ഓഡിറ്റ്, ഇൻ്റേണൽ കൺട്രോൾ, അനോമലി ഡിറ്റക്ഷൻ

നേട്ടങ്ങൾ:

• AI ഉപയോഗിച്ച് മുഴുവൻ ആളുകളെയും സ്കാൻ ചെയ്യാനും അസാധാരണ നിയമങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് സംശയാസ്പദമായ റെക്കോർഡുകൾക്ക് മുൻഗണന നൽകാനുമുള്ള കഴിവ്
• മാതൃകയിൽ വിധി പറയാതെ തന്നെ 'മാർക്ക് ആൻഡ് ജസ്റ്റിഫൈ' എന്ന അച്ചടക്കത്തോടെ ഓഡിറ്റുകൾ നടത്താനുള്ള കഴിവ്
• ഓരോ AI ഔട്ട്‌പുട്ടിനും ഒരു ഓഡിറ്റ് ട്രയൽ (ഡാറ്റ, പ്രോംപ്റ്റ്, തീയതി, വെരിഫയർ) സൂക്ഷിക്കാനുള്ള കഴിവ്

ഒരുപക്ഷേ അക്കൗണ്ടിംഗിൻ്റെയും ഫിനാൻസിൻ്റെയും ഏറ്റവും സെൻസിറ്റീവ് മേഖല ഓഡിറ്റിംഗ് ആണ്: രേഖകൾ കൃത്യവും പൂർണ്ണവും അനുസരണമുള്ളതുമാണെന്ന് സ്വതന്ത്രമായി പരിശോധിക്കുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (എഐ) ഇവിടെ രണ്ട് വശങ്ങളുള്ള ഉപകരണമാണ്. ഒരു വശത്ത്, അപാകതകൾക്കായി വലിയ ഡാറ്റാ സ്റ്റാക്കുകൾ സ്കാൻ ചെയ്യുന്നതിനും (പ്രതീക്ഷകളിൽ നിന്ന് വ്യതിചലിക്കുന്ന സംശയാസ്പദമായ റെക്കോർഡുകൾ) ആന്തരിക നിയന്ത്രണ തകരാറുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ഇത് വളരെ ശക്തമാണ്. മറുവശത്ത്, ഓഡിറ്റിൻ്റെ സ്വഭാവം കാരണം, AI-യുടെ സ്വന്തം ഔട്ട്പുട്ടും ഓഡിറ്റ് ചെയ്യണം. ഈ യൂണിറ്റിൽ, AI എങ്ങനെ ഒരു "ഓഡിറ്റ് അസിസ്റ്റൻ്റ്" ആയി ഉപയോഗിക്കാമെന്നും ഒരു ഓഡിറ്റ് ട്രയൽ നിലനിർത്താമെന്നും നമ്മൾ പഠിക്കും.

ആന്തരിക നിയന്ത്രണത്തിലും ഓഡിറ്റിലും AI യുടെ പങ്ക്

ആന്തരിക നിയന്ത്രണം എന്നത് പിശകുകളും ദുരുപയോഗവും തടയുന്നതിന് (ഡ്യൂട്ടികളുടെ വേർതിരിവ്, അംഗീകാര പരിധികൾ, അനുരഞ്ജനം പോലെയുള്ള) നിയമങ്ങളുടെയും പ്രക്രിയകളുടെയും ഒരു കൂട്ടമാണ്. ഇവ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോ ഇല്ലയോ എന്ന് ഓഡിറ്റിംഗ് പരിശോധിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത ഓഡിറ്റിംഗിൽ സാമ്പിളിംഗ് ഉൾപ്പെടുന്ന മുഴുവൻ പോപ്പുലേഷനുകളും സ്കാൻ ചെയ്യാൻ കഴിയുമ്പോഴാണ് AI ഏറ്റവും ഫലപ്രദമാകുന്നത് (നൂറുകണക്കിന് റെക്കോർഡുകൾ പരിശോധിക്കുന്നത്). എല്ലാ 10,000 റെക്കോർഡുകളും നോക്കുന്നത് ഒരു മനുഷ്യന് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, പക്ഷേ ഒരു മോഡലിന് സാധ്യമാണ്.

