فائدہ:
- سمجھیں کہ BDS 240 کے تحت جرنل انٹری ٹیسٹنگ کیوں لازمی ہے اور کس طرح مصنوعی ذہانت مشکوک داخلے کے معیار کو اسکین کر سکتی ہے۔
- آرٹیفیشل انٹیلی جنس سپورٹ کے ساتھ آؤٹ لیرز، غیر معمولی وقت اور غیر معمولی رقم کے پیٹرن کو نشان زد کرنے اور ترجیح دینے کی صلاحیت
- اس بات کو برقرار رکھنے کے قابل ہونا کہ مصنوعی ذہانت کے ذریعے نشان زد کی گئی ہر بے ضابطگی کوئی کھوج نہیں ہے، بلکہ ایک سوالیہ نشان ہے جس کی جانچ آڈیٹر کرے گا، اور غلط مثبتات کو ختم کرنا انسانی ذمہ داری ہے۔
کاروبار کے مالی بیانات بنیادی طور پر لاکھوں جرنل اندراجات کا مجموعہ ہوتے ہیں (اکاؤنٹنگ میں، ہر مالیاتی لین دین کو ڈیبٹ اور کریڈٹ کے طور پر ریکارڈ کیا جاتا ہے)۔ غلطی اور دھوکہ دہی دونوں بالآخر جرنل اندراج میں رہتے ہیں: غلط اکاؤنٹ میں لکھی گئی رقم، ایک الاؤنس جو "بھول گیا" ہے اور مدت کے اختتام پر الٹ دیا جاتا ہے، رات کے وسط میں ایک غیر معمولی اندراج دستی طور پر داخل کیا جاتا ہے۔ لہذا، BDS 240 (مالیاتی بیانات کے آڈٹ میں دھوکہ دہی سے متعلق آڈیٹر کی ذمہ داریوں کو منظم کرنے والا معیار) واضح طور پر آڈیٹر سے جرنل انٹری ٹیسٹنگ کرنے کا تقاضا کرتا ہے۔ اس کا مقصد انتظامیہ کی طرف سے انتظامی اوور رائڈ کے ذریعے ممکنہ ہیرا پھیری کو ظاہر کرنا ہے۔
اس یونٹ میں، ہم اس بات کا احاطہ کریں گے کہ مصنوعی ذہانت کو کس طرح بے ضابطگی اور غلطی کا پتہ لگانے کے انجن میں تبدیل کیا جائے، لیکن کیوں ہر نشان زدہ ریکارڈ "فائنڈنگ" کے بجائے "سوال کا نشان" ہے۔ پہلے دو تصورات۔ ڈیٹا سیٹ میں بے ضابطگی ایک غیر معمولی ریکارڈ ہے جو متوقع پیٹرن سے ہٹ جاتا ہے۔ آؤٹ لیئر ایک ایسا مشاہدہ ہوتا ہے جو عددی طور پر دوسروں سے نمایاں طور پر مختلف ہوتا ہے (جیسے بہت بڑی مقدار، بہت زیادہ تعدد)۔ بے ضابطگی ہمیشہ غلطی نہیں ہوتی۔ لیکن یہ وہ جگہ ہے جہاں آڈیٹر کو دیکھنا چاہئے۔
جرنل انٹری ٹیسٹ میں پوسٹنگ کا مشکوک معیار
BDS 240 بتاتا ہے کہ مخصوص خصوصیات والے ریکارڈز دھوکہ دہی کے خطرے کے لیے زیادہ نمایاں ہیں۔ AI سیکنڈوں میں ان معیارات کی بنیاد پر لاکھوں ریکارڈوں کو اسکین کر سکتا ہے۔ عام "سرخ پرچم" کے معیار:
- غیر معمولی وقت: دستی ریکارڈ کام کے اوقات کے بعد، ہفتے کے آخر میں، عوامی تعطیل پر، یا مدت کے اختتام کے آخری دن درج کیے جاتے ہیں۔
- غیر معمولی صارف: ایسے صارف کے درج کردہ ریکارڈ جو عام طور پر اکاؤنٹنگ ریکارڈز (مثال کے طور پر، منتظم) درج نہیں کرتا ہے۔
- غیر معمولی اکاؤنٹ کے امتزاج: اکاؤنٹس کے درمیان پوسٹنگ جو ایک دوسرے کی توقع نہیں کرتے ہیں (مثال کے طور پر، ایک آمدنی اکاؤنٹ اور ایک غیر معمولی غیر نقد اکاؤنٹ)
- گول مقدار: "صاف" بڑی مقدار جیسے 100,000, 500,000؛ یہ دستی ہیرا پھیری کا ایک عام سراغ ہے۔
