ఆడిటింగ్‌లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పరిచయం: పాత్రలు, సరిహద్దులు, స్వాతంత్ర్యం, ప్రమాణీకరణ మరియు గోప్యత

లాభాలు:

• ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఆడిట్ సైకిల్‌లో నిజ సమయాన్ని ఎక్కడ ఆదా చేస్తుందో (ప్లానింగ్, సాక్ష్యం సేకరణ, విశ్లేషణ, డాక్యుమెంటేషన్, రిపోర్టింగ్) మరియు టాస్క్ రిస్క్ స్థాయిని బట్టి ఆడిట్ అభిప్రాయం మరియు మెటీరియల్ మిస్‌స్టేట్‌మెంట్ జడ్జిమెంట్ వంటి నిర్ణయాలు స్వతంత్ర ఆడిటర్‌కి ఎక్కడ వదిలివేయబడతాయో గుర్తించగలగడం.
• ప్రతి AI అవుట్‌పుట్‌ను మూలానికి లింక్ చేయడం, తిరిగి లెక్కించడం మరియు ఆడిటర్ సంశయవాదంతో పరీక్షించడం వంటి దశల ద్వారా దాన్ని ధృవీకరించే క్రమశిక్షణను వర్తింపజేయగల సామర్థ్యం.
• గోప్యత మరియు స్వాతంత్ర్య సూత్రాల పరిధిలో ఆడిట్ డేటాను అనామకీకరించడం మరియు సురక్షితమైన వాహనాలను ఎంచుకునే అలవాటును పొందడం

ఆడిటర్ యొక్క రోజు చాలా మంది ప్రజలు గ్రహించిన దానికంటే చాలా ఎక్కువగా "సాక్ష్యం సేకరించడం" మరియు "తీర్పు చేయడం" మధ్య గడుపుతారు. మీరు వేలాది జర్నల్ ఎంట్రీలను స్కాన్ చేస్తారు, మీరు ఖాతా యొక్క బ్యాలెన్స్‌ను డాక్యుమెంట్ చేస్తారు, మీరు అంచనా యొక్క సహేతుకతను ప్రశ్నిస్తారు, మీరు "ఇది నిజంగా అలా ఉందా?" ముఖ విలువతో కస్టమర్ నుండి స్టేట్‌మెంట్‌ను అంగీకరించడం కంటే. మీరు తవ్వండి. ఈ పనిలో కొన్ని పునరావృతం మరియు సమయం తీసుకుంటాయి: డేటాను నిర్వహించడం, ప్రామాణిక నిబంధనల కోసం శోధించడం, పని పత్రాలను రూపొందించడం, సయోధ్య వ్యత్యాసాలను జాబితా చేయడం. ఇతరులు మీ ఆడిట్ అభిప్రాయాన్ని నేరుగా నిర్ణయించే తీర్పులు-అంటే, ఆర్థిక నివేదికలు "అన్ని అంశాలలో నిజమైనవి మరియు న్యాయమైనవి" కాదా అనే దానిపై మీరు బహిరంగంగా వ్యక్తీకరించిన అభిప్రాయం - ఇది చాలా తక్కువ మార్జిన్ లోపం కలిగి ఉండాలి.

కృత్రిమ మేధస్సు (సంక్షిప్తంగా AI, లేదా క్లుప్తంగా AI – మానవుల వంటి వచనాన్ని ఉత్పత్తి చేయగల, నమూనాలను గుర్తించగల, పెద్ద డేటా సెట్‌లలో సంబంధాలను కనుగొనగల మరియు గణనలను నిర్వహించగల కంప్యూటర్ సిస్టమ్‌లు) ఈ చిత్రం మధ్యలో ఉంటుంది. సరిగ్గా ఉపయోగించినప్పుడు, ఇది మూడు గంటల విశ్లేషణాత్మక సమీక్ష సారాంశాన్ని నలభై నిమిషాలకు తగ్గిస్తుంది; సెకన్లలో వందల వేల రికార్డులను స్కాన్ చేస్తుంది; ఇది ప్రామాణిక వస్తువును కనుగొనడానికి మీకు మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది. తప్పుగా ఉపయోగించినప్పుడు, అది మీ వర్కింగ్ పేపర్‌లోకి-అంతిమంగా మీ ఆడిట్ అభిప్రాయంలోకి-సురక్షితమైన మరియు నిష్ణాతులుగా అనిపించినా పూర్తిగా రూపొందించబడిన సంఖ్య, ఉనికిలో లేని ప్రామాణిక నిబంధన లేదా నిరాధారమైన ఫలితాన్ని కలిగి ఉంటుంది.

