இடர் மதிப்பீடு மற்றும் பொருள்: BDS 315 மற்றும் 320 வெளிச்சத்தில் இடர் வரைபடம்

ஆதாயங்கள்:

• செயற்கை நுண்ணறிவை ஆபத்து யோசனை உருவாக்கி மற்றும் வரைவாளராகப் பயன்படுத்தும் திறன், வணிகம் மற்றும் அதன் சூழலை அறிந்து பொருள் தவறாகக் கூறப்படும் அபாயத்தைக் கண்டறியும் செயல்பாட்டில்
• செயற்கை நுண்ணறிவு ஆதரவுடன் மெட்டீரியலிட்டி மற்றும் முக்கியத்துவமற்ற வாசல் கணக்கீடுகளை ஸ்கிரிப்ட் செய்யும் திறன் மற்றும் ஒவ்வொரு எண்ணையும் சுயாதீனமாக சரிபார்க்கவும்
• இறுதி இடர் மதிப்பீடு மற்றும் பொருளியல் தீர்ப்பு தணிக்கையாளரின் தொழில்முறை தீர்ப்புக்கு சொந்தமானது மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு உள்ளீட்டை மட்டுமே வழங்குகிறது என்பதை பராமரிக்கும் திறன்

களப்பணிக்கு நீண்ட காலத்திற்கு முன்பே, மேசையில் நல்ல தணிக்கை வெற்றி அல்லது இழக்கப்படுகிறது. ஒரு தணிக்கையாளர் தொழிலை அறியாமல், எங்கு தவறாக நடக்க வாய்ப்பு உள்ளது என்பதை யூகிக்காமல், இந்த இடர்களை நோக்கி தனது வளங்களை (நேரம், குழு, சோதனைகள்) செலுத்தாமல் தொடங்கினால், அவர் எவ்வளவு கடினமாக உழைத்தாலும் தவறான இடங்களில் பார்க்க நேரிடும். எனவே, BDS 315 (வணிகம் மற்றும் அதன் சுற்றுச்சூழலை அறிவதன் மூலம் பொருள் தவறாக மதிப்பிடுவதற்கான அபாயத்தை தீர்மானிப்பதற்கான மற்றும் மதிப்பிடுவதற்கான தரநிலை) மற்றும் BDS 320 (தணிக்கையில் பொருள் தரநிலை) ஆகியவை தணிக்கையின் கட்டமைப்பை நிறுவுகின்றன.

இந்த யூனிட்டில், திட்டமிடல் கட்டத்தின் இரண்டு முக்கியப் பணிகளான பொருள் கணக்கீடு மற்றும் இடர் மேப்பிங் - ஐடியா பார்ட்னர் மற்றும் டிராஃப்ட் ஜெனரேட்டராக நீங்கள் எப்படி AIஐப் பயன்படுத்தலாம் என்பதை நாங்கள் விவரிப்போம், ஆனால் நீங்கள் ஏன் எப்போதும் இறுதி நீதிபதியாக இருப்பீர்கள். முதலில் இரண்டு கருத்துக்களை தெளிவுபடுத்துவோம். ஒரு பொருள் தவறான அறிக்கை என்பது நிதிநிலை அறிக்கைகளில் உள்ள பிழை அல்லது மோசடி ஆகும், அது தனித்தனியாகவோ அல்லது கூட்டாகவோ, அறிக்கைகளைப் பயன்படுத்துபவர்களின் பொருளாதார முடிவுகளை பாதிக்கும் அளவுக்கு பெரியது. இடர் மதிப்பீடு என்பது எந்தக் கணக்கு, பரிவர்த்தனைகளின் வர்க்கம் அல்லது வெளிப்படுத்தல் மற்றும் எந்தக் காரணத்திற்காக, அத்தகைய தவறான அறிக்கை ஏற்பட வாய்ப்புள்ளது என்பதைத் தீர்மானிக்கும் முயற்சியாகும்.

வணிகத்தைப் பற்றி அறிந்து கொள்வது: AI ஒரு சிந்தனைப் பங்காளியாக மாறும் இடம்

ISA 315 தணிக்கையாளரிடம் அது செயல்படும் நிறுவனம் மற்றும் சூழல் (தொழில், சட்டம், வணிக மாதிரி, உள் கட்டுப்பாடு) ஆகியவற்றை அறியும்படி கேட்கிறது. இந்த அங்கீகாரச் செயல்பாட்டின் போது, ​​"இந்த வணிக வரிசையில் பொதுவாக என்ன தவறு நடக்கிறது?" என்று தணிக்கையாளர் கேட்கிறார். என்று கேட்கிறார். இங்குதான் AI ஒரு மதிப்புமிக்க மூளைச்சலவை செய்யும் கூட்டாளியாகும்: இது ஒரு தொழில்துறையின் பொதுவான ஆபத்து பகுதிகள், கணக்கியல் மோசடியின் பொதுவான வடிவங்கள், பருவநிலை மற்றும் வருவாய் அங்கீகார நுணுக்கங்களை விரைவாக பட்டியலிடலாம். ஆனால் ஜாக்கிரதை: AI வழங்கிய இந்தப் பட்டியல் பொதுவானது மற்றும் பொதுவானது; உங்கள் வணிகத்தை அங்கீகரிக்கவில்லை. எனவே வெளியீடு "சரிபார்ப்பு பட்டியல் வரைவு", "ஆபத்து மதிப்பீடு" அல்ல.

செயல்முறையை படிப்படியாக அமைப்போம்:

1. சூழலைக் கொடுங்கள். வணிகத்தின் தொழில், அளவு, வணிக மாதிரி மற்றும் குறிப்பிடத்தக்க அம்சங்களை அநாமதேயமாக விவரிக்கவும். (பெயர் இல்லை, TIN.)
2. பொதுவான ஆபத்து யோசனையைக் கோருங்கள். "பொதுவாக இந்த வகை வணிகத்தில் பொருள் தவறாகக் கூறப்படும் ஆபத்து எங்கே?" கேட்க. AI உங்களுக்கு ஒரு தொடக்க வரைபடத்தை வழங்குகிறது.
3. வணிகத்திற்குத் தனிப்பயனாக்கு. உங்களுக்குத் தெரிந்த உண்மைகளுடன் AI இன் பட்டியலை வடிகட்டவும் (இந்த வணிகத்தின் வரலாறு, உள் கட்டுப்பாடுகள், முந்தைய ஆண்டு கண்டுபிடிப்புகள்). இந்த வணிகத்திற்கு சில அபாயங்கள் பொருந்தாது; சில தனித்துவமான அபாயங்கள், அவை AI ஒருபோதும் பார்க்காது.
4. அதை ஆதாரத்துடன் இணைக்கவும். கள ஆய்வில் நீங்கள் எதிர்கொள்ளும் ஒவ்வொரு ஆபத்தையும் இணைக்கவும்.

உதவிக்குறிப்பு: "எங்கே பொருள் தவறாகக் கூறப்படும் அபாயம் இருக்கக்கூடும்?" என AI பற்றி சிந்தியுங்கள். உங்களை சிந்திக்க வைக்க அதைப் பயன்படுத்துங்கள்; "இதுதான் ஆபத்து, நிச்சயம்" என்று உங்களைச் சொல்ல வைக்கவில்லை. இடர் மதிப்பீடு என்பது தொழில்முறை தீர்ப்பு; ஆபத்து யோசனை மூளைச்சலவை.

பொருள்: எண், ஆனால் தீர்ப்பின் அடிப்படையில் எண்

ஐஎஸ்ஏ 320, தணிக்கையைத் தொடங்கும் போது, ​​தணிக்கையாளர் ஒரு பொருளின் அளவைத் தீர்மானிக்க வேண்டும். நடைமுறையில், இது ஒரு குறிகாட்டியைத் தேர்ந்தெடுப்பதில் தொடங்குகிறது (எ.கா. லாபம், வருவாய், மொத்த சொத்துக்கள் அல்லது பங்குக்கு முன் வரி) மற்றும் அதற்கு ஒரு சதவீதத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, தொடர்ச்சியான செயல்பாடுகளிலிருந்து வரிக்கு முந்தைய லாபத்தில் 5% அல்லது வருவாயில் 0.5-1%. இது ஒரு இயந்திர சூத்திரம் அல்ல: தணிக்கையாளர் எந்த காட்டி வணிகத்திற்கு மிகவும் அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கும், எவ்வளவு சதவீதம் மற்றும் இறுதித் தொகை ஆகியவற்றைத் தீர்மானிக்கிறார். செயல்திறன் உள்ளடக்கம் (திட்டமிடும்போது சோதனையை இறுக்கமாக்குவதற்கான பொருள்த்தன்மைக்கு கீழே அமைக்கப்பட்டுள்ள கீழ் வரம்பு) மற்றும் தெளிவாக முக்கியமில்லாத வரம்பு (வேறுபாடுகளின் வரம்பு புகாரளிக்க முடியாத அளவுக்கு சிறியது) ஆகியவையும் தீர்மானிக்கப்படுகின்றன.

AI என்பது இங்கே ஒரு சிறந்த கால்குலேட்டர் மற்றும் சூழ்நிலை இயந்திரம்: இது வெவ்வேறு குறிகாட்டிகள் மற்றும் சதவீதங்களுக்கான தொகைகளை உடனடியாகக் கணக்கிட்டு, அவற்றை ஒரு அட்டவணையில் உங்கள் முன் வைக்கிறது. ஆனால் காட்டி தேர்வு மற்றும் இறுதி தீர்ப்பு உங்களுடையது. பின்வரும் அட்டவணை ஒரு பொதுவான காட்சி வெளியீட்டைக் காட்டுகிறது (எண்கள் எடுத்துக்காட்டுகள்):

காட்டி

தொகை (TL)

% பயன்படுத்தப்பட்டது

பொருள் (TL)

வரிக்கு முன் லாபம்

12,000,000

5%

600,000

வருவாய்

240,000,000

0.5%

1,200,000

மொத்த சொத்துக்கள்

180,000,000

1%

1,800,000

சமபங்கு

90,000,000

2%

1,800,000

இந்த அட்டவணையைப் பார்த்து, தணிக்கையாளர் நினைக்கிறார்: "லாபம் நிலையற்றதாக இருந்தால், வருவாய் அடிப்படையிலான பொருள் மிகவும் நியாயமானதாக இருக்கலாம்; ஆனால் இந்த வணிகத்தில் பயனர்களின் முக்கிய ஆர்வம் லாபம் என்றால், வரிக்கு முந்தைய லாபம் மிகவும் பொருத்தமானது." இந்த மதிப்பீடு AI ஐ மாற்ற முடியாத ஒரு தொழில்முறை தீர்ப்பாகும். AI நான்கு காட்சிகளை 5 வினாடிகளில் கணக்கிடுகிறது; எது சரியானது என்பதை நீங்கள் முடிவு செய்யுங்கள்.

எச்சரிக்கை: AI வழங்கிய மெட்டிடீரியலிட்டி காட்சியை சரிபார்க்கவும். சதவீத கணக்கீட்டை நீங்களே மீண்டும் செய்யவும் (600,000 உண்மையில் 12,000,000 இல் 5%?) மற்றும் குறிகாட்டிகள் சரியான அளவு என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். AI பெருக்கத்தை தவறாகச் செய்யலாம் அல்லது தவறான அளவைப் பயன்படுத்தலாம்.

இடர் வரைபடம்: AI வரைவுகள், தணிக்கையாளர் முன்னுரிமை அளிக்கிறார்

இடர் வரைபடம் என்பது, அடையாளம் காணப்பட்ட இடர்களை ஒரே இடத்தில் சேகரித்து, ஒவ்வொன்றிற்கும் மதிப்பீடுகளை (சாத்தியம், தாக்கம், தொடர்புடைய கோரிக்கை, திட்டமிட்ட சோதனை) ஒதுக்கும் பணித்தாள் ஆகும். கணக்கியலில் உள்ள கூற்றுக்கள் ஒரு கணக்கு அல்லது பரிவர்த்தனை பற்றி நிர்வாகம் மறைமுகமாக உறுதிப்படுத்தும் உண்மைகள்: உண்மை/இருப்பு, முழுமை, துல்லியம், மதிப்பீடு, கால இடைவெளி (கட்ஆஃப்), உரிமைகள்-கடமைகள், விளக்கக்காட்சி. எடுத்துக்காட்டாக, "வருமானம் முழுமையானது" என்பது ஒரு முழுமையான கூற்று; "பங்குகள் அவற்றின் நிகர உணரக்கூடிய மதிப்பில் மதிப்பிடப்படுகின்றன" என்பது ஒரு மதிப்பீட்டு கோரிக்கையாகும்.

