Etika, Kalayaan, Privacy at End-to-End Audit AI Workflow

Mga nadagdag:

• Kakayahang maunawaan ang mga prinsipyo ng pagsasarili at pagiging kumpidensyal sa konteksto ng paggamit ng artificial intelligence at pumili ng isang secure, kontraktwal at audit trailed na sasakyan
• Kakayahang magtatag ng isang end-to-end na daloy ng trabaho na nagpoposisyon sa artificial intelligence na may mga verification gate sa buong ikot ng audit, mula sa pagpaplano hanggang sa pag-uulat
• Ang pag-unawa na ang kalidad at responsibilidad ng pag-audit ay nananatili sa independiyenteng auditor sa bawat yugto, at ang artificial intelligence ay hindi kailanman maaaring pumalit sa responsibilidad na ito.

Sa huling yunit na ito ay gagawin natin ang dalawang bagay. Una, pagsasama-samahin natin ang tatlong pangunahing prinsipyo na paminsan-minsan nating natalakay sa buong module—etika, kalayaan, at privacy—sa isang solong balangkas sa konteksto ng paggamit ng AI. Pagkatapos ay pagsasamahin namin ang lahat ng aming natutunan sa isang solong end-to-end na daloy ng trabaho mula sa pagpaplano hanggang sa pag-uulat, na nakikita kung saan nababagay ang AI sa bawat hakbang at ang mga validation gate sa bawat hakbang. Ang layunin ay na kapag isinara mo ang module na ito, magkakaroon ka ng naaangkop, holistic at responsableng modelo ng pag-audit-AI na gumagana.

Tatlong prinsipyo sa pamamagitan ng lens ng AI

Etika. Ang mga prinsipyo ng auditor ng propesyonal na pag-uugali (integridad, objectivity, propesyonal na kakayahan at nararapat na pangangalaga, pagiging kompidensiyal, propesyonal na pag-uugali) ay hindi inaalis sa pamamagitan ng paggamit ng AI; Sa kabaligtaran, isang bagong lugar ng pagsubok ang ipinanganak. Hindi etikal na ipakita ang output ng AI bilang sariling gawain (problema sa mga tuntunin ng propesyonal na kakayahan at angkop na kasipagan), umasa sa hindi na-verify na output (paglabag sa angkop na sipag), upang gawing panangga ng pananagutan ang AI ("sabi ni AI"). Ang AI ay isang kasangkapan; Ang responsibilidad para sa paggamit nito ay ganap na nakasalalay sa auditor.

Kalayaan. Ang auditor ay dapat na independyente, sa katunayan at sa hitsura, mula sa negosyo na kanyang ina-audit. Sa konteksto ng AI, lumitaw ang mga bagong tanong: Sino ang nagbibigay ng tool na ginagamit mo? Ang pag-asa ba sa isang tool na naka-embed sa sariling sistema ng na-audit na kumpanya, na ang output ay hindi mo makontrol nang nakapag-iisa, ay nagpapahina sa kalayaan? Ang iyong data ba ay nakaimbak sa isang lugar at ginagamit para sa iba pang mga layunin? Ang kalayaan ay bahagi ng pagpili ng tool at daloy ng data.

Seguridad. Ang data ng pag-audit (mga talaan ng customer, personal na data, mga lihim ng kalakalan) ay protektado sa loob ng saklaw ng patakaran sa privacy at KVKK. Ang pag-upload ng tunay, makikilalang data sa isang tool na AI na available sa publiko ay isang paglabag. Panuntunan: anonymize, magbahagi ng minimum, gumamit ng mga secure at contractual na tool.

Ang sumusunod na talahanayan ay nagbubuod sa mga tanong na dapat itanong ng inspektor kapag pumipili ng ligtas na sasakyan:

Tanong

Bakit ito mahalaga?

Saan napupunta ang data, saan ito nakaimbak?

Pagkapribado at KVKK

Ginagamit ba ang kahusayan sa pagsasanay ng modelo?

