लेखा परीक्षणमा कृत्रिम बुद्धिमत्ताको परिचय: भूमिका, सीमा, स्वतन्त्रता, प्रमाणीकरण र गोपनीयता

लाभ:

• आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले लेखापरीक्षण चक्र (योजना, प्रमाण सङ्कलन, विश्लेषण, दस्तावेज, रिपोर्टिङ) मा वास्तविक समय कहाँ बचत गर्छ र जहाँ लेखापरीक्षण राय र सामाग्री गलत बयान जस्ता निर्णयहरू कार्य जोखिम स्तरमा निर्भर गर्दै स्वतन्त्र लेखा परीक्षकमा छाडिन्छ भनी छुट्याउन सक्षम हुनु।
• अनुशासन लागू गर्ने क्षमता जसले प्रत्येक AI आउटपुटलाई स्रोतमा लिङ्क गर्ने, यसलाई पुन: गणना गर्ने, र लेखा परीक्षकको शंकाको साथ परीक्षण गर्ने चरणहरू मार्फत प्रमाणित गर्दछ।
• गोपनीयता र स्वतन्त्रता सिद्धान्तहरूको दायरा भित्र लेखापरीक्षण डाटा गुमाउने र सुरक्षित सवारी साधनहरू छनौट गर्ने बानी प्राप्त गर्ने

एक लेखा परीक्षकको दिन "प्रमाण सङ्कलन" र "निर्णय गर्ने" बीचमा धेरै मानिसहरूले महसुस गरेको भन्दा धेरै खर्च गरिन्छ। तपाइँ हजारौं जर्नल प्रविष्टिहरू स्क्यान गर्नुहुन्छ, तपाइँ खाताको ब्यालेन्स कागजात गर्नुहुन्छ, तपाइँ अनुमानको व्यावहारिकतामा प्रश्न गर्नुहुन्छ, तपाइँ "के यो साँच्चै हो?" ग्राहकबाट अंकित मूल्यमा कथन स्वीकार गर्नुको सट्टा। तपाईं खन्नुहुन्छ। यी कामहरू मध्ये केही दोहोरिने र समय-उपभोग गर्ने छन्: डेटा व्यवस्थित गर्ने, मानक खण्डहरू खोज्ने, कार्यपत्रहरूको मस्यौदा तयार गर्ने, मेलमिलाप भिन्नताहरू सूचीबद्ध गर्ने। अन्य निर्णयहरू हुन् जसले तपाइँको लेखापरीक्षण रायलाई प्रत्यक्ष रूपमा निर्धारण गर्दछ - अर्थात्, वित्तीय विवरणहरू "सबै भौतिक पक्षहरूमा साँचो र निष्पक्ष" छन् वा छैनन् भन्ने बारे तपाइँको सार्वजनिक रूपमा व्यक्त गरिएको राय - जसमा त्रुटिको धेरै कम मार्जिन हुनुपर्दछ।

आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (छोटोको लागि AI, वा छोटोमा AI - कम्प्युटर प्रणाली जसले मानिसजस्तै पाठ उत्पादन गर्न सक्छ, ढाँचाहरू पहिचान गर्न सक्छ, ठूलो डेटा सेटहरूमा सम्बन्धहरू फेला पार्न सक्छ र गणनाहरू गर्न सक्छ) यो तस्वीरको बीचमा बस्छ। सही रूपमा प्रयोग गर्दा, यसले तीन-घण्टा विश्लेषणात्मक समीक्षा सारांशलाई चालीस मिनेटमा घटाउँछ; सेकेन्डमा सयौं हजारौं रेकर्डहरू स्क्यान गर्नुहोस्; यसले तपाईंलाई मानक वस्तु फेला पार्न मार्गदर्शन गर्दछ। गलत तरिकाले प्रयोग गर्दा, यो तपाइँको कार्य पत्र मा - र अन्ततः तपाइँको लेखा राय मा - एक सुरक्षित र धाराप्रवाह तर पूर्ण रूपमा बनेको नम्बर, एक अस्तित्वहीन मानक खण्ड, वा एक अप्रमाणित परिणाममा लैजान सक्छ।

यस मोड्युलको पहिलो एकाइ सफ्टवेयर परिचय होइन। यसको उद्देश्य लेखापरीक्षण व्यवसायमा AI लाई कहाँ राख्ने र कहाँ राख्न नहुने भन्ने स्पष्ट पार्नु हो। किनभने लेखापरीक्षण एक अनुपालन-महत्वपूर्ण पेशा हो जुन सार्वजनिक विश्वासमा निर्भर हुन्छ र जसको परिणामले लगानीकर्ता, ऋणदाता, कर प्रशासन र समाजलाई असर गर्छ। सुरुदेखि नै आधारभूत सिद्धान्त राखौं: कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहायक हो, नियन्त्रक होइन। लेखापरीक्षण राय, सामाग्री गलत स्टेटमेन्ट निर्णय र निष्कर्ष राय सम्बन्धी सबै निर्णयहरूको उत्तरदायित्व र अन्तिम स्वीकृति सक्षम र स्वतन्त्र लेखा परीक्षकको हो।

नियन्त्रण लूप र AI को स्थान

स्वतन्त्र लेखापरीक्षण बुझ्नको लागि, कार्यलाई चक्रको रूपमा सोच्नु उपयोगी हुन्छ। योजना र जोखिम मूल्याङ्कन चरणको दौडान, तपाईंले व्यवसायलाई थाहा पाउनुहुनेछ र जहाँ गल्ती हुने उच्च सम्भावना छ भनेर निर्धारण गर्नुहुन्छ। प्रमाण सङ्कलन र परीक्षण चरणको समयमा, तपाईंले खाता शेषहरू, लेनदेन वर्गहरू, र कागजातहरू, पुष्टिकरणहरू, र विश्लेषणहरूमा खुलासाहरू लिङ्क गर्नुहुन्छ। मूल्याङ्कन चरणमा, तपाईंले निष्कर्षहरूलाई महत्त्वको हिसाबले तौल्नु हुन्छ र निष्कर्षमा पुग्नुहुन्छ। रिपोर्टिङ चरणको समयमा, तपाईंले आफ्नो विचार र निष्कर्षहरू लिखित रूपमा राख्नुहुन्छ। सम्पूर्ण चक्रमा, कागजातहरू (कामका कागजातहरू) ले तपाईंको कामको पत्ता लगाउन सकिने प्रमाणहरू सिर्जना गर्दछ।

AI ले यस चक्रको प्रत्येक चरणलाई छुन सक्छ, तर प्रत्येक चरणमा फरक अधिकारको साथ। योजनामा ​​​​जोखिम विचार र भौतिकता परिदृश्य उत्पन्न गर्दछ; परीक्षणमा डाटा तयार गर्दछ, यसलाई स्क्यान गर्दछ, र विसंगतिहरू चिन्ह लगाउँदछ; मूल्याङ्कनमा मस्यौदा टिप्पणीहरू लेख्छन्; यसले रिपोर्टिङमा खोज र रिपोर्ट भाषालाई गति दिन्छ। तर, उनले कुनै पनि चरणमा निर्णय गर्दैनन् । निर्णयलाई व्यावसायिक निर्णय र शंकाको आवश्यकता छ; यी स्थानान्तरण योग्य छैनन्।

