Pagtatasa ng Panganib at Materialidad: Mapa ng Panganib ayon sa BDS 315 at 320

Mga nadagdag:

• Kakayahang gumamit ng artificial intelligence bilang isang risk idea generator at drafter sa proseso ng pagtukoy sa panganib ng material misstatement sa pamamagitan ng pag-alam sa negosyo at sa kapaligiran nito
• Kakayahang mag-script ng materyalidad at hindi gaanong kahalagahan ng mga kalkulasyon ng threshold na may suporta sa artificial intelligence at malayang i-verify ang bawat numero
• Kakayahang mapanatili na ang panghuling pagtatasa ng panganib at paghatol sa materyalidad ay kabilang sa propesyonal na paghatol ng auditor at ang artipisyal na katalinuhan ay nagbibigay lamang ng input

Ang mahusay na pag-audit ay nanalo o natalo sa desk, bago pa ang fieldwork. Kung ang isang auditor ay nagsimula nang hindi alam ang negosyo, nang hindi hinuhulaan kung saan may mataas na posibilidad na magkamali, at nang hindi idirekta ang kanyang mga mapagkukunan (oras, koponan, mga pagsubok) patungo sa mga panganib na ito, maaari siyang tumingin sa mga maling lugar, gaano man siya kahirap magtrabaho. Samakatuwid, ang BDS 315 (Standard para sa pagtukoy at pagtatasa ng panganib ng materyal na maling pahayag sa pamamagitan ng pag-alam sa negosyo at kapaligiran nito) at BDS 320 (Pamantayang materyal sa pag-audit) ay nagtatatag ng balangkas ng pag-audit.

Sa yunit na ito, sasakupin namin kung paano mo mailalapat ang AI sa dalawang pangunahing gawain ng yugto ng pagpaplano - pagkalkula ng materyalidad at pagmamapa ng peligro - bilang isang kasosyo sa ideya at draft generator, ngunit bakit ikaw ang palaging magiging huling hukom. Linawin muna natin ang dalawang konsepto. Ang isang materyal na maling pahayag ay isang pagkakamali o pandaraya sa mga pahayag sa pananalapi na, nang paisa-isa o sama-sama, ay sapat na malaki upang makaapekto sa mga pang-ekonomiyang desisyon ng mga gumagamit ng mga pahayag. Ang pagtatasa ng panganib ay isang pagsisikap upang matukoy kung aling account, klase ng mga transaksyon o pagsisiwalat, at sa anong dahilan, ang gayong maling pahayag ay malamang na mangyari.

Pagkilala sa negosyo: Kung saan nagiging kasosyo sa pag-iisip ang AI

Hinihiling ng ISA 315 sa auditor na malaman ang entidad at ang kapaligiran kung saan ito nagpapatakbo (industriya, batas, modelo ng negosyo, panloob na kontrol). Sa proseso ng pagkilala na ito, itatanong ng auditor "ano ang kadalasang nangyayari sa linyang ito ng negosyo?" tanong niya. Ito ay kung saan ang AI ay isang mahalagang kasosyo sa brainstorming: maaari itong mabilis na maglista ng mga tipikal na lugar ng peligro ng industriya, karaniwang mga pattern ng pandaraya sa accounting, seasonality at mga intricacies sa pagkilala ng kita. Ngunit mag-ingat: ang listahang ito na ibinigay ng AI ay pangkalahatan at generic; hindi kinikilala ang iyong negosyo. Kaya ang output ay isang "checklist draft", hindi isang "risk assessment".

I-set up natin ang proseso nang hakbang-hakbang:

1. Ibigay ang konteksto. Ilarawan nang hindi nagpapakilala ang industriya, laki, modelo ng negosyo at mga kapansin-pansing feature ng negosyo. (Walang pangalan, TIN.)
2. Humiling ng generic na ideya sa panganib. "Saan karaniwang mataas ang panganib ng materyal na maling pahayag sa ganitong uri ng negosyo?" magtanong. Binibigyan ka ng AI ng panimulang mapa.
3. I-customize sa negosyo. I-filter ang listahan ng AI gamit ang mga katotohanang alam mo (kasaysayan ng negosyong ito, mga panloob na kontrol, mga natuklasan sa nakaraang taon). Ang ilang mga panganib ay hindi nalalapat sa negosyong ito; Ang ilan ay mga natatanging panganib na hindi kailanman makikita ng AI.
4. Itali ito ng ebidensya. Iugnay ang bawat panganib sa kung aling pagsubok ang iyong tutugunan sa field study.