Confidentiality, trade secret

Mayroon bang kasunduan sa pagpoproseso ng data at katiyakan sa pagiging kumpidensyal?

Legal/etikal na pagsunod

Ang isang audit trail (na gumawa ng ano, kailan) ay iniingatan?

Dokumentasyon, responsibilidad

Maaari ko bang independiyenteng i-verify ang output?

Kalayaan, pagiging maaasahan

Ito ba ay corporate/contractual o bukas sa lahat?

Pangkalahatang antas ng seguridad

Babala: Nagtatrabaho ka sa isang field na "seguridad at kritikal sa pagsunod." Ang mga output ng pag-audit sa pananalapi ay nakakaimpluwensya sa mga desisyon ng mamumuhunan, tagapagpahiram at publiko. Ang output ng AI ay HINDI isang kapalit para sa pag-apruba ng isang karampatang, independiyenteng auditor. Ang desisyon ay nasa tao; Ang AI ay isang suporta sa desisyon at tool sa pagpapabilis.

End-to-end audit-AI workflow

Pagsamahin natin ang lahat ng bahagi ng module sa isang loop. Sa bawat hakbang, makikita mo ang papel ng AI at ang verification gate na kasunod kaagad. Ang verification gate ay ang tseke na dapat ipasa ng auditor bago ilipat ang output ng hakbang na iyon sa susunod na hakbang.

1. Pagpaplano at panganib (Yunit 2). AI: sectoral risk brainstorming, materiality scenario. → Gate: salain ang listahan ng panganib na partikular sa negosyo, muling kalkulahin ang bawat pagpaparami ng materyalidad.
2. Paghahanda ng data at buong pagsusuri sa populasyon (Unit 3). AI: paglilinis ng data, pagpapatupad ng panuntunan, pagbuo ng exception. → Gate: kumpirmahin ang pagkakumpleto ng data sa pamamagitan ng consensus; Isaalang-alang ang mga pagbubukod bilang simula ng isang pagsisiyasat, hindi bilang mga natuklasan.
3. Anomalya at pagsubok sa journal (Yunit 4). AI: multidimensional na marka ng atensyon. → Gate: hawakan ang mga maling positibo; Siyasatin ang bawat talaan ng mataas na marka na may dokumentasyon.
4. Mga analitikal na pamamaraan (Yunit 8). AI: horizontal/vertical/ratio analysis, divergence hypothesis. → Pintuan: tiyakin ang kalayaan ng inaasahan; subukan ang bawat hypothesis na may ebidensya; lumalim sa hindi inaasahang liko.
5. Pagkakasundo at pagtutugma (Yunit 7). AI: kasalukuyang/bank reconciliation, three-way na pagtutugma. → Pintuan: i-verify ang dahilan para sa hindi tugmang item sa dokumento; Ayusin ang pagpapaubaya ayon sa realidad ng negosyo.
6. Karaniwang survey (Yunit 6). YZ: pasimplehin ang paksa, idirekta ito sa kaugnay na pamantayan. → Gate: i-verify ang bawat item/citation/date mula sa opisyal na text; Kunin ang quote mula sa opisyal na pinagmulan lamang.
7. Pagsusuri sa panganib ng panloloko (Unit 9). AI: Benford, duplicate, subthreshold, text analysis. → Pinto: Suriin ang pagiging angkop sa Benford; ginagawang sisihin ang pulang bandila; pananaliksik na may dokumentasyon.
8. Dokumentasyon (Yunit 5). AI: working paper skeleton, raw note editing. → Pinto: nagbibigay ka ng nilalaman; iniugnay mo ang mga sanggunian ng ebidensya; Isulat ang resulta at lagdaan ito.
9. Pagsusuri na may pag-aalinlangan (Unit 11). AI: rebuttal interrogation partner. → Pintuan : “Anong ebidensya ang ipapakita niya kung ito ay mali?”; I-break ang bias ng kumpirmasyon.
10. Pag-uulat (Unit 10). YZ: istruktura ng natuklasan ng DKNEÖ, liham ng pamamahala, draft ng talata ng opinyon. → Pinto: magpapasya ka sa uri ng view at kahalagahan nito; Suriin ang bawat pangungusap na may ebidensya; Tumayo sa likod ng iyong lagda.

Ang cycle na ito ay may iisang backbone: AI ay bumubuo ng bilis at draft; Sa bawat hakbang, ipinakikilala ng verification gate ang paghatol ng auditor. Kung walang mga gate, ang daloy ng trabaho ay mabilis ngunit hindi maaasahan; Pareho itong mabilis at matibay na may mga pintuan.

tatlong mini case

Case 1 — Wastong end-to-end na paggamit. Inilapat ng isang audit team ang cycle na ito sa isang pag-audit ng isang medium-sized na kumpanya ng pagmamanupaktura. Sa pagpaplano, nagbigay ang AI ng draft ng peligro, sinala ito ng koponan; ang buong pagsusuri sa populasyon ay nag-screen ng 180,000 na mga tala, ang pagkakumpleto ay nakumpirma ng pinagkasunduan; Ang hypothesis ng isang periodicity error sa analytical procedures ay nakumpirma ng ebidensya; karaniwang sanggunian na nakumpirma mula sa opisyal na teksto; dokumentasyong isinulat at nilagdaan ng pangkat; Ang responsableng auditor ay nagpasya sa opinyon ng ulat. Ang AI ay makabuluhang pinaikli ang kabuuang oras; Ang pananagutan at paghatol ay nanatili sa tao sa bawat pintuan.

Kaso 2 — Walang pintuan na bilis ng sakuna. Ang isa pang team ay gumamit ng parehong mga tool ngunit nilagpasan ang mga gate ng pag-verify: tinatawag na "buong pagsubok" nang hindi bini-verify ang pagkakumpleto ng data, mga pagbubukod na isinara nang walang pagsusuri, karaniwang attribution na ginagamit nang walang pag-verify, opinyon ng ulat na kinuha mula sa optimistikong draft ng AI. Ang pagsusuri sa kalidad ay nakakita ng maraming error; Ang trabaho ay ginawa mula sa simula. Ang oras na nawala ay higit pa sa oras na nakuha. Aral: ang bilis na walang gate ay pekeng bilis.

Kaso 3 — Pagpabaya sa pagiging kumpidensyal at kalayaan. Gumamit ang isang auditor ng AI tool na tumatakbo sa server ng kumpanyang na-audit niya, ang output kung saan hindi niya nakapag-iisa na ma-verify, at pinoproseso ang data ng customer sa totoong anyo nito. Parehong naproseso ang data sa isang sistemang kinokontrol ng kumpanya (tanong ng kalayaan) at ang aktwal na personal na data ay nanatiling hindi protektado (kumpidensyal). Ang yunit ng kalidad ay huminto sa proseso. Ang tamang paraan ay ang magtrabaho kasama ang isang independyente, kinontratang tool na may audit trail at hindi nakikilalang data. Aralin: Ang mga tool at daloy ng data ay bahagi ng kalayaan at privacy.

Mahinang prompt / Malakas na prompt

Mahinang prompt:

Ina-upload ko lahat ng data para magawa mo ang pag-audit mula simula hanggang matapos, ibigay mo sa akin ang resulta.

Problema: nag-a-upload ng totoo/lihim na data kung ano ang dati (paglabag sa privacy), delegado ng paghatol sa AI (paglabag sa etika/pagsasarili), sinisira ang mga gate ng pag-verify. Tinatanggal nito ang kakanyahan ng kontrol.