എന്നാൽ നിർണായകമായ വ്യത്യാസം ഇതാണ്: AI സംശയം ജനിപ്പിക്കുന്നു, വിധിയല്ല. "ഈ റെക്കോർഡ് അസാധാരണമായി തോന്നുന്നു" എന്നത് ഒരു തുടക്കമാണ്; യഥാർത്ഥ ഓഡിറ്റ് തീരുമാനവും തെളിവുകളുടെ ശേഖരണവും മനുഷ്യൻ്റേതാണ്.

നുറുങ്ങ്: ഓഡിറ്റ് പ്രോംപ്റ്റുകളിൽ, "ചൂണ്ടിക്കാണിച്ച് ന്യായീകരിക്കുക, ഉപസംഹരിക്കുക/വിധിക്കരുത്" എന്ന് പറയുക. "ഇതൊരു ക്രമക്കേടാണ്" എന്നതുപോലുള്ള കൃത്യമായ പ്രസ്താവനകൾ മോഡലിന് നൽകുന്നത് തെറ്റും അപകടകരവുമാണ്; നിങ്ങളുടെ അവലോകനത്തിൽ കാര്യം തീരുമാനിക്കും.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI ഉപയോഗിച്ച് അനോമലി സ്കാനിംഗ്

1. നിങ്ങളുടെ റൂൾ സെറ്റ് നിർവ്വചിക്കുക. എന്താണ് നിങ്ങൾ അസാധാരണമായി കണക്കാക്കുന്നത്? പരിധി, ആവർത്തനം, സമയം.
2. മുഴുവൻ ജനസംഖ്യയും സ്കാൻ ചെയ്യുക. ഒരു സാമ്പിൾ മാത്രമല്ല, അവയെല്ലാം.
3. അടയാളപ്പെടുത്തി ന്യായീകരിക്കുക. ഓരോ കണ്ടെത്തലിനും "എന്തുകൊണ്ട് ഇത് സംശയാസ്പദമാണ്" എന്ന വിശദീകരണം.
4. മുൻഗണന നൽകുക. റിസ്ക്/ഇംപാക്ട് മാഗ്നിറ്റ്യൂഡ് അനുസരിച്ച് അടുക്കുക.
5. മനുഷ്യ അവലോകനം കാണുക. തെളിവുകൾ ശേഖരിക്കുക, തീരുമാനമെടുക്കുക, രേഖ.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്: ഈ ചെലവുകളിൽ എന്തെങ്കിലും ക്രമക്കേടുകൾ ഉണ്ടോ? [ഡാറ്റ]

ഇത് ഒന്നുകിൽ "ഒന്നുമില്ല" എന്ന ഉത്തരം നൽകുന്നു അല്ലെങ്കിൽ ഓഡിറ്റിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയാത്ത അടിസ്ഥാനരഹിതമായ ആരോപണങ്ങൾ ഉന്നയിക്കുന്നു.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:നിങ്ങളുടെ പങ്ക്: ഒരു ഇൻ്റേണൽ ഓഡിറ്റ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. ടാസ്‌ക്: റിസ്ക് റൂളിനെതിരെ ഇനിപ്പറയുന്ന ചെലവ് രേഖകൾ സ്കാൻ ചെയ്യുക. നിയമങ്ങൾ:1) അംഗീകാര പരിധിക്ക് തൊട്ടുതാഴെയുള്ള തുകകൾ (50,000) (സംശയം വേർതിരിക്കുക) 2) വാരാന്ത്യങ്ങളിലോ മണിക്കൂറുകൾക്ക് ശേഷമോ രേഖപ്പെടുത്തിയ റെക്കോർഡുകൾ3) ചെറിയ ഇടവേളകളിൽ സമാനമായ തുകകൾ ആവർത്തിക്കുന്നു: ട്രിഗർഡ് റൂൾ | എന്തുകൊണ്ട് ഇത് സംശയാസ്പദമാണ് (1 വാചകം) |മുൻഗണന (ഉയർന്ന/ഇടത്തരം/താഴ്ന്ന)നിയന്ത്രണം: അടയാളപ്പെടുത്തി ന്യായീകരിക്കുക. "അതൊരു ക്രമക്കേടാണ്" എന്ന മട്ടിൽ ഒരു വിധി പ്രസ്താവിക്കുന്നു; ഇവരാണ് മനുഷ്യ പരിശോധനയ്ക്കുള്ള ഉദ്യോഗാർത്ഥികൾ. ഡാറ്റയിലെ വിവരങ്ങൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക.<records> ... </records>