सुरुबाट केही आधारभूत सर्तहरू परिभाषित गरौं। लेखापरीक्षण प्रमाण भनेको जानकारी (कागजात, पुष्टिकरण, पुन: गणना, विश्लेषण) हो जसको आधारमा लेखापरीक्षकले आफ्नो राय राख्छ। भौतिकता भनेको वित्तीय विवरणहरूको प्रयोगकर्ताहरूको निर्णयलाई प्रभाव पार्नको लागि त्रुटि पर्याप्त छ कि छैन भन्ने थ्रेसहोल्ड हो। BDS Türkiye मा लागू स्वतन्त्र लेखा मानक हो; यसले अन्तर्राष्ट्रिय लेखापरीक्षण मापदण्ड (ISA) को पालना गर्दछ र POA (सार्वजनिक निरीक्षण, लेखा र लेखा परीक्षण मानक प्राधिकरण) द्वारा प्रकाशित गरिएको छ। कार्यपत्र भनेको एउटा कागज हो जसमा गरेको काम र प्राप्त परिणामहरू रेकर्ड गरिन्छ। हामी यी अवधारणाहरूलाई निम्न एकाइहरूमा एक एक गरेर व्याख्या गर्नेछौं; अहिलेको लागि, यो जान्नुहोस्: यी सबै अवधारणाहरूमा, AI ले तपाईंलाई रूपरेखा र विश्लेषण दिन्छ, तर कुनै निर्णय गर्दैन।

निम्न तालिकाले मिशन द्वारा एआई को भूमिका र जोखिम स्तर संक्षेप गर्दछ:

खोज

AI को भूमिका

जोखिम स्तर

कसले अनुमोदन / निर्णय गर्दछ

डाटा सफाई, ढाँचा

कार्यकर्ता, गतिवर्धक

कम

अडिट टोली सदस्य

कार्यपत्र/सारांश मस्यौदा

स्केच जेनरेटर

कम-मध्यम

वरिष्ठ लेखा परीक्षक

मानक/वस्तु खोज

दिशा खोजकर्ता

मध्यम

लेखा परीक्षक (आधिकारिक पाठ द्वारा पुष्टि)

विश्लेषणात्मक प्रक्रिया व्याख्या

परिकल्पना जनरेटर

मध्यम

लेखापरीक्षण अधिकारी

जर्नल / विसंगति स्क्यानिङ

सांख्यिकीय मार्कर

मध्यम-उच्च

लेखा परीक्षक (हरेक अपवाद जाँच गर्दछ)

भौतिकता / जोखिम निर्णय

सहायक इनपुट

उच्च

लेखा परीक्षकको व्यावसायिक निर्णय

लेखापरीक्षण राय / निष्कर्ष

यो इनपुट पनि होइन, यो ड्राफ्ट भाषा हो

धेरै उच्च

जिम्मेवार लेखा परीक्षक (हस्ताक्षर)

यो एउटा लाइन दिमागमा राख्नुहोस्: जोखिम बढ्दै जाँदा, AI को भूमिका सानो हुँदै जान्छ र लेखा परीक्षकको निर्णय बढ्दै जान्छ।

किन "प्रमाणीकरण" यो व्यवसायको मुटु हो

कृत्रिम बुद्धिमत्ता भाषा मोडेलहरू तिनीहरूको जवाफमा विश्वस्त देखिन्छन्, तर तिनीहरू निश्चित नहुन सक्छन्। यसलाई प्राविधिक शब्दावलीमा हेलुसिनेशन भनिन्छ: यो तब हुन्छ जब मोडेलले तथ्यमा अवस्थित नभएको जानकारी - संख्या, एक मानक वस्तु, मिति - वाक्यमा बनाउँछ जुन यो सत्य हो जस्तो प्रवाह हुन्छ। एक लेखा परीक्षक को लागी, यो एक घातक जाल हो। मोडेलले तपाइँको लागि "गत वर्ष सकल मार्जिन 34 प्रतिशत थियो" जस्तो संख्या उत्पादन गर्न सक्छ; यद्यपि, उसले तपाईको डाटा कहिल्यै देखेको छैन र यो नम्बर पूर्ण रूपमा बनेको छ। वा "TMS 36 लेख 22 2021 मा परिवर्तन भयो" भन्न सक्छ; तर, त्यस्तो कुनै दफा वा परिवर्तन हुन सक्दैन। उहाँले समान प्रवाह र उही आत्मविश्वासका साथ बोल्नुभएको हुनाले, सही र गलत छुट्याउन सक्ने एक मात्र कुरा तपाईको ज्ञान र प्रमाणिकरण गर्ने बानी हो।

प्रमाणीकरण अनुशासनले लेखा परीक्षणमा तीन चरणहरू समावेश गर्दछ:

1. स्रोतमा लिङ्क गर्नुहोस्: संख्या, अनुपात, ब्यालेन्स र मानक वस्तुहरूको लागि, तपाईंको आफ्नै लेखा परीक्षण प्रमाण (परीक्षण ब्यालेन्स, सहायक खाता, बैंक पुष्टिकरण, सम्झौता) र आधिकारिक स्रोतहरू (KGK द्वारा प्रकाशित BDS र TFRS पाठहरू, सान्दर्भिक संचारहरू), AI को मेमोरीमा होइन। त्यो डेटामा टिप्पणी गर्न AI प्रयोग गर्नुहोस्, यसलाई सम्झन होइन।
2. पुन: गणना / तुलना गर्नुहोस्: स्वतन्त्र रूपमा प्रत्येक संख्यात्मक नतिजा जाँच गर्नुहोस्, एआई रिटर्नको दर र प्रवृति गर्नुहोस्। प्रतिशत, कुल, एक सन्तुलन भिन्नता आफै प्रमाणित गर्नुहोस्।
3. परीक्षण लेखा परीक्षकको शंका: आउटपुट प्रमाण, नियम र सामान्य ज्ञानसँग बाझिएको छ कि छैन भन्ने शंकास्पद आँखाले प्रश्न गर्नुहोस्। "यदि यो सत्य हो भने, अरू के सत्य हुनुपर्छ?" र "यदि यो गलत हो भने, कुन प्रमाणले यसलाई देखाउँछ?" सोध्नुहोस्।

सावधानी: AI द्वारा उत्पादन गरिएको कार्य कागजलाई कुनै खोज वा नम्बर प्रमाणित नगरी फाइलमा राख्नु भनेको प्रमाणको रूपमा हस्ताक्षर नगरिएको कार्यपत्रलाई विचार गर्नु जस्तै हो। केवल किनभने आउटपुट धाराप्रवाह छ सत्य होइन; यो सत्य हो भनी प्रमाणित गरे मात्रै हो।

स्वतन्त्रता र गोपनीयता: लेखापरीक्षणका दुई अपरिहार्य सिद्धान्तहरू

लेखापरीक्षणको वैधता दुई आधारभूत सिद्धान्तहरूमा आधारित हुन्छ। पहिलो, स्वतन्त्रता: लेखा परीक्षक उसले लेखापरीक्षण गर्ने निकायबाट वास्तविक र रूप दुवैमा स्वतन्त्र हुनुपर्छ; उसको/उनको विचारलाई बिगार्न सक्ने रुचिका सम्बन्धहरूबाट ऊ टाढा रहनुपर्छ। दोस्रो, गोप्यता: लेखापरीक्षणको क्रममा सिकेको जानकारी अनाधिकृत व्यक्तिहरूसँग साझेदारी गर्न वा व्यक्तिगत फाइदाको लागि प्रयोग गर्न सकिँदैन।

AI को प्रयोगले यी दुवै सिद्धान्तहरूसँग प्रत्यक्ष रूपमा सरोकार राख्छ। अडिट गरिएको कम्पनीको हालको खाता ग्राहकको नाम, कर पहिचान नम्बर, बैंक जानकारी, र रकम सार्वजनिक एआई उपकरणमा टाँस्नुको अर्थ यो डाटा बाह्य सर्भरमा जान्छ। यसले व्यावसायिक नैतिकता र यदि व्यक्तिगत डेटा समावेश छ भने, KVKK (व्यक्तिगत डेटा संरक्षण कानून) दुवैको गोपनीयता सिद्धान्तको उल्लङ्घन गर्दछ। नियम सरल छ: डेटा गुमनाम गर्नुहोस् र अनावश्यक साझेदारी नगर्नुहोस्। "ABC Tekstil A.Ş., TIN 1234567890, 4,850,000 TL को ब्यालेन्स" को सट्टा "एक मध्यम आकारको निर्माण कम्पनी, साइज X को प्राप्य ब्यालेन्स" लेख्नुहोस्। यदि सम्भव छ भने, डेटा प्रशोधन सम्झौता भएको कर्पोरेट उपकरणहरू छनौट गर्नुहोस्, मोडेल प्रशिक्षणमा तपाईंको डाटा प्रयोग नगर्नुहोस्, र अडिट ट्रेल राख्नुहोस्।

त्यहाँ स्वतन्त्रताको लागि अतिरिक्त सूक्ष्मता छ: अडिट गरिएको कम्पनीको आफ्नै प्रणालीमा इम्बेड गरिएको AI उपकरणलाई अन्धाधुन्ध विश्वास गर्नु, जसको आउटपुट तपाईंले स्वतन्त्र रूपमा नियन्त्रण गर्न सक्नुहुन्न, तपाईंको स्वतन्त्रतालाई कमजोर बनाउन सक्छ। एआई एक उपकरण हो; यसलाई कसले बनायो, तपाईंको डाटा कहाँ जान्छ, र तपाईं यसको आउटपुट प्रमाणित गर्न सक्नुहुन्छ कि सबै तपाईंको स्वतन्त्रताको अंश हो।

तीन मिनी केसहरू

केस 1 - सुरक्षित प्रयोग। एक वरिष्ठ लेखा परीक्षकले सामान्यतया 22-वस्तुको विश्लेषणात्मक समीक्षा सारांश हस्तलेखन गर्न 3 घण्टा बिताए। उनले ट्रायल ब्यालेन्सबाट लिएका नम्बरहरू अज्ञात रूपमा (कुनै कम्पनीको नाम छैन, खाता र रकम मात्र) YZ लाई दिए र ड्राफ्ट टिप्पणीको लागि सोधे। एआईले १२ मिनेटमा स्केच बनायो; लेखा परीक्षकले प्रत्येक अनुपातलाई आफ्नो कार्यपत्रसँग तुलना गरे, दुईवटा गलत प्रतिशतहरू सच्याए, र विचलनका लागि दुईवटा स्पष्टीकरणहरू प्रमाणित गरे। अवधि: 3 घण्टाको सट्टा 45 मिनेट। एआईले मस्यौदा दियो, जिम्मेवारी र राय लेखा परीक्षकसँग रह्यो।

केस २ - अप्रमाणित नम्बर ट्र्याप। एक प्रशिक्षार्थी लेखा परीक्षकले एआईलाई सोधे, "यस उद्योगमा औसत सूची कारोबार दर के हो?" AI ले "लगभग 6.4" को एक विश्वस्त संख्या दियो यद्यपि उसको कुनै पनि उद्योग डेटामा पहुँच थिएन। इन्टर्नले यसलाई कार्यपत्रमा अपेक्षा मानको रूपमा लेख्यो, जसले ग्राहकको 4.1 को दरलाई "उचित" जस्तो देखिन्छ। जब लेखा परीक्षकले सोधे, यो स्रोत एआई को आविष्कार थियो भनेर बाहिर निस्कियो; विश्लेषणात्मक प्रक्रिया पुन: गरियो। गल्ती: AI लाई बेन्चमार्क डेटाको लागि सोध्दै योसँग छैन।

केस 3 - गोपनीयताको उल्लङ्घन। एक टोली सदस्यले ग्राहकहरूको पूर्ण सूची अपलोड गर्यो जसलाई उसले पुष्टिकरण पत्रहरू - शीर्षक, ठेगाना, रकम, सम्पर्क नाम - एक सार्वजनिक एआई उपकरणमा पठाउनेछ र "पुष्टीकरण पत्रको मस्यौदा तयार पारेको छ," उनले भने। डाटा संगठन बाहिर गए; लेखापरीक्षण कम्पनीको गुणस्तर इकाईमा गोप्यता समीक्षा खोलिएको थियो। सही तरिका: वास्तविक डेटा बाहिर निकाल्नु र "[CUSTOMER NAME]", "[AMOUNT]" जस्ता प्लेसहोल्डरहरू भएको टेम्प्लेटको लागि सोध्नु थियो।

कमजोर प्रम्प्ट / बलियो प्रम्प्ट

कमजोर प्रम्प्ट:

यस कम्पनीको वित्तीय विवरणहरू व्याख्या गर्नुहोस् र कुनै जोखिम छ भने मलाई भन्नुहोस्।

यो दाबी त्रुटिपूर्ण छ: AI लाई कुनै डाटा, सन्दर्भ वा भूमिका दिइएको छैन। AI सँग कुनै डाटा नभएकोले, यसले सामान्य कथनहरू बनाउँछ वा मेड-अप नम्बरहरूको साथ "व्याख्याहरू" उत्पादन गर्दछ। न त अवधि, न लेखा, न लेखापरीक्षण उद्देश्य स्पष्ट छ।

शक्तिशाली प्रम्प्ट:

तपाईंको भूमिका: तपाईं एक स्वतन्त्र लेखा परीक्षकलाई सहयोग गर्ने विश्लेषण सहायक हुनुहुन्छ। नियन्त्रण अधिकार क्षेत्र मेरो हो; तपाईंले मस्यौदा र खाताहरू उत्पादन गर्नुहुनेछ। सन्दर्भ: तल एक अज्ञात परीक्षण ब्यालेन्स सारांश छ (कुनै कम्पनीको नाम छैन)। मेरो उद्देश्य चालू वर्ष र अघिल्लो वर्षको बीचमा भएका महत्वपूर्ण परिवर्तनहरू (क्षैतिज विश्लेषण) हेर्नु र जाँच गर्न आवश्यक पर्ने विचलनहरू निर्धारण गर्नु हो। डाटा: [खाता नाम; अघिल्लो वर्ष रकम; चालु वर्ष रकम रेखाहरू]कार्य:१) प्रत्येक खाताको लागि रकम र प्रतिशत परिवर्तन गणना गर्नुहोस्; गणना चरण देखाउनुहोस् ताकि म यसलाई प्रमाणित गर्न सकूँ। 2) 20% भन्दा बढी वस्तुहरूलाई चिन्ह लगाउनुहोस् वा चिन्ह परिवर्तन गर्नुहोस् (जस्तै लाभ->हानि) "परीक्षण गर्न" को रूपमा। 3) प्रत्येक चिन्ह लगाइएको वस्तुको लागि 2-3 सम्भावित व्याख्या हाइपोथेसिस सुझाव गर्नुहोस्; ध्यान दिनुहोस् कि यी प्रमाणहरूको साथ प्रमाणित हुनुपर्छ। 4) कुनै पनि संख्याहरू नबनाउनुहोस् जुन तपाईं निश्चित हुनुहुन्न वा डाटाबाट निकाल्न सक्नुहुन्न। "डेटाबाट निकाल्न सकिँदैन" लेख्नुहोस्। तालिकाको रूपमा आउटपुट दिनुहोस्।

यो दाबी शक्तिशाली छ किनभने यसले भूमिका, सीमा (न्यायिक लेखा परीक्षकमा), डाटा, चरणहरू, प्रमाणीकरण, र "बनावटमा प्रतिबन्ध" स्पष्ट रूपमा स्थापित गर्दछ।

सामान्य गल्तीहरू

• स्रोतको लागि AI लाई भूल गर्दै। संख्या, अनुपात, मानक वस्तु, र मितिको लागि AI को मेमोरीमा भर पर्दै। एआई एक दिशा खोजकर्ता हो; स्रोत नियन्त्रण प्रमाण र आधिकारिक पाठ।
• सन्दर्भ बिना लेखन प्रम्प्ट। भूमिका, डेटा र उद्देश्य नदिई "व्याख्या" भन्नु; नतिजा नक्कली हुनेछ।
• गोप्य डाटा टाँस्दै जस्तै छ। बेनामी बिना ग्राहकको नाम, TIN, व्यक्तिगत डेटा समावेश ट्रान्सक्रिप्टहरू साझेदारी गर्दै; गोपनीयता र KVKK उल्लङ्घन।
• यसलाई प्रमाणीकरण नगरी फाइलमा आउटपुट राख्दै। धाराप्रवाह पाठ सही छ भन्ने सोचेर कार्यपत्रमा स्थानान्तरण गर्नुहोस्।
• न्याय प्रत्यायोजन गर्दै। "एआईले त्यसो भन्यो" भन्ने आधारमा निष्कर्षमा जाँदै; अडिट राय स्थानान्तरण योग्य छैन।

सुझाव: प्रत्येक AI सत्रमा लेखा परीक्षकको दिमागमा जानुहोस्: "यो आउटपुट कहाँ गलत हुन सक्छ?" यो प्रश्न स्वचालन पूर्वाग्रहको लागि एन्टिडोट हो र हामी यसलाई सम्पूर्ण मोड्युलमा दोहोर्याउनेछौं।

संक्षेपमा

आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स लेखापरीक्षणमा शक्तिशाली सहायक हो: यसले डेटा, स्क्यान, ड्राफ्ट, गणना र घण्टालाई मिनेटमा घटाउँछ। तर लेखापरीक्षण राय, सामाग्री गलत बयान र निष्कर्ष स्वतन्त्र र सक्षम लेखा परीक्षक को हो। AI को आउटपुट प्रमाणित नभएसम्म, यो एक हस्ताक्षर नगरिएको कार्य कागज जस्तै मान्य छ। तीन अपरिहार्य सिद्धान्तहरू: स्रोत र पुन: गणना (प्रमाणीकरण), लेखा परीक्षक शंका संग परीक्षण, डेटा गुमनाम र सुरक्षित माध्यम (गोपनीयता र स्वतन्त्रता) छनोट। जोखिम बढ्दै जाँदा, AI को भूमिका सानो हुँदै जान्छ र तपाईंको निर्णय बढ्दै जान्छ।

आवेदन कार्य

तपाईको आफ्नै लेखापरीक्षण अभ्यास (वा काल्पनिक लेखापरीक्षण) बाट तीन दोहोरिने कार्यहरू चयन गर्नुहोस्: उदाहरणका लागि, (1) परीक्षण ब्यालेन्सबाट तेर्सो विश्लेषण सारांश निकाल्ने, (2) मानक खण्ड पत्ता लगाउने, (3) कार्यपत्रको मस्यौदा तयार गर्ने। माथिको "बलियो प्रम्प्ट" ढाँचा प्रयोग गरी प्रत्येकको लागि प्रम्प्ट लेख्नुहोस्; भूमिका, अज्ञात डेटा, चरणहरू र "बनावट प्रतिबन्ध" थप्नुहोस्। त्यसपछि तीन प्रमाणिकरण चरणहरू (स्रोत, पुन: गणना, शंकाको साथ परीक्षण) मार्फत आउटपुट चलाउनुहोस् र तपाईंले के त्रुटिहरू समात्नु भयो नोट गर्नुहोस्।

चेकलिस्ट

• [ ] मैले AI लाई दिएको डाटा गुमनाम गरें; मैले ग्राहकको नाम, TIN, व्यक्तिगत डेटा साझा गरेको छैन।
• [ ] मैले प्रम्प्टमा भूमिका, सन्दर्भ, उद्देश्य, र "कुनै बनावटी" थपेको छु।
• [] मैले स्वतन्त्र स्रोतको साथ आउटपुटमा प्रत्येक संख्या र अनुपात पुन: गणना गरें।
• [] मैले आधिकारिक पाठबाट मानक/पदार्थ सन्दर्भहरू पुष्टि गरेको छु।
• आउटपुटलाई "कहाँ गलत हुन सक्छ?" मा रूपान्तरण गर्नुहोस्। मैले यो प्रश्नको साथ शंकापूर्वक परीक्षण गरें:
• [ ] मैले अन्तिम निर्णय र राय आफैं गरें; मैले AI लाई कारणको रूपमा उद्धृत गरेको छैन।
• [ ] मैले डाटाको गोपनीयता र स्वतन्त्रताको सन्दर्भमा प्रयोग गरेको उपकरणको उपयुक्तताको मूल्याङ्कन गरें।