ഓഡിറ്റ് റിപ്പോർട്ടിംഗ്: കണ്ടെത്തലുകൾ റൈറ്റിംഗ്, മാനേജ്മെൻ്റ് ലെറ്റർ, റിപ്പോർട്ട് ഡ്രാഫ്റ്റ്

നേട്ടങ്ങൾ:

• ഒരു ഓഡിറ്റ് കണ്ടെത്തലിൻ്റെ ഘടന മനസ്സിലാക്കാനുള്ള കഴിവ് (സാഹചര്യം, മാനദണ്ഡം, കാരണം, പ്രഭാവം, ശുപാർശ) കൂടാതെ ഒരു കരട് കണ്ടെത്തലും മാനേജ്മെൻ്റ് ലെറ്ററും നിർമ്മിക്കുന്നതിന് കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപയോഗിക്കുക
• ഓഡിറ്റർ അഭിപ്രായ തരങ്ങളും റിപ്പോർട്ട് ഭാഷയും മനസിലാക്കാനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് വ്യക്തമായ തെളിവുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കരട് പാഠങ്ങൾ തയ്യാറാക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• അഭിപ്രായ തീരുമാനവും റിപ്പോർട്ട് ഉള്ളടക്കവും ഓഡിറ്ററുടേതാണെന്നും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഭാഷയെയും ഘടനയെയും ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നുവെന്നും മനസ്സിലാക്കാനുള്ള കഴിവ്

ഓഡിറ്റിൻ്റെ എല്ലാ ശ്രമങ്ങളും ഒടുവിൽ ഒരിടത്ത് ശേഖരിക്കുന്നു: റിപ്പോർട്ട്. അത് ഒരു സ്വതന്ത്ര ഓഡിറ്ററുടെ അഭിപ്രായമായാലും (സാമ്പത്തിക പ്രസ്താവനകൾ ശരിയും ന്യായവുമാണോ എന്നുള്ള ബോധ്യം), ഒരു ആന്തരിക ഓഡിറ്റ് റിപ്പോർട്ട് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു മാനേജ്മെൻ്റ് ലെറ്റർ (ആന്തരിക നിയന്ത്രണ ബലഹീനതകളും മാനേജ്മെൻ്റിനുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങളും റിപ്പോർട്ടുചെയ്യുന്ന ഒരു കത്ത്), ഓഡിറ്റിൻ്റെ മൂല്യം അത് മനസ്സിലാക്കാനും നടപടിയെടുക്കാനുമുള്ള വായനക്കാരൻ്റെ കഴിവിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഒരു നല്ല പരിശോധകൻ ഒരു മികച്ച പരീക്ഷ നൽകുകയും മോശമായി എഴുതുകയും ചെയ്താൽ, അവൻ്റെ ജോലിയുടെ പകുതി മൂല്യം നഷ്ടപ്പെടും. ഭാഷ, ഘടന, സ്ഥിരത എന്നിവ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിൽ AI ഒരു ശക്തമായ സഹായമാണ്. എന്നാൽ നമുക്ക് തുടക്കം മുതൽ വര വരയ്ക്കാം: റിപ്പോർട്ടിലെ അഭിപ്രായവും സ്വഭാവവും നിഗമനവും ഓഡിറ്ററുടെതാണ്; AI എക്സ്പ്രഷനും അസ്ഥികൂടവും വേഗത്തിലാക്കുന്നു.

ഈ യൂണിറ്റിൽ ഞങ്ങൾ രണ്ട് കാര്യങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും: ഒരു സോളിഡ് ഓഡിറ്റ് കണ്ടെത്തലിൻ്റെ ശരീരഘടനയും AI ഉപയോഗിച്ച് അത് എങ്ങനെ തയ്യാറാക്കാം; കൂടാതെ ഓഡിറ്റർ അഭിപ്രായങ്ങളുടെ തരങ്ങളും റിപ്പോർട്ട് ഭാഷയുടെ സൂക്ഷ്മതകളും.

ഒരു കണ്ടെത്തലിൻ്റെ ശരീരഘടന: DKNEÖ

ഫലപ്രദമായ ഒരു ഓഡിറ്റ് കണ്ടെത്തൽ അഞ്ച് ഘടകങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു; നിങ്ങൾക്ക് അവയെ ഒരു ചുരുക്കെഴുത്ത് ഉപയോഗിച്ച് ഓർമ്മിക്കാം - DKNEÖ:

• സാഹചര്യം (കണ്ടെത്തിയത്): നിരീക്ഷിച്ച വസ്തുത, അക്കങ്ങളിൽ. "12 പേയ്‌മെൻ്റുകൾക്ക് രണ്ടാമത്തെ സ്ഥിരീകരണം ഉണ്ടായില്ല; ആകെ തുക 340,000 TL ആണ്."
• മാനദണ്ഡം (ഏത് നിയമം ലംഘിച്ചു): എന്ത് നയം, നിലവാരം അല്ലെങ്കിൽ നിയന്ത്രണ പ്രതീക്ഷകൾ ലംഘിച്ചു. "50,000 TL-ൽ കൂടുതലുള്ള പേയ്‌മെൻ്റുകൾക്ക് കമ്പനി ഏറ്റെടുക്കൽ നടപടിക്രമത്തിന് ഇരട്ട അംഗീകാരം ആവശ്യമാണ്."
• എന്തുകൊണ്ട് (മൂലകാരണം): എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് സംഭവിച്ചത്? "അടിയന്തര പേയ്‌മെൻ്റുകൾക്ക് ഒറ്റ അംഗീകാരം അനുവദിക്കുന്നതിനാണ് അംഗീകാര വർക്ക്ഫ്ലോ ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നത്."
• ആഘാതം (പരിണിതഫലം/അപകടം): എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാണ്? "അനധികൃതമോ തെറ്റായതോ ആയ പേയ്‌മെൻ്റുകളുടെ അപകടസാധ്യത; ആന്തരിക നിയന്ത്രണ ബലഹീനത."
• ശുപാർശ (എന്താണ് ചെയ്യേണ്ടത്): കോൺക്രീറ്റ്, പ്രവർത്തനക്ഷമമായ പരിഹാരം. "ഉടൻ പേയ്‌മെൻ്റ് ഒഴിവാക്കൽ നീക്കം ചെയ്യണം അല്ലെങ്കിൽ പിന്നീട് നിർബന്ധിത രണ്ടാമത്തെ അംഗീകാരത്തിന് വിധേയമാക്കണം."

ഈ ഘടന കണ്ടെത്തലിനെ ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്നതും ന്യായയുക്തവുമാക്കുന്നു: ഇത് എന്ത്, ഏത് നിയമമനുസരിച്ച്, എന്തുകൊണ്ട്, എന്ത് ഫലത്തോടെ, അത് എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്നത് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ അസംസ്‌കൃത കണ്ടെത്തലുകൾ ഈ അഞ്ച് തലക്കെട്ടുകളിലേക്ക് ഘടിപ്പിക്കുന്നതിൽ AI വളരെ മികച്ചതാണ്. എന്നാൽ ഓരോ തലക്കെട്ടിൻ്റെയും ഉള്ളടക്കം തെളിവുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതായിരിക്കണം; പ്രത്യേകിച്ചും "കണ്ടീഷൻ" നമ്പറുകളും "മാനദണ്ഡം" റഫറൻസും പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ചിരിക്കണം (മാനദണ്ഡം ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ആണെങ്കിൽ, മുൻ യൂണിറ്റിൽ നിന്നുള്ള സ്ഥിരീകരണ അച്ചടക്കം ബാധകമാണ്).

നുറുങ്ങ്: കണ്ടെത്തൽ എഴുതുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ ടോൺ ശ്രദ്ധിക്കുക. ഓഡിറ്റ് കണ്ടെത്തൽ വ്യക്തിയെയല്ല, പ്രക്രിയയെയും നിയന്ത്രണത്തെയും ലക്ഷ്യമിടുന്നു. "അക്കൗണ്ടിംഗ് മാനേജർ അശ്രദ്ധ" എന്നതിന് പകരം "അപര്യാപ്തമായ അംഗീകാര നിയന്ത്രണ ഡിസൈൻ" എന്ന് എഴുതുക. "ക്രിയാത്മകവും പ്രോസസ്സ്-അധിഷ്ഠിതവുമായ ഭാഷ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്, കുറ്റപ്പെടുത്തലല്ല" എന്ന് AI-യോട് നിർദ്ദേശിക്കുക.

ഓഡിറ്റർ അഭിപ്രായങ്ങളുടെ തരങ്ങൾ: ഭാഷയുടെ ഭാരം

സ്വതന്ത്ര ഓഡിറ്ററുടെ റിപ്പോർട്ടിൻ്റെ കാതൽ അഭിപ്രായമാണ്, കൂടാതെ നാല് അടിസ്ഥാന തരങ്ങളുണ്ട്. അവ AI-യിലേക്ക് അച്ചടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഏത് കാഴ്ചയാണ് ഉചിതമെന്ന് ഓഡിറ്റർ തീരുമാനിക്കുന്നു; ഇതൊരു വിധിയാണ്, ഒരു ഭാഷാ തിരഞ്ഞെടുപ്പല്ല:

അഭിപ്രായ തരം

എപ്പോൾ

അർത്ഥം

നല്ല അഭിപ്രായം

വലിയ പിഴവുകളില്ല

പട്ടികകൾ കൃത്യവും സത്യസന്ധവുമാണ്

പരിമിതമായ പോസിറ്റീവ് (സോപാധിക) അഭിപ്രായം

പ്രധാനപ്പെട്ടതും എന്നാൽ അസാധാരണവുമായ കൃത്യത/പരിമിതി

"ഇതൊഴികെ" എന്നത് ശരിയാണ്.

നെഗറ്റീവ് അഭിപ്രായം

പ്രധാനപ്പെട്ടതും പൊതുവായതുമായ തെറ്റ്

പട്ടികകൾ കൃത്യവും യാഥാർത്ഥ്യവുമല്ല

അഭിപ്രായം പ്രകടിപ്പിക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുക

മതിയായ തെളിവുകൾ ശേഖരിച്ചിട്ടില്ല, വ്യാപകമായ അനിശ്ചിതത്വം

അഭിപ്രായം സാധ്യമല്ല

കാഴ്ച തരം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ഓഡിറ്റിൻ്റെ ഏറ്റവും ഭാരിച്ച വിധിയാണ്, അത് ഒരിക്കലും AI-ക്ക് വിട്ടുകൊടുക്കില്ല. നിങ്ങൾ തീരുമാനമെടുത്ത ശേഷം, AI-ക്ക് പ്രസക്തമായ അഭിപ്രായ ഖണ്ഡികയുടെ ഭാഷ ഒരു സാധാരണ ഫോർമാറ്റിൽ തയ്യാറാക്കാൻ കഴിയും; എന്നാൽ ഏത് അഭിപ്രായം നൽകണമെന്നത് തെളിവുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഓഡിറ്ററുടെ തീരുമാനമാണ്. അതുപോലെ, താൽപ്പര്യമുള്ള പോയിൻ്റുകളും പ്രധാന ഓഡിറ്റ് പ്രശ്‌നങ്ങളും പോലുള്ള വിഭാഗങ്ങളുടെ ഉള്ളടക്കം ഓഡിറ്ററെയും ഭാഷ AI യെയും ഭരമേൽപ്പിക്കാവുന്നതാണ്.

മാനേജ്മെൻ്റ് കത്ത്: സൃഷ്ടിപരവും പ്രവർത്തന-അധിഷ്ഠിതവും

ഓഡിറ്റ് അഭിപ്രായത്തെ ബാധിക്കാത്തതും എന്നാൽ മാനേജ്മെൻ്റ് അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ടതുമായ ആന്തരിക നിയന്ത്രണ ദൗർബല്യങ്ങളും മെച്ചപ്പെടുത്തലിനുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങളും മാനേജ്മെൻ്റ് ലെറ്റർ ശേഖരിക്കുന്നു. ഒരു നല്ല മാനേജ്മെൻ്റ് കത്ത് DKNEÖ ഘടനയിൽ ഓരോ ഇനവും അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അവയുടെ പ്രാധാന്യം അനുസരിച്ച് അവയെ റാങ്ക് ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ റിയലിസ്റ്റിക് നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. നിങ്ങൾ ഉള്ളടക്കവും പ്രാധാന്യവും നൽകുന്നിടത്തോളം - നിങ്ങളുടെ കുഴപ്പം പിടിച്ച ഫീൽഡ് നോട്ടുകൾ സംഘടിതവും മുൻഗണനയുള്ളതുമായ മാനേജ്മെൻ്റ് ലെറ്ററാക്കി മാറ്റുന്നതിൽ AI വളരെ കാര്യക്ഷമമാണ്.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ദുർബലമായ കണ്ടെത്തൽ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നു. ഒരു ഓഡിറ്ററുടെ അസംസ്‌കൃത കുറിപ്പ് ഇതായിരുന്നു: "ചില പേയ്‌മെൻ്റുകൾക്ക് അംഗീകാരം നഷ്‌ടമായി, ദയവായി അത് പരിഹരിക്കുക." ഇത് ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്നതോ പ്രായോഗികമോ ആയിരുന്നില്ല. ഓഡിറ്റർ പരിശോധിച്ച നമ്പറുകളും മാനദണ്ഡങ്ങളും AI-ക്ക് നൽകുകയും DKNEÖ ഘടനയിൽ അച്ചടിക്കുകയും ചെയ്തു. ഫലം: "12 പേയ്‌മെൻ്റുകളിൽ (ആകെ 340,000 TL) നടപടിക്രമത്തിന് രണ്ടാമത്തെ അംഗീകാരം ആവശ്യമില്ല; എന്തുകൊണ്ട് അടിയന്തിര പേയ്‌മെൻ്റ് ഒഴിവാക്കൽ; അനധികൃത പേയ്‌മെൻ്റിൻ്റെ അപകടസാധ്യത; ഒഴിവാക്കലിൻ്റെ ശുപാർശ നീക്കംചെയ്യൽ." അതേ കണ്ടെത്തൽ ഇപ്പോൾ മാനേജ്മെൻ്റിന് നടപടിയെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു വാചകമായി മാറിയിരിക്കുന്നു. ഉള്ളടക്കം ഓഡിറ്ററുടേതായിരുന്നു, ഘടന AI-യുടേതായിരുന്നു.

കേസ് 2 - അഭിപ്രായം AI-ക്ക് വിടുന്നത് അപകടം. ഒരു ടീം അംഗം AI-യോട് ഒരു തെറ്റായ പ്രസ്താവന കണ്ടെത്തിയിട്ടും "ഒരു ഓഡിറ്റ് അഭിപ്രായ ഖണ്ഡിക എഴുതാൻ" പറഞ്ഞു; AI സ്ഥിരസ്ഥിതിയായി പോസിറ്റീവ് (വൃത്തിയുള്ള) അഭിപ്രായ വാചകം നിർമ്മിച്ചു. ചോദ്യം ചെയ്യാതെയാണ് സംഘാംഗം ഡ്രാഫ്റ്റിൽ ഇട്ടത്. കണ്ടെത്തിയ പിശകിന് യോഗ്യതയുള്ള ഒരു അഭിപ്രായമെങ്കിലും ആവശ്യമാണെന്ന് ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള വ്യക്തി ഓർമ്മിപ്പിച്ചു. പാഠം: അഭിപ്രായ തരം ഒരു തെളിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഓഡിറ്ററുടെ തീരുമാനമാണ്; AI-യുടെ ഡിഫോൾട്ട് ശുഭാപ്തിവിശ്വാസമുള്ള വാചകം ഒരിക്കലും യാന്ത്രികമായി കണക്കാക്കില്ല.

കേസ് 3 - അതിശയോക്തി കലർന്ന/ആക്ഷേപ ഭാഷ. ഒരു കണ്ടെത്തലിൽ "കഠിനമായി എഴുതാൻ" ഒരു ഓഡിറ്റർ AI യോട് പറഞ്ഞു; "ഗുരുതരമായ ദുരുപയോഗം", "അസ്വീകാര്യമായ അശ്രദ്ധ" എന്നിങ്ങനെയുള്ള തെളിവുകളാൽ പിന്തുണയ്‌ക്കപ്പെടാത്ത പരുഷമായ, AI നിർമ്മിച്ചു. ഈ ഭാഷ അന്യായവും നിയമപരമായി അപകടകരവുമായിരുന്നു. ഓഡിറ്റർ വാചകം മൃദുവാക്കുകയും തെളിവുകളിലേക്കും പ്രക്രിയയിലേക്കും ബന്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്തു. പാഠം: റിപ്പോർട്ട് ഭാഷ തെളിവുകളുടെ ഭാരത്തിന് ആനുപാതികമായിരിക്കണം; AI-യുടെ നാടകീയമായ ഭാഷയെ ഓഡിറ്റർ സന്തുലിതമാക്കുന്നു.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഈ ഓഡിറ്റിന് ഒരു റിപ്പോർട്ട് എഴുതി നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായം അറിയിക്കുക.

പ്രശ്നം: ഉള്ളടക്കമില്ല, അഭിപ്രായ തീരുമാനം AI-ക്ക് വിട്ടു. AI ഒരു ശൂന്യമായ ടെംപ്ലേറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു "അഭിപ്രായം" തെളിവില്ലാതെ നിർമ്മിക്കുന്നു.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: നിങ്ങൾ ഒരു സ്വതന്ത്ര ഓഡിറ്ററുടെ റിപ്പോർട്ടിംഗ് അസിസ്റ്റൻ്റാണ്. അഭിപ്രായത്തിൻ്റെ തരവും കണ്ടെത്തലുകളുടെ ഉള്ളടക്കവും ഞാൻ തീരുമാനിക്കുന്നു; നിങ്ങൾ ഘടനയും ഭാഷയും സംഘടിപ്പിക്കും. എൻ്റെ ഉള്ളടക്കത്തിൽ നിലവിലില്ലാത്ത കണ്ടെത്തലുകളോ അക്കങ്ങളോ ഫലങ്ങളോ ചേർക്കരുത്. കണ്ടെത്തലിൻ്റെ എൻ്റെ അസംസ്‌കൃത കുറിപ്പുകൾ (പരിശോധിച്ചിരിക്കുന്നു): - നില: 12 വിതരണക്കാരുടെ പേയ്‌മെൻ്റുകളിൽ (ആകെ 340,000 TL) രണ്ടാമത്തെ അംഗീകാരമില്ല. - മാനദണ്ഡം: കമ്പനി വാങ്ങൽ നടപടിക്രമം ആർട്ട്. - ആന്തരിക നിയന്ത്രണ ഡിസൈൻ ബലഹീനത. - ശുപാർശ: അടിയന്തര ഒഴിവാക്കൽ നീക്കം ചെയ്യണം അല്ലെങ്കിൽ അത് പിന്നീട് നിർബന്ധിത രണ്ടാമത്തെ അംഗീകാരത്തിന് വിധേയമാക്കണം. ടാസ്‌ക്: 1) മാനേജ്‌മെൻ്റ് ലെറ്ററിന് അനുയോജ്യമായ, ക്രിയാത്മകവും പ്രക്രിയാധിഷ്‌ഠിതവുമായ (വ്യക്തിയെ കുറ്റപ്പെടുത്തുന്നതല്ല) ഭാഷയിൽ, DKNEÖ (സാഹചര്യം-മാനദണ്ഡം-കാരണം-ഫലം-നിർദ്ദേശം) ഘടനയിൽ ഇത് എഴുതുക. 2) തെളിവുകളാൽ പിന്തുണയ്ക്കാത്ത കഠിനമായ പദപ്രയോഗങ്ങൾ (തെറ്റായ പെരുമാറ്റം, ഉദ്ദേശ്യം) ഉപയോഗിക്കരുത്; ഞാൻ പറയാത്തിടത്തോളം വഞ്ചനയെ സൂചിപ്പിക്കരുത്. 3) "ഇടത്തരം" പ്രാധാന്യത്തിൻ്റെ തലമായി നിർദ്ദേശിക്കുക, പക്ഷേ ഞാൻ അന്തിമ റേറ്റിംഗ് നൽകും; നിങ്ങളുടെ കാരണം ഒരു വാചകത്തിൽ എഴുതുക.

ഈ ആവശ്യം ശക്തമാണ്, കാരണം ഓഡിറ്റർ ഉള്ളടക്കം നൽകുന്നു, DKNEÖ ഘടന ആവശ്യപ്പെടുന്നു, പ്രോസസ്സ് അധിഷ്ഠിതവും അളന്നതുമായ ഭാഷ അടിച്ചേൽപ്പിക്കുന്നു, അഭിപ്രായം/പ്രാധാന്യം തീരുമാനം ഓഡിറ്റർക്ക് വിട്ടുകൊടുക്കുന്നു, കൃത്രിമത്വം നിരോധിക്കുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• കാഴ്ചയുടെ തരം AI-ക്ക് വിടുന്നു. തെളിവുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഓഡിറ്റർ വിധിയെ ഭാഷയുടെ കാര്യത്തിലേക്ക് ചുരുക്കുന്നു.
• ഉള്ളടക്കമില്ലാതെ ഒരു റിപ്പോർട്ട് അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു. അസംസ്‌കൃത കണ്ടെത്തലുകൾ നൽകാതെ "ഒരു റിപ്പോർട്ട് എഴുതാൻ" AI-യോട് പറയുന്നു; തെറ്റായ കണ്ടെത്തലുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു.
• അതിശയോക്തി കലർന്ന/ആക്ഷേപകരമായ ഭാഷ. തെളിവുകൾക്കപ്പുറം കനത്ത മൊഴികൾ; അനീതിയും നിയമപരമായ അപകടവും.
• കണ്ടെത്തൽ അപൂർണ്ണമായി രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. മാനദണ്ഡമോ സ്വാധീനമോ ഇല്ലാതെ "ഒരു പ്രശ്നമുണ്ട്" എന്ന് പറയുന്നത്; അത് ബോധ്യമാകില്ല.
• പ്രാധാന്യം അവഗണിക്കുന്നു. ഓരോ കണ്ടെത്തലും ഒരേ ഭാരത്തോടെ അവതരിപ്പിക്കുകയും വായനക്കാരൻ്റെ ശ്രദ്ധ തിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ശ്രദ്ധിക്കുക: റിപ്പോർട്ട് പൊതുജനങ്ങളിലേക്കോ മാനേജ്മെൻ്റിലേക്കോ പോകുന്ന ഒരു ഔദ്യോഗിക രേഖയാണ്. AI ഡ്രാഫ്റ്റ് അതേപടി അയയ്ക്കരുത്; തെളിവുകൾ, ടോൺ, പ്രൊഫഷണൽ വിധി എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ വാക്യവും ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക. റിപ്പോർട്ടിലെ എല്ലാ പ്രസ്താവനകൾക്കും പിന്നിൽ നിങ്ങൾ നിൽക്കുന്നു.

ചുരുക്കത്തിൽ

റിപ്പോർട്ടിംഗ് എന്നത് ഓഡിറ്റിൻ്റെ ഷോകേസ് ആണ്, കൂടാതെ AI ഭാഷ ഘടനയെയും സ്ഥിരതയെയും ശക്തമായി ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നു: DKNEÖ ഘടനയിലേക്ക് ചിതറിക്കിടക്കുന്ന കുറിപ്പുകൾ സംഘടിപ്പിക്കുന്നു, മാനേജുമെൻ്റ് ലെറ്ററിന് മുൻഗണന നൽകുന്നു, സ്റ്റാൻഡേർഡ് അഭിപ്രായ ഖണ്ഡികകൾ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ ഓഡിറ്ററുടെ അഭിപ്രായത്തിൻ്റെ തരം, കണ്ടെത്തലുകളുടെ പ്രാധാന്യം, തെളിവുകളോടുകൂടിയ ഓരോ പ്രസ്താവനയുടെയും പിന്തുണ എന്നിവ ഓഡിറ്ററെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. AI-യുടെ ഡിഫോൾട്ട് ശുഭാപ്തിവിശ്വാസം അല്ലെങ്കിൽ നാടകീയമായ ഭാഷയെ ഓഡിറ്റർ ബാലൻസ് ചെയ്യുന്നു; കൺട്രോളർ ഉള്ളടക്കം നൽകുന്നു. റിപ്പോർട്ടിലെ ഓരോ വാക്യത്തിനും പിന്നിൽ ഒപ്പിട്ട ഓഡിറ്റർ നിൽക്കുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

DKNEÖ യുടെ അഞ്ച് തലക്കെട്ടുകൾക്ക് കീഴിൽ സ്ഥിരീകരിച്ച (അല്ലെങ്കിൽ സാങ്കൽപ്പിക) കണ്ടെത്തലിൻ്റെ അസംസ്കൃത കുറിപ്പുകൾ എഴുതുക. മുകളിലെ ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ് പാറ്റേൺ ഉപയോഗിച്ച്, മാനേജ്മെൻ്റ് ലെറ്റർ ഭാഷയിൽ AI അത് എഡിറ്റ് ചെയ്യൂ; ഒരു പ്രോസസ്-ഓറിയൻ്റഡ് ടോണും "ഫാബ്രിക്കേഷൻ വേണ്ട" നിയമവും സജ്ജമാക്കുക. തുടർന്ന് വാചകം വായിച്ച് പരിശോധിക്കുക (1) ഓരോ വിഷയവും തെളിവുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണോ, (2) ഭാഷ അളക്കുകയാണോ, (3) നിർദ്ദേശം പ്രവർത്തനക്ഷമമാണോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക. നാല് തരത്തിലുള്ള കാഴ്‌ചകളിൽ ഒന്ന് ആവശ്യമായ ഒരു സാഹചര്യവും എഴുതുകയും നിങ്ങൾ ആ കാഴ്ച തിരഞ്ഞെടുത്തത് എന്തുകൊണ്ടെന്ന് ഒരു ഖണ്ഡികയിൽ ന്യായീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ കണ്ടെത്തൽ DKNEÖ (സാഹചര്യം-മാനദണ്ഡം-കാരണം-ഫലം-നിർദ്ദേശം) ഘടനയിൽ സ്ഥാപിച്ചു.
• [ ] "സ്റ്റാറ്റസ്" നമ്പറുകളും "മാനദണ്ഡം" റഫറൻസും പരിശോധിച്ചു; തെളിവുകളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
• [ ] ഭാഷ പ്രോസസ്സ് അധിഷ്ഠിതമാണ്, അളന്നതാണ്; അത് വ്യക്തിയെ കുറ്റപ്പെടുത്തുന്നില്ല, തെളിവുകളെ മറികടക്കുന്നില്ല.
• [ ] നിർദ്ദേശം മൂർത്തവും ബാധകവുമാണ്.
• [ ] അഭിപ്രായത്തിൻ്റെ തരവും അതിൻ്റെ പ്രാധാന്യവും ഞാൻ തീരുമാനിക്കുന്നു; ഞാൻ അത് AI-ക്ക് വിട്ടിട്ടില്ല.
• [ ] ഞാൻ AI-യുടെ ഡിഫോൾട്ട് ശുഭാപ്തി/നാടക ഭാഷയെ എൻ്റെ നിയന്ത്രണ വിധിയുമായി സന്തുലിതമാക്കി.
• [ ] ഞാൻ അവസാന വാചകം വരി വരിയായി വായിച്ചു; എല്ലാ പ്രസ്താവനകൾക്കും പിന്നിൽ ഞാൻ നിൽക്കുന്നു.