ఈ మాడ్యూల్ యొక్క మొదటి యూనిట్ సాఫ్ట్‌వేర్ పరిచయం కాదు. ఆడిట్ వ్యాపారంలో AIని ఎక్కడ ఉంచాలి మరియు ఎక్కడ ఉంచకూడదు అనే విషయాన్ని స్పష్టం చేయడం దీని ఉద్దేశ్యం. ఎందుకంటే ఆడిటింగ్ అనేది ప్రజల విశ్వాసంపై ఆధారపడే సమ్మతి-క్లిష్టమైన వృత్తి మరియు దీని ఫలితాలు పెట్టుబడిదారులు, రుణదాతలు, పన్ను పరిపాలన మరియు సమాజాన్ని ప్రభావితం చేస్తాయి. మొదటి నుండి ప్రాథమిక సూత్రాన్ని లేవనెత్తండి: కృత్రిమ మేధస్సు సహాయకుడు, నియంత్రిక కాదు. ఆడిట్ అభిప్రాయం, మెటీరియల్ మిస్టేట్‌మెంట్ తీర్పు మరియు ముగింపు అభిప్రాయానికి సంబంధించిన అన్ని నిర్ణయాల బాధ్యత మరియు తుది ఆమోదం సమర్థ మరియు స్వతంత్ర ఆడిటర్‌కు చెందుతుంది.

AI యొక్క నియంత్రణ లూప్ మరియు స్థలం

స్వతంత్ర ఆడిట్‌ను అర్థం చేసుకోవడానికి, పనిని ఒక చక్రంగా భావించడం ఉపయోగపడుతుంది. ప్లానింగ్ మరియు రిస్క్ అసెస్‌మెంట్ దశలో, మీరు వ్యాపారాన్ని తెలుసుకుంటారు మరియు ఎక్కడ తప్పు జరిగే అవకాశం ఉందో తెలుసుకుంటారు. సాక్ష్యం సేకరణ మరియు పరీక్ష దశలో, మీరు ఖాతా బ్యాలెన్స్‌లు, లావాదేవీ తరగతులు మరియు బహిర్గతాలను డాక్యుమెంట్‌లు, నిర్ధారణలు మరియు విశ్లేషణలకు లింక్ చేస్తారు. మూల్యాంకన దశలో, మీరు కనుగొన్న వాటిని ప్రాముఖ్యత పరంగా బేరీజు వేసి ఒక నిర్ధారణకు వస్తారు. రిపోర్టింగ్ దశలో, మీరు మీ అభిప్రాయాన్ని మరియు ఫలితాలను వ్రాతపూర్వకంగా ఉంచారు. మొత్తం చక్రంలో, డాక్యుమెంటేషన్ (వర్కింగ్ పేపర్లు) మీ పనికి సంబంధించి గుర్తించదగిన సాక్ష్యాలను సృష్టిస్తుంది.

AI ఈ చక్రం యొక్క ప్రతి దశను తాకగలదు, కానీ ప్రతి దశలో వేరే అధికారంతో ఉంటుంది. ప్రణాళికలో రిస్క్ ఐడియా మరియు మెటీరియలిటీ దృష్టాంతాన్ని రూపొందిస్తుంది; పరీక్షలో డేటాను సిద్ధం చేస్తుంది, దానిని స్కాన్ చేస్తుంది మరియు క్రమరాహిత్యాలను గుర్తించడం; మూల్యాంకనంలో డ్రాఫ్ట్ వ్యాఖ్యలను వ్రాస్తాడు; ఇది రిపోర్టింగ్‌లో అన్వేషణలను మరియు రిపోర్ట్ భాషను వేగవంతం చేస్తుంది. అయితే, ఆయన ఏ దశలోనూ నిర్ణయం తీసుకోరు. నిర్ణయానికి వృత్తిపరమైన తీర్పు మరియు సంశయవాదం అవసరం; ఇవి బదిలీ చేయబడవు.

ప్రారంభం నుండి కొన్ని ప్రాథమిక పదాలను నిర్వచిద్దాం. ఆడిట్ సాక్ష్యం అనేది ఆడిటర్ తన అభిప్రాయాన్ని ఆధారం చేసుకునే సమాచారం (పత్రం, నిర్ధారణ, తిరిగి లెక్కించడం, విశ్లేషణ). మెటీరియాలిటీ అనేది ఫైనాన్షియల్ స్టేట్‌మెంట్‌ల వినియోగదారుల నిర్ణయాన్ని ప్రభావితం చేసేంత పెద్ద లోపంగా ఉందా లేదా అనేదానికి థ్రెషోల్డ్. BDS అనేది Türkiyeలో అమలులో ఉన్న స్వతంత్ర ఆడిటింగ్ ప్రమాణాలు; ఇది అంతర్జాతీయ ఆడిటింగ్ ప్రమాణాలకు (ISA) అనుగుణంగా ఉంటుంది మరియు POA (పబ్లిక్ ఓవర్‌సైట్, అకౌంటింగ్ మరియు ఆడిటింగ్ స్టాండర్డ్స్ అథారిటీ) ద్వారా ప్రచురించబడింది. వర్కింగ్ పేపర్ అనేది ఒక పత్రం, దీనిలో చేసిన పని మరియు పొందిన ఫలితాలు నమోదు చేయబడతాయి. మేము ఈ భావనలను క్రింది యూనిట్లలో ఒక్కొక్కటిగా వివరిస్తాము; ప్రస్తుతానికి, ఇది తెలుసుకోండి: ఈ అన్ని కాన్సెప్ట్‌లలో, AI మీకు అవుట్‌లైన్ మరియు విశ్లేషణను అందిస్తుంది, కానీ తీర్పు లేదు.

కింది పట్టిక మిషన్ ద్వారా AI యొక్క పాత్ర మరియు ప్రమాద స్థాయిని సంగ్రహిస్తుంది:

తపన

AI పాత్ర

ప్రమాద స్థాయి

ఎవరు ఆమోదిస్తారు/నిర్ణయిస్తారు

డేటా క్లీనింగ్, ఫార్మాటింగ్

కార్మికుడు, యాక్సిలరేటర్

తక్కువ

ఆడిట్ బృంద సభ్యుడు

వర్కింగ్ పేపర్/సారాంశం డ్రాఫ్ట్

స్కెచ్ జనరేటర్

తక్కువ-మీడియం

సీనియర్ ఆడిటర్

స్టాండర్డ్/ఐటెమ్ ఫైండింగ్

దిశను కనుగొనేవాడు

మధ్యస్థ

ఆడిటర్ (అధికారిక వచనం ద్వారా నిర్ధారణ)

విశ్లేషణ ప్రక్రియ వివరణ

పరికల్పన జనరేటర్

మధ్యస్థ

ఆడిట్ అధికారి

జర్నల్ / అనోమలీ స్కానింగ్

గణాంక మార్కర్

మధ్యస్థ-అధిక

ఆడిటర్ (ప్రతి మినహాయింపును పరిశీలిస్తుంది)

మెటీరియాలిటీ/రిస్క్ జడ్జిమెంట్

సహాయక ఇన్పుట్

అధిక

ఆడిటర్ యొక్క వృత్తిపరమైన తీర్పు

ఆడిట్ అభిప్రాయం / ముగింపు

ఇది ఇన్‌పుట్ కూడా కాదు, డ్రాఫ్ట్ లాంగ్వేజ్

చాలా ఎక్కువ

బాధ్యతగల ఆడిటర్ (సంతకం)

ఈ ఒక్క పంక్తిని గుర్తుంచుకోండి: ప్రమాదం పెరిగేకొద్దీ, AI పాత్ర చిన్నదిగా మారుతుంది మరియు ఆడిటర్ యొక్క తీర్పు పెరుగుతుంది.

"ధృవీకరణ" ఎందుకు ఈ వ్యాపారం యొక్క గుండె

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ లాంగ్వేజ్ మోడల్‌లు తమ సమాధానంలో నమ్మకంగా కనిపిస్తున్నాయి, కానీ అవి ఖచ్చితంగా తెలియకపోవచ్చు. దీనిని సాంకేతిక పరిభాషలో భ్రాంతి అంటారు: మోడల్ వాస్తవంగా లేని సమాచారాన్ని-సంఖ్య, ప్రామాణిక అంశం, తేదీ-నిజమైనట్లుగా ప్రవహించే వాక్యంలోకి రూపొందించినప్పుడు. ఆడిటర్‌కి, ఇది ఘోరమైన ఉచ్చు. మోడల్ మీ కోసం "గత సంవత్సరం స్థూల మార్జిన్ 34 శాతం" వంటి సంఖ్యను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు; అయితే, అతను మీ డేటాను ఎప్పుడూ చూడలేదు మరియు ఈ నంబర్ పూర్తిగా రూపొందించబడింది. లేదా "TMS 36 కథనం 22 2021లో మార్చబడింది" అని చెప్పవచ్చు; అయితే, అటువంటి నిబంధన లేదా మార్పు ఉండకపోవచ్చు. అతను ఒకే పటిమతో మరియు ఒకే విశ్వాసంతో రెండింటినీ చెప్పాడు కాబట్టి, తప్పు మరియు తప్పులను వేరు చేసే ఏకైక విషయం మీ జ్ఞానం మరియు ధృవీకరించే అలవాటు.

ధృవీకరణ క్రమశిక్షణ ఆడిటింగ్‌లో మూడు దశలను కలిగి ఉంటుంది:

1. మూలానికి లింక్: సంఖ్యలు, నిష్పత్తులు, బ్యాలెన్స్‌లు మరియు ప్రామాణిక అంశాల కోసం, మీ స్వంత ఆడిట్ సాక్ష్యం (ట్రయల్ బ్యాలెన్స్, సబ్సిడరీ లెడ్జర్, బ్యాంక్ కన్ఫర్మేషన్, కాంట్రాక్ట్) మరియు అధికారిక మూలాధారాలపై (KGK ప్రచురించిన BDS మరియు TFRS టెక్స్ట్‌లు, సంబంధిత కమ్యూనిక్స్) AI మెమరీపై కాదు. ఆ డేటాను గుర్తుంచుకోవడానికి కాకుండా దానిపై వ్యాఖ్యానించడానికి AIని ఉపయోగించండి.
2. తిరిగి లెక్కించు/పోల్చండి: AI రిటర్న్‌ల ప్రతి సంఖ్యా ఫలితం, రేటు మరియు ట్రెండ్‌ని స్వతంత్రంగా తనిఖీ చేయండి. ఒక శాతం, మొత్తం, బ్యాలెన్స్ వ్యత్యాసాన్ని మీరే ధృవీకరించండి.
3. టెస్ట్ ఆడిటర్ సంశయవాదం: సాక్ష్యం, నిబంధనలు మరియు ఇంగితజ్ఞానంతో అవుట్‌పుట్ వైరుధ్యంగా ఉందా అని సందేహాస్పద దృష్టితో ప్రశ్నించండి. "ఇది నిజమైతే, ఇంకేం నిజం ఉండాలి?" మరియు "ఇది తప్పు అయితే, దానిని ఏ సాక్ష్యం చూపుతుంది?" అడగండి.

హెచ్చరిక: AI రూపొందించిన వర్కింగ్ పేపర్‌ను ఫైండింగ్ లేదా నంబర్‌ని ధృవీకరించకుండా ఫైల్‌లో ఉంచడం అనేది సంతకం చేయని వర్కింగ్ పేపర్‌ను సాక్ష్యంగా పరిగణించడం లాంటిది. అవుట్‌పుట్ నిష్ణాతులు కాబట్టి నిజం కాదు; అది నిజమని నిరూపిస్తేనే అది నిజం.