அபாயங்களின் மூலப் பட்டியலை ஒழுங்கமைக்கப்பட்ட வரைபடமாக மாற்றுவதில் AI சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது: ஒவ்வொரு அபாயத்தையும் தொடர்புடைய கோரிக்கைக்கு மேப்பிங் செய்தல், சாத்தியமான சோதனைகளை பட்டியலிடுதல், அட்டவணையை வடிவமைத்தல். ஆனால் இரண்டு விஷயங்களை அவரிடம் விட்டுவிடாதீர்கள்: (1) இந்த வணிகத்திற்கு உண்மையில் எந்த ஆபத்து பொருந்தும், (2) அபாயங்களுக்கு முன்னுரிமை. உங்கள் தணிக்கை ஆதாரங்களை நீங்கள் எங்கு செலவிடுகிறீர்கள் என்பதை இவை தீர்மானிக்கின்றன மற்றும் தணிக்கை தரத்தை நேரடியாக பாதிக்கின்றன.

மூன்று சிறிய வழக்குகள்

வழக்கு 1 - சரியான பயன்பாடு. ஒரு தணிக்கை நிர்வாகி புதிதாக வாங்கிய சில்லறை வாடிக்கையாளருக்கான அபாயங்களை மூளைச்சலவை செய்தார். AIயிடம் கேட்கவும் "பொதுவாகப் பல கிளை சில்லறை வணிகத்தில் பொருள் தவறாகக் கூறப்படும் ஆபத்து எங்கே?" அவர் கேட்டார்; பண மேலாண்மை, பங்கு எண்ணிக்கை வேறுபாடுகள், வருவாய் குறைப்பு, வருமானம்/தள்ளுபடி கையாளுதல் போன்ற 11 உருப்படிகளின் வரைவோலை அவர் பெற்றார். அவர் தனது சொந்த அறிவின் மூலம் இதை வடிகட்டினார்: வாடிக்கையாளருக்கு குறைந்த பண விற்பனை இருந்தது (அட்டை-அதிகமானது), அந்த அபாயத்தைக் குறைத்தது; ஆனால் AI தவறவிடாத பங்கு குறைப்பு அபாயம், இந்த வணிகத்தில் முக்கியமானதாக இருந்தது, ஏனெனில் ஆண்டின் இறுதியில் தீவிர பிரச்சாரம் இருந்தது. முடிவு: AI விதையை வழங்கியது, கணக்காய்வாளர் வணிகத்திற்கு வரைபடத்தைத் தனிப்பயனாக்கினார்.

வழக்கு 2 - முக்கியத்துவ பெருக்கல் பிழை. ஒரு குழு உறுப்பினர் கார்டினாலிட்டி காட்சியை AI கணக்கிட வைத்தார். YZ வருவாயை 240 மில்லியனுக்குப் பதிலாக 24 மில்லியனாகத் தவறாக எடுத்துக் கொண்டு 120,000 TL ஆகப் பொருளை அதிகரித்தது. குழு உறுப்பினர் இதைச் சரிபார்ப்பு இல்லாமல் திட்டமிடுகிறார்; செயல்திறன் பொருள் குறைத்து மதிப்பிடப்பட்டதால், குழு நூற்றுக்கணக்கான கூடுதல் பொருட்களை தேவையில்லாமல் சோதிக்கத் தொடங்கியது. பொறுப்பாளர் கவனித்தபோது தொகை சரி செய்யப்பட்டது. பாடம்: AI இன் ஒவ்வொரு பெருக்கத்தையும் மீண்டும் கணக்கிடவும்.

வழக்கு 3 - ஒரு வணிகத்திற்கான பொதுப் பட்டியலைத் தவறாகப் புரிந்துகொள்வது. YZ வழங்கிய பொதுவான "கட்டுமானத் தொழில் அபாயங்களின்" பட்டியலை ஒரு பயிற்சியாளர் இடர் மதிப்பீட்டு பணித்தாளில் ஒட்டினார். இருப்பினும், இந்த வாடிக்கையாளருக்கு "பல ஆண்டு கட்டுமான ஒப்பந்தங்களில் முடிந்த கையாளுதலின் சதவீதம்" பட்டியலிடப்பட்ட ஆபத்து இல்லை (வாடிக்கையாளர் ஒரு பொருள் சப்ளையர், துணை ஒப்பந்ததாரர் அல்ல); மறுபுறம், வாடிக்கையாளர்-குறிப்பிட்ட "இன்ட்ரா-குரூப் விற்பனையில் பரிமாற்ற விலை" ஆபத்து பட்டியலில் இல்லை. வணிக-குறிப்பிட்ட மதிப்பீடாக பொதுப் பட்டியலைத் தவறாகப் புரிந்துகொள்வது இரண்டுமே பெருகி, அபாயங்கள் முழுமையடையாமல் விட்டன.

பலவீனமான வரியில் / வலுவான வரியில்

பலவீனமான உடனடி:

இந்த நிறுவனத்தின் அபாயங்கள் மற்றும் பொருள் பற்றி எங்களிடம் கூறுங்கள்.