- خالی یا مبہم وضاحتوں والے ریکارڈز: خالی وضاحتیں جیسے "تصحیح"، "متفرق"، "عارضی"۔
- الٹ ریکارڈز: مدت کے آغاز میں درج کیے گئے ریکارڈ اور تھوڑے وقت کے بعد منسوخ (storno)۔
- سب تھریشولڈ ڈپلیکیٹس: منظوری کی حد سے بالکل نیچے کلسٹرڈ ریکارڈز کی بڑی تعداد (جیسے $50,000)۔
مشورہ: ان معیارات کے بارے میں ایک ساتھ سوچیں، انفرادی طور پر نہیں۔ اکیلے "گول رقم" بے گناہ ہو سکتا ہے؛ لیکن "ویک اینڈ، ایڈمنسٹریٹر کی طرف سے، تفصیل خالی، راؤنڈ یکساں، مدت کا اختتام دستی پوسٹنگ" ایک مضبوط سرخ پرچم ہے۔ "خطرے کا اسکور" تیار کرنے کے لیے AI کو یکجا کرنے سے آپ کو ترجیح دینے میں مدد ملتی ہے۔
جھوٹی مثبت سچائی: کیوں نہیں ہر نشان ایک تلاش ہے۔
بے ضابطگی اسکیننگ کی نوعیت غلط مثبت ہے: قاعدے کے ذریعہ جھنڈا لگائے گئے ریکارڈ جو حقیقت میں جائز ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک کمپنی ہر مہینے کے آخری کاروباری دن خود بخود راؤنڈ رابن کرایہ جمع کر لیتی ہے۔ یہ "گول رقم + مدت کے اختتام" کے معیار کے ساتھ پھنس گیا ہے، لیکن یہ مکمل طور پر عام ہے۔ آڈیٹر کا کام جھنڈے والے ڈھیر سے حقیقی خطرہ نکالنا ہے۔ یہ چھانٹی قابل منتقلی نہیں ہے۔ کیونکہ مشتبہ سے جائز کی تمیز کرنے کے لیے کاروبار اور سیاق و سباق کو جاننے کی ضرورت ہوتی ہے — جو AI کے پاس نہیں ہے۔
اس لیے ہمیشہ آؤٹ پٹ کو اس طرح پڑھیں: "AI نے میرے لیے 420 ریکارڈز کو جھنڈا لگایا۔ ان میں سے زیادہ تر ممکنہ طور پر غلط مثبت ہیں۔ میرا کام ان 420 میں سے ایسے ریکارڈز کو تلاش کرنا ہے جن کی واقعی تحقیق کی ضرورت ہے، پیٹرن اور انفرادی مشکوک افراد۔" یہ نظریہ آپ کو آٹومیشن تعصب (ہر نشانی کو غلطی کے لیے لینا) اور سستی (ان میں سے کسی کو نہ دیکھنا) دونوں سے بچاتا ہے۔
قدم بہ قدم بے ضابطگی کا پتہ لگانا
- ڈیٹا تیار کریں اور مکمل ہونے کی تصدیق کریں۔ (پچھلی یونٹ میں مفاہمت کے اقدامات۔)
- معیار کو واضح طور پر بیان کریں۔ کس وقت، رقم، صارف اور تفصیل کے پیٹرن پر پرچم لگایا جائے گا؟
- AI کے ساتھ اسکین اور اسکور کریں۔ معیار کے مطابق ہر ریکارڈ کو نشان زد کریں؛ ان لوگوں کو اعلی ترجیح دیں جو متعدد معیارات پر پورا اترتے ہیں۔
- غلط مثبت کو ختم کریں۔ معلوم جائز پیٹرن کو فلٹر کریں یا جھنڈا لگائیں (جیسے خودکار جمع)۔
- باقی ریکارڈ کا جائزہ لیں۔ ہر ایک کو معاون دستاویز، منظوری اور کاروباری منطق سے جوڑیں۔
- نتیجہ اور دلیل کو دستاویز کریں۔ لکھیں کہ آپ نے کیا مشکوک پایا اور کیوں، اور آپ نے کیا اور کیوں ختم کیا۔
تین چھوٹے مقدمات
کیس 1 - اصل تلاش۔ ایک آڈیٹر نے AI کے ساتھ 240,000 جریدے کے اندراجات کو اسکین کیا۔ اس نے "مدت کے آخری 3 دن + دستی + تفصیل 'تصحیح' + 100,000 گنا رقم" کے معیار کو ملایا۔ 14 ریکارڈز نے اعلیٰ اسکور حاصل کیا۔ جائزے میں، 11 جائز سال کے آخر میں ایڈجسٹمنٹ تھے۔ تاہم، 3 اندراجات اس طریقے سے درج کیے گئے تھے جو آمدنی کے کھاتے میں اضافہ کریں گے اور مندرجہ ذیل مدت میں الٹ جائیں گے، اور کوئی معاون دستاویز نہیں تھی۔ یہ کنٹرولز کو نظرانداز کرنے کا ایک نمونہ تھا اور ایک اہم تلاش تھی۔ اے آئی نے 14 سوالات پوچھے؛ آڈیٹر کے شکوک و شبہات کو 3 حقیقی جوابات مل گئے۔
کیس 2 - غلط مثبت جال۔ ٹیم کے ایک رکن نے 380 "راؤنڈ کنسسٹنٹ" ریکارڈز لکھے جنہیں AI نے "مشکوک لین دین" کے عنوان کے تحت براہ راست ورک شیٹ پر جھنڈا لگایا تھا۔ افسر نے دیکھا تو دیکھا کہ ان میں سے اکثر کے پاس مقررہ کرایہ، مقررہ کنسلٹنسی فیس اور خودکار فرسودگی کا ریکارڈ تھا۔ وہ سب جائز تھے. ورک شیٹ "غلط نتائج کی فہرست" بن چکی تھی جس نے آڈٹ کو غلط سمت میں لے جایا۔ سبق: ہر پرچم والا ریکارڈ ایک تلاش نہیں ہوتا ہے۔ آڈیٹر انتخاب کرتا ہے۔
کیس 3 - معیار کو بہت تنگ کرنا۔ ایک آڈیٹر نے صرف "ویک اینڈ ریکارڈ" کا معیار استعمال کیا اور اسے کوئی مشکوک ریکارڈ نہیں ملا۔ اسے سکون ملا۔ تاہم، کاروبار میں، ہیرا پھیری کے ریکارڈ ہفتے کے دن کام کے اوقات میں داخل کیے گئے، لیکن اکاؤنٹ کے غیر معمولی امتزاج کے ساتھ۔ ایک واحد، تنگ کسوٹی پر انحصار نے اسے حقیقی خطرہ دیکھنے سے روک دیا۔ جب آڈیٹر نے معیار کو بڑھایا تو پیٹرن ابھرا۔ سبق: واحد معیار یقین دہانی فراہم نہیں کرتا ہے۔ اسے کثیر جہتی طور پر دیکھیں۔
کمزور فوری / مضبوط اشارہ
کمزور اشارہ:
ان جرنل اندراجات میں جعلی اندراجات تلاش کریں۔
مسئلہ: AI دھوکہ دہی کا "پتہ" نہیں لگا سکتا۔ دھوکہ دہی ایک قانونی/پیشہ ورانہ نتیجہ ہے، ڈیٹا پیٹرن نہیں۔ نیز "دھوکہ دہی" غیر متعینہ ہے۔ یہ پرامپٹ یا تو بنی ہوئی "چیٹ لسٹ" یا بے معنی جھنڈے تیار کرتا ہے۔
طاقتور اشارہ:
آپ کا کردار: آپ ایک آزاد آڈیٹر کے جرنل کے اندراج کے تجزیہ کے معاون ہیں۔ آپ معیار کے مطابق ریکارڈ کو نشان زد کرتے ہیں۔ دھوکہ دہی/ غلطی کا فیصلہ میرا ہے مدت کا اختتام: 31.12۔ کام کے اوقات: 09:00-18:00، پیر سے جمعہ۔ ٹاسک: 1) درج ذیل معیارات کے مطابق ہر ریکارڈ پر "توجہ کا سکور" دیں (اس پر منحصر ہے کہ کتنے معیار منسلک ہیں): a) ریکارڈ_ٹائپ = مینوئل b) تاریخ 29-31 دسمبر یا ہفتے کے آخر میں/چھٹی c) گھنٹہ آف-ڈیوٹی، 10000 گھنٹے) تفصیل خالی ہے یا {تصحیح، متفرق، عارضی} in2) ترجیحی فہرست کے طور پر 3 اور اس سے اوپر کے اسکور والے کو دیں۔3) ہر ایک معیار کو جو آپ لاگو کرتے ہیں اسے سادہ متن میں لکھیں (آڈیٹیبلٹی)۔ جعلی ریکارڈ شامل کرنا۔
یہ پرامپٹ طاقتور ہے کیونکہ یہ معیار کی واضح طور پر وضاحت کرتا ہے، کثیر جہتی اسکورز، آڈٹ ایبلٹی، اور درست طریقے سے آؤٹ پٹ کا پتہ لگاتا ہے (استثنیٰ، نتیجہ نہیں)۔
عام غلطیاں
- اس کا مطلب ہے "چال تلاش کریں"۔ AI دھوکہ دہی کا پتہ نہیں لگاتا ہے۔ معیار کے مطابق نشان لگاتا ہے۔ دھوکہ دہی ایک پیشہ ور/قانونی نتیجہ ہے۔
- تلاش کے لیے نشان کو غلط سمجھنا۔ غلط مثبت کو ختم کیے بغیر مشکوک ریکارڈ کو "خرابی" کے طور پر لکھنا۔
- ایک کسوٹی پر بھروسہ کرنا۔ ایک تنگ اصول کا استعمال کرتے ہوئے اور حقیقی نمونہ غائب ہے۔
- جائز نمونوں کو فلٹر نہیں کرنا۔ مشتبہ فہرست میں خودکار جمع کو شامل کرکے شور پیدا کرنا۔
- استدلال کی دستاویز نہیں کرنا۔ ورک شیٹ کو ناقابل شناخت چھوڑنا یہ لکھے بغیر کہ آپ نے کیا ختم کیا/رکھا اور کیوں۔
احتیاط: کسی ریکارڈنگ کو "مشتبہ" کے طور پر بیان کرنا ایک سنجیدہ بیان ہے۔ تلاش کے طور پر لکھنے سے پہلے ثبوت (معاون دستاویز، تصدیق، کاروباری کیس) کے ساتھ تصدیق کریں۔ بصورت دیگر، آپ کاروبار کے ساتھ غیر منصفانہ ہوں گے اور آڈٹ کے معیار کو نقصان پہنچائیں گے۔
خلاصہ میں
BDS 240 کے تحت جرنل انٹری ٹیسٹنگ کی ضرورت ہے، اور AI اس کے لیے مثالی انجن ہے: یہ سیکنڈوں میں کثیر جہتی معیار کے خلاف لاکھوں ریکارڈوں کو اسکین کرتا ہے اور توجہ کا سکور تیار کرتا ہے۔ لیکن AI دھوکہ دہی یا غلطیوں کا "پتہ" نہیں لگاتا ہے۔ یہ صرف غیر معمولی کو نشان زد کرتا ہے۔ آؤٹ پٹ مستثنیات کا ڈھیر ہے جو غلط مثبتات سے بھرا ہوا ہے۔ یہ آڈیٹر کے شکوک و شبہات اور فیصلے پر منحصر ہے کہ وہ اس سے حقیقی خطرے کو حل کرے، جائز کو ختم کرے، اور نتیجہ اخذ کرے۔ نشان ایک سوالیہ نشان ہے، جواب نہیں۔
درخواست کا کام
فرضی جریدے کے اعداد و شمار (شیڈول، صارف، رقم، اکاؤنٹ کا مجموعہ، تفصیل) کے لیے پانچ بے ضابطگی کے معیارات کی وضاحت کریں۔ AI کو مندرجہ بالا طاقتور فوری پیٹرن کے ساتھ ایک کثیر جہتی "توجہ سکور" تیار کرنے کو کہیں۔ پھر ایک "اسکریننگ گائیڈ" لکھیں: کون سے جائز پیٹرن (خودکار جمع، مقررہ کرایہ، وغیرہ) کو غلط مثبت کے طور پر فلٹر کیا جانا چاہیے؟ آخر میں، 5 ہائی اسکورنگ ریکارڈز کے لیے، "میں کون سے ثبوت تلاش کروں؟" سوال کا جواب دیں۔
چیک لسٹ
- میں نے ڈیٹا کو گمنام کیا اور اس کے مکمل ہونے کی تصدیق کی۔
- میں نے بے ضابطگی کے معیار کو کثیر جہتی اور واضح طور پر بیان کیا۔
- مجھے توجہ کے اسکور کا سادہ متن موصول ہوا اور AI سے معیارات کا اطلاق ہوا۔
- میں نے معلوم جائز نمونوں کو غلط مثبت کے طور پر فلٹر کیا۔
- میں نے معاون دستاویزات اور تصدیق کے ساتھ اعلی اسکورنگ ریکارڈز کا جائزہ لیا ہے۔
- میں نے "دھوکہ دہی/غلطی" کو ختم کرنے سے پہلے ثبوت کے ساتھ اس کی تصدیق کی۔
- [ ] میں نے دستاویز کیا کہ مجھے کیا مشکوک لگا اور کیوں۔