ചീറ്റ് ചെക്കിംഗ്: റെഡ് ഫ്ലാഗുകൾ, ബെൻഫോർഡിൻ്റെ നിയമം, ടെക്സ്റ്റ് അനാലിസിസ്

നേട്ടങ്ങൾ:

• തട്ടിപ്പ് ത്രികോണം (മർദ്ദം, അവസരം, ന്യായീകരണം), ചുവന്ന പതാകകൾ എന്നിവയുടെ ആശയങ്ങൾ മനസിലാക്കുക, സംശയാസ്പദമായ പാറ്റേണുകൾക്കായി സ്കാൻ ചെയ്യാൻ കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപയോഗിക്കുക
• ബെൻഫോർഡിൻ്റെ നിയമം, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് പേയ്‌മെൻ്റ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പിന്തുണയുള്ള അസാധാരണ വിതരണ പാറ്റേണുകൾ എന്നിവ സ്കാൻ ചെയ്യാനും ഒരു അവലോകന ലിസ്റ്റ് നിർമ്മിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• വഞ്ചനയുടെ സംശയം ഗുരുതരമായ ആരോപണമാണെന്നും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് അടയാളം മാത്രം തെളിവല്ലെന്നും അന്തിമ വിലയിരുത്തൽ സ്വതന്ത്ര ഓഡിറ്ററുടേതാണെന്നും മനസ്സിലാക്കാനുള്ള കഴിവ്.

തെറ്റും വഞ്ചനയും തമ്മിൽ അഗാധമായ വ്യത്യാസമുണ്ട്. ഒരു പിശക് മനഃപൂർവമല്ലാത്ത ഒരു തെറ്റാണ്; ആകെ തെറ്റി, ഒരു റെക്കോർഡ് മറക്കുന്നു. വഞ്ചന മനഃപൂർവമായ വഞ്ചനയാണ്; വ്യക്തിപരമായ നേട്ടങ്ങൾക്കായി ആരെങ്കിലും ബോധപൂർവം രേഖകൾ വളച്ചൊടിക്കുമ്പോഴാണ്. വഞ്ചന "കണ്ടെത്തുക" എന്നതല്ല ഓഡിറ്ററുടെ ജോലി-വഞ്ചന ഒരു നിയമപരമായ യോഗ്യതയാണ്, കോടതികൾക്കുള്ളതാണ്-എന്നാൽ വഞ്ചന മൂലമുള്ള വസ്തുതാപരമായ തെറ്റായ പ്രസ്താവനയുടെ അപകടസാധ്യതയെക്കുറിച്ച് പ്രൊഫഷണൽ സംശയം പ്രകടിപ്പിക്കാനും വഞ്ചനയുടെ അപകടസാധ്യതകൾ (ചുവന്ന പതാകകൾ) വിലയിരുത്താനും ISA 240 ഓഡിറ്ററോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നു. വഞ്ചനയുടെ അപകടസാധ്യത ഓഡിറ്റർ വിലയിരുത്തുകയും സംശയാസ്പദമായ പാറ്റേണുകൾ അന്വേഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു; അന്തിമ നിയമപരമായ തീരുമാനം മറ്റുള്ളവരുടേതാണ്.

ഈ യൂണിറ്റിൽ, വഞ്ചന സാധ്യത പരിശോധിക്കാൻ AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കവർ ചെയ്യും: തട്ടിപ്പ് ത്രികോണം, ചുവന്ന പതാകകൾ, ബെൻഫോർഡിൻ്റെ നിയമം, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് പേയ്‌മെൻ്റും അസാധാരണമായ വിതരണ പാറ്റേണുകളും, വിവരണ മേഖലകളിലെ ടെക്‌സ്‌റ്റ് വിശകലനം. അടിസ്ഥാന തത്വം കർശനമായി അടിവരയിട്ടിരിക്കുന്നു: AI ഫ്ലാഗ് ചെയ്ത ഒരു പാറ്റേണും വഞ്ചനയുടെ തെളിവല്ല. ഒരു ചുവന്ന പതാക "നിർത്തി അന്വേഷിക്കുക" എന്ന അടയാളമാണ്; ഒരു ആരോപണമല്ല.