சிக்கல்: வணிகம் அறிமுகப்படுத்தப்படவில்லை, காட்டி மற்றும் தொகை வழங்கப்படவில்லை, மேலும் AI ஆனது ஒரு "குறிப்பிட்ட ஆபத்து" மற்றும் ஒரு கற்பனையான பொருள் தொகையை உருவாக்க உருவாக்கப்பட்டது.

சக்திவாய்ந்த தூண்டுதல்:

உங்கள் பங்கு: நீங்கள் ஒரு சுயாதீன தணிக்கையாளரின் திட்டமிடல் உதவியாளர். ஆபத்து மற்றும் பொருளின் இறுதித் தீர்ப்பு என்னுடையது. சூழல் (அநாமதேய): நடுத்தர அளவிலான, பல கிளை உணவு சில்லறை வணிகம். இந்த ஆண்டு இறுதியில் தீவிர பிரச்சாரம் நடக்கிறது. அட்டை அடிப்படையிலான விற்பனை, குறைந்த பணம். முந்தைய ஆண்டு கண்டறிதல்: சரக்கு எண்ணிக்கை மாறுபாடுகள். பணி A - இடர் யோசனை: இந்த வகை வணிகத்தில் பொதுவாக பொருள் தவறாக மதிப்பிடுவதற்கான ஆபத்து அதிகமாக இருக்கும் பகுதிகளை பட்டியலிடுங்கள், ஒவ்வொன்றையும் தொடர்புடைய கணக்கியல் உறுதிப்பாட்டிற்கு (முழுமை, உண்மைத்தன்மை, கால அளவு/கட்டுப்பாடு, மதிப்பீடு, முதலியன) மேப்பிங் செய்யவும். இவை பொதுவானவை என்பதையும் வணிகம் சார்ந்த மதிப்பீடு எனக்குச் சொந்தமானது என்பதையும் கவனத்தில் கொள்ளவும். டாஸ்க் பி - மெட்டீரியலிட்டி சினாரியோ: பின்வரும் குறிகாட்டிகளுக்கு %s உடன் மெட்டீரியலிட்டி காட்சி அட்டவணையை கணக்கிடவும்; ஒவ்வொரு பெருக்கத்தையும் தெளிவாகக் காட்டு, அதனால் என்னால் அதைச் சரிபார்க்க முடியும். எந்த குறிகாட்டியை தேர்வு செய்ய வேண்டும் என்பதை நான் முடிவு செய்வேன்.- வரிக்கு முந்தைய லாபம்: 12.000.000 TL- வருவாய்: 240.000.000 TL- மொத்த சொத்துக்கள்: 180.000.000 TLRule: நான் தரவை வழங்காத எண்களை உருவாக்க வேண்டாம்.

வணிகத்தை அறிமுகப்படுத்துகிறது, உரிமைகோரல் பொருத்தம் தேவைப்படுகிறது, கணக்கைச் சரிபார்க்கக்கூடியதாக ஆக்குகிறது, மேலும் முடிவைத் தணிக்கையாளரிடம் விட்டுவிடுவதால், இந்தத் தூண்டுதல் வலுவானது.

பொதுவான தவறுகள்

• வணிக மதிப்பீட்டிற்கான பொதுவான இடர் பட்டியலை தவறாகப் புரிந்துகொள்வது. AI இன் பொதுவான வெளியீட்டை வடிகட்டாமல் ஒர்க்ஷீட்டில் போடுதல்.
• கார்டினாலிட்டி பெருக்கத்தை சரிபார்க்கவில்லை. அளவு அல்லது சதவீதத்தில் AI இன் பிழையைக் கவனிக்கவில்லை.
• இண்டிகேட்டர் தேர்வை AIக்கு விட்டுவிடுகிறது. எந்த காட்டி பொருத்தமானது என்பது தொழில்முறை தீர்ப்பின் விஷயம்.
• உரிமைகோரல்களுடன் அபாயங்களை இணைக்கவில்லை. உரிமைகோரல் பொருத்தம் இல்லாத அபாயத்தை சோதனையுடன் இணைக்க முடியாது.
• முந்தைய ஆண்டு கண்டுபிடிப்புகள் மற்றும் வணிக குறிப்பிட்ட தகவல்களை புறக்கணித்தல். AIக்கு இந்த விஷயங்கள் தெரியாது; நீங்கள் அவரிடம் சொல்லவில்லை என்றால், ஆபத்து வரைபடம் முழுமையடையாது.

உதவிக்குறிப்பு: இடர் வரைபடத்தைத் தயாரித்த பிறகு, AIயிடம் "இந்த வரைபடத்தில் கவனிக்கப்படாத ஆபத்துகள் என்ன?" பின்னோக்கி கேட்க. இது குருட்டுப் புள்ளிகளைக் காண உதவுகிறது; ஆனால் யோசனைகளை நீங்களே வடிகட்டவும்.

சுருக்கமாக

திட்டமிடல் கட்டத்தில், AI இரண்டு சக்திவாய்ந்த பயன்பாடுகளைக் கொண்டுவருகிறது: துறை சார்ந்த இடர் மூளைச்சலவை மற்றும் பொருளியல் சூழ்நிலைக் கணக்கீடு. ஆனால் ASA 315 க்கு இணங்க பொருள் தவறாக மதிப்பிடுவதற்கான அபாயத்தை மதிப்பிடுவது மற்றும் ASA 320 க்கு இணங்க பொருள் தன்மையை தீர்மானிப்பது தொழில்முறை தீர்ப்பாகும். AI பொதுவான இடர் நுண்ணறிவு மற்றும் சரிபார்க்கக்கூடிய கணக்கியலை வழங்குகிறது; எந்த ஆபத்து செல்லுபடியாகும், எந்த குறிகாட்டியை தேர்வு செய்வது மற்றும் இறுதி பொருளின் தொகை தணிக்கையாளருக்கு சொந்தமானது. ஒவ்வொரு பொருளியல் பெருக்கத்தையும் மீண்டும் கணக்கிடுங்கள், வணிகம் சார்ந்த ஒவ்வொரு ஆபத்து யோசனையையும் வடிகட்டவும்.

விண்ணப்ப பணி

ஒரு அனுமான வணிகத்தைத் தேர்வு செய்யவும் (தொழில், அளவு, முந்தைய ஆண்டு கண்டறிதல் ஆகியவற்றைத் தீர்மானிக்கவும்). மேலே உள்ள சக்திவாய்ந்த ப்ராம்ட் பேட்டர்ன் மூலம், முதலில் பொதுவான இடர் யோசனையைப் பெறவும், பின்னர் பொருள் சார்ந்த சூழ்நிலையைப் பெறவும். AI இன் இடர் பட்டியலை மூன்று நெடுவரிசை அட்டவணையாக மாற்றவும்: "ஆபத்து / தொடர்புடைய கோரிக்கை / இந்த வணிகத்திற்கு இது பொருந்துமா (Y/N, நியாயப்படுத்தல்)". பொருள் சார்ந்த சூழ்நிலையில் ஒவ்வொரு பெருக்கத்தையும் கைமுறையாக சரிபார்த்து, நீங்கள் தேர்ந்தெடுத்த குறிகாட்டிக்கான நியாயத்தை ஒரே வாக்கியத்தில் எழுதவும்.

சரிபார்ப்பு பட்டியல்

• [ ] நான் வணிகத்தை அநாமதேயமாக விவரித்தேன் ஆனால் போதுமான சூழலுடன் (தொழில், அளவு, வரலாற்று கண்டுபிடிப்புகள்).
• [ ] நான் AI இன் அபாய யோசனைகளை வணிக-குறிப்பிட்ட அறிவின் மூலம் வடிகட்டினேன்; செல்லாதவற்றை நீக்கிவிட்டு விடுபட்டவற்றைச் சேர்த்தேன்.
• [ ] நான் ஒவ்வொரு அபாயத்தையும் தொடர்புடைய கணக்கியல் உறுதியுடன் வரைபடமாக்கி அதை ஒரு சோதனையுடன் இணைத்தேன்.
• [ ] நான் ஒவ்வொரு தயாரிப்பு மற்றும் தொகையை பொருளியல் சூழ்நிலையில் சுயாதீனமாக சரிபார்த்துள்ளேன்.
• குறிகாட்டியின் தேர்வை நான் நியாயப்படுத்தினேன்; நான் முடிவு செய்தேன்.
• [ ] நான் செயல்திறன் பொருள் மற்றும் வெளிப்படையாக பொருள் அல்லாத வாசலை அமைத்தேன்.
• [ ] "ஏதேனும் அபாயங்கள் கவனிக்கப்படாமல் உள்ளதா?" பின்னாடி கேட்டு யோசனைகளை வடிகட்டினேன்.