ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਮਾਡਲਿੰਗ: ਰੁਝਾਨ, ਅਨੁਪਾਤ ਅਤੇ ਭਟਕਣਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਲਾਭ:

• ਸਮਝੋ ਕਿ ਬੀਡੀਐਸ 520 ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਪੈਦਾ ਕਰਨ, ਅਨੁਪਾਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿਆਖਿਆ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ।
• ਹਰੀਜੱਟਲ-ਲੰਬਕਾਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਨੁਪਾਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਸਹਾਇਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਰੁਝਾਨ ਦੇ ਟੁੱਟਣ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ
• ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਭਟਕਣ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਆਡਿਟ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਆਡੀਟਰ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਥਿਆਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ "ਉਮੀਦ" ਹੈ. ਵਿੱਤੀ ਬਿਆਨ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹ ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸਨੂੰ ਕੀ ਦੇਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ: "ਇਹ ਕੰਪਨੀ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ 15% ਵਧੀ ਹੈ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸਥਿਰ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਮੈਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮੁਦਰਾਸਫੀਤੀ ਦੇ ਲਗਭਗ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਧੇ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਾਂਗਾ।" ਫਿਰ ਇਹ ਉਮੀਦ ਨਾਲ ਅਸਲੀਅਤ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਜੇ ਉਮੀਦ ਤੋਂ ਭਟਕਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਜਾਂ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ. ਸੋਚਣ ਦੇ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਦੇ ਵਿਵਸਥਿਤ ਰੂਪ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ BDS 520 ਇਸਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਤੀ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਾਜਬ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਉਮੀਦ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਅਸਲ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤਿੰਨ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਿੱਚ (ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਲਈ), ਅਸਲ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ (ਅਸਲ ਤਸਦੀਕ ਲਈ) ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ (ਸਮੁੱਚੀ ਤਰਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ)। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਉਮੀਦ ਦੇ ਗਠਨ, ਅਨੁਪਾਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿਆਖਿਆ ਡਰਾਫਟ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ; ਪਰ ਅਸੀਂ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਹੈ, ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ।

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸੰਦ

ਆਡੀਟਰ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਸਾਧਨ ਹਨ:

• ਹਰੀਜ਼ੱਟਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਸਾਲ ਦਰ ਸਾਲ ਕਿਸੇ ਆਈਟਮ ਦੇ ਬਦਲਾਅ (ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ %) ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ। "ਵਿਕਰੀ 40% ਵਧੀ; ਕਿਉਂ?"
• ਵਰਟੀਕਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਸਮੁੱਚੀ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਅਨੁਪਾਤ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਹਰੇਕ ਖਰਚੇ ਅਤੇ ਆਮਦਨ ਦਾ ਅਨੁਪਾਤ)। "ਜਦੋਂ ਕਿ ਵੇਚੇ ਗਏ ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਮਾਲੀਏ ਦਾ 62% ਸੀ, ਇਸ ਸਾਲ ਇਹ 71% ਹੋ ਗਈ; ਹਾਸ਼ੀਏ ਨੂੰ ਤੰਗ ਕਿਉਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ?"
• ਅਨੁਪਾਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਅਰਥਪੂਰਨ ਅਨੁਪਾਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ (ਕੁੱਲ ਮੁਨਾਫਾ ਮਾਰਜਿਨ, ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਟਰਨਓਵਰ ਦਰ, ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਮਿਆਦ, ਮੌਜੂਦਾ ਅਨੁਪਾਤ) ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਨਾਲ ਇਸਦੇ ਰੁਝਾਨ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ।
• ਰੁਝਾਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਕਈ ਪੀਰੀਅਡਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਦੇਖਣਾ ਅਤੇ ਬਰੇਕਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨਾ।
• ਤਰਕਸ਼ੀਲਤਾ ਟੈਸਟ: ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਉਮੀਦ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ "ਵਿਆਜ ਖਰਚ ≈ ਔਸਤ ਕਰਜ਼ਾ × ਵਿਆਜ ਦਰ") ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ।

AI ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਟਕਣਾ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਭਟਕਣ ਲਈ ਸੰਭਾਵਿਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਬਿੰਦੂ ਹੈ: ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਵਿਆਖਿਆ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਹੈ। "ਹਾਸ਼ੀਆ ਘੱਟ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੱਚੇ ਮਾਲ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਵਧ ਗਈਆਂ ਹਨ" ਵਾਜਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਆਡੀਟਰ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ, ਇਨਵੌਇਸ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਖੁਲਾਸੇ, ਅਤੇ-ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਚਾਨਕ ਭਟਕਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ-ਸੁਤੰਤਰ ਸਬੂਤ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿੱਟਾ ਨਹੀਂ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਉਮੀਦ ਜਿੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋਵੇਗੀ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਓਨੀ ਹੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੋਵੇਗੀ

BDS 520 ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੂਖਮਤਾ: ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਮੀਦ ਕਿੰਨੀ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਮੀਦ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਰਕੂਲਰ ਤਰਕ (ਉਸੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਉਸੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ) ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹੋ. ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਉਮੀਦ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਸੁਤੰਤਰ ਇਨਪੁਟਸ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ (ਗੈਰ-ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ, ਬਾਹਰੀ ਮਾਰਕੀਟ ਡੇਟਾ, ਤੁਹਾਡਾ ਆਪਣਾ ਖਾਤਾ)। AI ਇੱਕ ਉਮੀਦ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - "ਮੈਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਆਜ ਖਰਚੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?" — ਪਰ ਆਡੀਟਰ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ।

ਸੰਕੇਤ: ਭਟਕਣ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ "ਮਾਮੂਲੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ" ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ। ਉਮੀਦ ਤੋਂ ਕਿੰਨਾ ਭਟਕਣਾ "ਜਾਂਚਯੋਗ" ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ? ਇਸ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਸੈੱਟ ਕਰੋ, ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਹਰ ਛੋਟੇ ਉਤਾਰ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਨਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇ।

ਗੈਰ-ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਗੈਰ-ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਉਮੀਦ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਕਮਰੇ-ਰਾਤਾਂ ਦੀ ਔਸਤਨ ਦਰ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਹੋਟਲ ਦੇ ਕਮਰੇ ਦੀ ਆਮਦਨ ਦਾ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ; ਤੁਸੀਂ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਯੂਨਿਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਯੂਨਿਟ ਆਮ ਖਪਤ ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਰਮਾਣ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਊਰਜਾ ਖਰਚੇ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ; ਤੁਸੀਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਔਸਤ ਫੀਸ ਤੋਂ ਸਕੂਲ ਦੀ ਸਿੱਖਿਆ ਆਮਦਨ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਸਰਕੂਲਰਿਟੀ ਟ੍ਰੈਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਆਪਣੇ ਲੇਖਾ ਰਿਕਾਰਡ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਕਰਾਸ-ਚੈੱਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। AI ਇਸ ਸੁਤੰਤਰ ਉਮੀਦ ਮਾਡਲ ਲਈ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਫਾਰਮੂਲਾ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਆਡੀਟਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ ਕਿ ਇਨਪੁਟਸ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸੁਤੰਤਰ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹਨ (ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਕਮਰੇ-ਰਾਤ, ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਸਹੀ?) ਜੇਕਰ ਉਮੀਦ ਅਤੇ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਵੱਡਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਜਾਂ ਤਾਂ ਲੇਖਾ-ਜੋਖਾ ਗਲਤੀ ਜਾਂ ਉਮੀਦ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ

1. ਉਮੀਦਾਂ ਸੈੱਟ ਕਰੋ। ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਸੁਤੰਤਰ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਮੀਖਿਆ ਅਧੀਨ ਆਈਟਮ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਲਿਖੋ।
2. ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਕੀ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਜਿਸ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋਗੇ?
3. AI ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਕਰੋ। ਹਰੀਜੱਟਲ/ਵਰਟੀਕਲ/ਅਨੁਪਾਤ/ਰੁਝਾਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ; ਹਰੇਕ ਖਾਤੇ ਦੇ ਪੜਾਅ ਦਿਖਾਓ।
4. ਭਟਕਣਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ। ਫਲੈਗ ਭਟਕਣਾਵਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਲੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤੀ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹਨ।
5. ਅਨੁਮਾਨ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਪਰ ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ। ਸੰਭਾਵੀ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਲਈ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ; ਸਬੂਤ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰ ਇੱਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
6. ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ। ਉਮੀਦ, ਤੱਥ, ਭਟਕਣਾ, ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਸਬੂਤ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਭਟਕਣ ਦਾ ਅਸਲ ਕਾਰਨ ਲੱਭਣਾ। ਇੱਕ ਆਡੀਟਰ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਖਰਚੇ 38% ਵਧੇ ਹਨ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗਾਈ ਨੇ ਇਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਸਿਰਫ 22% ਕੀਤੀ ਹੈ। ਉਸ ਨੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਿਆ ਸੀ; YZ ਸੂਚੀਬੱਧ ਵਿਕਲਪਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਉਭਾਰ, ਨਵਾਂ ਭਾੜਾ, ਬੋਨਸ, ਵੱਖਰਾ ਤਨਖਾਹ"। ਆਡੀਟਰ ਨੇ ਪੇਰੋਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ: ਫਰਕ ਸਾਲ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕਮੁਸ਼ਤ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਭੁਗਤਾਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੀ ਪਰ ਸਹੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਖਰਚੇ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਫੈਲਿਆ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮੌਸਮੀ ਗਲਤੀ ਸੀ। AI ਨੇ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦਿੱਤੀ; ਪੇਰੋਲ ਸਬੂਤ ਅਤੇ ਆਡੀਟਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨੇ ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ।

