റിസ്ക് അസസ്മെൻ്റും മെറ്റീരിയലും: BDS 315, 320 എന്നിവയുടെ വെളിച്ചത്തിൽ റിസ്ക് മാപ്പ്

നേട്ടങ്ങൾ:

• ബിസിനസ്സും അതിൻ്റെ പരിതസ്ഥിതിയും അറിഞ്ഞുകൊണ്ട് മെറ്റീരിയൽ മിസ്‌സ്റ്റേറ്റ്‌മെൻ്റിൻ്റെ അപകടസാധ്യത തിരിച്ചറിയുന്ന പ്രക്രിയയിൽ ഒരു റിസ്ക് ഐഡിയ ജനറേറ്ററായും ഡ്രാഫ്റ്ററായും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് സപ്പോർട്ട് ഉപയോഗിച്ച് മെറ്റീരിയലിറ്റിയും അപ്രധാനമായ ത്രെഷോൾഡ് കണക്കുകൂട്ടലുകളും സ്ക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് കൂടാതെ ഓരോ നമ്പറും സ്വതന്ത്രമായി പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുക
• അന്തിമ റിസ്‌ക് അസസ്‌മെൻ്റും മെറ്റീരിയലിറ്റി വിധിയും ഓഡിറ്ററുടെ പ്രൊഫഷണൽ വിധിയുടേതാണെന്നും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഇൻപുട്ട് മാത്രമേ നൽകുന്നുള്ളൂവെന്നും നിലനിർത്താനുള്ള കഴിവ്

ഫീൽഡ് വർക്കിന് വളരെ മുമ്പുതന്നെ നല്ല ഓഡിറ്റിംഗ് മേശപ്പുറത്ത് വിജയിക്കുകയോ നഷ്ടപ്പെടുകയോ ചെയ്യുന്നു. ഒരു ഓഡിറ്റർ ബിസിനസ്സ് അറിയാതെ ആരംഭിക്കുകയാണെങ്കിൽ, എവിടെയാണ് തെറ്റ് സംഭവിക്കാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലെന്ന് ഊഹിക്കാതെ, ഈ അപകടസാധ്യതകളിലേക്ക് തൻ്റെ വിഭവങ്ങൾ (സമയം, ടീം, ടെസ്റ്റുകൾ) നയിക്കാതെ, അവൻ എത്ര കഠിനാധ്വാനം ചെയ്താലും തെറ്റായ സ്ഥലങ്ങളിൽ നോക്കിയേക്കാം. അതിനാൽ, BDS 315 (ബിസിനസിനെയും അതിൻ്റെ പരിതസ്ഥിതിയെയും അറിയുന്നതിലൂടെ മെറ്റീരിയൽ തെറ്റിദ്ധാരണയുടെ അപകടസാധ്യത നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനും വിലയിരുത്തുന്നതിനുമുള്ള മാനദണ്ഡം) കൂടാതെ BDS 320 (ഓഡിറ്റിംഗിലെ മെറ്റീരിയൽ നിലവാരം) എന്നിവ ഓഡിറ്റിൻ്റെ ചട്ടക്കൂട് സ്ഥാപിക്കുന്നു.

ഈ യൂണിറ്റിൽ, ആസൂത്രണ ഘട്ടത്തിലെ രണ്ട് പ്രധാന ജോലികൾ - മെറ്റീരിയലിറ്റി കണക്കുകൂട്ടലും റിസ്ക് മാപ്പിംഗും - ഒരു ആശയ പങ്കാളിയായും ഡ്രാഫ്റ്റ് ജനറേറ്ററായും നിങ്ങൾക്ക് AI എങ്ങനെ പ്രയോഗിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കവർ ചെയ്യും, പക്ഷേ എന്തുകൊണ്ടാണ് നിങ്ങൾ എല്ലായ്പ്പോഴും അന്തിമ വിധികർത്താവ്. ആദ്യം രണ്ട് ആശയങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കാം. വ്യക്തിഗതമായോ കൂട്ടായോ, പ്രസ്താവനകളുടെ ഉപയോക്താക്കളുടെ സാമ്പത്തിക തീരുമാനങ്ങളെ ബാധിക്കാൻ പര്യാപ്തമായ സാമ്പത്തിക പ്രസ്താവനകളിലെ പിശക് അല്ലെങ്കിൽ വഞ്ചനയാണ് മെറ്റീരിയൽ തെറ്റായ പ്രസ്താവന. ഏത് അക്കൗണ്ടിലാണ്, ഇടപാടുകളുടെ ക്ലാസ് അല്ലെങ്കിൽ വെളിപ്പെടുത്തൽ, ഏത് കാരണത്താലാണ് ഇത്തരമൊരു തെറ്റിദ്ധാരണ ഏറ്റവും കൂടുതൽ സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാനുള്ള ശ്രമമാണ് റിസ്ക് അസസ്മെൻ്റ്.

ബിസിനസ്സ് അറിയുക: AI ഒരു ചിന്താ പങ്കാളിയാകുന്നത്

ISA 315 ഓഡിറ്ററോട് അത് പ്രവർത്തിക്കുന്ന സ്ഥാപനവും പരിസ്ഥിതിയും (വ്യവസായം, നിയമനിർമ്മാണം, ബിസിനസ് മോഡൽ, ആന്തരിക നിയന്ത്രണം) അറിയാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. ഈ തിരിച്ചറിയൽ പ്രക്രിയയിൽ, ഓഡിറ്റർ ചോദിക്കുന്നു "ഈ ബിസിനസ്സ് ലൈനിൽ സാധാരണയായി എന്താണ് തെറ്റ് സംഭവിക്കുന്നത്?" അവൻ ചോദിക്കുന്നു. ഇവിടെയാണ് AI ഒരു മൂല്യവത്തായ ബ്രെയിൻസ്റ്റോമിംഗ് പങ്കാളി: ഇതിന് ഒരു വ്യവസായത്തിൻ്റെ സാധാരണ അപകടസാധ്യതയുള്ള മേഖലകൾ, അക്കൗണ്ടിംഗ് വഞ്ചനയുടെ പൊതുവായ പാറ്റേണുകൾ, കാലാനുസൃതത, വരുമാനം തിരിച്ചറിയൽ സങ്കീർണതകൾ എന്നിവ പെട്ടെന്ന് പട്ടികപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. എന്നാൽ സൂക്ഷിക്കുക: AI നൽകുന്ന ഈ ലിസ്റ്റ് പൊതുവായതും പൊതുവായതുമാണ്; നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് തിരിച്ചറിയുന്നില്ല. അതിനാൽ ഔട്ട്‌പുട്ട് ഒരു "ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് ഡ്രാഫ്റ്റ്" ആണ്, "റിസ്ക് അസസ്മെൻ്റ്" അല്ല.

നമുക്ക് പ്രക്രിയ ഘട്ടം ഘട്ടമായി സജ്ജീകരിക്കാം:

1. സന്ദർഭം നൽകുക. ബിസിനസ്സിൻ്റെ വ്യവസായം, വലുപ്പം, ബിസിനസ് മോഡൽ, ശ്രദ്ധേയമായ സവിശേഷതകൾ എന്നിവയെ അജ്ഞാതമായി വിവരിക്കുക. (പേരില്ല, TIN.)
2. ഒരു പൊതു റിസ്ക് ആശയം അഭ്യർത്ഥിക്കുക. "സാധാരണയായി ഇത്തരത്തിലുള്ള ബിസിനസ്സിൽ മെറ്റീരിയൽ തെറ്റിദ്ധാരണയുടെ അപകടസാധ്യത കൂടുതലുള്ളത് എവിടെയാണ്?" ചോദിക്കുക. AI നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ആരംഭ മാപ്പ് നൽകുന്നു.
3. ബിസിനസ്സിലേക്ക് ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കുക. നിങ്ങൾക്കറിയാവുന്ന വസ്‌തുതകൾ (ഈ ബിസിനസിൻ്റെ ചരിത്രം, ആന്തരിക നിയന്ത്രണങ്ങൾ, മുൻവർഷത്തെ കണ്ടെത്തലുകൾ) ഉപയോഗിച്ച് AI-യുടെ ലിസ്റ്റ് ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക. ചില അപകടസാധ്യതകൾ ഈ ബിസിനസിന് ബാധകമല്ല; ചിലത് AI ഒരിക്കലും കാണാത്ത അതുല്യമായ അപകടസാധ്യതകളാണ്.
4. തെളിവ് സഹിതം കെട്ടുക. ഫീൽഡ് പഠനത്തിൽ നിങ്ങൾ അഭിസംബോധന ചെയ്യേണ്ട ടെസ്റ്റ് ഓരോ റിസ്കുമായി ലിങ്ക് ചെയ്യുക.

നുറുങ്ങ്: "മെറ്റീരിയൽ തെറ്റായി പ്രസ്താവിക്കാനുള്ള സാധ്യത എവിടെയാണ്?" നിങ്ങളെ ചിന്തിപ്പിക്കാൻ അത് ഉപയോഗിക്കുക; "ഇവിടെയാണ് അപകടസാധ്യത, തീർച്ച" എന്ന് നിങ്ങളെ പറയിപ്പിക്കാനല്ല. റിസ്ക് വിലയിരുത്തൽ പ്രൊഫഷണൽ വിധിയാണ്; റിസ്ക് ആശയം മസ്തിഷ്കപ്രക്ഷോഭം.

മെറ്റീരിയൽ: സംഖ്യ, എന്നാൽ വിധിയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സംഖ്യ

ഐഎസ്എ 320 ഓഡിറ്റ് ആരംഭിക്കുമ്പോൾ ഒരു മെറ്റീരിയൽ ലെവൽ നിർണ്ണയിക്കാൻ ഓഡിറ്റർ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. പ്രായോഗികമായി, ഒരു സൂചകം തിരഞ്ഞെടുത്ത് (ഉദാ. ലാഭം, വരുമാനം, മൊത്തം ആസ്തികൾ അല്ലെങ്കിൽ ഇക്വിറ്റി എന്നിവയ്ക്ക് മുമ്പുള്ള നികുതി) അതിന് ഒരു ശതമാനം ബാധകമാക്കുന്നതിലൂടെയാണ് ഇത് ആരംഭിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, തുടർച്ചയായ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള നികുതിക്ക് മുമ്പുള്ള ലാഭത്തിൻ്റെ 5% അല്ലെങ്കിൽ വരുമാനത്തിൻ്റെ 0.5-1%. ഇതൊരു മെക്കാനിക്കൽ ഫോർമുലയല്ല: ഏത് സൂചകമാണ് ബിസിനസിന് ഏറ്റവും അർത്ഥവത്തായതെന്നും അതിൻ്റെ ശതമാനം എത്രയാണെന്നും അന്തിമ തുകയാണെന്നും ഓഡിറ്റർ തീരുമാനിക്കുന്നു. പ്രകടന സാമഗ്രി (ആസൂത്രണ സമയത്ത് പരിശോധന കർശനമാക്കുന്നതിന് മെറ്റീരിയലിറ്റിക്ക് താഴെയുള്ള താഴത്തെ പരിധി) കൂടാതെ വ്യക്തമായി അപ്രധാനമായ പരിധി (റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തത്ര ചെറിയ വ്യത്യാസങ്ങളുടെ പരിധി) എന്നിവയും നിർണ്ണയിക്കപ്പെടുന്നു.

AI ഇവിടെ ഒരു മികച്ച കാൽക്കുലേറ്ററും സാഹചര്യ എഞ്ചിനുമാണ്: ഇത് വ്യത്യസ്ത സൂചകങ്ങൾക്കും ശതമാനത്തിനുമുള്ള തുകകൾ തൽക്ഷണം കണക്കാക്കുന്നു, അവ ഒരു പട്ടികയിൽ നിങ്ങളുടെ മുന്നിൽ വെക്കുന്നു. എന്നാൽ സൂചകത്തിൻ്റെ തിരഞ്ഞെടുപ്പും അന്തിമ വിധിയും നിങ്ങളുടേതാണ്. ഇനിപ്പറയുന്ന പട്ടിക ഒരു സാധാരണ സാഹചര്യ ഔട്ട്പുട്ട് കാണിക്കുന്നു (നമ്പറുകൾ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്):

സൂചകം

തുക (TL)

% പ്രയോഗിച്ചു

മെറ്റീരിയൽ (TL)

നികുതിക്ക് മുമ്പുള്ള ലാഭം

12,000,000

5%

600,000

വരുമാനം

240,000,000

0.5%

1,200,000

ആകെ ആസ്തികൾ

180,000,000

1%

1,800,000

ഇക്വിറ്റി

90,000,000

2%

1,800,000

ഈ ടേബിളിൽ നോക്കുമ്പോൾ, ഓഡിറ്റർ ഇങ്ങനെ വിചാരിക്കുന്നു: "ലാഭം അസ്ഥിരമാണെങ്കിൽ, വരുമാനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മെറ്റീരിയൽ കൂടുതൽ ന്യായമായേക്കാം; എന്നാൽ ഈ ബിസിനസ്സിലെ ഉപയോക്താക്കളുടെ പ്രധാന താൽപ്പര്യം ലാഭക്ഷമതയാണെങ്കിൽ, നികുതിക്ക് മുമ്പുള്ള ലാഭം കൂടുതൽ ഉചിതമാണ്." ഈ വിലയിരുത്തൽ AI-ക്ക് പകരം വയ്ക്കാൻ കഴിയാത്ത പ്രൊഫഷണൽ വിധിയാണ്. AI 5 സെക്കൻഡിനുള്ളിൽ നാല് സാഹചര്യങ്ങൾ കണക്കാക്കുന്നു; ഏതാണ് ശരിയെന്ന് നിങ്ങൾ തീരുമാനിക്കുക.

മുൻകരുതൽ: AI നൽകിയ മെറ്റീരിയലിറ്റി രംഗം പരിശോധിക്കുക. ശതമാനം കണക്കുകൂട്ടൽ സ്വയം വീണ്ടും ചെയ്യുക (600,000 യഥാർത്ഥത്തിൽ 12,000,000 ൻ്റെ 5% ആണോ?) സൂചകങ്ങൾ ശരിയായ തുകകളാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. AI ഗുണനം തെറ്റായി അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ തുക ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.

റിസ്ക് മാപ്പ്: AI ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ, ഓഡിറ്റർ മുൻഗണന നൽകുന്നു

തിരിച്ചറിഞ്ഞ അപകടസാധ്യതകൾ ഒരിടത്ത് ശേഖരിക്കുകയും ഓരോന്നിനും മൂല്യനിർണ്ണയങ്ങൾ (സാധ്യത, ആഘാതം, പ്രസക്തമായ ക്ലെയിം, ആസൂത്രിത പരിശോധന) നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു വർക്ക്‌ഷീറ്റാണ് റിസ്ക് മാപ്പ്. അക്കൗണ്ടിംഗിലെ അവകാശവാദങ്ങൾ ഒരു അക്കൗണ്ടിനെയോ ഇടപാടിനെയോ കുറിച്ച് മാനേജ്മെൻ്റ് പരോക്ഷമായി ഉറപ്പിക്കുന്ന സത്യങ്ങളാണ്: യാഥാർത്ഥ്യം/അസ്തിത്വം, സമ്പൂർണ്ണത, കൃത്യത, മൂല്യനിർണ്ണയം, ആനുകാലികത (കട്ട്ഓഫ്), അവകാശങ്ങൾ-ബാധ്യതകൾ, അവതരണം. ഉദാഹരണത്തിന്, "വരുമാനം പൂർത്തിയായി" എന്നത് ഒരു സമ്പൂർണ്ണ അവകാശവാദമാണ്; "സ്റ്റോക്കുകൾ അവയുടെ മൊത്തം റിയലൈസബിൾ മൂല്യത്തിൽ വിലമതിക്കുന്നു" എന്നത് ഒരു മൂല്യനിർണ്ണയ അവകാശവാദമാണ്.

അപകടസാധ്യതകളുടെ അസംസ്കൃത പട്ടികയെ ഒരു സംഘടിത ഭൂപടമാക്കി മാറ്റുന്നതിൽ AI നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു: ഓരോ അപകടസാധ്യതയും അനുബന്ധ ക്ലെയിമിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യുക, സാധ്യമായ ടെസ്റ്റുകൾ ലിസ്റ്റുചെയ്യുക, പട്ടിക ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യുക. എന്നാൽ രണ്ട് കാര്യങ്ങൾ ഒരിക്കലും അദ്ദേഹത്തിന് വിട്ടുകൊടുക്കരുത്: (1) ഈ ബിസിനസിന് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഏത് റിസ്ക് ബാധകമാണ്, (2) അപകടസാധ്യതകളുടെ മുൻഗണന. നിങ്ങളുടെ ഓഡിറ്റ് ഉറവിടങ്ങൾ എവിടെയാണ് നിങ്ങൾ ചെലവഴിക്കുന്നതെന്ന് ഇവ നിർണ്ണയിക്കുകയും ഓഡിറ്റ് ഗുണനിലവാരത്തെ നേരിട്ട് ബാധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ശരിയായ ഉപയോഗം. ഒരു ഓഡിറ്റ് എക്‌സിക്യൂട്ടീവ് പുതുതായി സ്വന്തമാക്കിയ റീട്ടെയിൽ ക്ലയൻ്റിനുള്ള അപകടസാധ്യതകളെക്കുറിച്ച് ചിന്തിച്ചു. AI-യോട് ചോദിക്കുക "ഒരു മൾട്ടി-ബ്രാഞ്ച് റീട്ടെയിൽ ബിസിനസിൽ മെറ്റീരിയൽ തെറ്റിദ്ധാരണയുടെ അപകടസാധ്യത കൂടുതലുള്ളത് എവിടെയാണ്?" അവൻ ചോദിച്ചു; ക്യാഷ് മാനേജ്മെൻ്റ്, സ്റ്റോക്ക് കൗണ്ട് വ്യത്യാസങ്ങൾ, റവന്യൂ കട്ടിംഗ്, റിട്ടേൺ/ഡിസ്കൗണ്ട് കൃത്രിമത്വം എന്നിങ്ങനെ 11 ഇനങ്ങളുടെ ഡ്രാഫ്റ്റ് അദ്ദേഹത്തിന് ലഭിച്ചു. സ്വന്തം അറിവിലൂടെ അദ്ദേഹം ഇത് ഫിൽട്ടർ ചെയ്തു: ഇടപാടുകാരന് കുറഞ്ഞ പണ വിൽപ്പന (കാർഡ്-ഹെവി) ഉണ്ടായിരുന്നു, ആ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നു; വർഷാവസാനം തീവ്രമായ പ്രചാരണം നടന്നതിനാൽ AI നഷ്‌ടപ്പെടുത്താത്ത സ്റ്റോക്ക് കട്ടിംഗിൻ്റെ അപകടസാധ്യത ഈ ബിസിനസ്സിൽ നിർണായകമായിരുന്നു. ഫലം: AI വിത്ത് എത്തിച്ചു, ഓഡിറ്റർ ബിസിനസ്സിലേക്ക് മാപ്പ് ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കി.

കേസ് 2 - പ്രാധാന്യം ഗുണന പിശക്. ഒരു ടീം അംഗം AI ഒരു കാർഡിനാലിറ്റി രംഗം കണക്കാക്കി. YZ 240 ദശലക്ഷത്തിന് പകരം 24 ദശലക്ഷമായി വരുമാനം തെറ്റായി എടുത്ത് മെറ്റീരിയൽ 120,000 TL ആയി ഉയർത്തി. ടീം അംഗം ഇത് പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാതെ ആസൂത്രണം ചെയ്തു; പ്രകടന സാമഗ്രികൾ നിർണ്ണയിക്കപ്പെടാത്തതിനാൽ, ടീം അനാവശ്യമായി നൂറുകണക്കിന് അധിക ഇനങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കാൻ തുടങ്ങി. ഉത്തരവാദിത്തപ്പെട്ടയാളുടെ ശ്രദ്ധയിൽപ്പെട്ടപ്പോൾ തുക തിരുത്തി. പാഠം: AI യുടെ ഓരോ ഗുണനവും വീണ്ടും കണക്കാക്കുക.

കേസ് 3 - ഒരു ബിസിനസ്സിനായി പൊതു ലിസ്റ്റിനെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നു. YZ നൽകിയ പൊതുവായ "നിർമ്മാണ വ്യവസായ അപകടസാധ്യതകളുടെ" ലിസ്റ്റ് ഒരു ഇൻ്റേൺ റിസ്ക് അസസ്മെൻ്റ് വർക്ക്ഷീറ്റിൽ ഒട്ടിച്ചു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ഉപഭോക്താവിന് "മൾട്ടി-ഇയർ കൺസ്ട്രക്ഷൻ കരാറുകളിൽ പൂർത്തിയാക്കിയ കൃത്രിമത്വത്തിൻ്റെ ശതമാനം" ലിസ്റ്റുചെയ്തിട്ടില്ല (ഉപഭോക്താവ് ഒരു മെറ്റീരിയൽ വിതരണക്കാരനായിരുന്നു, ഒരു ഉപ കരാറുകാരനല്ല); മറുവശത്ത്, ഉപഭോക്തൃ-നിർദ്ദിഷ്ട "ഇൻട്രാ ഗ്രൂപ്പ് സെയിൽസിലെ ട്രാൻസ്ഫർ പ്രൈസിംഗ്" റിസ്ക് ലിസ്റ്റിൽ ഇല്ലായിരുന്നു. ബിസിനസ്സ്-നിർദ്ദിഷ്‌ട വിലയിരുത്തലായി പൊതു പട്ടിക തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നത് അപകടസാധ്യതകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും അപൂർണ്ണമാക്കുകയും ചെയ്തു.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഈ കമ്പനിയുടെ അപകടസാധ്യതകളും മെറ്റീരിയലും ഞങ്ങളോട് പറയുക.

പ്രശ്നം: ബിസിനസ്സ് അവതരിപ്പിച്ചിട്ടില്ല, സൂചകവും തുകയും നൽകിയിട്ടില്ല, കൂടാതെ ഒരു "ചില അപകടസാധ്യതയും" ഒരു സാങ്കൽപ്പിക മെറ്റീരിയൽ തുകയും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനാണ് AI നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: നിങ്ങൾ ഒരു സ്വതന്ത്ര ഓഡിറ്ററുടെ ആസൂത്രണ സഹായിയാണ്. അപകടസാധ്യതയുടെയും ഭൗതികതയുടെയും അന്തിമ വിധി എൻ്റേതാണ്. സന്ദർഭം (അജ്ഞാതൻ): ഒരു ഇടത്തരം വലിപ്പമുള്ള, മൾട്ടി-ബ്രാഞ്ച് ഫുഡ് റീട്ടെയിൽ ബിസിനസ്സ്. വർഷാവസാനം ശക്തമായ പ്രചാരണമാണ് നടക്കുന്നത്. കാർഡ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിൽപ്പന, കുറഞ്ഞ പണം. മുൻവർഷത്തെ കണ്ടെത്തൽ: ഇൻവെൻ്ററി എണ്ണം വ്യത്യാസങ്ങൾ. ടാസ്ക് എ - അപകടസാധ്യതയുള്ള ആശയം: ഇത്തരത്തിലുള്ള ബിസിനസ്സിൽ മെറ്റീരിയൽ തെറ്റിദ്ധാരണയുടെ അപകടസാധ്യത കൂടുതലുള്ള മേഖലകൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുക, ഓരോന്നും പ്രസക്തമായ അക്കൌണ്ടിംഗ് സ്ഥിരീകരണത്തിലേക്ക് (പൂർണ്ണത, സത്യസന്ധത, ആനുകാലികത/കട്ട്ഓഫ്, മൂല്യനിർണ്ണയം മുതലായവ) മാപ്പ് ചെയ്യുക. ഇവ പൊതുവായതാണെന്നും ബിസിനസ്-നിർദ്ദിഷ്ട മൂല്യനിർണ്ണയം എനിക്കുള്ളതാണെന്നും ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. ടാസ്‌ക് ബി - മെറ്റീരിയൽ സാഹചര്യം: താഴെ പറയുന്ന സൂചകങ്ങൾക്കായി %s ഉപയോഗിച്ച് മെറ്റീരിയൽ സിനാരിയോ പട്ടിക കണക്കാക്കുക; ഓരോ ഗുണനവും വ്യക്തമായി കാണിക്കുക, അതുവഴി എനിക്ക് അത് സ്ഥിരീകരിക്കാൻ കഴിയും. ഏത് സൂചകം തിരഞ്ഞെടുക്കണമെന്ന് ഞാൻ തീരുമാനിക്കും.- നികുതിക്ക് മുമ്പുള്ള ലാഭം: 12.000.000 TL- വരുമാനം: 240.000.000 TL- ആകെ അസറ്റുകൾ: 180.000.000 TLRule: ഞാൻ ഡാറ്റ നൽകാത്ത നമ്പറുകളൊന്നും ഉണ്ടാക്കരുത്.

ഈ പ്രോംപ്റ്റ് ശക്തമാണ്, കാരണം ഇത് ബിസിനസ്സിനെ പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു, ക്ലെയിം പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ ആവശ്യമാണ്, അക്കൗണ്ട് പരിശോധിക്കാവുന്നതാക്കുന്നു, തീരുമാനം ഓഡിറ്ററിന് വിട്ടുകൊടുക്കുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• ബിസിനസ്സ് വിലയിരുത്തലിനായി പൊതുവായ അപകടസാധ്യതാ പട്ടിക തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. AI-യുടെ ജനറിക് ഔട്ട്‌പുട്ട് ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാതെ വർക്ക്‌ഷീറ്റിലേക്ക് ഇടുന്നു.
• കാർഡിനാലിറ്റി ഗുണനം പരിശോധിക്കുന്നില്ല. തുകയിലോ ശതമാനത്തിലോ AI-യുടെ പിശക് ശ്രദ്ധിക്കുന്നില്ല.
• ഇൻഡിക്കേറ്റർ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ AI-ക്ക് വിടുന്നു. ഏത് സൂചകമാണ് ഉചിതം എന്നത് പ്രൊഫഷണൽ വിധിയുടെ കാര്യമാണ്.
• ക്ലെയിമുകളിലേക്ക് അപകടസാധ്യതകളെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നില്ല. ക്ലെയിം മാച്ചിംഗ് ഇല്ലാത്ത റിസ്ക് ടെസ്റ്റുമായി ലിങ്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല.
• മുൻ വർഷത്തെ കണ്ടെത്തലുകളും ബിസിനസ്സ് നിർദ്ദിഷ്ട വിവരങ്ങളും അവഗണിക്കുന്നു. AI-ക്ക് ഈ കാര്യങ്ങൾ അറിയില്ല; നിങ്ങൾ അവനോട് പറഞ്ഞില്ലെങ്കിൽ, റിസ്ക് മാപ്പ് അപൂർണ്ണമായിരിക്കും.

നുറുങ്ങ്: റിസ്ക് മാപ്പ് തയ്യാറാക്കിയ ശേഷം, AI-യോട് ചോദിക്കുക "ഈ മാപ്പിൽ അവഗണിക്കപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന അപകടസാധ്യതകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?" പിന്നോട്ട് ചോദിക്കുക. ഇത് അന്ധമായ പാടുകൾ കാണാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു; എന്നാൽ ആശയങ്ങൾ സ്വയം ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക.

ചുരുക്കത്തിൽ

ആസൂത്രണ ഘട്ടത്തിൽ, AI രണ്ട് ശക്തമായ ഉപയോഗങ്ങൾ കൊണ്ടുവരുന്നു: സെക്ടറൽ റിസ്ക് ബ്രെയിൻസ്റ്റോമിംഗ്, മെറ്റീരിയൽ സിനാരിയോ കണക്കുകൂട്ടൽ. എന്നാൽ ASA 315 അനുസരിച്ച് മെറ്റീരിയൽ തെറ്റിദ്ധാരണയുടെ അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്തുകയും ASA 320 അനുസരിച്ച് മെറ്റീരിയൽ നിർണ്ണയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് പ്രൊഫഷണൽ വിധിയാണ്. AI പൊതുവായ അപകടസാധ്യതയുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചയും പരിശോധിക്കാവുന്ന അക്കൗണ്ടിംഗും നൽകുന്നു; ഏത് അപകടസാധ്യതയാണ് സാധുതയുള്ളത്, ഏത് സൂചകം തിരഞ്ഞെടുക്കണം, അന്തിമ മെറ്റീരിയൽ തുക ഓഡിറ്ററുടേതാണ്. ഓരോ മെറ്റീരിയലിറ്റി ഗുണനവും വീണ്ടും കണക്കാക്കുക, ബിസിനസ്സ്-നിർദ്ദിഷ്ടമായ എല്ലാ റിസ്ക് ആശയങ്ങളും ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു സാങ്കൽപ്പിക ബിസിനസ്സ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക (വ്യവസായം, വലുപ്പം, മുൻ വർഷത്തെ കണ്ടെത്തൽ എന്നിവ നിർണ്ണയിക്കുക). മുകളിലുള്ള ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ് പാറ്റേൺ ഉപയോഗിച്ച്, ആദ്യം പൊതുവായ അപകടസാധ്യതയുള്ള ആശയം നേടുക, തുടർന്ന് മെറ്റീരിയൽ സാഹചര്യം. AI-യുടെ അപകടസാധ്യത പട്ടികയെ മൂന്ന് കോളം പട്ടികയിലേക്ക് മാറ്റുക: "റിസ്ക് / പ്രസക്തമായ ക്ലെയിം / ഇത് ഈ ബിസിനസിന് ബാധകമാണോ (Y/N, ന്യായീകരണം)". മെറ്റീരിയലിറ്റി സാഹചര്യത്തിൽ ഓരോ ഗുണനവും സ്വമേധയാ പരിശോധിച്ച് നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത സൂചകത്തിനുള്ള ന്യായീകരണം ഒരു വാക്യത്തിൽ എഴുതുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ ബിസിനസ്സിനെ അജ്ഞാതമായി വിവരിച്ചു, എന്നാൽ മതിയായ സന്ദർഭത്തിൽ (വ്യവസായം, വലിപ്പം, ചരിത്രപരമായ കണ്ടെത്തലുകൾ).
• [ ] ഞാൻ AI യുടെ അപകടസാധ്യതയുള്ള ആശയങ്ങൾ ബിസിനസ്സ്-നിർദ്ദിഷ്ട അറിവിലൂടെ ഫിൽട്ടർ ചെയ്തു; ഞാൻ അസാധുവായവ നീക്കം ചെയ്യുകയും വിട്ടുപോയവ ചേർക്കുകയും ചെയ്തു.
• [ ] ഞാൻ ഓരോ അപകടസാധ്യതയും പ്രസക്തമായ അക്കൌണ്ടിംഗ് ഉറപ്പിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യുകയും ഒരു ടെസ്റ്റുമായി ലിങ്ക് ചെയ്യുകയും ചെയ്തു.
• [ ] മെറ്റീരിയലിറ്റി സാഹചര്യത്തിൽ ഓരോ ഉൽപ്പന്നവും തുകയും ഞാൻ സ്വതന്ത്രമായി പരിശോധിച്ചു.
• [] ഞാൻ സൂചകത്തിൻ്റെ തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെ ന്യായീകരിച്ചു; ഞാൻ തീരുമാനമെടുത്തു.
• [ ] പ്രകടന സാമഗ്രികൾക്കും വ്യക്തമായും ഭൗതികമല്ലാത്തതിനും ഞാൻ പരിധി നിശ്ചയിച്ചു.
• [ ] എന്തെങ്കിലും അപകടസാധ്യതകൾ അവഗണിക്കപ്പെടുന്നുണ്ടോ? ഞാൻ പുറകിലേക്ക് ചോദിച്ചു, ആശയങ്ങൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്തു.