స్వాతంత్ర్యం మరియు గోప్యత: ఆడిటింగ్ యొక్క రెండు ఉల్లంఘించలేని సూత్రాలు

ఆడిటింగ్ యొక్క చట్టబద్ధత రెండు ప్రాథమిక సూత్రాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. మొదటిది, స్వాతంత్ర్యం: ఆడిటర్ స్వతంత్రంగా ఉండాలి, వాస్తవానికి మరియు ప్రదర్శనలో, అతను ఆడిట్ చేసే సంస్థ నుండి; అతను/ఆమె తన అభిప్రాయాన్ని వక్రీకరించే ఆసక్తిగల సంబంధాలకు దూరంగా ఉండాలి. రెండవది, గోప్యత: ఆడిట్ సమయంలో నేర్చుకున్న సమాచారం అనధికార వ్యక్తులతో పంచుకోబడదు లేదా వ్యక్తిగత ప్రయోజనం కోసం ఉపయోగించబడదు.

AI యొక్క ఉపయోగం నేరుగా ఈ రెండు సూత్రాలకు సంబంధించినది. కస్టమర్ పేర్లు, పన్ను గుర్తింపు సంఖ్యలు, బ్యాంక్ సమాచారం మరియు మొత్తాలతో ఆడిట్ చేయబడిన కంపెనీ కరెంట్ ఖాతాను పబ్లిక్ AI సాధనంలో అతికించడం అంటే ఈ డేటా బాహ్య సర్వర్‌కి వెళుతుంది. ఇది ప్రొఫెషనల్ ఎథిక్స్‌లోని గోప్యత సూత్రం మరియు వ్యక్తిగత డేటా ప్రమేయం ఉన్నట్లయితే, KVKK (వ్యక్తిగత డేటా రక్షణ చట్టం) రెండింటినీ ఉల్లంఘిస్తుంది. నియమం చాలా సులభం: డేటాను అనామకీకరించండి మరియు అనవసరంగా భాగస్వామ్యం చేయవద్దు. "ABC Tekstil A.Ş., TIN 1234567890, బ్యాలెన్స్ 4,850,000 TL"కి బదులుగా, "ఒక మధ్య తరహా తయారీ సంస్థ, పరిమాణం X యొక్క స్వీకరించదగిన బ్యాలెన్స్" అని వ్రాయండి. వీలైతే, డేటా ప్రాసెసింగ్ ఒప్పందాన్ని కలిగి ఉన్న కార్పొరేట్ సాధనాలను ఎంచుకోండి, మోడల్ శిక్షణలో మీ డేటాను ఉపయోగించవద్దు మరియు ఆడిట్ ట్రయిల్‌ను ఉంచండి.

స్వాతంత్ర్యానికి అదనపు సూక్ష్మభేదం ఉంది: ఆడిట్ చేయబడిన కంపెనీ స్వంత సిస్టమ్‌లో పొందుపరిచిన AI సాధనాన్ని గుడ్డిగా విశ్వసించడం, దాని అవుట్‌పుట్‌ను మీరు స్వతంత్రంగా నియంత్రించలేరు, మీ స్వాతంత్ర్యాన్ని అణగదొక్కవచ్చు. AI ఒక సాధనం; దీన్ని ఎవరు నిర్మించారు, మీ డేటా ఎక్కడికి వెళుతుంది మరియు మీరు దాని అవుట్‌పుట్‌ని ధృవీకరించగలరా లేదా అనేది మీ స్వాతంత్ర్యంలో భాగం.

మూడు చిన్న కేసులు

కేసు 1 - సురక్షితమైన ఉపయోగం. ఒక సీనియర్ ఆడిటర్ సాధారణంగా 22-అంశాల విశ్లేషణాత్మక సమీక్ష సారాంశాన్ని చేతితో వ్రాయడానికి 3 గంటలు గడిపారు. అతను ట్రయల్ బ్యాలెన్స్ నుండి అనామకంగా తీసుకున్న నంబర్‌లను (కంపెనీ పేరు లేదు, ఖాతా మరియు మొత్తం మాత్రమే) YZకి ఇచ్చి, డ్రాఫ్ట్ వ్యాఖ్యను అడిగాడు. AI 12 నిమిషాల్లో ఒక స్కెచ్‌ను రూపొందించింది; ఆడిటర్ ప్రతి నిష్పత్తిని తన వర్క్‌షీట్‌తో పోల్చాడు, రెండు తప్పు శాతాలను సరిదిద్దాడు మరియు విచలనాలకు రెండు వివరణలను రుజువు చేశాడు. వ్యవధి: 3 గంటలకు బదులుగా 45 నిమిషాలు. AI ముసాయిదాను ఇచ్చింది, బాధ్యత మరియు అభిప్రాయం ఆడిటర్‌పైనే ఉంటుంది.

కేసు 2 — ధృవీకరించబడని నంబర్ ట్రాప్. ఒక ట్రైనీ ఆడిటర్ AIని అడిగాడు, "ఈ పరిశ్రమలో సగటు ఇన్వెంటరీ టర్నోవర్ రేటు ఎంత?" ఏ పరిశ్రమ డేటాకు ప్రాప్యత లేనప్పటికీ AI "సుమారు 6.4" యొక్క నమ్మకమైన సంఖ్యను అందించింది. ఇంటర్న్ దీన్ని వర్క్‌షీట్‌లో నిరీక్షణ విలువగా వ్రాసారు, క్లయింట్ యొక్క రేటు 4.1 "సహేతుకమైనది"గా అనిపించేలా చేసింది. ఆడిటర్ అడిగినప్పుడు, మూలం AI యొక్క ఆవిష్కరణ అని తేలింది; విశ్లేషణ ప్రక్రియ మళ్లీ చేయబడింది. తప్పు: AI వద్ద లేని బెంచ్‌మార్క్ డేటా కోసం అడగడం.

కేసు 3 - గోప్యత ఉల్లంఘన. ఒక బృంద సభ్యుడు తాను కన్ఫర్మేషన్ లెటర్‌లను పంపే కస్టమర్‌ల పూర్తి జాబితాను — టైటిల్, అడ్రస్, అమౌంట్, కాంటాక్ట్ నేమ్ — పబ్లిక్ AI టూల్‌లోకి అప్‌లోడ్ చేసి, “నిర్ధారణ లేఖను రూపొందించాడు” అని అతను చెప్పాడు. డేటా సంస్థ వెలుపలికి వెళ్లింది; ఆడిట్ కంపెనీ నాణ్యత యూనిట్‌లో గోప్యత సమీక్ష తెరవబడింది. సరైన మార్గం: అసలు డేటాను తీసివేయడం మరియు "[కస్టమర్ పేరు]", "[AMOUNT]" వంటి ప్లేస్‌హోల్డర్‌లతో టెంప్లేట్ కోసం అడగడం.

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్ / బలమైన ప్రాంప్ట్

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్:

ఈ కంపెనీ ఆర్థిక నివేదికలను అర్థం చేసుకుని, ఏదైనా ప్రమాదం ఉంటే నాకు చెప్పండి.

ఈ దావా లోపభూయిష్టంగా ఉంది: AIకి డేటా, సందర్భం లేదా పాత్ర ఇవ్వబడలేదు. AI ఏ డేటాను కలిగి లేనందున, ఇది సాధారణ ప్రకటనలను చేస్తుంది లేదా రూపొందించిన సంఖ్యలతో "వ్యాఖ్యానాలను" ఉత్పత్తి చేస్తుంది. కాలం, ఖాతా లేదా ఆడిట్ ప్రయోజనం స్పష్టంగా లేవు.

శక్తివంతమైన ప్రాంప్ట్:

మీ పాత్ర: మీరు స్వతంత్ర ఆడిటర్‌కు సహాయం చేసే విశ్లేషణ సహాయకుడు. నియంత్రణ అధికార పరిధి నాకు చెందినది; మీరు డ్రాఫ్ట్‌లు మరియు ఖాతాలను రూపొందిస్తారు. సందర్భం: అనామక ట్రయల్ బ్యాలెన్స్ సారాంశం క్రింద ఉంది (కంపెనీ పేరు లేదు). ప్రస్తుత సంవత్సరం మరియు మునుపటి సంవత్సరం మధ్య ముఖ్యమైన మార్పులను (క్షితిజసమాంతర విశ్లేషణ) చూడడం మరియు పరిశీలించాల్సిన విచలనాలను గుర్తించడం నా లక్ష్యం.డేటా:[ఖాతా పేరు; మునుపటి సంవత్సరం మొత్తం; ప్రస్తుత సంవత్సరం మొత్తం పంక్తులు]టాస్క్:1) ప్రతి ఖాతాకు మొత్తం మరియు శాతం మార్పును లెక్కించండి; గణన దశను చూపండి, తద్వారా నేను దానిని ధృవీకరించగలను. 2) 20% కంటే ఎక్కువ ఉన్న అంశాలను గుర్తించండి లేదా గుర్తును మార్చండి (లాభం->నష్టం వంటివి) "పరిశీలించబడాలి". 3) ప్రతి మార్క్ చేసిన అంశానికి 2-3 సాధ్యమైన వివరణ హైపోథసిస్ సూచించండి; ఇవి తప్పనిసరిగా సాక్ష్యంతో ధృవీకరించబడతాయని గమనించండి.4) మీకు ఖచ్చితంగా తెలియని లేదా డేటా నుండి తీసివేయలేని సంఖ్యలను రూపొందించవద్దు. "డేటా నుండి సంగ్రహించలేము" అని వ్రాయండి. అవుట్‌పుట్‌ను టేబుల్‌గా ఇవ్వండి.

ఈ దావా శక్తివంతమైనది ఎందుకంటే ఇది పాత్ర, సరిహద్దు (న్యాయ ఆడిటర్‌లో), డేటా, దశలు, ధృవీకరణ మరియు "కల్పనపై నిషేధం"ను స్పష్టంగా నిర్ధారిస్తుంది.

సాధారణ తప్పులు

• AIని వనరుగా తప్పుగా భావించడం. సంఖ్య, నిష్పత్తి, ప్రామాణిక అంశం మరియు తేదీ కోసం AI యొక్క మెమరీపై ఆధారపడటం. AI అనేది డైరెక్షన్ ఫైండర్; మూల నియంత్రణ సాక్ష్యం మరియు అధికారిక వచనం.
• సందర్భం లేకుండా రాయడం ప్రాంప్ట్ చేస్తుంది. పాత్ర, డేటా మరియు ప్రయోజనం ఇవ్వకుండా "వ్యాఖ్యానించు" అని చెప్పడం; ఫలితం నకిలీ అవుతుంది.
• రహస్య డేటాను అలాగే అతికించడం. అనామకీకరణ లేకుండా కస్టమర్ పేరు, TIN, వ్యక్తిగత డేటాను కలిగి ఉన్న ట్రాన్స్‌క్రిప్ట్‌లను భాగస్వామ్యం చేయడం; గోప్యత మరియు KVKK ఉల్లంఘన.
• అవుట్‌పుట్‌ని ధృవీకరించకుండా ఫైల్‌లో ఉంచడం. సరళమైన వచనం సరైనదని భావించి, దానిని వర్క్‌షీట్‌కి బదిలీ చేయండి.
• తీర్పును అప్పగించడం. "AI అలా చెప్పింది" అనే ప్రాతిపదికన ఒక ముగింపుకు వెళ్లడం; ఆడిట్ అభిప్రాయం బదిలీ చేయబడదు.

చిట్కా: ఆడిటర్ మనస్సుతో ప్రతి AI సెషన్‌లోకి వెళ్లండి: "ఈ అవుట్‌పుట్ ఎక్కడ తప్పు కావచ్చు?" ఈ ప్రశ్న ఆటోమేషన్ బయాస్‌కు విరుగుడు మరియు మేము దానిని మాడ్యూల్ అంతటా పునరావృతం చేస్తాము.