ਕੇਸ 2 - ਸਬੂਤ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ। ਟੀਮ ਦੇ ਇੱਕ ਮੈਂਬਰ ਨੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਰਚੇ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ 40% ਵਾਧੇ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਿਆ; AI "ਸ਼ਾਇਦ ਮਹਿੰਗਾਈ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ," ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ। ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਕਸ਼ੀਟ 'ਤੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਵਜੋਂ ਲਿਖਿਆ ਅਤੇ ਪੈੱਨ ਨੂੰ ਕੈਪ ਕੀਤਾ। ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ ਪੁੱਛਿਆ: ਉਸ ਸਮੇਂ ਮਹਿੰਗਾਈ 25% ਸੀ, 40% ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ; ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਆਈਟਮ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੇ ਨਾਲ ਕਿਰਾਏ ਦਾ ਖਰਚਾ ਸੀ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨਹੀਂ ਵਧਿਆ। ਅਸਲ ਕਾਰਨ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿਚ ਇਕ ਨਵਾਂ ਖੇਤਰ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਪਾਠ: AI ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਹੈ; ਸਬੂਤਾਂ ਨਾਲ ਪਰਖੇ ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਸਿੱਟਾ ਨਹੀਂ ਕੱਢਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ।

ਕੇਸ 3 - ਮਾੜੀ ਉਮੀਦ। ਵਿਆਜ ਦੇ ਖਰਚੇ ਦੀ ਵਾਜਬਤਾ ਨੂੰ ਪਰਖਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਆਡੀਟਰ ਨੇ ਵਪਾਰ (ਸਰਕੂਲਰ) ਦੁਆਰਾ ਦਰਜ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਆਜ ਖਰਚੇ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਉਮੀਦ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੀ। ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਿਆ ਕਿ "ਉਮੀਦ = ਅਸਲੀਅਤ" ਅਤੇ ਕੋਈ ਭਟਕਣਾ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੱਤੀ। ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ ਯਾਦ ਦਿਵਾਇਆ ਕਿ ਉਮੀਦ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ: ਔਸਤ ਕਰਜ਼ਾ ਸੰਤੁਲਨ × ਔਸਤ ਵਿਆਜ ਦਰ. ਸੁਤੰਤਰ ਗਣਨਾ ਕਰਨ 'ਤੇ, ਇਹ ਸਾਹਮਣੇ ਆਇਆ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿਆਜ ਦਾ ਖਰਚਾ ਉਮੀਦ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਸੀ, ਅਤੇ ਕਰਜ਼ੇ 'ਤੇ ਕੋਈ ਵਿਆਜ ਇਕੱਠਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਸਬਕ: ਉਮੀਦ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਤਾਕਤ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ.

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਇਸ ਚਾਰਟ ਨੂੰ ਦੇਖੋ, ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਕੁਝ ਅਸਧਾਰਨ ਹੈ.

