Fitimet:
- Kuptoni rrezikun e kampionimit dhe logjikën e testimit të plotë të popullsisë (100% testim) dhe të jeni në gjendje të përdorni inteligjencën artificiale për përgatitjen e të dhënave, shkrimin e rregullave dhe interpretimin e rezultateve.
- Aftësia për të hartuar dhe zbatuar teste të përputhjes, plotësimit dhe saktësisë në grupe të mëdha të dhënash me mbështetje të inteligjencës artificiale
- Aftësia për të kuptuar se lista e përjashtimeve në testin e plotë të popullsisë nuk është një rezultat, por një fillim që auditori do të shqyrtojë dhe se vlerësimi përfundimtar i përket auditorit.
Një nga kufizimet më themelore të profesionit të auditimit ishte se auditorit iu desh të punonte me kampionimin për shumë vite. Ju nuk mund t'i rishikoni manualisht 180,000 faturat që lëshon një biznes në një vit; Pra, ju zgjidhni disa qindra regjistrime duke përdorur një metodë statistikore ose gjykuese, i testoni ato dhe e përgjithësoni rezultatin për të gjithë popullatën. Marrja e mostrave është një teknikë e fuqishme dhe legjitime, por ajo mbart një rrezik të natyrshëm: rrezikun e kampionimit - kampioni që zgjidhni mund të mos jetë përfaqësues i popullatës dhe gabimi i vërtetë në të mund të mos bjerë pikërisht aty ku po kërkoni.
Analiza e të dhënave dhe AI ndryshojnë këtë pamje: tani mund të testoni të gjithë popullsinë, pra 100%. Ky quhet testim i plotë i popullsisë. Ne ia kushtojmë këtë njësi të kuptuarit të kalimit nga "kampioni në tërësi", fuqisë që ai sjell dhe përgjegjësive të reja që shumë njerëz i anashkalojnë. Sepse testimi i plotë i popullsisë nuk e lehtëson inspektimin; Ai ndryshon natyrën e testit dhe vendos ngarkesa të reja mbi ekzaminuesin.
Dallimi midis kampionimit dhe testimit të plotë të popullsisë
Në kampionimin klasik, logjika është: "Më lejoni të testoj tërësisht një grup të vogël por përfaqësues dhe të interpretoj rezultatin në tërësi." Në testin e plotë të popullsisë, logjika është e kundërt: "Më lejoni të skanoj të gjithë sipas rregullave të caktuara, të gjej përjashtimet që bien jashtë rregullit dhe t'i shqyrtoj ato tërësisht". Në qasjen e parë, rreziku është "zgjedhja e mostrës së gabuar"; Në të dytën, rreziku është “shkrimi i rregullit të gabuar” dhe “puna me të dhëna jo të plota/të gabuara”.
Tabela e mëposhtme krahason dy qasjet:
Madhësia
marrjen e mostrave
Testimi i plotë i popullsisë (100%)
Fushëveprimi
pjesë e popullsisë
gjithë popullsinë
Rreziku kryesor
Rreziku i kampionimit (gabim i përfaqësimit)
Gabim rregulli + gabim i integritetit të të dhënave
prodhimit
Numri i kufizuar i rezultateve të testit
Lista e përjashtimeve që nuk përputhen me rregullin
Barra e auditorit
zgjedhje + test
Dizajni i rregullave + vlerësimi i përjashtimit
Roli i AI
Ndihmoni me zgjedhjen e mostrës
Përgatitja e të dhënave, shkrimi i rregullave, shënimi i përjashtimit
Shënim: testimi i plotë i popullsisë nuk do të thotë "Kam testuar gjithçka, punë e kryer". Përkundrazi, zakonisht ju jep më shumë artikuj për t'u shqyrtuar. Kur ekzekutoni të gjitha 180,000 faturat përmes një rregulli të miratimit të datës së shumës, do të gjeni ndoshta 900 përjashtime. Secila prej këtyre është një pyetje; jo një përgjigje. Këtu hyn në lojë gjyqësori auditues.
Plotësia e të dhënave: baza e padukshme e testimit
Gracka më e madhe e testimit të të gjithë popullatës është se cilësia e testit varet nga cilësia e të dhënave. "Kam testuar 100% të të dhënave" ka kuptim vetëm nëse të dhënat që keni janë në të vërtetë 100% e popullsisë. Nëse një filtër ishte i pasaktë gjatë tërheqjes së të dhënave nga sistemi, disa regjistrime u lanë jashtë ose kolona e shumës u transferua me një gabim dhjetor, testi juaj "i plotë" në të vërtetë do të kryhet në të dhëna jo të plota ose të korruptuara. Prandaj, konfirmimi i plotësisë dhe saktësisë së të dhënave është hapi i parë dhe i domosdoshëm në testimin e plotë të popullsisë.
Kontrollet praktike për verifikimin e plotësisë:
- Barazimi i numrit të të dhënave: A përputhet numri i rreshtave në grupin e të dhënave që keni tërhequr me numrin total të regjistrimeve në sistem?
- Barazimi i shumës: A përputhet shuma totale në grupin e të dhënave me totalin e llogarisë përkatëse në bilancin e provës/filialin?
- Gama e datave: Janë ditët e para dhe të fundit të periudhës të përfshira në të dhëna; A mungon një muaj/ditë?
- Skanimi i hapësirës së zbrazët dhe të keq: A ka hapësira ose vlera të pakuptimta në fushat e kërkuara (data, shuma, kodi i llogarisë)?
AI ndihmon me të gjitha këto kontrolle: zvarritet të dhënat, merr totalet, numëron hapësirat boshe, raporton diapazonin e datave. Por është auditori ai që vendos nëse marrëveshja "mban", heton ndryshimin dhe konfirmon se të dhënat janë të përshtatshme për qëllimin e auditimit.
Kujdes: Mos shkruani "I testova të gjitha të dhënat" në fletën e punës pa verifikuar plotësinë e të dhënave. Një test i plotë i popullsisë mbi të dhënat që mungojnë jep siguri në dukje të plotë, por mashtruese.
Testimi i plotë i popullsisë me AI: hap pas hapi
- Përgatitni të dhënat në mënyrë të sigurt. Anonimizoni fushat personale/private ose zëvendësoni ato me mbajtës të vendeve. Nëse është e mundur, përdorni një automjet të kontraktuar të korporatës.
- Konfirmo plotësinë. Barazoni numrin e regjistrimeve dhe shumën.
- Përcaktoni qartë rregullin e provës. Çfarë llogaritet si "përjashtim"? (Për shembull: faturë e pamiratuar, faturë e lëshuar në fundjavë, pagesë e madhe e rrumbullakët, të ardhura të regjistruara pas datës së përfundimit.)
- Zbatoni rregullin me AI. UA zbaton rregullin për të dhënat dhe prodhon një listë përjashtimesh; Shkruani rregullin qartë në mënyrë që të mund të auditohet.
- Jepni përparësi dhe rishikoni përjashtimet. Hetoni çdo përjashtim me prova; adresoni rezultatet false pozitive, justifikoni gjetjet aktuale.
- Dokumentoni rezultatin. Lidhni rregullin, numrin e përjashtimeve, artikujt e shqyrtuar dhe përfundimin me fletën e punës.
tre mini kuti
Rasti 1 - Testi i prerjes. Një auditor donte të testonte shkurtimin e të ardhurave në fund të vitit. Ai mori 42,000 fatura shitjesh si popullsinë e plotë dhe kërkoi që AI të zbatonte "regjistrat e listës me datat e faturave deri më 31 dhjetor, por datat e dërgesës/dorëzimit në ose pas 1 janarit". YZ shënoi 118 rekorde. Auditori shqyrtoi këto: 96 ishin transaksione të ligjshme pa dallime kohore (dorëzimi në të njëjtën ditë), 22 ishin në fakt të ardhura për vitin pasardhës dhe ishin regjistruar në periudhën e mëparshme. Këto 22 artikuj u raportuan sepse shfaqnin një model, megjithëse nën rëndësinë. UA bëri 118 pyetje; Auditori gjeti 22 përgjigje.
Rasti 2 - Kur tërhiqet plotësisht. Një anëtar i ekipit tha se ai bëri testimin e plotë të popullsisë në 180,000 fatura; Nuk kishte përjashtime dhe ai u qetësua. Personi përgjegjës krahasoi shumën totale të grupit të të dhënave me bilancin e provës: të dhëna 155 milionë TL, bilanci i provës 210 milionë TL. Rezulton se gjatë tërheqjes së të dhënave nga sistemi, një degë është filtruar dhe lënë jashtë. Testi "i plotë" në fakt humbi një të katërtën e të dhënave. Testi u krye me të dhënat e sakta. Mësimi: nuk ka testim të plotë të popullsisë pa konfirmim të plotësisë.
Rasti 3 - Gabim rregullash. Një auditor i kërkoi AI të shkruante rregullin "Listo pagesat e pamiratuara mbi 50,000 TL", por nuk e kuptoi që fusha "miratimi" mbahej në dy kolona të ndryshme në sistem (miratimi elektronik dhe miratimi manual). UA shënoi 300 pagesa si "të pamiratuara" sepse shikonte vetëm një; Pas ekzaminimit, u pa se shumica e tyre ishin miratuar në kolonën tjetër. Rregulli i gabuar prodhoi qindra rezultate false. Auditori korrigjoi rregullin për të përfshirë të dyja kolonat. Mësimi: auditori verifikon që rregulli përputhet me të dhënat dhe procesin e biznesit.
Prompt i dobët / Prompt i fortë
Njoftim i dobët:
Gjeni regjistrime problematike në këto të dhëna faturë.
Problemi: Nuk ka përkufizim të "problematikës". AI nuk di çfarë të konsiderojë një përjashtim; Ai punon ose sipas sinjaleve të rastësishme ose sipas një kriteri që ka krijuar. Nuk është i përsëritshëm dhe i auditueshëm.
Njoftim i fuqishëm:
Roli juaj: ju jeni një asistent i analitikës së të dhënave për një auditor të pavarur. Gjykimi është i imi; Ju do të zbatoni rregullin dhe do të gjeneroni një listë përjashtimesh. Konteksti: Më poshtë janë të dhënat anonime të faturës së shitjes (kolonat: nr_fatura, data_fatura, data_dorëzimi, shuma, statusi_miratimit, dega). Fundi i vitit: 31.12. HAPI 1 - Plotësia: Jepni numrin total të regjistrimeve dhe shumën totale në mënyrë që ta krahasoj me bilancin e provës. Raportoni nëse ka ndonjë hapësirë boshe/mungon. HAPI 2 - Rregulli i provës së prerjes: Rendisni të dhënat me datën e faturës <= 31.12 DHE datën_dorëzimi >= 01.01 si "përjashtim të ndërprerjes". HAPI 3 - Shkruani rregullin në tekst të thjeshtë (çfarë kushti keni aplikuar) në mënyrë që të mund të kontrollohet. Rregullat: mos e ndryshoj rregullin. Paraqisni të dhënat që i shënoni si "përjashtime për shqyrtim"; Mos thoni "gabim/gjetje". Mos krijoni atë që nuk mund të nxirrni nga të dhënat.
Kjo kërkesë është e fuqishme sepse së pari konfirmon plotësinë, përcakton qartë rregullin e përjashtimit, kërkon tekstin e thjeshtë të rregullit (audicionin) dhe e pozicionon produktin si "përjashtim".
Gabimet e zakonshme
- Po kapërcehet verifikimi i plotësisë. Kryerja e testimit "të plotë" mbi të dhënat e paplota/korruptuara dhe dhënia e sigurisë së rreme.
- Gabimi i përjashtimit për një gjetje. Numërimi i gabimeve pa verifikuar rekordin e shënuar nga UA; duke shmangur eliminimin e pozitivëve të rremë.
- Mos kontrollimi i rregullit. Gjenerimi i qindra flamujve të rremë pa kontrolluar nëse rregulli përputhet me të dhënat dhe procesin e biznesit.
- Shkrimi i rregullave të paqarta. Marrja e rezultateve të papërsëritshme me kërkesa të papërcaktuara si "gjeni regjistrime problematike".
- Të jesh i kënaqur me një fillim të vetëm. Mos pyetja e rregullit ose e të dhënave nëse numri i përjashtimeve është shumë i ndryshëm nga ai që pritet.
Këshillë: Jini të alarmuar nëse numri i përjashtimeve është shumë i vogël (afër zeros) ose shumë i madh. Zero zakonisht do të thotë "rregull i shkruar gabimisht" ose "të dhëna mungojnë"; Një numër jashtëzakonisht i madh tregon se rregulli është shumë i gjerë. Një auditor i mirë dyshon si "pa përjashtim" dhe "gjithçka është përjashtim".
Në përmbledhje
Testimi i plotë i popullsisë është një hap i madh përpara në auditim: ai eliminon rrezikun e kampionimit, duke kontrolluar 100% të të dhënave. Por nuk është falas. Ai sjell dy përgjegjësi të reja: (1) verifikimin e plotësisë dhe saktësisë së të dhënave, (2) vlerësimin e përjashtimeve individuale që lindin. AI përgatit të dhënat, zbaton rregullin, shënon përjashtimin dhe redukton orët e skanimit në sekonda; Por saktësia e rregullit, plotësia e të dhënave dhe vlerësimi i përjashtimeve i takojnë auditorit. Përjashtimi nuk është një rezultat, është një fillim.
Detyra e aplikimit
Merrni parasysh një grup të dhënash ekzistuese (ose hipotetike) të transaksioneve. Së pari përcaktoni dy kontrolle të plotësisë (numri i regjistrimeve dhe barazimi i shumës). Më pas shkruani një rregull të qartë përjashtimi për një qëllim auditimi (p.sh. faturat e lëshuara në fundjavë, ose shkurtimi i përjashtimeve). Me modelin e fuqishëm të shpejtë të mësipërm, lëreni AI të ekzekutojë së pari plotësinë dhe më pas rregullin. 10 e para nga përjashtimet që shfaqen janë "gjetje reale apo false pozitive?" Praktikoni klasifikimin si më poshtë dhe shkruani se çfarë provash do të kërkoni për secilën.
listë kontrolli
- [ ] I anonimizova të dhënat dhe vozita në mënyrë të sigurt.
- [ ] Unë konfirmova plotësinë e të dhënave duke barazuar numrin e regjistrimeve dhe shumën.
- [ ] Kam skanuar për hapësirë të lirë/të keqe.
- [ ] Unë e përcaktova rregullin e përjashtimit në një mënyrë të qartë, të përsëritshme.
- [ ] Kam marrë tekstin e thjeshtë të rregullit nga UA dhe kam verifikuar përputhjen e tij me të dhënat dhe procesin e biznesit.
- [ ] Kam vënë në dyshim arsyeshmërinë e numrit të përjashtimeve (shumë pak / jo shumë).
- [ ] Unë e trajtova çdo përjashtim si një pyetje për t'u shqyrtuar, jo një gjetje; Kam eliminuar false pozitive.