సారాంశంలో

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అనేది ఆడిటింగ్‌లో శక్తివంతమైన సహాయకుడు: ఇది డేటాను సిద్ధం చేస్తుంది, స్కాన్ చేస్తుంది, డ్రాఫ్ట్‌లను చేస్తుంది, లెక్కిస్తుంది మరియు గంటల నుండి నిమిషాలను తగ్గిస్తుంది. కానీ ఆడిట్ అభిప్రాయం, మెటీరియల్ మిస్టేట్‌మెంట్ మరియు ముగింపు యొక్క తీర్పు స్వతంత్ర మరియు సమర్థుడైన ఆడిటర్‌కు చెందినది. AI యొక్క అవుట్‌పుట్ ధృవీకరించబడకపోతే, అది సంతకం చేయని పని కాగితం వలె చెల్లుబాటు అవుతుంది. మూడు ఉల్లంఘించలేని సూత్రాలు: మూలం మరియు తిరిగి లెక్కించడం (ప్రామాణీకరణ), ఆడిటర్ సంశయవాదంతో పరీక్షించడం, డేటాను అనామకీకరించడం మరియు సురక్షిత మార్గాలను ఎంచుకోండి (గోప్యత మరియు స్వాతంత్ర్యం). ప్రమాదం పెరిగేకొద్దీ, AI పాత్ర చిన్నదిగా మారుతుంది మరియు మీ తీర్పు పెరుగుతుంది.

అప్లికేషన్ టాస్క్

మీ స్వంత ఆడిట్ ప్రాక్టీస్ (లేదా ఊహాజనిత ఆడిట్) నుండి మూడు పునరావృత పనులను ఎంచుకోండి: ఉదాహరణకు, (1) ట్రయల్ బ్యాలెన్స్ నుండి క్షితిజ సమాంతర విశ్లేషణ సారాంశాన్ని సంగ్రహించడం, (2) ప్రమాణాల నిబంధనను గుర్తించడం, (3) వర్కింగ్ పేపర్‌ను రూపొందించడం. పైన ఉన్న "బలమైన ప్రాంప్ట్" నమూనాను ఉపయోగించి ప్రతిదానికి ప్రాంప్ట్ వ్రాయండి; పాత్ర, అనామక డేటా, దశలు మరియు "ఫ్యాబ్రికేషన్ నిషేధం" జోడించండి. ఆపై మూడు ధృవీకరణ దశల ద్వారా అవుట్‌పుట్‌ను అమలు చేయండి (మూలం, తిరిగి లెక్కించడం, సంశయవాదంతో పరీక్షించడం) మరియు మీరు ఏ తప్పులను పట్టుకున్నారో గమనించండి.

చెక్లిస్ట్

• [ ] నేను AIకి ఇచ్చిన డేటాను అజ్ఞాతం చేసాను; నేను కస్టమర్ పేరు, TIN, వ్యక్తిగత డేటాను షేర్ చేయలేదు.
• [ ] నేను ప్రాంప్ట్‌కు పాత్ర, సందర్భం, ప్రయోజనం మరియు “కల్పన లేదు” జోడించాను.
• [ ] నేను స్వతంత్ర మూలంతో అవుట్‌పుట్‌లోని ప్రతి సంఖ్య మరియు నిష్పత్తిని తిరిగి లెక్కించాను.
• [ ] నేను అధికారిక వచనం నుండి ప్రామాణిక/పదార్థ సూచనలను నిర్ధారించాను.
• [ ] అవుట్‌పుట్‌ను "ఎక్కడ తప్పుగా ఉండవచ్చు?" నేను ప్రశ్నతో సందేహాస్పదంగా పరీక్షించాను:
• [ ] తుది తీర్పు మరియు అభిప్రాయాన్ని నేనే చేసాను; నేను AIని కారణంగా పేర్కొనలేదు.
• [ ] నేను డేటా గోప్యత మరియు స్వతంత్రత పరంగా ఉపయోగించిన సాధనం యొక్క అనుకూలతను అంచనా వేసాను.