ഈ പ്രോംപ്റ്റ്; ഇത് അംഗീകാര പരിധിക്ക് ("സ്പ്ലിറ്റ്-ഓഫ്" ചിഹ്നം) തൊട്ടുതാഴെയുള്ള തുകകൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നു അല്ലെങ്കിൽ മണിക്കൂറുകൾക്ക് ശേഷം നൽകിയ റെക്കോർഡുകൾ കൂടാതെ ഓഡിറ്റർക്ക് വ്യക്തമായ അവലോകന ലിസ്റ്റ് നൽകുന്നു.

ഓഡിറ്റിംഗിൽ AI യുടെ ഏറ്റവും വലിയ സംഭാവന അതിൻ്റെ സ്കെയിലിൻ്റെ നേട്ടമാണ്. ഒരു പരമ്പരാഗത ഓഡിറ്റിൽ, എല്ലാ രേഖകളും നോക്കുന്നത് ശാരീരികമായി സാധ്യമല്ലാത്തതിനാലാണ് സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നത്: ഒരുപക്ഷെ ലക്ഷക്കണക്കിന് ഇൻവോയ്സുകൾ പരിശോധിച്ച് ഫലം മുഴുവൻ ജനങ്ങളിലേക്കും സാമാന്യവൽക്കരിക്കുന്നു. സാമ്പിളിന് പുറത്തുള്ള ഒരു ക്രമക്കേട് രക്ഷപ്പെട്ടു എന്നാണ് ഇതിനർത്ഥം. മറുവശത്ത്, AI-ക്ക് നിങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്ന നിയമങ്ങൾ എല്ലാ പതിനായിരക്കണക്കിന് റെക്കോർഡുകളിലും നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. അങ്ങനെ, ഓഡിറ്റിംഗ് "കുറച്ച് ഉദാഹരണങ്ങൾ നോക്കി പ്രതീക്ഷയോടെ" നിന്ന് "എല്ലാ റെക്കോർഡുകളും സ്കാൻ ചെയ്യുകയും ഒഴിവാക്കലുകൾ പിൻവലിക്കുകയും" ആയി പരിണമിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, കണ്ടെത്തിയതെല്ലാം അന്വേഷണത്തിനുള്ള സ്ഥാനാർത്ഥികളാണ്, നിഗമനങ്ങളല്ല.

ഓഡിറ്റിൽ പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്ന അനോമലി നിയമങ്ങൾ

ഭരണം

അത് എന്താണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്

ഉദാഹരണം

സബ്ട്രെഷോൾഡ് ശേഖരണം

അംഗീകാരം ഒഴിവാക്കാൻ വിഭജിക്കുക

49,500, 49,800 എന്നിങ്ങനെയുള്ള തുകകൾ

രജിസ്ട്രേഷൻ സമയം കഴിഞ്ഞു

അനിയന്ത്രിതമായ പ്രവേശനം

ശനിയാഴ്ച 23:40 ബിൽ

ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് പേയ്മെൻ്റ്

ഇരട്ട പേയ്‌മെൻ്റിൻ്റെ അപകടസാധ്യത

ഒരേ ഇൻവോയ്സ്, രണ്ട് ഡോക്യുമെൻ്റ് നമ്പറുകൾ

റൗണ്ട് നമ്പർ ഫ്രീക്വൻസി

കണക്കാക്കിയ/നിർമ്മിച്ച തുക

ഒത്തിരി കൃത്യമായി 10,000

പുതിയ വിതരണക്കാരൻ + ഉയർന്ന തുക

ഗോസ്റ്റ് വിതരണക്കാരൻ്റെ അപകടസാധ്യത

ആദ്യ ഇടപാടിൽ 200,000

ചുമതലകളുടെ വേർതിരിവും അധികാര നിയന്ത്രണവും

ആന്തരിക നിയന്ത്രണത്തിൻ്റെ മൂലക്കല്ലുകളിലൊന്ന് ചുമതലകളുടെ വേർതിരിവാണ്: ഒരു ഇടപാട് ആരംഭിക്കുകയും അംഗീകരിക്കുകയും പണം നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന വ്യക്തികൾ വ്യത്യസ്തരാണ്. അതേ വ്യക്തി ഇൻവോയ്സ് പ്രവേശിക്കുകയും അംഗീകരിക്കുകയും പണം നൽകുകയും ചെയ്താൽ, ദുരുപയോഗത്തിനുള്ള വാതിൽ തുറന്നിരിക്കും. ഇടപാട് രേഖകളിലെ ഉപയോക്തൃ വിവരങ്ങൾ സ്കാൻ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഈ നയം ലംഘിക്കപ്പെടുന്ന സന്ദർഭങ്ങൾ AI-ക്ക് കണ്ടെത്താനാകും.

ഇനിപ്പറയുന്ന ഇടപാട് രേഖകളിലെ ഡ്യൂട്ടി ലംഘനങ്ങൾ വേർതിരിക്കാൻ സ്കാൻ ചെയ്യുക: - ഒരേ ഉപയോക്താവ് പ്രവേശിക്കുകയും അംഗീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഇടപാടുകൾ - ഒരേ ഉപയോക്താവ് പേയ്‌മെൻ്റ് അംഗീകരിക്കുകയും ആരംഭിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഇടപാടുകൾ - അംഗീകാര പരിധിക്ക് മുകളിലുള്ള ഒരു വ്യക്തി അംഗീകരിച്ച തുകകൾ ഔട്ട്‌പുട്ട്: ഇടപാട് നമ്പർ | ലംഘന തരം | പ്രസക്തമായ ഉപയോക്താവ് | മുൻഗണന വെറുതെ ചൂണ്ടിക്കാണിച്ച് ന്യായീകരിക്കുക; ശിക്ഷ വിധിക്കുന്നതിനുള്ള സ്ഥാനാർത്ഥിയായി പട്ടികപ്പെടുത്തുക, അവലോകനം ചെയ്യുക.

ഇത്തരത്തിലുള്ള സ്കാനിംഗ് നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ മനുഷ്യൻ്റെ കണ്ണിന് ആയിരക്കണക്കിന് വരികളിൽ പകർത്താൻ കഴിയാത്ത പാറ്റേണുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു. എന്നാൽ അതേ തത്വം ബാധകമാണ്: പാറ്റേൺ "നിയമ ലംഘനങ്ങളുടെ പാറ്റേൺ" കാണിക്കുന്നു; ഇതൊരു യഥാർത്ഥ പ്രശ്നമാണോ അതോ നിയമാനുസൃതമായ അപവാദമാണോ എന്ന് തീരുമാനിക്കേണ്ടത് ഒരാളാണ് (ഉദാ. ചെറിയ ടീമിൽ നിർബന്ധിത ഇരട്ട വേഷം).

ഓഡിറ്റ് ട്രയൽ ബാധ്യത

ഒരു ഓഡിറ്റിൽ ഒരു AI ഔട്ട്‌പുട്ട് ഉപയോഗിക്കണമെങ്കിൽ, അത് കണ്ടെത്താവുന്നതായിരിക്കണം: ഏത് ഡാറ്റ, ഏത് പ്രോംപ്റ്റ്, ഏത് മോഡൽ, ഏത് തീയതി, ആരാണ് അത് പരിശോധിച്ചത്? ഈ റെക്കോർഡ് കൂടാതെ, പ്രിൻ്റൗട്ടിന് ഓഡിറ്റിൽ തെളിവ് മൂല്യമില്ല.

ഈ വിശകലനത്തിനായി ഒരു ഓഡിറ്റ് ട്രയൽ റെക്കോർഡ് തയ്യാറാക്കുക:- ഡാറ്റ ഉറവിടവും ഉപയോഗിച്ച കാലയളവും- പ്രയോഗിച്ച നിർദ്ദേശങ്ങളുടെ/നിയമങ്ങളുടെ സംഗ്രഹം- മോഡൽ ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെ തീയതി- ഹ്യൂമൻ വെരിഫിക്കേഷൻ ഘട്ടങ്ങൾക്കുള്ള ശൂന്യമായ ഫീൽഡുകൾ (ആരാണ്, എപ്പോൾ, ഫലം) ഇത് വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ടെംപ്ലേറ്റായി കയറ്റുമതി ചെയ്യുക.

മുന്നറിയിപ്പ്: "ഈ റെക്കോർഡ് ശരിയാണ്" എന്ന് AI പറയുന്നതുകൊണ്ട് അവിടെ പ്രശ്നങ്ങളൊന്നും ഇല്ലെന്ന് തെളിയിക്കുന്നില്ല. മോഡലിന് ഒരു പാറ്റേൺ നഷ്ടമായിരിക്കാം. "AI പറഞ്ഞു ക്ലീൻ" എന്നത് ഒരു ഓഡിറ്റിലെ ഉറപ്പല്ല; വ്യാപ്തിയുടെയും രീതിയുടെയും പരിധികൾ എപ്പോഴും രേഖപ്പെടുത്തുക.

മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - സബ്ട്രെഷോൾഡ് കമ്പാർട്ട്മെൻ്റ്. ഒരു ഇൻ്റേണൽ ഓഡിറ്റർ 50,000 TL അപ്രൂവൽ ത്രെഷോൾഡുള്ള ഒരു കമ്പനിയിൽ AI സ്കാനിംഗിലൂടെ ഒരേ ഡിപ്പാർട്ട്‌മെൻ്റിൽ നിന്ന് തുടർച്ചയായി 49,200, 49,700, 49,500 TL എന്നിവയുടെ തുടർച്ചയായ മൂന്ന് ഇൻവോയ്‌സുകൾ കണ്ടെത്തി. അംഗീകാരം ഒഴിവാക്കാൻ 145,000 പൗണ്ടിൻ്റെ ഒരു പർച്ചേസ് മൂന്നായി വിഭജിച്ചതായി അന്വേഷണത്തിൽ കണ്ടെത്തി. നിയന്ത്രണ വിടവ് അടച്ചു.

കേസ് 2 - ഗോസ്റ്റ് വിതരണക്കാരൻ്റെ അടയാളം. ആദ്യ ഇടപാടിൽ സിസ്റ്റത്തിൽ പുതുതായി ചേർത്ത ഒരു വിതരണക്കാരന് 200,000 TL നൽകിയതിന് AI ഉയർന്ന മുൻഗണന നൽകി. വിതരണക്കാരൻ യഥാർത്ഥമാണെന്നും കരാറിലാണെന്നും അവലോകനം കാണിച്ചു; അലാറം തെറ്റായിരുന്നു, പക്ഷേ നിയന്ത്രണം ശരിയായി പ്രവർത്തിച്ചു. പാഠം: എല്ലാ അടയാളങ്ങളും കുറ്റകരമല്ല, എന്നാൽ ഓരോ അടയാളവും പരിശോധിക്കപ്പെടണം.

കേസ് 3 - രേഖപ്പെടുത്താത്ത ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെ ചുരുക്കൽ. ഒരു ടീം AI അപാകത ലിസ്റ്റ് ഓഡിറ്റിന് സമർപ്പിച്ചു, പക്ഷേ അത് സൃഷ്ടിച്ച പ്രോംപ്റ്റും ഡാറ്റയും രേഖപ്പെടുത്തിയില്ല. എക്‌സ്‌റ്റേണൽ ഓഡിറ്റർ പ്രിൻ്റൗട്ട് തെളിവായി സ്വീകരിച്ചില്ല. ഓഡിറ്റ് ട്രയൽ ഉപയോഗിച്ച് വിശകലനം വീണ്ടും നടത്തുന്നു. പാഠം: ഓഡിറ്റിൽ നിരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയാത്ത ഒരു ഔട്ട്പുട്ടും ഇല്ല.

കേസ് 4 - ചുമതലകളുടെ ലംഘനത്തിൻ്റെ വേർതിരിവ്. ഒരു ഇൻ്റേണൽ കൺട്രോൾ സ്‌കാൻ ഒരു ചെറിയ ബ്രാഞ്ചിൽ 37 ഇടപാടുകൾ കണ്ടെത്തി, അവിടെ അതേ ജീവനക്കാരൻ ഇൻവോയ്‌സിനായി പ്രവേശിക്കുകയും അംഗീകരിക്കുകയും പേയ്‌മെൻ്റ് ആരംഭിക്കുകയും ചെയ്തു. ജീവനക്കാരന് ദുരുദ്ദേശ്യമില്ലെന്നും എന്നാൽ ജീവനക്കാരുടെ കുറവുമൂലമാണ് ഈ വേഷങ്ങൾ സ്വീകരിച്ചതെന്നും അന്വേഷണത്തിൽ തെളിഞ്ഞു. എന്നിരുന്നാലും, അപകടസാധ്യത യഥാർത്ഥമായിരുന്നു; പേയ്‌മെൻ്റ് അനുമതി കേന്ദ്രത്തിലേക്ക് മാറ്റി കമ്പനി വിടവ് നികത്തി. പാഠം: ദ്രോഹമില്ലെങ്കിലും നിയന്ത്രണ കമ്മി അപകടകരമാണ്; AI പാറ്റേൺ കണ്ടെത്തുന്നു, മനുഷ്യർ പരിഹാരം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• മോഡൽ വിലയിരുത്താൻ. "അതൊരു ക്രമക്കേടാണ്" എന്ന് പറയുന്നത് തെറ്റും അപകടകരവുമാണ്; അടയാളപ്പെടുത്തിയാൽ മതി.
• "AI പറഞ്ഞു ഇത് ശുദ്ധമാണെന്ന്" ഉറപ്പ്. ആ മോഡൽ നഷ്ടപ്പെട്ടതാകാം; ശുദ്ധമായ ഫലം തെളിവല്ല.
• ഒരു ഓഡിറ്റ് ട്രയൽ സൂക്ഷിക്കുന്നില്ല. ഡാറ്റ, പ്രോംപ്റ്റ്, തീയതി, വെരിഫയർ എന്നിവ രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ലെങ്കിൽ, ഔട്ട്പുട്ട് തെളിവാകില്ല.
• ഓരോ അടയാളവും ഒരു കുറ്റമായി കരുതുന്നു. അപാകത അന്വേഷണത്തിനുള്ള ഒരു സ്ഥാനാർത്ഥിയാണ്; തെളിവുകളാണ് തീരുമാനം നിശ്ചയിക്കുന്നത്.
• വ്യാപ്തി രേഖപ്പെടുത്തുന്നില്ല. ഏത് രേഖകൾ സ്കാൻ ചെയ്തു, രീതിയുടെ പരിധി എഴുതണം.