Tip: Isipin ang AI bilang "saan maaaring magkaroon ng panganib ng materyal na maling pahayag?" Gamitin ito upang makapag-isip ka; Not to make you say "dito ang risk, for sure". Ang pagtatasa ng panganib ay propesyonal na paghuhusga; panganib ideya brainstorming.

Materiality: numero, ngunit numero batay sa paghatol

Ang ISA 320 ay nangangailangan ng auditor na tukuyin ang isang antas ng materyalidad kapag sinimulan ang pag-audit. Sa pagsasagawa, nagsisimula ito sa pagpili ng indicator (hal. buwis bago ang tubo, kita, kabuuang asset, o equity) at paglalapat ng porsyento dito. Halimbawa, 5% ng kita bago ang buwis mula sa pagpapatuloy ng mga operasyon, o 0.5-1% ng kita. Ito ay hindi isang mekanikal na pormula: ang auditor ang magpapasya kung aling indicator ang pinakamakahulugan sa negosyo, kung ano ang magiging porsyento at ang huling halaga. Ang materyalidad ng pagganap (ang mas mababang threshold na itinakda sa ibaba ng materyalidad upang higpitan ang pagsubok sa panahon ng pagpaplano) at malinaw na hindi mahalagang threshold (ang limitasyon ng mga pagkakaiba na napakaliit upang maiulat) ay tinutukoy din.

Ang AI ay isang mahusay na calculator at scenario engine dito: agad nitong kinakalkula ang mga halaga para sa iba't ibang mga indicator at porsyento, inilalagay ang mga ito sa harap mo sa isang talahanayan. Ngunit ang pagpili ng tagapagpahiwatig at ang huling paghatol ay sa iyo. Ang sumusunod na talahanayan ay nagpapakita ng isang tipikal na senaryo na output (mga numero ay mga halimbawa):

tagapagpahiwatig

Halaga (TL)

% Inilapat

Materiality (TL)

tubo bago ang buwis

12,000,000

5%

600,000

kita

240,000,000

0.5%

1,200,000

Kabuuang mga asset

180,000,000

1%

1,800,000

equity

90,000,000

2%

1,800,000

Sa pagtingin sa talahanayang ito, iniisip ng auditor: "Kung ang mga kita ay hindi matatag, ang isang materyalidad na nakabatay sa kita ay maaaring maging mas makatwiran; ngunit kung ang pangunahing interes ng mga gumagamit sa negosyong ito ay kakayahang kumita, ang kita bago ang buwis ay mas angkop." Ang pagtatasa na ito ay propesyonal na paghatol na hindi maaaring palitan ng AI. Kinakalkula ng AI ang apat na senaryo sa loob ng 5 segundo; Ikaw ang magpapasya kung alin ang tama.

Babala: I-verify ang materyalidad na senaryo na ibinigay ng AI. Gawin mong muli ang pagkalkula ng porsyento sa iyong sarili (ang 600,000 ba ay talagang 5% ng 12,000,000?) at siguraduhin na ang mga tagapagpahiwatig ay ang mga tamang halaga. Ang AI ay maaaring magsagawa ng multiplikasyon nang hindi tama o gumamit ng maling halaga.

Mapa ng peligro: Mga draft ng AI, binibigyang prayoridad ng auditor

Ang mapa ng peligro ay isang worksheet na nangongolekta ng mga natukoy na panganib sa isang lugar at nagtatalaga ng mga pagsusuri (posible, epekto, nauugnay na paghahabol, nakaplanong pagsubok) sa bawat isa. Ang mga assertion sa accounting ay mga katotohanan na tahasang iginiit ng management tungkol sa isang account o transaksyon: realidad/existence, completeness, accuracy, valuation, periodicity (cutoff), rights-obligations, presentation. Halimbawa, ang "kumpleto na ang kita" ay isang claim sa pagkakumpleto; "Ang mga stock ay pinahahalagahan sa kanilang net realizable na halaga" ay isang paghahabol sa pagtatasa.