Napakahusay na prompt (workflow framework):

Ang iyong tungkulin: ikaw ang end-to-end na katulong sa isang independiyenteng auditor. Gagawa ka ng DRAFT at ANALYSIS sa bawat hakbang; Sa dulo ng bawat hakbang, ipapaalala mo rin sa akin ang PINTO NG VERIFICATION na kailangan kong gawin. Ang paghatol, opinyon at konklusyon ay sarili ko. Mga Panuntunan (naaangkop sa bawat hakbang):- Ibinibigay ko lang sa iyo ang hindi kilalang data; Walang tunay na pangalan/TIN/personal na data. - Walang katha ng mga numero, karaniwang mga sugnay, petsa o pinagmumulan; Kung hindi ka sigurado, sabihin ang "i-verify". - Iposisyon ang iyong mga output bilang "draft/exception/hypothesis" hindi "paghahanap/konklusyon". Ngayon magsisimula tayo sa hakbang 1 (panganib sa pagpaplano). Isulat ang iyong outline para sa hakbang na ito, isulat ang verification gate na kailangan kong ipasa sa dulo, item sa item. Huwag magpatuloy sa hakbang 2 hanggang sa ma-verify at makumpirma ko.

Makapangyarihan ang prompt na ito dahil sine-set up nito ang buong workflow na may mga verification gate, inaayos ang pagbabawal sa anonymization at fabrication, pinoposisyon nang tama ang mga output, at iniuugnay ang pag-usad sa pag-apruba ng auditor.

Mga karaniwang pagkakamali

• Pag-upload ng tunay/lihim na data. Paglabag sa privacy at KVKK sa pamamagitan ng pagbabahagi nang walang anonymization.
• Pag-bypass sa verification gate. Nilaktawan ang kumpirmasyon, pagsusuri, at paghatol para sa kapakanan ng bilis.
• Paggawa ng AI bilang panangga sa pananagutan. Pagdelegasyon ng paghatol gamit ang "sabi ng AI"; paglabag sa etika.
• Hindi nagtatanong sa tool at daloy ng data. Bulag na pagtitiwala sa mga tool na nagbabanta sa kalayaan at seguridad.
• Napagkakamalang end-to-end automation para sa seguridad. Ang pagkakaroon ng AI na magsagawa ng pag-audit mula simula hanggang matapos at pagpirma sa output.

Tip: Dalhin ang module na ito sa isang pangungusap: "Ang AI ay nagbibigay ng bilis at draft sa bawat hakbang; sa bawat hakbang ng verification gate ang aking paghuhusga; ang lagda, responsibilidad at opinyon ay nananatili sa akin." Ang pangungusap na ito ay ang diwa ng responsableng pag-audit-paggamit ng AI.

Sa buod

Ang etika, pagsasarili at pagiging kompidensiyal ay kailangang-kailangan na mga prinsipyo ng pag-audit din sa AI: ang output ay ang trabaho ng auditor (etika), ang tool at daloy ng data ay bahagi ng pagsasarili (independence), ang data ay hindi nagpapakilala at pinoproseso gamit ang isang secure na tool (confidentiality). Ang lahat ng bahagi ng module ay pinagsama sa isang solong end-to-end loop; Ang backbone ng loop na ito ay mga verification gate na nag-filter ng AI ​​draft sa bawat hakbang sa pamamagitan ng paghatol ng auditor. Ang walang pinto na bilis ay maling bilis. Ang AI ay isang suporta sa desisyon at tool sa pagpapabilis; Ang opinyon sa pag-audit, paghatol ng materyal na maling pahayag at konklusyon ay nabibilang sa karampatang at independiyenteng auditor at hindi maililipat.

Gawain ng aplikasyon

Ilagay ang nasa itaas na 10-step na end-to-end na workflow para sa iyong sariling control environment sa isang page; Laban sa bawat hakbang, isulat ang (1) ang papel ng AI, (2) ang verification gate, (3) ang secure na tool na iyong gagamitin. Pagkatapos ay sagutin ang anim na tanong sa talahanayan ng pagpili ng ligtas na sasakyan para sa isang sasakyan na kasalukuyan mong ginagamit (o isinasaalang-alang ang paggamit) at gumawa ng isang makatwirang desisyon kung ang sasakyan ay angkop para sa inspeksyon.

checklist

• [ ] Etika: Pinatunayan at pagmamay-ari ko ang output ng AI; Hindi ko inilagay ang responsibilidad sa AI.
• [ ] Kalayaan: Sinuri ko ang pinagmulan at daloy ng data ng tool; Maaari kong independiyenteng i-verify ang output.
• [ ] Privacy: I-anonymize ko ang data; Nagmaneho ako ng isang ligtas, kinontrata, audit trailed na sasakyan.
• [ ] Naglagay ako ng authentication gate sa bawat hakbang ng end-to-end na daloy ng trabaho.
• [ ] Wala akong pinalampas na anumang hakbang; Sumang-ayon ako na ang walang pinto na bilis ay pekeng bilis.
• [ ] Ako mismo ang gumawa ng opinyon, paghuhusga ng materyal na maling pahayag at konklusyon.
• [ ] Sinagot ko ang anim na tanong sa talahanayan ng pagpili ng ligtas na sasakyan at sinuri ko ang pagiging angkop ng sasakyan.

Pagsusulit sa Module

1. Ang isang miyembro ng audit team ay may AI ​​scan ng 180,000 journal entries para sa mga 'unusual' at nakakakuha ng exception list ng 340 records. Ano ang ibig sabihin ng listahang ito sa mga tuntunin ng BDS at propesyonal na pananagutan?

• A) Ang mga eksepsiyon ay mga tandang pananong na isa-isang iimbestigahan ng auditor; Ang pagsusuri na may ebidensya at konklusyon ay pagmamay-ari ng auditor ✔
• B) Ang lahat ng 340 na tala ay itinuturing na nakumpirmang mga pagkakamali at direktang nakasulat sa ulat bilang isang paghahanap.
• C) Dahil ang artificial intelligence scan, ang mga talaang ito ay hindi kailangang suriin nang hiwalay.
• D) Ang panganib ng materyal na maling pahayag ay awtomatikong inaalis dahil ang listahan ay naglalaman ng hindi hihigit sa 340

Paliwanag: Ang mga talaan na minarkahan ng artificial intelligence ay hindi isang resulta ng pag-audit, ngunit mga panimulang punto para mag-imbestiga ang auditor. Ang bawat pagbubukod ay dapat suriin na may katibayan, ang mga maling positibo ay dapat na alisin, at ang mga aktwal na natuklasan ay dapat na makatwiran. Ang mga opinyon at opinyon ay pagmamay-ari ng auditor.

2. Ang isang auditor ay nagtatanong sa artificial intelligence kung aling pamantayan ang isang accounting matter nahuhulog; Ang artificial intelligence ay nagbibigay ng malinaw na sanggunian bilang 'TMS 37 article 14/b ay binago noong 2022'. Ano ang tamang diskarte?

• A) Ang sangkap at petsa ay hindi maaaring gamitin nang walang kumpirmasyon mula sa opisyal na pamantayang teksto; May posibilidad ng hallucinations ✔
• B) Dahil malinaw ang sanggunian, direkta itong nakasulat sa working paper
• C) Kung nagbigay ng petsa ang artificial intelligence, tiyak ang pagbabago sa pambatasan.
• D) Ang karaniwang interpretasyon ay maaaring ipaubaya nang buo sa artificial intelligence

Paglalarawan: Ang artificial intelligence ay mahusay na makakagawa ng mga karaniwang numero, item at petsa (hallucination). Ang bawat sanggunian ay hindi maaaring gamitin nang walang kumpirmasyon mula sa pangunahing opisyal na pinagmulan (KGK, nauugnay na karaniwang teksto). Ang artificial intelligence ay isang wayfinder, hindi isang source.

3. Bakit nakakapinsalang i-paste ang kasalukuyang account statement ng na-audit na kumpanya na may mga pangalan ng customer, mga numero ng buwis at mga halaga sa isang tool na artificial intelligence na magagamit sa publiko?