ਸਮੱਸਿਆ: ਕੋਈ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਪ੍ਰਸੰਗ ਨਹੀਂ। AI ਜਾਂ ਤਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਅਸੰਗਤਤਾ" ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਮੁੱਲ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਆਡੀਟਰ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਹਾਇਕ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਗਣਨਾ ਕਰੋਗੇ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦਿਖਾਓਗੇ ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਕਲਪਨਾ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਵੋਗੇ; ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਸਿੱਟਾ mine.Context (ਅਗਿਆਤ): ਉਤਪਾਦਨ ਕੰਪਨੀ. ਮਾਲੀਆ ਮੌਜੂਦਾ ਸਾਲ 240M, ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ 200M (20% ਵਾਧਾ)। ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ। ਡੇਟਾ:[ਖਾਤਾ; ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ; ਮੌਜੂਦਾ ਸਾਲ] ਲਾਈਨਾਂ (ਮਾਲੀਆ, COGS, ਅਮਲੇ ਦਾ ਖਰਚਾ, ਕਿਰਾਇਆ, ਵਿਆਜ ਦਾ ਖਰਚਾ, ...)ਕਾਰਜ: 1) ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਲਈ ਹਰੀਜੱਟਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਰਾਸ਼ੀ ਅਤੇ % ਤਬਦੀਲੀ) ਕਰੋ; ਗਣਨਾ ਦਾ ਕਦਮ ਦਿਖਾਓ। 2) ਵਰਟੀਕਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਹਰ ਖਰਚੇ ਦਾ ਆਮਦਨ ਨਾਲ ਅਨੁਪਾਤ; ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। 3) ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ: “ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ” ਮਾਰਕ ਕਰੋ ਜੇਕਰ % ਪਰਿਵਰਤਨ ਮਾਲੀਆ ਵਾਧੇ (20%) ਤੋਂ 10 ਪੂਰਨ ਅੰਕਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਸਬੂਤ ਵੀ ਲਿਖੋ ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਹਰੇਕ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਖੋਜਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। 5) ਕੋਈ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਜਾਂ ਉਦਯੋਗ ਮਾਪਦੰਡ ਨਾ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਉਮੀਦ (20% ਵਾਧਾ) ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਭਟਕਣ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਮੰਗਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਸਬੂਤ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ. AI ਦੇ "ਸ਼ਾਇਦ..." ਬਿਆਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿੱਟੇ ਲਿਖਣਾ।
• ਸਰਕੂਲਰ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ। ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਗਲਤ "ਫਿੱਟ" ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ।
• ਕੋਈ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈੱਟ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਹਰ ਛੋਟੇ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭਟਕਣਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ।
• ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ "ਅਸੰਗਤਤਾ" ਲਈ ਪੁੱਛਣਾ; ਅਰਥਹੀਣ ਸੰਕੇਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ.
• ਅਚਨਚੇਤ ਭਟਕਣਾ ਵਿੱਚ ਸਤਹੀ ਰਹਿਣਾ। ਪਹਿਲੀ ਪ੍ਰਸੰਸਾਯੋਗ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਮੋੜ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨਾ; ਜਦੋਂ ਕਿ BDS ਨੂੰ ਅਚਾਨਕ ਭਟਕਣ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਜਾਂਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਨੋਟ: ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਿਤ ਵਿਵਹਾਰ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਧੀ ਹੋਈ ਘਾਟਾ) ਇੱਕ ਅਚਾਨਕ ਵਿਵਹਾਰ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ। ਅਚਨਚੇਤ ਭਟਕਣ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਸਬੂਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਦੋਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ; ਆਡੀਟਰ ਇਹ ਅੰਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ (BDS 520) ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਭਟਕਣਾ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਕਲਾ ਹੈ। AI ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਇੰਜਣ ਹੈ: ਇਹ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਖਿਤਿਜੀ/ਵਰਟੀਕਲ/ਅਨੁਪਾਤ/ਰੁਝਾਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਲੈਗ ਡਿਵੀਏਸ਼ਨਾਂ, ਸੰਭਾਵਿਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਵਿਧੀ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਉਮੀਦ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਹੈ, ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ। ਆਡੀਟਰ ਭਟਕਣ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਡੀਟਰ ਉਮੀਦ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਡੀਟਰ ਸਬੂਤ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਬਿਆਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਚਾਨਕ ਭਟਕਣਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਡੂੰਘੀ ਜਾਂਚ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਦੋ-ਸਾਲ ਦੀ ਆਮਦਨੀ ਸਟੇਟਮੈਂਟ (ਕਾਲਪਨਿਕ) ਲਓ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਉਮੀਦ ਸੈਟ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ 20%)। ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪੈਟਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਨੂੰ ਹਰੀਜੱਟਲ ਅਤੇ ਲੰਬਕਾਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਲਾਗੂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਆਈਟਮਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਨੁਮਾਨ + ਸਬੂਤ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਪੈਰੇ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਕਿ ਇੱਕ ਆਈਟਮ ਲਈ ਇੱਕ "ਗੈਰ-ਸਰਕੂਲਰ ਸੁਤੰਤਰ ਉਮੀਦ" ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ (ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸੁਤੰਤਰ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਗੇ)।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਸਮੀਖਿਆ ਅਧੀਨ ਆਈਟਮ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਉਮੀਦ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ (ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਸੁਤੰਤਰ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਨਾਲ)।
• [ ] ਮੈਂ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਨੂੰ AI ਤੋਂ ਗਣਨਾ ਦੇ ਪੜਾਅ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਹਰੀਜੱਟਲ/ਵਰਟੀਕਲ/ਅਨੁਪਾਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਇਆ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਭੌਤਿਕਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਇੱਕ ਭਟਕਣ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ AI ਦੀਆਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਜੋਂ ਲਿਆ ਹੈ; ਮੈਂ ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਦੇ ਨਾਲ ਪਰਖਿਆ।
• [ ] ਮੈਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਅਤੇ ਅਚਾਨਕ ਭਟਕਣ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਦਾ ਹਾਂ; ਮੈਂ ਅਚਾਨਕ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਖੋਦਾਈ.
• [ ] ਮੈਂ ਉਮੀਦ, ਅਸਲੀਅਤ, ਭਟਕਣਾ, ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਸਬੂਤਾਂ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਕੀਤਾ।