наод.
- [ ] Оние означени како „кандидати за рецензија“ ги оставив на човечко расудување.
- [ ] Го документирав обемот на скенирањето и ограничувањата на методот.