Ang AI ay mahusay na gumagana sa paggawa ng isang raw na listahan ng mga panganib sa isang organisadong mapa: pagma-map sa bawat panganib sa kaukulang claim, paglilista ng mga posibleng pagsubok, pag-format ng talahanayan. Ngunit huwag iwanan ang dalawang bagay sa kanya: (1) kung aling panganib ang talagang naaangkop sa negosyong ito, (2) pag-prioritize ng mga panganib. Tinutukoy nito kung saan mo gagastusin ang iyong mga mapagkukunan sa pag-audit at direktang nakakaapekto sa kalidad ng pag-audit.

tatlong mini case

Kaso 1 — Tamang paggamit. Isang audit executive ang nag-brainstorm ng mga panganib para sa isang bagong nakuhang retail client. Tanungin ang AI "saan ang panganib ng materyal na maling pahayag ay karaniwang mataas sa isang multi-branch na retail na negosyo?" tanong niya; Nakatanggap siya ng draft ng 11 item, tulad ng cash management, stock count differences, revenue cutting, return/discount manipulation. Sinala niya ito sa pamamagitan ng sarili niyang kaalaman: ang kliyente ay may mababang benta ng pera (card-heavy), binabawasan ang panganib na iyon; Ngunit ang panganib ng pagputol ng stock, na hindi pinalampas ng AI, ay kritikal sa negosyong ito dahil nagkaroon ng matinding kampanya sa pagtatapos ng taon. Resulta: Inihatid ng AI ang binhi, pinasadya ng auditor ang mapa sa negosyo.

Kaso 2 — Error sa pagpaparami ng kahalagahan. Ang isang miyembro ng koponan ay nagkaroon ng AI na kalkulahin ang isang senaryo ng kardinal. Nagkamali ang YZ na kinuha ang kita bilang 24 milyon sa halip na 240 milyon at pinataas ang materyalidad sa 120,000 TL. Inilagay ito ng miyembro ng koponan sa pagpaplano nang walang pagpapatunay; Dahil hindi natukoy ang materyalidad ng pagganap, sinimulan ng koponan na subukan ang daan-daang karagdagang mga item nang hindi kinakailangan. Ang halaga ay naitama nang mapansin ng responsableng tao. Aralin: Muling kalkulahin ang bawat multiplikasyon ng AI.

Kaso 3 — Pagkakamali sa pampublikong listahan para sa isang negosyo. Isang intern ang nag-paste ng listahan ng mga generic na "mga panganib sa industriya ng konstruksyon" na ibinigay ng YZ sa worksheet ng pagtatasa ng panganib. Gayunpaman, ang customer na ito ay walang panganib ng "porsiyento ng pagkumpleto ng pagmamanipula sa mga multi-year construction contract" na nakalista (ang customer ay isang materyal na supplier, hindi isang subcontractor); Sa kabilang banda, ang panganib na "paglipat ng presyo sa mga benta sa intra-grupo" na partikular sa customer ay wala sa listahan. Ang pagkakamali sa pangkalahatang listahan bilang isang pagtatasa na tukoy sa negosyo ay parehong napalaki at hindi kumpleto ang mga panganib.

Mahinang prompt / Malakas na prompt

Mahinang prompt:

Sabihin sa amin ang mga panganib at materyalidad ng kumpanyang ito.

Problema: ang negosyo ay hindi ipinakilala, ang tagapagpahiwatig at halaga ay hindi ibinigay, at ang AI ay ginawa upang makabuo ng isang "tiyak na panganib" at isang kathang-isip na halaga ng materyalidad.

Napakahusay na prompt:

Ang iyong tungkulin: ikaw ang katulong sa pagpaplano ng isang independiyenteng auditor. Ang huling paghatol ng panganib at materyalidad ay akin. Konteksto (anonymous): Isang katamtamang laki, maraming sangay na negosyong retail ng pagkain. May matinding kampanya sa pagtatapos ng taon. Mga benta na nakabatay sa card, mababang pera. Paghanap sa nakaraang taon: mga pagkakaiba-iba ng bilang ng imbentaryo.Gawain A - Ideya sa peligro:Ilista ang mga lugar kung saan ang panganib ng materyal na maling pahayag ay karaniwang mataas sa ganitong uri ng negosyo, pagmamapa ng bawat isa sa nauugnay na assertion sa accounting (pagkakumpleto, katotohanan, periodicity/cutoff, valuation, atbp.). Pakitandaan na ang mga ito ay PANGKALAHATANG at ang pagsusuring tukoy sa negosyo ay pag-aari ko. Gawain B - Materiality scenario:Kalkulahin ang materiality scenario table na may %s para sa mga sumusunod na indicator; Ipakita nang malinaw ang bawat multiplikasyon para ma-verify ko ito. Ako ang magpapasya kung aling indicator ang pipiliin.- Profit bago ang buwis: 12.000.000 TL- Revenue: 240.000.000 TL- Total assets: 180.000.000 TLRule: Huwag gumawa ng anumang numero kung saan hindi ako nagbigay ng data.