വഞ്ചന ത്രികോണവും ചുവന്ന പതാകകളും

തട്ടിപ്പ് അന്വേഷണത്തിനുള്ള ക്ലാസിക് ചട്ടക്കൂട് തട്ടിപ്പ് ത്രികോണമാണ്; മൂന്ന് അവസ്ഥകൾ ഒരുമിച്ച് സംഭവിക്കുമ്പോൾ വഞ്ചന സാധാരണയായി സംഭവിക്കുമെന്ന് അദ്ദേഹം പറയുന്നു: സമ്മർദ്ദം (വ്യക്തിയെ വഞ്ചിക്കാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുന്ന സാമ്പത്തിക/വ്യക്തിപരമായ ആവശ്യകത), അവസരം (ദുർബലമായ ആന്തരിക നിയന്ത്രണം, പരിശോധിക്കാത്ത അധികാരം), ന്യായീകരണം (ഒരാളുടെ പ്രവൃത്തിയെ സ്വയം ന്യായീകരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗം-"ഞാൻ എന്തായാലും അത് തിരികെ നൽകും"). ഈ മൂന്ന് വ്യവസ്ഥകളും ശക്തമായ മേഖലകളിൽ ഓഡിറ്റർ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധാലുക്കളാണ്.

വഞ്ചനയുടെ സാധ്യതയെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഒരു മുന്നറിയിപ്പ് സിഗ്നലാണ് ചുവന്ന പതാക. സാധാരണ ഉദാഹരണങ്ങൾ: അസാധാരണമായ ജീവിതശൈലി പ്രകടിപ്പിക്കുന്ന ഉദ്യോഗസ്ഥർ, സ്ഥിരമായി ഒരേ വിതരണക്കാരന് പോകുന്ന കരാറുകൾ, ഒരു ജീവനക്കാരൻ്റെ വിലാസം തന്നെയുള്ള വിതരണക്കാരൻ, അവധിക്കാലം എടുക്കാത്തതും അവരുടെ ജോലി ആർക്കും ഏൽപ്പിക്കാത്തതുമായ ജീവനക്കാർ, പതിവ് തിരുത്തൽ രേഖകൾ, പരിധിക്ക് താഴെയുള്ള പേയ്‌മെൻ്റുകൾ വിഭജിക്കുക, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ഇൻവോയ്സ് നമ്പറുകൾ. ഈ ഫ്ലാഗുകളിൽ പലതും ഡാറ്റയിൽ സ്കാൻ ചെയ്യാൻ AI-ന് കഴിയും. എന്നാൽ ഓർക്കുക: ഓരോ പതാകയ്ക്കും ഒരു നിരപരാധിയായ വിശദീകരണമുണ്ടാകും. കൊടി കണ്ടു കുറ്റം പറയുകയല്ല, കൊടി കണ്ട് അന്വേഷിക്കലാണ് ഓഡിറ്ററുടെ ജോലി.

ബെൻഫോർഡിൻ്റെ നിയമം: വിപരീതവും എന്നാൽ ശക്തമായതുമായ ഒരു സ്ക്രീനിംഗ്

ബെൻഫോർഡിൻ്റെ നിയമം (ആദ്യ അക്കത്തിൻ്റെ നിയമം) പറയുന്നത്, സ്വാഭാവികമായി സംഭവിക്കുന്ന സംഖ്യകളുടെ വലിയ സെറ്റുകളിൽ, ആദ്യത്തെ പ്രധാന അക്കത്തിൻ്റെ വിതരണം ഏകീകൃതമല്ല: സംഖ്യകൾ "1" (ഏകദേശം 30%) ൽ ആരംഭിക്കാൻ പ്രവണത കാണിക്കുന്നു, "9" ൽ (ഏകദേശം 4.6%) ആരംഭിക്കാനുള്ള സാധ്യത വളരെ കുറവാണ്. ബിൽ തുകകൾ, ചെലവുകൾ, അക്കൗണ്ട് ബാലൻസുകൾ എന്നിങ്ങനെ വിശാലമായ ശ്രേണികളുള്ള സ്വാഭാവിക ഡാറ്റ സാധാരണയായി ഈ വിതരണത്തെ പിന്തുടരുന്നു. ആരെങ്കിലും കൈകൊണ്ട് നമ്പറുകൾ യോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ (ഉദാ. അംഗീകാര പരിധിക്ക് താഴെയുള്ള തുകകൾ എഴുതുമ്പോൾ), ഈ സ്വാഭാവിക വിതരണം തടസ്സപ്പെടും. ബെൻഫോർഡ് വിശകലനം, ആദ്യ (ആവശ്യമെങ്കിൽ, ആദ്യത്തെ രണ്ട്) അക്കങ്ങളുടെ വിതരണത്തെ പ്രതീക്ഷിച്ചതിനൊപ്പം താരതമ്യം ചെയ്യുകയും വ്യതിയാനങ്ങൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

AI-യ്ക്ക് ആയിരക്കണക്കിന് തുകകളിൽ ബെൻഫോർഡ് വിതരണം സെക്കൻഡുകൾക്കുള്ളിൽ കണക്കാക്കാനും പ്രതീക്ഷിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് വ്യതിചലിക്കുന്ന അക്കങ്ങൾ കാണിക്കാനും കഴിയും. എന്നാൽ ബെൻഫോർഡിന് രണ്ട് പരിധികളുണ്ട്, ഓഡിറ്റർ അവ അറിഞ്ഞിരിക്കണം:

• ഇത് എല്ലാ ഡാറ്റയ്ക്കും അനുയോജ്യമല്ല. ഒരു നിശ്ചിത പരിധിക്കുള്ളിലെ പരിമിതമായ നമ്പറുകൾ (ഉദാ. ഉൽപ്പന്ന വില എപ്പോഴും 45-55 TL-നും ഇടയിലാണ്), സീക്വൻഷ്യൽ നമ്പറുകൾ (ഇൻവോയ്സ് നമ്പർ), അസൈൻ ചെയ്ത കോഡുകൾ ബെൻഫോർഡിന് അനുസൃതമല്ല; "വ്യതിചലനം" ഇവിടെ അർത്ഥശൂന്യമാണ്.
• വ്യതിയാനം തെളിവല്ല. പ്രതീക്ഷിച്ചതിലും കൂടുതൽ ഒരു പടി ഉയരുമ്പോൾ, ഏറ്റവും കൂടുതൽ പറയുന്നത് "ഇവിടെ നോക്കൂ" എന്നാണ്. കാരണം നിയമാനുസൃതമായിരിക്കാം (ഉദാ. കമ്പനി വിലനിർണ്ണയം). ഓഡിറ്റർക്ക് അന്വേഷണത്തിൽ നിന്ന് നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരാനാകില്ല.

മുന്നറിയിപ്പ്: ബെൻഫോർഡ് വ്യതിയാനം "വഞ്ചനയുടെ തെളിവ്" ആയി അവതരിപ്പിക്കുന്നത് ഗുരുതരമായ തെറ്റാണ്. ബെൻഫോർഡ് ഒരു ചെങ്കൊടി മാത്രമാണ്; ഏതൊക്കെ രേഖകളാണ് പരിശോധിക്കേണ്ടതെന്നും വഞ്ചന തെളിയിക്കുന്നില്ലെന്നും ഇത് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു.

ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനവും ആവർത്തന പാറ്റേണുകളും

സംഖ്യാരഹിതമായ തട്ടിപ്പുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് AI-യുടെ ഭാഷാശേഷിയും സഹായകമാണ്. വിവരണ ഫീൽഡുകളിൽ ("പലവക ചെലവുകൾ", "കൺസൾട്ടൻസി", "പ്രാതിനിധ്യ ഹോസ്റ്റിംഗ്") അസാധാരണമായ കോൺസൺട്രേഷനുകൾ, അവ്യക്തമായ പദപ്രയോഗങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ചില കീവേഡുകൾ സ്കാൻ ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഘടനാപരമായ പാറ്റേണുകളും: ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ഇൻവോയ്‌സ് നമ്പറുകൾ, ജീവനക്കാരുടെ ബാങ്ക് അക്കൗണ്ടുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന വിതരണക്കാരൻ്റെ അക്കൗണ്ടുകൾ, വാരാന്ത്യത്തിൽ സൃഷ്‌ടിച്ച വിതരണക്കാരുടെ രേഖകൾ, പതിവ് മുഴുവൻ സമയ പേയ്‌മെൻ്റുകൾ. AI ഇതെല്ലാം ഒരു "അവലോകന പട്ടിക" ആയി നിർമ്മിക്കുന്നു; ഓഡിറ്റർ പട്ടിക തിരയുന്നു.

സ്കാൻ തരം

AI എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്?

ഒരു ഓഡിറ്റർ എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്?

ബെൻഫോർഡ് വിശകലനം

ആദ്യ അക്കം വിതരണ വ്യതിയാനത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു

വ്യതിയാനത്തിൻ്റെ കാരണം അന്വേഷിക്കുന്നു

ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് പേയ്മെൻ്റ്

അതേ തുക+തീയതി+വിതരണക്കാരൻ ആവർത്തനം കണ്ടെത്തുന്നു

ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് രേഖകൾ ഉപയോഗിച്ച് സത്യം സ്ഥിരീകരിച്ചോ?

വിതരണക്കാരൻ-തൊഴിലാളി പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ

ഒരേ വിലാസം/അക്കൗണ്ട് ഓവർലാപ്പ് ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നു

താൽപ്പര്യ വൈരുദ്ധ്യമുണ്ടെങ്കിൽ അന്വേഷിക്കും

സബ്ട്രെഷോൾഡ് ഡിവിഷൻ

അംഗീകാര പരിധിക്ക് താഴെയുള്ള ക്ലസ്റ്ററിംഗിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു

ഉദ്ദേശം ഉണ്ടോ എന്ന് വിലയിരുത്തുന്നു

വാചകം/വിവരണ വിശകലനം

അവ്യക്തമായ/ആവർത്തന കമൻ്റുകൾക്കായി സ്കാൻ ചെയ്യുന്നു

രേഖ പ്രകാരം ഉള്ളടക്കം അന്വേഷിക്കുന്നു

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ബെൻഫോർഡ് നിർദ്ദേശം നൽകി, ഇൻസ്പെക്ടർ കണ്ടെത്തി. ചെലവ് പ്രസ്താവനകളിൽ ഒരു ഓഡിറ്റർ ബെൻഫോർഡ് വിശകലനം നടത്തി. "4" ൽ തുടങ്ങുന്ന തുകകൾ പ്രതീക്ഷിച്ചതിലും വളരെ കൂടുതലാണ്. ഓഡിറ്റർ ഈ സെറ്റ് പരിശോധിച്ചു, ഒരു ജീവനക്കാരൻ സ്ഥിരമായി $5,000 അംഗീകാര പരിധിക്ക് താഴെയുള്ള "$4.8xx" ചെലവുകൾ രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ടെന്ന് കണ്ടെത്തി. രേഖകൾ വ്യാജമാണെന്ന് തെളിഞ്ഞു. ബെൻഫോർഡ് വ്യതിയാനം ദിശ നൽകി; ഓഡിറ്ററുടെ അന്വേഷണത്തിലും രേഖകളിലുമാണ് തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തിയത്.

കേസ് 2 - തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് ബെൻഫോർഡ്. ഒരു ടീം അംഗം ഉൽപ്പന്ന വില പട്ടികയിൽ ബെൻഫോർഡ് വിശകലനം നടത്തി, ഒരു വലിയ വ്യതിയാനം കണ്ടപ്പോൾ "മാനിപുലേഷൻ ഉണ്ട്" എന്ന് എഴുതി. ഉത്തരവാദിത്തപ്പെട്ട വ്യക്തി പരിശോധിച്ചു: ഡാറ്റയിൽ 90-110 TL ന് ഇടയിലുള്ള ഒരു ഇടുങ്ങിയ ബാൻഡിലെ വിലകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു; എന്തായാലും ഇത്രയും പരിമിതമായ സെറ്റിൽ ബെൻഫോർഡ് ചേരില്ല. "പക്ഷപാതം" പൂർണ്ണമായും തെറ്റായ ഡാറ്റയിലേക്ക് രീതി പ്രയോഗിക്കുന്നതാണ് കാരണം. പാഠം: ബെൻഫോർഡ് എല്ലാ ഡാറ്റയ്ക്കും ബാധകമല്ല; ഓഡിറ്റർ അതിൻ്റെ അനുയോജ്യത വിലയിരുത്തുന്നു.

കേസ് 3 - കുറ്റപ്പെടുത്താൻ പതാക ഉയർത്തുന്നു. റിപ്പോർട്ടിൽ AI അടയാളപ്പെടുത്തിയ "ഒരു ജീവനക്കാരൻ്റെ വിലാസം തന്നെയുള്ള വിതരണക്കാരനെ" "സാങ്കൽപ്പിക വിതരണക്കാരൻ, വഞ്ചന" എന്ന് നേരിട്ട് എഴുതാൻ ഒരു ഓഡിറ്റർ ആഗ്രഹിച്ചു. ഉത്തരവാദിത്തപ്പെട്ട വ്യക്തി അത് നിർത്തി: അന്വേഷണത്തിൽ, വിതരണക്കാരൻ ഒരു യഥാർത്ഥ ബിസിനസ്സാണെന്നും, ജീവനക്കാരൻ്റെ ബന്ധുവുടേതാണെന്നും, ഇത് താൽപ്പര്യ ബന്ധത്തിൻ്റെ വൈരുദ്ധ്യമാണെന്നും എന്നാൽ സാങ്കൽപ്പികമല്ലെന്നും കണ്ടെത്തി. വഞ്ചനയല്ല, വെളിപ്പെടുത്തേണ്ട ബന്ധമായാണ് ഇത് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെട്ടത്. പാഠം: ചെങ്കൊടി അന്വേഷണം ആരംഭിച്ചു; തെളിവുകൾ ഫലം നിർണ്ണയിക്കുന്നു.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഈ പേയ്‌മെൻ്റുകളിൽ തട്ടിപ്പ് നടന്നിട്ടുണ്ടോയെന്ന് കണ്ടെത്തുക.

പ്രശ്നം: AI-ക്ക് വഞ്ചന "കണ്ടെത്താൻ" കഴിയില്ല; വഞ്ചന ഒരു നിയമപരമായ അനന്തരഫലമാണ്. ഈ പ്രോംപ്റ്റ് ഒന്നുകിൽ കെട്ടിച്ചമച്ച "ചതി പട്ടിക" അല്ലെങ്കിൽ അടിസ്ഥാനരഹിതമായ ആരോപണങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: നിങ്ങളൊരു സ്വതന്ത്ര ഓഡിറ്ററുടെ ഫ്രോഡ് റിസ്ക് സ്ക്രീനിംഗ് അസിസ്റ്റൻ്റാണ്. നിങ്ങൾ ചുവന്ന പതാകയിൽ ഒപ്പിടുക; തട്ടിപ്പ് വിലയിരുത്തലും ഫലവും എൻ്റേതാണ്. ഒരു റെക്കോർഡും "ചതി" എന്ന് ലേബൽ ചെയ്യരുത്. ഡാറ്റ (അജ്ഞാതൻ): വിതരണക്കാരൻ്റെ പേയ്‌മെൻ്റുകൾ (നിരകൾ: payment_id, date, supplier_id, supplier_address, തുക, confirmation_threshold=50,000, വിവരണം). ടാസ്‌ക് - ഇനിപ്പറയുന്ന സ്കാനുകൾ നടത്തുക, ഓരോന്നും ഒരു SEPARATESold split ആയി കയറ്റുമതി ചെയ്യുക. 50,000 TL ത്രെഷോൾഡ് (45,000-49,999) പേയ്‌മെൻ്റുകൾ; വിതരണക്കാരനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി കണക്കാക്കുക.2) തനിപ്പകർപ്പ്: അതേ തുക + അതേ വിതരണക്കാരൻ + 3 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ ആവർത്തിച്ചുള്ള പേയ്‌മെൻ്റുകൾ.3) ബെൻഫോർഡ് (ഒന്നാം അക്കം): തുകകളുടെ ആദ്യ അക്ക വിതരണം പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ബെൻഫോർഡുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക; വ്യതിചലിക്കുന്ന ഘട്ടങ്ങൾ കാണിക്കുക. പ്രധാനം: ഈ ഡാറ്റ ബെൻഫോർഡിന് (പരിധി, പരിമിതി) അനുസൃതമാണോ എന്ന് കൂടി വിലയിരുത്തുകയും ഇല്ലെങ്കിൽ മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുകയും ചെയ്യുക. 4) വെളിപ്പെടുത്തൽ വിശകലനം: "പലവക/പലവക/കൺസൾട്ടിംഗ്" പോലെയുള്ള അവ്യക്തമായ വിവരണങ്ങൾ കേന്ദ്രീകരിച്ചിരിക്കുന്ന വിതരണക്കാരെ അടയാളപ്പെടുത്തുക. ഓരോ ലിസ്റ്റിനും: ഇവ "അന്വേഷിക്കേണ്ട ചുവന്ന പതാകകൾ" ആണെന്നും വഞ്ചനയുടെ ഫലങ്ങളല്ലെന്നും എഴുതുക. അനുയോജ്യമായ ഒരു റെക്കോർഡ്/പാറ്റേൺ ചേർക്കുന്നു.

ഈ പ്രോംപ്റ്റ് ശക്തമാണ്, കാരണം ഇത് സ്കാനുകൾ പാഴ്‌സ് ചെയ്യുന്നു, ബെൻഫോർഡ് പാലിക്കലിനെ ചോദ്യം ചെയ്യുന്നു, ഔട്ട്‌പുട്ടിനെ ഒരു "ചുവന്ന പതാക" ആയി സ്ഥാപിക്കുന്നു, "ചതി" എന്ന ആട്രിബ്യൂഷൻ നിരോധിക്കുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• അതിൻ്റെ അർത്ഥം "തന്ത്രം കണ്ടെത്തുക" എന്നാണ്. AI വഞ്ചന കണ്ടെത്തുന്നില്ല; ചുവന്ന പതാകയുടെ അടയാളങ്ങൾ. വഞ്ചന ഒരു നിയമപരമായ അനന്തരഫലമാണ്.
• അനുചിതമായ ഡാറ്റയ്ക്ക് ബെൻഫോർഡ് പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഇടുങ്ങിയ ബാൻഡ്, സീക്വൻഷ്യൽ നമ്പറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ കോഡുകൾ എന്നിവയിലെ "വ്യതിയാനം" അർത്ഥപൂർണ്ണമാണെന്ന് തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു.
• വ്യതിയാനം തെളിവായി കണക്കാക്കുന്നു. ബെൻഫോർഡ് അല്ലെങ്കിൽ പാറ്റേൺ അടയാളം അന്വേഷിക്കാതെ ഒരു വഞ്ചകനെ പ്രഖ്യാപിക്കുന്നു.
• ചെങ്കൊടി ആരോപണമാക്കി മാറ്റുന്നു. ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരീകരിക്കാതെ ഒരു ബന്ധം/പാറ്റേൺ വഞ്ചനയായി എഴുതിത്തള്ളൽ.
• തട്ടിപ്പ് ത്രികോണത്തെ അവഗണിക്കുന്നു. വെറും ഡാറ്റ നോക്കുക, സമ്മർദ്ദം/അവസരം/ന്യായീകരണത്തിൻ്റെ സന്ദർഭം വിലയിരുത്താതെ.

നുറുങ്ങ്: നിങ്ങൾ ഒരു ചുവന്ന പതാക കണ്ടെത്തുമ്പോൾ, സ്വയം രണ്ട് ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക: "ഇതിന് തികച്ചും നിരപരാധിയായ വിശദീകരണം എന്തായിരിക്കാം?" കൂടാതെ "ഇത് ശരിക്കും വഞ്ചന ആണെങ്കിൽ, ഞാൻ മറ്റ് എന്ത് അടയാളങ്ങൾ കാണണം?" ആദ്യ ചോദ്യം നിങ്ങളെ അന്യായമായ ആരോപണങ്ങളിൽ നിന്നും രണ്ടാമത്തേത് ഉപരിപ്ലവത്തിൽ നിന്നും സംരക്ഷിക്കുന്നു.

ചുരുക്കത്തിൽ

ഒരു വഞ്ചന ഓഡിറ്റിൽ, ഓഡിറ്ററുടെ പങ്ക് വഞ്ചന "കണ്ടെത്തുക" എന്നതല്ല, മറിച്ച് വഞ്ചനയുടെ അപകടസാധ്യതയെ സംശയത്തോടെ വിലയിരുത്തുകയും ചുവന്ന പതാകകൾക്കായി നോക്കുകയും ചെയ്യുക (BDS 240). AI ഒരു ശക്തമായ സ്കാനിംഗ് എഞ്ചിനാണ്: ഇത് ബെൻഫോർഡ് വിശകലനം, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് പേയ്‌മെൻ്റ്, സബ്‌ത്രെഷോൾഡ് സ്പ്ലിറ്റ്, സപ്ലയർ-എംപ്ലോയി ഓവർലാപ്പ്, ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനം എന്നിവ നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ നിർവഹിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഓരോ അടയാളവും ചെങ്കൊടിയാണ്, തെളിവല്ല; ബെൻഫോർഡ് എല്ലാ ഡാറ്റയ്ക്കും അനുയോജ്യമല്ല; വ്യതിചലനം എന്നാൽ വഞ്ചന എന്നല്ല. ഫ്ലാഗ് കാണുന്നത് AI-യുടെ ജോലിയാണ്, നിയമപരമായ ആട്രിബ്യൂഷൻ അന്വേഷിക്കുന്നതും വിലയിരുത്തുന്നതും ഒഴിവാക്കുന്നതും ഓഡിറ്ററുടെ ജോലിയാണ്. "നിർത്തി അന്വേഷണം" എന്ന് ചെങ്കൊടി; അവൻ "കുറ്റവാളി" എന്ന് പറയുന്നില്ല.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു സാങ്കൽപ്പിക വെണ്ടർ പേയ്‌മെൻ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റ് പരിഗണിച്ച് ഒരു അംഗീകാര പരിധി സജ്ജീകരിക്കുക. മുകളിലുള്ള ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ് പാറ്റേൺ ഉപയോഗിച്ച് AI നാല് സ്കാനുകൾ (സബ്‌ത്രെഷോൾഡ് സ്പ്ലിറ്റ്, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ്, ബെൻഫോർഡ്, വ്യാഖ്യാന വിശകലനം) പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക; ബെൻഫോർഡ് അവൻ്റെ അനുയോജ്യതയെ ചോദ്യം ചെയ്യുക. തുടർന്ന്, വരുന്ന ഓരോ ചെങ്കൊടിയിലും, ഒരു "നിഷ്കളങ്കമായ വിശദീകരണം", ഒരു "ചതിക്കൽ സാഹചര്യം" എന്നിവ എഴുതുക, രണ്ട് തെളിവുകൾ എന്താണെന്ന് വ്യക്തമാക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ AI യോട് "തന്ത്രങ്ങൾ കണ്ടുപിടിക്കാൻ" പറഞ്ഞില്ല; ഞാൻ "കൊടി ചുവപ്പ്" എന്ന് പറഞ്ഞു വഞ്ചനയുടെ സ്വഭാവരൂപീകരണം നിരോധിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ ബെൻഫോർഡ് പ്രയോഗിച്ചത് അനുയോജ്യമായ (വിശാലമായ ഇടമുള്ള, സ്വാഭാവികമായ) ഡാറ്റയ്ക്ക് മാത്രമാണ്; അനുയോജ്യത ഞാൻ വിലയിരുത്തി.
• [ ] ഞാൻ ഓരോ ചെങ്കൊടിയും ഗവേഷണത്തിൻ്റെ തുടക്കമായാണ് കണക്കാക്കിയത്, ഒരു നിഗമനമല്ല.
• [ ] ഓരോ അടയാളത്തിനും, നിരപരാധിയായ വിശദീകരണവും വഞ്ചനയുടെ സാഹചര്യവും ഞാൻ പരിഗണിച്ചു.
• [ ] ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കാതെ പാറ്റേണുകളെ വഞ്ചനാപരം/സാങ്കൽപ്പികം എന്ന് ഞാൻ ചിത്രീകരിച്ചിട്ടില്ല.
• [ ] തട്ടിപ്പ് ത്രികോണത്തിൻ്റെ സന്ദർഭം ഞാൻ വിലയിരുത്തി (സമ്മർദ്ദം, അവസരം, ന്യായീകരണം).
• [ ] അന്തിമ നിയമപരമായ യോഗ്യത ഓഡിറ്ററുടെ ജോലിയല്ലെന്നും അപകടസാധ്യത ഞാൻ വിലയിരുത്തിയിട്ടുണ്ടെന്നും ഞാൻ രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.