Dobički:
- Biti sposoben razlikovati, kje umetna inteligenca prihrani realni čas v revizijskem ciklu (načrtovanje, zbiranje dokazov, analiza, dokumentacija, poročanje) in kje so odločitve, kot so revizijsko mnenje in presoja pomembne napačne navedbe, prepuščene neodvisnemu revizorju, odvisno od stopnje tveganja naloge.
- Sposobnost uporabe discipline, ki potrjuje vsak rezultat umetne inteligence s koraki njegovega povezovanja z virom, ponovnega izračunavanja in testiranja s skepticizmom revizorja.
- Anonimizacija revizijskih podatkov v okviru načel zaupnosti in neodvisnosti ter pridobivanje navade izbire varnih vozil
Revizorjev dan veliko več časa preživi med "zbiranjem dokazov" in "sojanjem", kot se večina ljudi zaveda. Pregledate na tisoče vnosov v dnevnike, dokumentirate stanje na računu, dvomite v razumnost ocene, vprašate "Je res tako?" namesto da bi strankino izjavo sprejeli po nominalni vrednosti. koplješ. Nekatera dela se ponavljajo in zahtevajo veliko časa: organiziranje podatkov, iskanje standardnih klavzul, priprava delovnih dokumentov, navajanje odstopanj pri usklajevanju. Druge so presoje, ki neposredno določajo vaše revizijsko mnenje – to je vaše javno izraženo mnenje o tem, ali so računovodski izkazi »resnični in pošteni v vseh pomembnih pogledih« – ki mora imeti zelo nizko stopnjo napake.
Umetna inteligenca (na kratko AI ali na kratko AI – računalniški sistemi, ki lahko proizvajajo besedilo kot ljudje, prepoznavajo vzorce, iščejo razmerja v velikih nizih podatkov in izvajajo izračune) se nahaja točno na sredini te slike. Ob pravilni uporabi skrajša triurni povzetek analitičnega pregleda na štirideset minut; v nekaj sekundah pregleda več sto tisoč zapisov; Vodi vas pri iskanju standardnega predmeta. Če se uporablja nepravilno, lahko v vašo delovno dokumentacijo – in nazadnje v vaše revizijsko mnenje – prenese na videz varno in tekoče, a popolnoma izmišljeno številko, neobstoječo standardno klavzulo ali neutemeljen rezultat.
Prva enota tega modula ni uvod v programsko opremo. Njegov namen je razjasniti, kam umetno inteligenco v revizijskem poslu postaviti in kam je sploh ne. Ker je revizija poklic, ki je kritičen glede skladnosti in temelji na zaupanju javnosti, njegovi rezultati pa vplivajo na vlagatelje, upnike, davčno upravo in družbo. Postavimo osnovno načelo od začetka: umetna inteligenca je pomočnik, ne krmilnik. Odgovornost in končna odobritev vseh odločitev glede revizijskega mnenja, presoje pomembno napačne navedbe in zaključnega mnenja pripada pristojnemu in neodvisnemu revizorju.
Krmilna zanka in mesto AI
Za razumevanje neodvisne revizije je koristno razmišljati o delu kot o ciklu. V fazi načrtovanja in ocene tveganja se spoznate s poslovanjem in ugotovite, kje obstaja velika verjetnost, da gre narobe. Med fazo zbiranja dokazov in testiranja povežete stanja na računih, razrede transakcij in razkritja z dokumenti, potrditvami in analizami. V fazi ocenjevanja ugotovitve pretehtate glede na pomembnost in pridete do zaključka. V fazi poročanja svoje mnenje in ugotovitve podate v pisni obliki. Skozi celoten cikel dokumentacija (delovni papirji) ustvarja sledljive dokaze o vašem delu.
AI se lahko dotakne vsake stopnje tega cikla, vendar z drugačno avtoriteto na vsaki stopnji. Ustvari idejo o tveganju in scenarij pomembnosti pri načrtovanju; pripravi podatke v testu, jih skenira in označi nepravilnosti; piše osnutke pripomb v evalvaciji; Pospešuje ugotovitve in jezik poročanja. Vendar se v nobeni fazi ne odloči. Odločitev zahteva strokovno presojo in skepso; Te niso prenosljive.
Na začetku opredelimo nekaj osnovnih pojmov. Revizijski dokaz je informacija (listina, potrdilo, preračun, analiza), na kateri revizor opre svoje mnenje. Pomembnost je prag, ali je napaka dovolj velika, da vpliva na odločitev uporabnikov računovodskih izkazov. BDS so neodvisni revizijski standardi, ki veljajo v Turčiji; Skladen je z mednarodnimi revizijskimi standardi (ISA), objavlja pa ga POA (Organ za javni nadzor, računovodstvo in revizijske standarde). Delovni dokument je dokument, v katerem so zabeleženi opravljeno delo in doseženi rezultati. Te koncepte bomo razložili enega za drugim v naslednjih enotah; Za zdaj vedite naslednje: pri vseh teh konceptih vam umetna inteligenca poda oris in analizo, ne pa presoje.
Naslednja tabela povzema vlogo in stopnjo tveganja umetne inteligence po nalogah:
Iskanje
Vloga AI
Stopnja tveganja
Kdo odobri/odloči
Čiščenje podatkov, formatiranje
delavec, pospeševalnik
nizka
Član revizijske skupine
Delovni dokument/osnutek povzetka
generator skic
Nizka-srednja
višji revizor
Ugotovitev standarda/postavka
iskalnik smeri
srednje
Revizor (potrditev z uradnim besedilom)
Interpretacija analiznega postopka
generator hipotez
srednje
Revizor
Skeniranje dnevnika / nepravilnosti
statistični marker
Srednje visoka
Revizor (preuči vsako izjemo)
Presoja pomembnosti/tveganja
pomožni vhod
visoka
Revizorjeva strokovna presoja
Revizijsko mnenje/zaključek
To sploh ni vnos, je jezik osnutka
zelo visoko
Odgovorni revizor (podpis)
Upoštevajte to eno vrstico: ko se tveganje poveča, postane vloga umetne inteligence manjša in revizorjeva presoja se poveča.
Zakaj je "preverjanje" srce tega posla
Zdi se, da so jezikovni modeli umetne inteligence prepričani v svoj odgovor, vendar morda niso prepričani. To se v tehničnem žargonu imenuje halucinacija: to je, ko model izmisli informacijo, ki dejansko ne obstaja – številko, standardno postavko, datum – v stavek, ki teče, kot da bi bil resničen. Za revizorja je to smrtonosna past. Model vam lahko ustvari številko, kot je "lanska bruto marža je bila 34 odstotkov"; Vendar nikoli ni videl vaših podatkov in ta številka je popolnoma izmišljena. Ali pa lahko piše "TMS 36 člen 22 spremenjen leta 2021"; Vendar te klavzule ali spremembe morda ne bo. Ker oboje pove enako tekoče in enako samozavestno, je edina stvar, ki razlikuje prav od napačnega, vaše znanje in vaša navada preverjanja.
Disciplina preverjanja je sestavljena iz treh korakov revizije:
- Povezava do vira: Za številke, razmerja, stanja in standardne postavke se zanašajte na lastne revizijske dokaze (poskusna bilanca, pomožna knjiga, bančna potrditev, pogodba) in uradne vire (besedila BDS in TFRS, ki jih je objavila KGK, ustrezna sporočila), ne pa na spomin AI. Uporabite AI, da komentirate te podatke, ne da si jih zapomnite.
- Ponovno izračunajte/primerjajte: Neodvisno preverite vsak numerični rezultat, ocenite in trend, ki ga vrne AI. Sami preverite odstotek, vsoto, bilančno razliko.
- Preizkusite skepticizem revizorja: S skeptičnim očesom vprašajte, ali je rezultat v nasprotju z dokazi, predpisi in zdravo pametjo. "Če je to res, kaj drugega mora biti res?" in "Če je to laž, kateri dokazi bi to pokazali?" vprašaj.
Pozor: vložitev delovnega dokumenta, ki ga ustvari umetna inteligenca, v datoteko, ne da bi preverili ugotovitev ali številko, je tako, kot če bi nepodpisan delovni dokument obravnavali kot dokaz. Samo zato, ker je izhod tekoč, ni res; Res je le, če dokažeš, da je res.
Neodvisnost in zaupnost: dve nedotakljivi načeli revizije
Legitimnost revizije temelji na dveh osnovnih načelih. Prvič, neodvisnost: revizor mora biti neodvisen, tako dejansko kot na videz, od subjekta, ki ga revidira; Moral bi se izogibati interesnim odnosom, ki bi izkrivljali njegovo/njeno mnenje. Drugič, zaupnost: informacij, pridobljenih med revizijo, ni mogoče deliti z nepooblaščenimi osebami ali uporabiti v osebno korist.
Uporaba AI neposredno zadeva obe načeli. Če prilepite tekoči račun revidirane družbe z imeni strank, davčno identifikacijsko številko, bančnimi informacijami in zneski v javno orodje AI, pomeni, da gredo ti podatki na zunanji strežnik. S tem je kršeno tako načelo zaupnosti v poklicni etiki kot, če gre za osebne podatke, tudi KVKK (Zakon o varstvu osebnih podatkov). Pravilo je preprosto: anonimiziraj podatke in ne deli nepotrebnega. Namesto "ABC Tekstil A.Ş., TIN 1234567890, bilanca 4.850.000 TL" napišite "srednje veliko proizvodno podjetje, terjatev velikosti X". Če je mogoče, izberite poslovna orodja, ki imajo pogodbo o obdelavi podatkov, ne uporabljajte svojih podatkov pri usposabljanju modelov in imejte revizijsko sled.
Neodvisnost ima še dodatno subtilnost: slepo zaupanje orodju umetne inteligence, ki je vgrajeno v lastni sistem revidirane družbe, katerega rezultata ne morete neodvisno nadzorovati, lahko spodkoplje vašo neodvisnost. AI je orodje; Kdo ga je zgradil, kam gredo vaši podatki in ali lahko preverite njegove rezultate, je del vaše neodvisnosti.
trije mini kovčki
1. primer – Varna uporaba. Višji revizor je običajno porabil 3 ure za ročno pisanje povzetka analitičnega pregleda z 22 točkami. Številke, ki jih je vzel iz poskusne bilance, je anonimno posredoval YZ (brez imena podjetja, samo račun in znesek) in prosil za osnutek komentarja. AI je izdelal skico v 12 minutah; Revizor je vsako razmerje primerjal s svojim delovnim listom, popravil dva napačna odstotka in dokazal dve razlagi za odstopanja. Trajanje: 45 minut namesto 3 ur. AI je dal osnutek, odgovornost in mnenje pa je ostalo pri revizorju.
2. primer — past nepreverjenih številk. Revizor pripravnik je AI vprašal: "Kakšna je povprečna stopnja obrata zalog v tej industriji?" AI je dal zanesljivo število "približno 6,4", čeprav ni imel dostopa do nobenih podatkov o industriji. Pripravnik je to zapisal na delovni list kot pričakovano vrednost, zaradi česar se strankina ocena 4,1 zdi "razumna". Ko je revizor vprašal, se je izkazalo, da je bil vir izum AI; Analitični postopek je bil predelan. Napaka: AI zahteva primerjalne podatke, ki jih nima.
Primer 3 – Kršitev zaupnosti. Član skupine je naložil celoten seznam strank, ki jim bo poslal potrditvena pisma – naslov, naslov, znesek, kontaktno ime – v javno orodje AI in »sestavil potrditveno pismo,« je dejal. Podatki so šli zunaj organizacije; V enoti za kakovost revizijske družbe je bil odprt pregled zaupnosti. Pravilen način: črtati dejanske podatke in preprosto zahtevati predlogo z nadomestnimi oznakami, kot sta »[IME STRANKE]«, »[ZNESEK]«.
Šibek poziv/močan poziv
Šibek poziv:
Razlagajte računovodske izkaze tega podjetja in mi povejte, ali obstaja kakšno tveganje.
Ta trditev je napačna: AI nima podatkov, konteksta ali vloge. Ker AI nima nobenih podatkov, daje splošne izjave ali proizvaja "interpretacije" z izmišljenimi številkami. Niti obdobje, niti račun, niti namen revizije niso jasni.
Močan poziv:
Vaša vloga: ste asistent pri analizi in pomagate neodvisnemu revizorju. Nadzorna pristojnost pripada meni; izdelali boste osnutke in račune. Kontekst: Spodaj je anonimiziran povzetek poskusnega stanja (brez imena podjetja). Moj cilj je videti bistvene spremembe (horizontalna analiza) med tekočim in prejšnjim letom ter določiti odstopanja, ki jih je treba preučiti.Podatki:[ime računa; znesek prejšnjega leta; vrstice zneskov tekočega leta]Naloga:1) Izračunajte znesek in odstotek spremembe za vsak račun; pokaži korak izračuna, da ga lahko preverim.2) Označite postavke, ki presegajo 20 % ali spremenijo predznak (kot je dobiček->izguba), kot "za preučitev".3) Predlagajte 2-3 možne razlage HIPOTEZE za vsako označeno postavko; Upoštevajte, da jih je treba preveriti z dokazi. 4) Ne izmišljujte si številk, za katere niste prepričani ali jih ne morete razbrati iz podatkov. Napišite "ni mogoče izvleči iz podatkov". Podajte rezultat kot tabelo.
Ta trditev je močna, ker jasno določa vlogo, mejo (pri sodnem revizorju), podatke, korake, preverljivost in »prepoved izmišljotin«.
Pogoste napake
- Zamenjati AI za vir. Zanašanje na pomnilnik AI za število, razmerje, standardni element in datum. AI je iskalnik smeri; dokazila o nadzoru vira in uradno besedilo.
- Pisanje pozivov brez konteksta. Reči "razlagati" brez podajanja vloge, podatkov in namena; Rezultat bo lažen.
- Lepljenje zaupnih podatkov, kot so. Deljenje prepisov, ki vsebujejo ime stranke, TIN, osebne podatke brez anonimizacije; zasebnost in kršitev KVKK.
- Prenos izhoda v datoteko brez preverjanja. Razmislite o pravilnem tekočem besedilu in ga prenesite na delovni list.
- Prenos sodbe. Prehitro sklepanje z utemeljitvijo, da je "umetna inteligenca tako rekla"; Revizijsko mnenje ni prenosljivo.
Namig: v vsako sejo AI pojdite z mislijo revizorja: "Kje bi lahko bil ta rezultat napačen?" To vprašanje je protistrup proti pristranskosti avtomatizacije in ponavljali ga bomo skozi ves modul.
Če povzamem
Umetna inteligenca je močan pomočnik pri revidiranju: pripravlja podatke, skenira, osnutke, izračuna in skrajša ure na minute. Toda revizijsko mnenje, presoja o pomembno napačni navedbi in sklep pripadajo neodvisnemu in kompetentnemu revizorju. Če izhod umetne inteligence ni preverjen, je enako veljaven kot nepodpisan delovni dokument. Tri nedotakljiva načela: izvor in preračunavanje (avtentikacija), testiranje s skepticizmom revizorja, anonimizacija podatkov in izbira varnih sredstev (zaupnost in neodvisnost). Ko se tveganje poveča, postane vloga umetne inteligence manjša in vaša presoja se poveča.
Aplikacijska naloga
Izberite tri ponavljajoče se naloge iz vaše lastne revizijske prakse (ali hipotetične revizije): na primer (1) pridobivanje povzetka horizontalne analize iz poskusne bilance, (2) iskanje klavzule o standardih, (3) priprava delovnega dokumenta. Napišite poziv za vsakega z uporabo zgornjega vzorca "močan poziv"; Dodajte vlogo, anonimizirane podatke, korake in »prepoved izdelave«. Nato poženite izhod skozi tri korake preverjanja (izvor, ponoven izračun, preizkus s skepticizmom) in zabeležite, katere napake ste odkrili.
kontrolni seznam
- [ ] Anonimiziral sem podatke, ki sem jih dal AI; Nisem delil imena stranke, TIN, osebnih podatkov.
- [ ] Pozivu sem dodal vlogo, kontekst, namen in »brez izmišljotin«.
- [ ] Z neodvisnim virom sem ponovno izračunal vsako število in razmerje v izhodu.
- [ ] Potrdil sem sklicevanja na standard/snov iz uradnega besedila.
- [ ] Pretvori izhod v "kje bi lahko šlo narobe?" Skeptično sem ga preizkusil z vprašanjem:
- [ ] Končno sodbo in mnenje sem dal sam; AI nisem navedel kot razlog.
- [ ] Ocenil sem primernost orodja, ki sem ga uporabil, glede na zaupnost in neodvisnost podatkov.