Malakas ang prompt na ito dahil ipinakilala nito ang negosyo, nangangailangan ng pagtutugma ng claim, ginagawang nabe-verify ang account, at ipinauubaya sa auditor ang desisyon.

Mga karaniwang pagkakamali

• Pagkakamali sa listahan ng pangkalahatang panganib para sa pagtatasa ng negosyo. Ang paglalagay ng generic na output ng AI sa worksheet nang hindi ito sinasala.
• Hindi bini-verify ang cardinality multiplication. Hindi napapansin ang error ng AI sa halaga o porsyento.
• Iniiwan ang pagpili ng indicator sa AI. Aling tagapagpahiwatig ang angkop ay isang usapin ng propesyonal na paghuhusga.
• Hindi pag-uugnay ng mga panganib sa mga claim. Ang panganib na walang pagtutugma ng claim ay hindi maiugnay sa pagsubok.
• Pagpapabaya sa mga natuklasan sa nakaraang taon at impormasyong partikular sa negosyo. Hindi alam ng AI ang mga bagay na ito; Kung hindi mo sasabihin sa kanya, ang mapa ng panganib ay hindi kumpleto.

Tip: Pagkatapos ihanda ang mapa ng peligro, tanungin ang AI "Ano ang mga panganib na maaaring hindi napansin sa mapang ito?" tanong sa likod. Tinutulungan ka nitong makakita ng mga blind spot; Ngunit salain ang mga ideya sa iyong sarili.

Sa buod

Sa yugto ng pagpaplano, ang AI ay nagdadala ng dalawang makapangyarihang gamit: sectoral risk brainstorming at materiality scenario calculation. Ngunit ang pagtatasa ng panganib ng materyal na maling pahayag alinsunod sa ASA 315 at pagtukoy ng materyalidad alinsunod sa ASA 320 ay propesyonal na paghuhusga. Nagbibigay ang AI ng generic na insight sa panganib at nabe-verify na accounting; Aling panganib ang wasto, aling indicator ang pipiliin at ang huling halaga ng materyalidad ay pagmamay-ari ng auditor. Muling kalkulahin ang bawat pagpaparami ng materyalidad, i-filter ang bawat ideya sa panganib na partikular sa negosyo.

Gawain ng aplikasyon

Pumili ng hypothetical na negosyo (tukuyin ang industriya, laki, paghahanap sa nakaraang taon). Gamit ang malakas na prompt pattern sa itaas, kunin muna ang generic na ideya sa panganib, pagkatapos ay ang materyalidad na sitwasyon. Ibahin ang anyo ng listahan ng panganib ng AI sa isang tatlong-column na talahanayan: "panganib / may-katuturang paghahabol / nalalapat ba ito sa negosyong ito (Y/N, katwiran)". Manu-manong i-verify ang bawat multiplikasyon sa senaryo ng materyalidad at isulat sa isang pangungusap ang katwiran para sa iyong napiling indicator.

checklist

• [ ] Inilarawan ko ang negosyo nang hindi nagpapakilala ngunit may sapat na konteksto (industriya, laki, mga natuklasan sa kasaysayan).
• [ ] Sinala ko ang mga ideya sa panganib ng AI sa pamamagitan ng kaalamang partikular sa negosyo; Inalis ko ang mga hindi wasto at idinagdag ang mga nawawala.
• [ ] Minapa ko ang bawat panganib sa nauugnay na assertion sa accounting at iniugnay ito sa isang pagsubok.
• [ ] Independyente kong na-verify ang bawat produkto at halaga sa senaryo ng materyalidad.
• [ ] Nabigyang-katwiran ko ang pagpili ng tagapagpahiwatig; Ako ang gumawa ng desisyon.
• [ ] Itinakda ko ang threshold para sa pagiging materyal ng pagganap at halatang hindi materyalidad.
• [ ] "Mayroon bang anumang mga panganib na hindi napapansin?" Paatras kong tanong at sinala ang mga ideya.