അനുരഞ്ജനം, സ്ഥിരീകരണം, ത്രീ-വേ മാച്ചിംഗ് ഓട്ടോമേഷൻ

നേട്ടങ്ങൾ:

• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പിന്തുണയോടെ നിലവിലെ അനുരഞ്ജനം, ബാങ്ക് അനുരഞ്ജനം, ത്രീ-വേ മാച്ചിംഗ് (ഓർഡർ-ഡെലിവറി നോട്ട്-ഇൻവോയ്സ്) ടെസ്റ്റുകൾ എന്നിവ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിൻ്റെ യുക്തി മനസ്സിലാക്കുന്നു
• വ്യത്യാസം (വ്യത്യാസം) വിശകലനം തരംതിരിക്കാനും മുൻഗണന നൽകാനുമുള്ള കഴിവ്, കൃത്രിമ ബുദ്ധിയുമായുള്ള അനുരഞ്ജന വ്യത്യാസങ്ങളുടെ കാരണങ്ങൾ
• പൊരുത്തപ്പെടാത്ത ഇനങ്ങളും സ്ഥിരീകരണ വ്യത്യാസങ്ങളും ഓഡിറ്റർ അന്വേഷിക്കണമെന്നും കൃത്രിമബുദ്ധി വ്യത്യാസം മാത്രമേ കാണിക്കുന്നുള്ളൂവെന്നും മനസ്സിലാക്കാനുള്ള കഴിവ്.

ഒരു രേഖ യഥാർത്ഥത്തിൽ നിലവിലുണ്ടെന്നും കൃത്യമായി സൂക്ഷിച്ചിട്ടുണ്ടെന്നും ഒരു സ്വതന്ത്ര സ്രോതസ്സുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തി പരിശോധിക്കുന്നതാണ് ഓഡിറ്റിൻ്റെ നട്ടെല്ല്. കടക്കാരൻ്റെ കക്ഷിയുടെ അംഗീകാരത്തോടെ ഒരു ക്രെഡിറ്റ് എൻട്രി യഥാർത്ഥമാണ്; ഒരു ബാങ്ക് ബാലൻസ് ശരിയാണ്, ബാങ്കിൽ നിന്നുള്ള സ്ഥിരീകരണം; ഓർഡർ-ഡെലിവറി നോട്ട്-ഇൻവോയ്സ് ട്രിയോ പരസ്പരം പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് നിങ്ങൾ ഒരു വാങ്ങലിൻ്റെ ആധികാരികത പരിശോധിക്കുന്നു. ഈ പ്രക്രിയകളെ മൊത്തത്തിൽ അനുരഞ്ജനം എന്നും സ്ഥിരീകരണം എന്നും വിളിക്കുന്നു. അവയ്ക്ക് അന്തർലീനമായി വലിയ അളവിലുള്ള ഇനങ്ങളുടെ താരതമ്യം ആവശ്യമായി വരുന്നതിനാൽ, അവ ആവർത്തിച്ചുള്ളതും സമയമെടുക്കുന്നതും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പ്രകാശിക്കുന്നതുമാണ്.

ഈ യൂണിറ്റിൽ, ഞങ്ങൾ മൂന്ന് ജോലികൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു: നിലവിലെ/അക്കൗണ്ട് അനുരഞ്ജനം (രണ്ട് കക്ഷികളുടെ രേഖകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക), ബാങ്ക് അനുരഞ്ജനം (ലെഡ്ജർ ബാലൻസും ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്‌മെൻ്റും അനുരഞ്ജിപ്പിക്കൽ), ത്രീ-വേ മാച്ച് (പർച്ചേസ് ഓർഡർ, ഗുഡ്സ് രസീത്/ഡെലിവറി നോട്ട്, വെണ്ടർ ഇൻവോയ്സ് എന്നിവ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു). അടിസ്ഥാന തത്വം മാറ്റമില്ലാതെ തുടരുന്നു: AI പൊരുത്തപ്പെടുത്തുകയും വ്യത്യാസം ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു; വ്യത്യാസത്തിൻ്റെ കാരണം അന്വേഷിച്ച് ഒരു നിഗമനത്തിലെത്തേണ്ടത് ഓഡിറ്ററാണ്.

എന്താണ് ത്രീ-വേ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ, എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാണ്?

ഒരു ബിസിനസ്സ് സാധനങ്ങൾ/സേവനങ്ങൾ വാങ്ങുമ്പോൾ, സാധാരണയായി മൂന്ന് ഡോക്യുമെൻ്റുകൾ സംഭവിക്കുന്നു: (1) പർച്ചേസ് ഓർഡർ - എന്താണ് ഓർഡർ ചെയ്തത്, എത്ര തുക, ഏത് വിലയ്ക്ക്; (2) സാധനങ്ങളുടെ ഡെലിവറി നോട്ട് / രസീത് - എന്ത്, എത്ര ലഭിച്ചു; (3) വെണ്ടർ ഇൻവോയ്സ് - എന്ത്, എത്ര ഇൻവോയ്സ് ചെയ്തു. ആരോഗ്യകരമായ ഒരു നിയന്ത്രണ പരിതസ്ഥിതിയിൽ, ഇവ മൂന്നും പൊരുത്തപ്പെടണം: ഓർഡർ = ലഭിച്ചു = ഇൻവോയ്സ്. ത്രീ-വേ മാച്ച് ടെസ്റ്റ് ഈ മൂന്നും പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു. തർക്കങ്ങൾ; അമിത ഇൻവോയ്‌സിംഗ്, സാങ്കൽപ്പിക വാങ്ങലുകൾ, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് പേയ്‌മെൻ്റുകൾ, വില കൃത്രിമം അല്ലെങ്കിൽ ലളിതമായ ഡാറ്റ പിശക് എന്നിവ അർത്ഥമാക്കാം.

ഈ മൂന്ന് രേഖകളിലുടനീളമുള്ള ആയിരക്കണക്കിന് വാങ്ങലുകൾ നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ AI-ന് പൊരുത്തപ്പെടുത്താനാകും. എന്നാൽ ദൃശ്യമാകുന്ന "പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഇനങ്ങളുടെ" ലിസ്റ്റ് പിശകുകളുടെ പട്ടികയല്ല. ഇനിപ്പറയുന്ന നിരപരാധികളായ കാരണങ്ങളാൽ ഒരു ഇനം പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല: ഭാഗിക ഡെലിവറി (ഓർഡർ 100, ഡെലിവറി 60), സമയ വ്യത്യാസം (ഇൻവോയ്സ് ഇതുവരെ എത്തിയിട്ടില്ല), സ്വീകാര്യമായ സഹിഷ്ണുതയ്ക്കുള്ളിലെ വില വ്യത്യാസം, കിഴിവ് അല്ലെങ്കിൽ ഷിപ്പിംഗ് ഇനം. വ്യത്യാസത്തിൻ്റെ കാരണം കണ്ടെത്തി നിരപരാധിയെ സംശയിക്കുന്നയാളിൽ നിന്ന് വേർപെടുത്തുക എന്നതാണ് ഓഡിറ്ററുടെ ജോലി.

പൊരുത്തം തരം

താരതമ്യം ചെയ്തു

വ്യത്യാസത്തിൻ്റെ സാധാരണ കാരണങ്ങൾ

നിലവിലെ അനുരഞ്ജനം

ഞങ്ങളുടെ രജിസ്ട്രേഷൻ ↔ കൌണ്ടർപാർട്ടി രജിസ്ട്രേഷൻ

സമയം, റീഫണ്ട്, അപൂർണ്ണമായ രജിസ്ട്രേഷൻ, വിനിമയ നിരക്ക് വ്യത്യാസം

ബാങ്ക് അനുരഞ്ജനം

ലെഡ്ജർ ↔ ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റ്

ചെക്ക് ഇൻ ട്രാൻസിറ്റ്, ബാങ്ക് ചാർജ്, റെക്കോർഡ് ഇതുവരെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്തിട്ടില്ല

ത്രിതല മത്സരം

ഓർഡർ ↔ ഡെലിവറി നോട്ട് ↔ ഇൻവോയ്സ്

ഭാഗിക ഡെലിവറി, സമയം, വില വ്യത്യാസം, തനിപ്പകർപ്പ്, സാങ്കൽപ്പികം

ബാഹ്യ സ്ഥിരീകരണം: ഏറ്റവും വിശ്വസനീയമായ തെളിവുകളിൽ ഒന്ന്

ഒരു ബാലൻസ് അല്ലെങ്കിൽ ഇടപാടിനെക്കുറിച്ച് ഒരു മൂന്നാം കക്ഷിയിൽ നിന്ന് (ബാങ്ക്, ഉപഭോക്താവ്, വിതരണക്കാരൻ) നേരിട്ട് രേഖാമൂലമുള്ള പ്രതികരണം നേടുന്നതിനുള്ള രീതിയാണ് ഓഡിറ്റിംഗിലെ ബാഹ്യ സ്ഥിരീകരണം, BDS 505 ഇത് നിയന്ത്രിക്കുന്നു. ഓഡിറ്ററുടെ ഏറ്റവും ശക്തമായ തെളിവുകളിലൊന്നാണ് ബാഹ്യമായ സ്ഥിരീകരണം; കാരണം വിവരങ്ങൾ വരുന്നത് ഒരു സ്വതന്ത്ര ഉറവിടത്തിൽ നിന്നാണ്, ഓഡിറ്റ് ചെയ്ത സ്ഥാപനത്തിൽ നിന്നല്ല. ഇവിടെ, കരട് സ്ഥിരീകരണ അക്ഷരങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിലും ഇൻകമിംഗ് പ്രതികരണങ്ങളെ ലെഡ്ജർ രേഖകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിലും പ്രതികരിക്കാത്ത കക്ഷികളെ (പിന്തുടരേണ്ടവ) ലിസ്റ്റുചെയ്യുന്നതിലും AI ആക്സിലറേറ്ററാണ്. എന്നാൽ രണ്ട് പോയിൻ്റുകൾ നിർണായകമാണ്: ആദ്യം, യഥാർത്ഥ വിലാസക്കാരൻ്റെ വിവരങ്ങളുള്ള സ്ഥിരീകരണ കത്ത് പൂരിപ്പിക്കുന്നതും അയയ്ക്കുന്നതും ഓഡിറ്ററുടെ നിയന്ത്രണത്തിലായിരിക്കണം; രണ്ടാമതായി, പ്രതികരണം യഥാർത്ഥമാണെന്നും ഓഡിറ്ററിലേക്ക് നേരിട്ട് എത്തുന്നുവെന്നും ഓഡിറ്റർ ഉറപ്പാക്കണം. സ്ഥിരീകരണ പ്രക്രിയയുടെ സമഗ്രത ഓഡിറ്ററിലാണ്. AI താരതമ്യവും ട്രാക്കിംഗും എളുപ്പമാക്കുന്നു.

വിടവ് വിശകലനം: AI വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നു, ഓഡിറ്റർ തീരുമാനിക്കുന്നു

സമവായ വ്യത്യാസങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ഉൽപ്പാദനപരമായ മാർഗ്ഗം വ്യത്യാസങ്ങളെ തരംതിരിക്കുക എന്നതാണ്: അവ സമയവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണ് (കാലങ്ങൾക്കിടയിൽ മാറും, പക്ഷേ യഥാർത്ഥ വ്യത്യാസങ്ങളല്ല), അവ സ്ഥിരമായ വ്യത്യാസങ്ങളാണ്, അവ വിശദീകരിക്കപ്പെടാത്തവയാണ്. AI-ക്ക് ഈ പ്രാഥമിക വർഗ്ഗീകരണം വേഗത്തിൽ ചെയ്യാൻ കഴിയും: ഇത് വ്യത്യാസത്തിൻ്റെ അളവും ദിശയും സാധ്യമായ കാരണവും ഒരു പട്ടികയിൽ ഇടുന്നു. എന്നാൽ സൂക്ഷിക്കുക: AI യുടെ "സാധ്യതയുള്ള കാരണം" കോളം ഒരു പ്രവചനമാണ്, ഒരു നിർണ്ണയമല്ല. "ഒരുപക്ഷേ സമയ വ്യത്യാസം" എന്ന് പറഞ്ഞതുകൊണ്ട് മാത്രം വ്യത്യാസം സമയമാണെന്ന് തെളിയിക്കുന്നില്ല; ഓഡിറ്റർ ഇത് ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ (അടുത്ത കാലയളവിലെ ഇൻവോയ്സ്, റിട്ടേൺ രസീത്, ബാങ്ക് രസീത്) ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരീകരിക്കണം.

നുറുങ്ങ്: തുകയുടെ വലുപ്പവും വിശദീകരണവും അനുസരിച്ച് വ്യത്യാസങ്ങൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുക. ചെറുതും എളുപ്പത്തിൽ വിശദീകരിക്കപ്പെട്ടതുമായ വ്യത്യാസങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുക; വലിയതോ വിശദീകരിക്കാനാകാത്തതോ ആയ വ്യത്യാസങ്ങളിൽ ഓഡിറ്റർ വർക്ക് കേന്ദ്രീകരിക്കുക. AI മുൻഗണനാ പട്ടിക നിർമ്മിക്കുന്നു; നിങ്ങൾ ത്രെഷോൾഡ് സജ്ജമാക്കി ഫോക്കസ് ചെയ്യുക.

ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള അനുരഞ്ജന ഓട്ടോമേഷൻ

1. രണ്ട് (അല്ലെങ്കിൽ മൂന്ന്) ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തയ്യാറാക്കി അജ്ഞാതമാക്കുക. പൊരുത്തപ്പെടുന്ന കീ നിർണ്ണയിക്കുക (ഇൻവോയ്സ് നമ്പർ, ഓർഡർ നമ്പർ, തുക + തീയതി).
2. പൂർണ്ണത സ്ഥിരീകരിക്കുക. ഓരോ ക്ലസ്റ്ററിനുമുള്ള മൊത്തം രേഖകളും എണ്ണവും പ്രതീക്ഷിച്ചതിനോട് യോജിക്കുന്നുണ്ടോ?
3. പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ നിയമം നിർവ്വചിക്കുക. കൃത്യമായ പൊരുത്തമുണ്ടോ അല്ലെങ്കിൽ സഹിഷ്ണുത (ഉദാ. ±1% വില വ്യത്യാസം) അനുവദിക്കുമോ?
4. AI-യുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തുക. പൊരുത്തപ്പെടുന്നവ, പൊരുത്തപ്പെടാത്തവ, സഹിഷ്ണുത ഉള്ളവ എന്നിവ പ്രത്യേക ലിസ്റ്റുകളിൽ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു.
5. വ്യത്യാസങ്ങൾ തരംതിരിക്കുകയും മുൻഗണന നൽകുകയും ചെയ്യുക. സമയം/സ്ഥിരമായ/വിശദീകരിക്കപ്പെടാത്തത്.
6. ഒരു ഓഡിറ്ററായി അന്വേഷിക്കുക. ഡോക്യുമെൻ്റേഷനുമായി എന്തെങ്കിലും കാര്യമായ വ്യത്യാസങ്ങൾ ഉണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുക; നിഗമനവും യുക്തിയും രേഖപ്പെടുത്തുക.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് പേയ്‌മെൻ്റ് ക്യാപ്‌ചർ. ഒരു ഓഡിറ്റർ ത്രീ-വേ 12,400 വാങ്ങലുകൾ AI-യുമായി പൊരുത്തപ്പെട്ടു. ഒരേ ഇൻവോയ്‌സ് നമ്പറിനായി രണ്ട് വ്യത്യസ്ത പേയ്‌മെൻ്റുകളുള്ള 6 ഇനങ്ങൾ YZ അടയാളപ്പെടുത്തി. ഓഡിറ്റർ പരിശോധിച്ചു: 4 വ്യത്യസ്ത വർഷങ്ങളിലെ സമാന നമ്പറുകളുള്ള നിയമാനുസൃത ഇൻവോയ്സുകളാണ്; എന്നാൽ അവയിൽ 2 എണ്ണം യഥാർത്ഥത്തിൽ ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് പേയ്‌മെൻ്റുകളായിരുന്നു (ഒരേ ഇൻവോയ്‌സ് രണ്ട് തവണ അടച്ചു), ആകെ 88,000 TL. പുനഃസ്ഥാപിക്കൽ പ്രക്രിയ ആരംഭിക്കുകയും ആന്തരിക നിയന്ത്രണ ദൗർബല്യം മാനേജ്മെൻ്റ് കത്തിൽ എഴുതുകയും ചെയ്തു. AI 6 ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിച്ചു; 2 യഥാർത്ഥ പ്രശ്നങ്ങൾ ഓഡിറ്റർ സ്ഥിരീകരിച്ചു.

കേസ് 2 - സമയ വ്യത്യാസം തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കൽ. ബാങ്ക് അനുരഞ്ജനത്തിൽ YZ അടയാളപ്പെടുത്തിയ 40,000 TL വ്യത്യാസം ഒരു "റെക്കോർഡിംഗ് പിശക്" ആയി ഒരു ടീം അംഗം നേരിട്ട് എഴുതിത്തള്ളി. ഉത്തരവാദിത്തപ്പെട്ട വ്യക്തി പരിശോധിച്ചു: കാലയളവിൻ്റെ അവസാനത്തിൽ വരച്ച ചെക്കായിരുന്നു വ്യത്യാസം, ഇതുവരെ ബാങ്കിൽ ഹാജരാക്കിയിട്ടില്ല; ഇത് തികച്ചും സാധാരണ സമയ വ്യത്യാസമായിരുന്നു, അടുത്ത ആഴ്ച അത് അടച്ചു. പാഠം: പൊരുത്തമില്ലാത്ത പേന ഒരു യാന്ത്രിക പിശകല്ല; കാരണം അന്വേഷിക്കാതെ ഒരു നിഗമനവും എഴുതാനാവില്ല.

കേസ് 3 - ടോളറൻസ് പിശക്. ഒരു ഓഡിറ്റർ ത്രീ-വേ മാച്ചിംഗിന് യാതൊരു സഹിഷ്ണുതയും നൽകിയില്ല; പെന്നി റൗണ്ടിംഗ് വ്യത്യാസങ്ങൾ കാരണം, YZ 900 ഇനം "പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തി. പട്ടിക പരിശോധിക്കാതെയായി; ബഹളത്തിൽ യഥാർത്ഥ പ്രശ്നങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെട്ടു. ഓഡിറ്റർ ഒരു ന്യായമായ സഹിഷ്ണുത നിർവചിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ (ഉദാ. ±5 TL അല്ലെങ്കിൽ ±0.5%), ലിസ്റ്റ് 27 പ്രധാന ഇനങ്ങളായി ചുരുക്കി. പാഠം: പൊരുത്തപ്പെടുന്ന നിയമം ബിസിനസ്സ് യാഥാർത്ഥ്യവുമായി പൊരുത്തപ്പെടണം; വളരെ കർശനമായ ഒരു നിയമം ശബ്ദമുണ്ടാക്കുന്നു, വളരെ അയഞ്ഞ നിയമം അന്ധത ഉണ്ടാക്കുന്നു.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഈ രണ്ട് ലിസ്റ്റുകളും താരതമ്യം ചെയ്യുക, എന്താണ് അനുയോജ്യമല്ലാത്തതെന്ന് എന്നോട് പറയുക.

പ്രശ്നം: പൊരുത്തപ്പെടുന്ന കീ, ടോളറൻസ്, ഔട്ട്പുട്ട് ഫോർമാറ്റ് എന്നിവ വ്യക്തമല്ല. എന്തിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പൊരുത്തപ്പെടുത്തണമെന്ന് AI-ക്ക് അറിയില്ല; ഫലം വിശ്വസനീയമല്ലാത്തതും ആവർത്തിക്കാനാവാത്തതുമായിരിക്കും.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ പങ്ക്: നിങ്ങൾ ഒരു സ്വതന്ത്ര ഓഡിറ്ററുടെ അനുരഞ്ജന സഹായിയാണ്. നിങ്ങൾ പൊരുത്തപ്പെടുകയും വ്യത്യാസം കാണിക്കുകയും ചെയ്യും; വ്യത്യാസത്തിൻ്റെ കാരണവും ഫലവും എൻ്റേതാണ്. ഡാറ്റ (അജ്ഞാതമാക്കിയത്):- സെറ്റ് എ: പർച്ചേസ് ഓർഡറുകൾ (നിരകൾ: ഓർഡർ_നോ, ഇനം, അളവ്, യൂണിറ്റ്_പ്രൈസ്, തുക)- സെറ്റ് ബി: ഡെലിവറി നോട്ടുകൾ (ഓർഡർ_ഇല്ല, ഇനം, ഡെലിവറി_അളവ്)- സെറ്റ് സി: ഇൻവോയ്‌സുകൾ, ഇത്_ഇൻവോയ്‌സുകൾ, അത്_ഇൻവോയ്‌സുകൾ, invoiced_amount)പൊരുത്ത കീ: order_no + item.Tolerance: തുക വ്യത്യാസം ±5 TL അല്ലെങ്കിൽ ±0.5% (ഏതാണ് വലുത്) ആണെങ്കിൽ "പൊരുത്തമുള്ളത്" എന്ന് എണ്ണുക. ടാസ്ക്:1) മൂന്ന് ക്ലസ്റ്ററുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുക. ഇനിപ്പറയുന്ന മൂന്ന് ലിസ്റ്റുകൾ വെവ്വേറെ നൽകുക: (എ) കൃത്യമായ പൊരുത്തങ്ങൾ (സമ്മറി നമ്പർ), (ബി) ടോളറൻസിനുള്ള പൊരുത്തങ്ങൾ, (സി) പൊരുത്തപ്പെടാത്ത ഇനങ്ങൾ (മുഴുവൻ വിശദാംശം).2) പൊരുത്തക്കേടുകൾക്ക് ഒരു സാധ്യമായ കാരണ കോളം ചേർക്കുക (ഭാഗിക ഡെലിവറി / കാണാതായ പ്രമാണം / അളവ് വ്യത്യാസം / തുക വ്യത്യാസം), എന്നാൽ ഇത് ഒരു എസ്റ്റിമേറ്റ് പൊരുത്തമാണെന്ന് പ്രസ്താവിക്കുക. നിങ്ങൾ പ്രയോഗിച്ച ടോളറൻസ് റൂൾ.4) മൊത്തം അനുരഞ്ജനവും (എ, ബി, സി) നൽകുക. ആകെ) അതിനാൽ എനിക്ക് പൂർണ്ണത പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും. ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഊഹിക്കാൻ കഴിയാത്തത് ഉണ്ടാക്കരുത്.

ഈ നിർദ്ദേശം ശക്തമാണ്, കാരണം അത് കീയും സഹിഷ്ണുതയും നിർവചിക്കുന്നു, മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത ലിസ്റ്റുകൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു, ഒരു ഊഹമായി "സാധ്യതയുള്ള കാരണം" സ്ഥാപിക്കുന്നു, പൂർണ്ണതയ്ക്ക് പൂർണ്ണമായ കരാർ ആവശ്യമാണ്.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഇനത്തെ ഒരു തെറ്റായി തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുക. കാരണം അന്വേഷിക്കാതെ ഒരു നിഗമനം എഴുതുന്നു (സമയം, ഭാഗിക ഡെലിവറി, മടക്കം).
• സഹിഷ്ണുത നിശ്ചയിക്കുന്നില്ല. ലിസ്റ്റ് പെന്നികൾ കൊണ്ട് പെരുപ്പിച്ച് ഒച്ചയിലെ യഥാർത്ഥ പ്രശ്‌നങ്ങൾ നഷ്‌ടപ്പെടുത്തുക.
• ജോടിയാക്കൽ കീ അവ്യക്തമായി വിടുന്നു. AI എന്തിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു എന്നത് നിയന്ത്രിക്കുന്നില്ല.
• പൂർണ്ണത ഒഴിവാക്കുന്നു. മൊത്തത്തിൽ പൊരുത്തപ്പെടാതെ പൊരുത്തപ്പെടുന്ന സെറ്റുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു.
• കണ്ടെത്തുന്നതിന് "സാധ്യതയുള്ള കാരണം" തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കാതെ AI യുടെ പ്രവചനം സ്വീകരിക്കുന്നു.

മുന്നറിയിപ്പ്: ഒരു വ്യത്യാസത്തെ "ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് പേയ്‌മെൻ്റ്" അല്ലെങ്കിൽ "സാങ്കൽപ്പിക വാങ്ങൽ" എന്ന് വിവരിക്കുന്നത് ഗുരുതരമായ അവകാശവാദമാണ്. ഇത് രേഖപ്പെടുത്തുന്നതിന് മുമ്പ് ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ (ഇൻവോയ്സ്, പേയ്മെൻ്റ് രസീത്, സാധനങ്ങളുടെ രസീത് റെക്കോർഡ്) ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുക; ഒരു പാറ്റേൺ ഉണ്ടെങ്കിൽ, അത് ഒരു ആന്തരിക നിയന്ത്രണ ബലഹീനതയായി പ്രത്യേകം വിലയിരുത്തുക.

ചുരുക്കത്തിൽ

അനുരഞ്ജനം, സ്ഥിരീകരണം, ത്രീ-വേ മാച്ചിംഗ് എന്നിവ ഓഡിറ്റിംഗിൻ്റെ ഏറ്റവും ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികളിൽ ഒന്നാണ്, കൂടാതെ AI ഉപയോഗിച്ച് ഏറ്റവും എളുപ്പത്തിൽ ത്വരിതപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. AI ആയിരക്കണക്കിന് ഇനങ്ങളെ നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നു, വ്യത്യാസങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നു, അവയെ പ്രീ-ക്ലാസിഫൈ ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ പൊരുത്തമില്ലാത്ത പേന ഒരു പിശകല്ല, അത് അന്വേഷിക്കേണ്ട വ്യത്യാസമാണ്; "സാധ്യതയുള്ള കാരണം" ഒരു ഊഹമാണ്, ഒരു ദൃഢനിശ്ചയമല്ല. ബിസിനസ്സ് റിയാലിറ്റി അനുസരിച്ച് പൊരുത്തപ്പെടുന്ന കീയും സഹിഷ്ണുതയും ഓഡിറ്റർ നിർണ്ണയിക്കുന്നു; പ്രമാണവുമായുള്ള വ്യത്യാസം ഓഡിറ്റർ പരിശോധിക്കുന്നു; ഓഡിറ്റർ ഫലം എഴുതുന്നു. AI വ്യത്യാസം കാണിക്കുന്നു, ഓഡിറ്റർ അർത്ഥം നൽകുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

മൂന്ന് ചെറിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ (ഓർഡർ, ഡെലിവറി നോട്ട്, ഇൻവോയ്സ്) അല്ലെങ്കിൽ രണ്ട് സെറ്റുകൾ (ലെഡ്ജർ, ബാങ്ക്) പരിഗണിക്കുക. പൊരുത്തപ്പെടുന്ന കീയും ന്യായമായ സഹിഷ്ണുതയും നിർണ്ണയിക്കുക. മുകളിലുള്ള ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ് പാറ്റേണുമായി AI പൊരുത്തപ്പെടുത്തുക, "സാധ്യതയുള്ള കാരണം" നിരയുമായി പൊരുത്തപ്പെടാത്തവ നീക്കം ചെയ്യുക. പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഓരോ ഇനത്തിനും ഒരു "അന്വേഷണ പദ്ധതി" എഴുതുക: ഞാൻ ഏത് രേഖയാണ് നോക്കുന്നത്, ഏത് ചോദ്യമാണ് ഞാൻ ചോദിക്കേണ്ടത്, ഏത് നിഗമനമാണ് ഞാൻ ഇത് ഒരു ബഗ്/സാധാരണയായി കണക്കാക്കുന്നത്?

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുകയും പൊരുത്തപ്പെടുന്ന കീ വ്യക്തമായി തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്തു.
• [ ] ഓരോ ക്ലസ്റ്ററിൻ്റെയും പൂർണ്ണത, റെക്കോഡുകളുടെ ആകെത്തുകയും എണ്ണവും ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ സ്ഥിരീകരിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ ബിസിനസ്സ് യാഥാർത്ഥ്യത്തിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു സഹിഷ്ണുത സജ്ജീകരിച്ചു (വളരെ കർശനമായതോ വളരെ അയഞ്ഞതോ അല്ല).
• [ ] ഞാൻ പൊരുത്തം / സഹിഷ്ണുതയ്ക്കുള്ളിൽ / പൊരുത്തപ്പെടാത്ത പട്ടികകൾ പ്രത്യേകം എടുത്തു.
• [ ] പൊരുത്തപ്പെടാത്ത പ്രധാനപ്പെട്ട എല്ലാ ഇനത്തിനും വേണ്ടി ഞാൻ പ്രമാണം തിരഞ്ഞു; എന്തുകൊണ്ടെന്ന് ഞാൻ സ്ഥിരീകരിച്ചു.
• [ ] "സാധ്യതയുള്ള കാരണ" ഊഹങ്ങളെ തെളിവുകൾ സഹിതം സ്ഥിരീകരിക്കാതെ ഞാൻ അവയെ ഫലങ്ങളായി കണക്കാക്കിയിട്ടില്ല.
• [ ] ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ്/സാങ്കൽപ്പികം പോലുള്ള ഗുരുതരമായ യോഗ്യതകൾ ഞാൻ രേഖപ്പെടുത്തുകയും ആന്തരിക നിയന്ത്രണ ആഘാതം വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്തിട്ടുണ്ട്.