• A) Walang problema, dahil nakakalimutan pa rin ng artificial intelligence ang data
• B) Hindi kanais-nais lamang kung ang mga halaga ay lumampas sa 1 milyon
• C) Ito ay isang paglabag sa pagiging kumpidensyal at KVKK; ang data ay dapat na hindi nagpapakilala at secure, ang mga kinontratang tool ay dapat gamitin ✔
• D) Kung ang customer ay nagbigay ng pag-apruba, libre itong mag-upload ng anumang data sa anumang sasakyan.

Paglalarawan: Ang data ng pag-audit ay protektado sa loob ng saklaw ng patakaran sa privacy at KVKK; Ang paglilipat ng data sa isang panlabas na server ay lumalabag sa parehong propesyonal na etika at pagiging kumpidensyal. Ang tamang paraan ay i-anonymize ang data at gumamit ng mga kinontrata at secure na tool.

4. Ano ang isa sa mga pinakamalaking pitfalls kapag sinusuri ang output ng AI sa mga tuntunin ng propesyonal na pag-aalinlangan?

• A) Ang output ay masyadong maikli
• B) Pagsusulat ng artificial intelligence sa Turkish
• C) Automation/confirmation bias: pagtanggap ng output na mukhang maayos at kumpiyansa bilang totoo nang walang pagtatanong ✔
• D) Pagkakaroon ng talahanayan sa output

Paliwanag: Ang bias ng automation at bias sa kumpirmasyon ay humahantong sa auditor na tanggapin nang hindi nagtatanong ng isang output na mukhang maayos at may kumpiyansa. Sinusubukan ng may pag-aalinlangan na auditor na pabulaanan ang output at hanapin ang kabaligtaran. Ang katatasan ay hindi katumpakan.

5. Ano ang pinakamahalagang bentahe ng buong pagsusuri sa populasyon (pagsusuri sa 100% ng data) kaysa sa sampling; Ngunit anong bagong responsibilidad ang idudulot nito?

• A) Tinatanggal ang panganib ng sampling; gayunpaman, may responsibilidad na kumpirmahin ang pagkakumpleto ng data at suriin ang mga pagbubukod ✔
• B) Ganap na awtomatiko ang pag-audit at ginagawang hindi kailangan ang paghatol ng auditor
• C) Nire-reset nito ang workload dahil wala itong mga pagbubukod
• D) Palaging nagbibigay ng tumpak na mga resulta anuman ang kalidad ng data

Paliwanag: Ang buong pagsusuri sa populasyon ay nag-aalis ng panganib ng sampling (ang sample ay hindi kumakatawan sa populasyon). Gayunpaman, ang pagsusuri sa malaking bilang ng mga pagbubukod na lumitaw sa pag-verify ng pagkakumpleto at katumpakan ng data ay naglalagay ng bagong pasanin sa auditor.

6. Ano ang tamang diskarte kapag kinakalkula ang halaga ng materyalidad gamit ang artificial intelligence ayon sa BDS 320?

• A) Ang unang halaga na ibinigay ng artificial intelligence ay direktang ginagamit
• B) Ang materyalidad ay palaging 5% ng turnover at hindi nangangailangan ng paghatol
• C) Ang pagkalkula ng materyalidad ay hindi kailangan sa pag-audit
• D) Kinakalkula ng artificial intelligence ang mga sitwasyon; indicator, percentage at final materiality ay ang hatol ng auditor at ang account ay napatunayan ✔

Paliwanag: Ang materyalidad ay resulta ng propesyonal na paghuhusga batay sa indicator at porsyento na napili. Mabilis na makalkula ng AI ang iba't ibang mga sitwasyon, ngunit ang pagpili ng indicator, porsyento at huling halaga ay nabibilang sa paghatol ng auditor at ang bawat kalkulasyon ay dapat na independiyenteng ma-verify.

7. Ano ang papel na ginagampanan ng batas ni Benford sa pagkontrol ng pandaraya at ano ang limitasyon nito kapag ginamit sa artificial intelligence?

• A) Ito ay isang pulang bandila na nagpapahiwatig ng mga paglihis sa unang digit na pamamahagi; Ito ay hindi lamang ebidensya, ito ay nangangailangan ng pananaliksik ✔
• B) Kung may nakitang paglihis, ang pandaraya ay ituturing na kumpirmado.
• C) Nalalapat sa bawat dataset at hindi kailanman gumagawa ng mga maling positibo
• D) Magagamit lamang nang walang AI

Paliwanag: Ang batas ni Benford ay nagbibigay ng inaasahang pamamahagi ng mga unang digit sa mga natural na set ng data; Ang mga paglihis ay maaaring magpahiwatig ng posibleng pagmamanipula. Ngunit ito ay isang pulang bandila lamang; Ito ay hindi katibayan ng pandaraya sa sarili nitong; nangangailangan ito ng pagsisiyasat ng auditor.

8. Ano ang pinakamatatag na istraktura kapag nagsusulat ng paghahanap ng pag-audit gamit ang artificial intelligence?

• A) Sapat na ang pangungusap na 'may problema'
• B) Gumamit lamang ng mapang-akit na pananalita patungo sa pamamahala
• C) Istruktura na kinabibilangan ng mga elemento ng sitwasyon, pamantayan, sanhi, epekto at rekomendasyon sa paraang nakabatay sa ebidensya ✔
• D) Pangkalahatang mga expression na hindi naglalaman ng mga numero

Paliwanag: Ang isang epektibong paghahanap ay kinabibilangan ng sitwasyon (kung ano ang natagpuan), pamantayan (anong panuntunan ang nasira), sanhi (ugat na sanhi), epekto (kinahinatnan/panganib), at rekomendasyon (kung ano ang dapat gawin). Mabilis na pinupunan ng AI ang skeleton na ito, ngunit ang bawat elemento ay dapat na nakatali sa ebidensya.

9. Sa three-way match test, inihahambing ng artificial intelligence ang order, delivery note at invoice at nakahanap ng 27 item na hindi tumutugma. Ano ang ibig sabihin ng resultang ito?

• A) 27 lapis ay tiyak na ebidensya ng pandaraya
• B) Dahil natagpuan ito ng artificial intelligence, hindi na kailangan ng karagdagang pagsusuri
• C) 27 ay hindi mahalaga dahil ang bilang ay mababa
• D) Ang mga hindi tugmang item ay mga pagkakaiba na kailangang imbestigahan; Maaaring may timing, partial delivery o error, ang pagsusuri ay nasa auditor ✔

Paliwanag: Ang mga hindi tugmang item ay hindi mga awtomatikong error, ngunit ang mga pagkakaiba na iimbestigahan ng auditor; Maaaring may pagkakaiba sa oras, bahagyang paghahatid o aktwal na error. Ang artificial intelligence ay nagpapakita ng pagkakaiba, ang paliwanag at konklusyon ay pagmamay-ari ng auditor.

10. Ano ang kritikal na prinsipyo kapag nag-draft ng working paper na may artificial intelligence sa ilalim ng BDS 230?

• A) Ang tekstong ginawa ng artificial intelligence ay direktang ang pangwakas na papel sa paggawa
• B) Ang draft ay hindi wastong dokumentasyon hangga't hindi ito nakakabit sa ebidensya at sinusuri at pinagtibay ng auditor ✔
• C) Hindi kailangang isama ang mga sanggunian ng ebidensya sa working paper.
• D) Hindi mahalaga na masubaybayan ang dokumentasyon

Deskripsyon: Dapat gawing traceable ng working paper ang gawaing ginawa, ang nakuhang ebidensya at naabot ang konklusyon. Pina-streamline ng AI ang balangkas at wika, ngunit ang output ay hindi wastong dokumentasyon hangga't hindi ito naiugnay sa ebidensya at sinusuri at pagmamay-ari ng auditor.

11. Sa analytical procedures (BDS 520), nakita ng artificial intelligence ang isang 40% na pagtaas sa isang item sa gastos at ipinapaliwanag na ito ay 'marahil dahil sa inflation'. Ano ang dapat gawin ng auditor?

• A) Tinatanggap ang pahayag kung ano ito at isinasara ito.
• B) Ang panukala ay isang hypothesis; Hindi nakakakuha ng mga konklusyon nang hindi nag-iimbestiga at nagpapatunay ng paglihis na may independiyenteng ebidensya ✔
• C) Ang 40% na pagtaas ay palaging normal
• D) Kung ipinaliwanag ito ng artificial intelligence, hindi na kailangan ang karagdagang ebidensya

Paliwanag: Ang paliwanag na iminungkahi ng artificial intelligence ay isang hypothesis, hindi ebidensya. Hindi makakamit ng auditor ang mga konklusyon nang hindi sinisiyasat ang paglihis na may independiyenteng ebidensya (mga kontrata, invoice, pagsisiwalat ng pamamahala at kumpirmasyon). Ang hindi inaasahang paglihis ay nangangailangan ng mas malalim na pagsisiyasat.

12. Sa mga tuntunin ng prinsipyo ng pagsasarili, ano ang dapat bigyang-pansin ng auditor kapag pumipili ng tool na artipisyal na katalinuhan?

• A) Ang sasakyan lang ang libre
• B) Kung saan napupunta ang data, gamitin sa pagsasanay ng modelo, kontrata, audit trail at mga kasiguruhan sa pagiging kumpidensyal ✔
• C) Ang sasakyan ay pinakasikat
• D) Makukulay na interface

Paliwanag: Dapat isaalang-alang ng auditor kung saan napupunta ang data, kung ito ay ginagamit sa pagsasanay ng modelo, ang kontrata at ang audit trail. Ang isang tool na naka-embed sa system ng na-audit na kumpanya, na ang output ay hindi makokontrol ng auditor, ay maaaring magbanta sa pagsasarili at pagiging kumpidensyal.

13. Sinusuri ng auditor ang isang draft na paliwanag ng deviation na inihanda ng artificial intelligence. Aling pamamaraan ang pinakaepektibo para maiwasan ang bias sa pagkumpirma?

• A) Maghanap at magsara ng isang pagkakataon na nagpapatunay sa output
• B) Pagtanggap ng output nang hindi binabasa ito
• C) Sinusubukang pabulaanan ang konklusyon: 'Kung ito ay mali, anong ebidensya ang magpapakita nito?' ✔ para maghanap ng salungat na ebidensya
• D) Naghahanap lang ng mga error sa spelling

Paliwanag: Sinusubukan ng nag-aalinlangan na auditor na pabulaanan sa halip na kumpirmahin ang output: 'Kung mali ang pahayag na ito, anong ebidensya ang magpapakita nito?' nagtatanong siya at naghahanap ng katibayan sa kabaligtaran. Ito ang panlunas sa bias ng kumpirmasyon.

14. Paano ibuod ang papel ng AI output sa larangan ng seguridad at compliance-critical auditing?

• A) Pinapalitan ng artificial intelligence output ang pag-apruba ng auditor at tinutukoy ang huling opinyon
• B) Hindi na kailangan ang pag-apruba ng tao sa pag-audit
• C) Ang artificial intelligence ay mas tumpak kaysa sa mga tao sa lahat ng kondisyon
• D) Nagbibigay ang AI ng drafting/analysis/pacing; Ang opinyon at paghuhusga ay yaong sa independiyenteng auditor, ang hindi na-verify na output ay hindi wasto ✔

Pagbubunyag: Hindi pinapalitan ng artificial intelligence output ang pag-apruba ng isang karampatang at independiyenteng auditor; Ang draft ay nagbibigay ng pagsusuri at bilis, ngunit ang opinyon ng pag-audit, paghatol ng materyal na maling pahayag, at konklusyon ay tao. Ang hindi na-verify na output ay parang isang unsigned working paper.