ചുരുക്കത്തിൽ

• ഒരു ഓഡിറ്റിൽ മുഴുവൻ ജനസംഖ്യയും സ്കാൻ ചെയ്തുകൊണ്ട് അപാകതകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ AI ശക്തമാണ്; സാമ്പിളിന് അപ്പുറം പോകുന്നു.
• മാതൃക സംശയം ഉളവാക്കുന്നു, വിധിയല്ല; "ജസ്റ്റ് പോയിൻ്റ് ആൻഡ് ജസ്റ്റിഫൈ" റൂൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് ഉപയോഗിക്കുക.
• അനോമലി റൂളുകൾ (ത്രെഷോൾഡ് ബാക്ക്‌ലോഗിന് താഴെ, ഔട്ട്-ഓഫ്-ഓവർ രജിസ്ട്രേഷൻ, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് പേയ്‌മെൻ്റ്) മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ചിരിക്കണം.
• ഓരോ AI ഔട്ട്‌പുട്ടിനും ഒരു ഓഡിറ്റ് ട്രയൽ (ഡാറ്റ, പ്രോംപ്റ്റ്, തീയതി, വാലിഡേറ്റർ) സൂക്ഷിക്കേണ്ടത് നിർബന്ധമാണ്; കണ്ടെത്താനാകാത്ത ഔട്ട്പുട്ട് തെളിവല്ല.
• "AI പറഞ്ഞു ക്ലീൻ" എന്നത് ഒരു ഉറപ്പല്ല; വ്യാപ്തിയുടെയും രീതിയുടെയും പരിധികൾ എപ്പോഴും രേഖപ്പെടുത്തുക.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

30-50 ലൈനുകളുടെ ഒരു ചെലവ് റെക്കോർഡ് തയ്യാറാക്കുക; അറിഞ്ഞുകൊണ്ട് ഉപവിഭജിച്ച് ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് പേയ്‌മെൻ്റ് സ്ഥാപിക്കുക. ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു അനോമലി സ്കാൻ നേടുകയും മോഡൽ നിങ്ങളുടെ കെണികൾ പിടിക്കുകയും മുൻഗണന നൽകുകയും ചെയ്യുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുക. തുടർന്ന് ഓഡിറ്റ് ട്രയൽ ടെംപ്ലേറ്റ് പൂരിപ്പിച്ച് കണ്ടെത്തലുകൾ "അവലോകനത്തിനുള്ള സ്ഥാനാർത്ഥികൾ" (വിധി നൽകാതെ) ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ അപാകത നിയമങ്ങൾ (പരിധി, സമയം, ആവർത്തനം) മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുണ്ട്.
• [ ] ഞാൻ മുഴുവൻ ആളുകളെയും സ്കാൻ ചെയ്തു, സാമ്പിൾ എടുക്കുന്നതിൽ ഞാൻ നിർത്തിയില്ല.
• [ ] വിധി പറയുന്നതിൽ നിന്ന് ഞാൻ മോഡലിനെ തടഞ്ഞു; ഞാൻ അത് അടയാളപ്പെടുത്തുകയും ന്യായീകരിക്കുകയും ചെയ്തു.
• [ ] ഓരോ കണ്ടെത്തലിനും ഞാൻ ഒരു ഓഡിറ്റ് ട്രയൽ (ഡാറ്റ, പ്രോംപ്റ്റ്, തീയതി) രേഖപ്പെടുത്തി.
• [ ] "റിവ്യൂ കാൻഡിഡേറ്റ്" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തിയവരെ ഞാൻ മനുഷ്യ വിധിക്ക് വിട്ടു.
• [ ] ഞാൻ സ്കാനിൻ്റെ വ്യാപ്തിയും രീതിയുടെ പരിമിതികളും രേഖപ്പെടുത്തി.