ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪਦਾਰਥਕਤਾ: BDS 315 ਅਤੇ 320 ਦੀ ਰੌਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਜੋਖਮ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ

ਲਾਭ:

• ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਜਾਣ ਕੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਗਲਤ ਬਿਆਨੀ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਵਿਚਾਰ ਜਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟਰ ਵਜੋਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ
• ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਅਤੇ ਮਾਮੂਲੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ
• ਇਹ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ ਅੰਤਮ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਆਡੀਟਰ ਦੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨਿਰਣੇ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਿਰਫ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ

ਡੈਸਕ 'ਤੇ ਚੰਗੀ ਆਡਿਟਿੰਗ ਜਿੱਤ ਜਾਂ ਹਾਰ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਫੀਲਡਵਰਕ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪਹਿਲਾਂ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਆਡੀਟਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਜਾਣੇ ਬਿਨਾਂ, ਗਲਤ ਹੋਣ ਦੀ ਉੱਚ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਏ ਬਿਨਾਂ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤਾਂ (ਸਮਾਂ, ਟੀਮ, ਟੈਸਟ) ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਜੋਖਮਾਂ ਵੱਲ ਸੇਧਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਗਲਤ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਮਿਹਨਤ ਕਰਦਾ ਹੋਵੇ। ਇਸ ਲਈ, ਬੀਡੀਐਸ 315 (ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਜਾਣ ਕੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਗਲਤ ਬਿਆਨੀ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਿਆਰ) ਅਤੇ ਬੀਡੀਐਸ 320 (ਆਡਿਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਦਾ ਮਿਆਰ) ਆਡਿਟ ਦਾ ਢਾਂਚਾ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਯੋਜਨਾ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੋ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਾਂ - ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਮੈਪਿੰਗ - ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਸਾਥੀ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਜਨਰੇਟਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅੰਤਮ ਜੱਜ ਕਿਉਂ ਹੋਵੋਗੇ। ਆਓ ਪਹਿਲਾਂ ਦੋ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੀਏ। ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਗਲਤ ਬਿਆਨ ਵਿੱਤੀ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਜਾਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਹੈ ਜੋ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਜਾਂ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਰਥਿਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਵੱਡਾ ਹੈ। ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਯਤਨ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ, ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਜਾਂ ਖੁਲਾਸਾ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ, ਅਜਿਹੀ ਗਲਤ ਬਿਆਨੀ ਹੋਣ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।

ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ: ਜਿੱਥੇ AI ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਸਹਿਭਾਗੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

ISA 315 ਆਡੀਟਰ ਨੂੰ ਉਸ ਹਸਤੀ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਉਦਯੋਗ, ਕਾਨੂੰਨ, ਵਪਾਰ ਮਾਡਲ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਨਿਯੰਤਰਣ)। ਇਸ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਆਡੀਟਰ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ "ਇਸ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?" ਉਹ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਬ੍ਰੇਨਸਟਾਰਮਿੰਗ ਪਾਰਟਨਰ ਹੈ: ਇਹ ਇੱਕ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਖਾਸ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ, ਲੇਖਾ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਆਮ ਪੈਟਰਨ, ਮੌਸਮੀਤਾ ਅਤੇ ਮਾਲੀਆ ਮਾਨਤਾ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ: ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਇਹ ਸੂਚੀ ਆਮ ਅਤੇ ਆਮ ਹੈ; ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਛਾਣਦਾ। ਇਸ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ "ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਡਰਾਫਟ" ਹੈ, "ਜੋਖਮ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ" ਨਹੀਂ।

ਆਓ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੀਏ:

1. ਪ੍ਰਸੰਗ ਦਿਓ. ਅਗਿਆਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਉਦਯੋਗ, ਆਕਾਰ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ। (ਕੋਈ ਨਾਮ ਨਹੀਂ, TIN।)
2. ਇੱਕ ਆਮ ਜੋਖਮ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ। "ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਗਲਤ ਬਿਆਨੀ ਦਾ ਜੋਖਮ ਕਿੱਥੇ ਹੈ?" ਪੁੱਛੋ AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਕਸ਼ਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
3. ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ। AI ਦੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਤੱਥਾਂ ਨਾਲ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ (ਇਸ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੀਆਂ ਖੋਜਾਂ)। ਕੁਝ ਜੋਖਮ ਇਸ ਕਾਰੋਬਾਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਕੁਝ ਵਿਲੱਖਣ ਜੋਖਮ ਹਨ ਜੋ AI ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖੇਗਾ।
4. ਇਸ ਨੂੰ ਸਬੂਤਾਂ ਨਾਲ ਬੰਨ੍ਹੋ। ਫੀਲਡ ਸਟੱਡੀ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰੋਗੇ, ਹਰੇਕ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਲਿੰਕ ਕਰੋ।

ਨੁਕਤਾ: AI ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ "ਕਿੱਥੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਗਲਤ ਬਿਆਨੀ ਦਾ ਖਤਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?" ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੋਚਣ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਕਹਿਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ "ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਜੋਖਮ ਹੈ, ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ"। ਜੋਖਮ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨਿਰਣਾ ਹੈ; ਖਤਰੇ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਦਿਮਾਗ਼.

ਪਦਾਰਥਕਤਾ: ਸੰਖਿਆ, ਪਰ ਨਿਰਣੇ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਸੰਖਿਆ

ISA 320 ਲਈ ਆਡੀਟਰ ਨੂੰ ਆਡਿਟ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਇੱਕ ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਦਾ ਪੱਧਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਇੱਕ ਸੂਚਕ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਭ, ਮਾਲੀਆ, ਕੁੱਲ ਸੰਪਤੀਆਂ, ਜਾਂ ਇਕੁਇਟੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਕਸ) ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਾਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਤੋਂ ਪੂਰਵ-ਟੈਕਸ ਲਾਭ ਦਾ 5%, ਜਾਂ ਮਾਲੀਆ ਦਾ 0.5-1%। ਇਹ ਕੋਈ ਮਕੈਨੀਕਲ ਫਾਰਮੂਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਆਡੀਟਰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਪਾਰ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਸੂਚਕ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹੈ, ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਕੀ ਹੋਵੇਗੀ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਰਕਮ। ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਪਦਾਰਥਕਤਾ (ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਦੌਰਾਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਕੱਸਣ ਲਈ ਭੌਤਿਕਤਾ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਹੇਠਲੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ) ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ (ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਲਈ ਅੰਤਰ ਦੀ ਸੀਮਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ) ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

AI ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਇੰਜਣ ਹੈ: ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੂਚਕਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਾਂ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਮਾਤਰਾਵਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਹਮਣੇ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਸੰਕੇਤਕ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਨਿਰਣਾ ਤੁਹਾਡਾ ਹੈ। ਹੇਠ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਇੱਕ ਆਮ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਨੰਬਰ ਉਦਾਹਰਣ ਹਨ):

ਸੂਚਕ

ਰਕਮ (TL)

% ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ

ਪਦਾਰਥਕਤਾ (TL)

ਟੈਕਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲਾਭ

12,000,000

5%

600,000

ਮਾਲੀਆ

240,000,000

0.5%

1,200,000

ਕੁੱਲ ਸੰਪਤੀਆਂ

180,000,000

1%

1,800,000

ਇਕੁਇਟੀ

90,000,000

2%

1,800,000

ਇਸ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਆਡੀਟਰ ਸੋਚਦਾ ਹੈ: "ਜੇਕਰ ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਅਸਥਿਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਮਾਲੀਆ-ਅਧਾਰਤ ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਵਧੇਰੇ ਵਾਜਬ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਪਰ ਜੇਕਰ ਇਸ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਮੁੱਖ ਦਿਲਚਸਪੀ ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪ੍ਰੀ-ਟੈਕਸ ਲਾਭ ਵਧੇਰੇ ਉਚਿਤ ਹੈ." ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨਿਰਣਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ AI ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ। AI 5 ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸਹੀ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਪਦਾਰਥਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਖੁਦ ਮੁੜ ਕਰੋ (ਕੀ 600,000 ਅਸਲ ਵਿੱਚ 12,000,000 ਦਾ 5% ਹੈ?) ਅਤੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਸੰਕੇਤਕ ਸਹੀ ਮਾਤਰਾਵਾਂ ਹਨ। AI ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਜੋਖਮ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ: ਏਆਈ ਡਰਾਫਟ, ਆਡੀਟਰ ਪਹਿਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ

ਜੋਖਮ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਇੱਕ ਵਰਕਸ਼ੀਟ ਹੈ ਜੋ ਪਛਾਣੇ ਗਏ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਥਾਂ ਤੇ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਮੁਲਾਂਕਣ (ਸੰਭਾਵਨਾ, ਪ੍ਰਭਾਵ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਦਾਅਵਾ, ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਟੈਸਟਿੰਗ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਲੇਖਾਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਦਾਅਵੇ ਉਹ ਸੱਚਾਈ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਿਸੇ ਖਾਤੇ ਜਾਂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਅਸਲੀਅਤ/ਹੋਂਦ, ਸੰਪੂਰਨਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਮਿਆਦ (ਕਟੌਤੀ), ਅਧਿਕਾਰ-ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਆਮਦਨ ਪੂਰੀ ਹੈ" ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ; "ਸਟਾਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸ਼ੁੱਧ ਪ੍ਰਾਪਤੀਯੋਗ ਮੁੱਲ 'ਤੇ ਮੁੱਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ" ਇੱਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ।

AI ਖਤਰਿਆਂ ਦੀ ਕੱਚੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਨਕਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਹਰੇਕ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਦਾਅਵੇ ਲਈ ਮੈਪ ਕਰਨਾ, ਸੰਭਾਵਿਤ ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨਾ। ਪਰ ਕਦੇ ਵੀ ਦੋ ਗੱਲਾਂ ਉਸ 'ਤੇ ਨਾ ਛੱਡੋ: (1) ਕਿਹੜਾ ਜੋਖਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸ ਕਾਰੋਬਾਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, (2) ਜੋਖਮਾਂ ਦੀ ਤਰਜੀਹ। ਇਹ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਡਿਟ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਡਿਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ। ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਐਕਵਾਇਰ ਕੀਤੇ ਰਿਟੇਲ ਕਲਾਇੰਟ ਲਈ ਜੋਖਮਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦਾ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ "ਬਹੁ-ਸ਼ਾਖਾ ਪ੍ਰਚੂਨ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਗਲਤ ਬਿਆਨੀ ਦਾ ਜੋਖਮ ਕਿੱਥੇ ਹੈ?" ਉਸਨੇ ਪੁੱਛਿਆ; ਉਸਨੂੰ 11 ਆਈਟਮਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਇਆ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਕਦ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਸਟਾਕ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ, ਮਾਲੀਆ ਕਟੌਤੀ, ਰਿਟਰਨ/ਛੂਟ ਹੇਰਾਫੇਰੀ। ਉਸਨੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤਾ: ਗਾਹਕ ਦੀ ਘੱਟ ਨਕਦ ਵਿਕਰੀ (ਕਾਰਡ-ਭਾਰੀ) ਸੀ, ਜੋ ਕਿ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਸੀ; ਪਰ ਸਟਾਕ ਕੱਟਣ ਦਾ ਜੋਖਮ, ਜੋ ਕਿ AI ਨੇ ਖੁੰਝਿਆ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਇਸ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਲ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੀਬਰ ਮੁਹਿੰਮ ਸੀ। ਨਤੀਜਾ: AI ਨੇ ਬੀਜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ, ਆਡੀਟਰ ਨੇ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਵਪਾਰ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ।

ਕੇਸ 2 - ਮਹੱਤਵ ਗੁਣਾ ਗਲਤੀ। ਟੀਮ ਦੇ ਇੱਕ ਮੈਂਬਰ ਕੋਲ ਏਆਈ ਨੇ ਇੱਕ ਕਾਰਡੀਨਲਿਟੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਸੀ। YZ ਨੇ ਗਲਤੀ ਨਾਲ 240 ਮਿਲੀਅਨ ਦੀ ਬਜਾਏ 24 ਮਿਲੀਅਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਾਲੀਆ ਲਿਆ ਅਤੇ ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ 120,000 TL ਤੱਕ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ। ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰ ਨੇ ਬਿਨਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਿੱਚ ਪਾ ਦਿੱਤਾ; ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਸਾਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਟੀਮ ਨੇ ਸੈਂਕੜੇ ਵਾਧੂ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਬੇਲੋੜੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ। ਜਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਆਉਣ 'ਤੇ ਰਕਮ ਠੀਕ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਪਾਠ: AI ਦੇ ਹਰੇਕ ਗੁਣਾ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰੋ।

ਕੇਸ 3 - ਕਿਸੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਜਨਤਕ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝਣਾ। ਇੱਕ ਇੰਟਰਨ ਨੇ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਰਕਸ਼ੀਟ ਉੱਤੇ YZ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਆਮ "ਨਿਰਮਾਣ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ" ਦੀ ਸੂਚੀ ਚਿਪਕਾਈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ "ਬਹੁ-ਸਾਲ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਦੀ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ" ਦਾ ਜੋਖਮ ਨਹੀਂ ਸੀ (ਗਾਹਕ ਇੱਕ ਸਮੱਗਰੀ ਸਪਲਾਇਰ ਸੀ, ਇੱਕ ਉਪ-ਠੇਕੇਦਾਰ ਨਹੀਂ); ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਗਾਹਕ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ "ਇੰਟਰਾ-ਗਰੁੱਪ ਸੇਲਜ਼ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕੀਮਤ" ਜੋਖਮ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਕਾਰੋਬਾਰੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਮ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਅਧੂਰਾ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ।

ਸਮੱਸਿਆ: ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸੂਚਕ ਅਤੇ ਰਕਮ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਨੂੰ "ਕੁਝ ਜੋਖਮ" ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਾਅਲੀ ਪਦਾਰਥਕ ਰਕਮ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਆਡੀਟਰ ਦੇ ਯੋਜਨਾ ਸਹਾਇਕ ਹੋ। ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਦਾ ਅੰਤਮ ਨਿਰਣਾ ਮੇਰਾ ਹੈ। ਸੰਦਰਭ (ਅਗਿਆਤ): ਇੱਕ ਮੱਧਮ ਆਕਾਰ ਦਾ, ਬਹੁ-ਸ਼ਾਖਾ ਭੋਜਨ ਪ੍ਰਚੂਨ ਕਾਰੋਬਾਰ। ਸਾਲ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਿੱਖੀ ਮੁਹਿੰਮ ਹੈ. ਕਾਰਡ-ਆਧਾਰਿਤ ਵਿਕਰੀ, ਘੱਟ ਨਕਦ. ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੀ ਖੋਜ: ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾਵਾਂ। ਟਾਸਕ ਏ - ਜੋਖਮ ਵਿਚਾਰ: ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜਿੱਥੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਗਲਤ ਬਿਆਨੀ ਦਾ ਜੋਖਮ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਖਾ ਦਾਅਵੇ (ਸੰਪੂਰਨਤਾ, ਸੱਚਾਈ, ਮਿਆਦ/ਕਟੌਤੀ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਆਦਿ) ਨਾਲ ਮੈਪ ਕਰਨਾ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਹਨ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੇਰੇ ਲਈ ਹੈ। ਟਾਸਕ ਬੀ - ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਦ੍ਰਿਸ਼: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸੂਚਕਾਂ ਲਈ %s ਦੇ ਨਾਲ ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸਾਰਣੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ; ਹਰੇਕ ਗੁਣਾ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਾਂ। ਮੈਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸੂਚਕ ਚੁਣਨਾ ਹੈ।- ਟੈਕਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲਾਭ: 12.000.000 TL- ਮਾਲੀਆ: 240.000.000 TL- ਕੁੱਲ ਸੰਪਤੀਆਂ: 180.000.000 TLRule: ਕੋਈ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਲਈ ਮੈਂ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।

ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਲੇਮ ਮੈਚਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਖਾਤੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਆਡੀਟਰ 'ਤੇ ਛੱਡਦਾ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਆਮ ਜੋਖਮ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ. AI ਦੇ ਜੈਨਰਿਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਰਕਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣਾ।
• ਕਾਰਡੀਨਲਿਟੀ ਗੁਣਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ। ਮਾਤਰਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਗਲਤੀ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ।
• ਸੂਚਕ ਚੋਣ ਨੂੰ AI 'ਤੇ ਛੱਡਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕਿਹੜਾ ਸੂਚਕ ਉਚਿਤ ਹੈ ਇਹ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨਿਰਣੇ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ।
• ਦਾਅਵਿਆਂ ਨਾਲ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਨਹੀਂ। ਦਾਅਵੇ ਦੇ ਮੇਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ। AI ਇਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ; ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਉਸਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੇ, ਤਾਂ ਜੋਖਮ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਅਧੂਰਾ ਹੋਵੇਗਾ।

ਸੰਕੇਤ: ਜੋਖਮ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ "ਇਸ ਨਕਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?" ਪਿੱਛੇ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ. ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਨ੍ਹੇ ਧੱਬੇ ਦੇਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ.

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, AI ਦੋ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਉਪਯੋਗ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ: ਸੈਕਟਰਲ ਜੋਖਮ ਦਿਮਾਗੀ ਅਤੇ ਪਦਾਰਥਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਗਣਨਾ। ਪਰ ASA 315 ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਭੌਤਿਕ ਗਲਤ ਬਿਆਨੀ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ASA 320 ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨਿਰਣਾ ਹੈ। AI ਆਮ ਜੋਖਮ ਸਮਝ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਲੇਖਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਕਿਹੜਾ ਜੋਖਮ ਵੈਧ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਸੂਚਕ ਚੁਣਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਪਦਾਰਥ ਦੀ ਰਕਮ ਆਡੀਟਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਹਰ ਭੌਤਿਕਤਾ ਗੁਣਾ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰੋ, ਹਰੇਕ ਜੋਖਮ ਵਿਚਾਰ ਕਾਰੋਬਾਰ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਚੁਣੋ (ਉਦਯੋਗ, ਆਕਾਰ, ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ)। ਉਪਰੋਕਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪੈਟਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਪਹਿਲਾਂ ਆਮ ਜੋਖਮ ਵਿਚਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਭੌਤਿਕਤਾ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼। AI ਦੀ ਜੋਖਮ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਤਿੰਨ-ਕਾਲਮ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ: "ਜੋਖਮ / ਸੰਬੰਧਿਤ ਦਾਅਵਾ / ਕੀ ਇਹ ਇਸ ਕਾਰੋਬਾਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (Y/N, ਜਾਇਜ਼ਤਾ)"। ਭੌਤਿਕਤਾ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਗੁਣਾ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਸੰਕੇਤਕ ਲਈ ਉਚਿਤਤਾ ਲਿਖੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਗੁਮਨਾਮ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰ ਕਾਫ਼ੀ ਸੰਦਰਭ (ਉਦਯੋਗ, ਆਕਾਰ, ਇਤਿਹਾਸਕ ਖੋਜਾਂ) ਦੇ ਨਾਲ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਿਆਨ ਦੁਆਰਾ AI ਦੇ ਜੋਖਮ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤਾ; ਮੈਂ ਅਵੈਧ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਖਾ ਦਾਅਵੇ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ।
• [ ] ਮੈਂ ਭੌਤਿਕਤਾ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਰਕਮ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਸੰਕੇਤਕ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਇਆ; ਮੈਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਲਿਆ।
• [] ਮੈਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਭੌਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਭੌਤਿਕਤਾ ਲਈ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
• [ ] "ਕੀ ਕੋਈ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ?" ਮੈਂ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤਾ.