Lợi nhuận:
- Có thể phân biệt đâu là trí tuệ nhân tạo tiết kiệm thời gian thực trong chu trình kiểm toán (lập kế hoạch, thu thập bằng chứng, phân tích, ghi chép, báo cáo) và đâu là các quyết định như ý kiến kiểm toán và phán đoán sai sót trọng yếu được giao cho kiểm toán viên độc lập, tùy thuộc vào mức độ rủi ro của nhiệm vụ.
- Khả năng áp dụng một nguyên tắc xác thực từng đầu ra AI thông qua các bước liên kết nó với nguồn, tính toán lại và kiểm tra nó với sự hoài nghi của kiểm toán viên.
- Ẩn danh dữ liệu kiểm toán trong phạm vi nguyên tắc bảo mật và độc lập và tạo thói quen lựa chọn phương tiện an toàn
Một ngày của kiểm toán viên được dành cho việc "tích lũy bằng chứng" và "đưa ra phán quyết" nhiều hơn những gì hầu hết mọi người nhận ra. Bạn quét hàng nghìn mục nhật ký, bạn ghi lại số dư của một tài khoản, bạn đặt câu hỏi về tính hợp lý của một ước tính, bạn hỏi "Có thực sự như vậy không?" thay vì chấp nhận một tuyên bố từ khách hàng theo mệnh giá. bạn đào. Một số công việc này lặp đi lặp lại và tốn thời gian: tổ chức dữ liệu, tìm kiếm các điều khoản tiêu chuẩn, soạn thảo giấy tờ làm việc, liệt kê các chênh lệch đối chiếu. Những phán đoán khác là những phán đoán trực tiếp xác định ý kiến kiểm toán của bạn—tức là ý kiến được bày tỏ công khai của bạn về việc báo cáo tài chính có “trung thực và công bằng trên mọi khía cạnh trọng yếu hay không”—phải có tỷ lệ sai sót rất thấp.
Trí tuệ nhân tạo (viết tắt là AI hoặc viết tắt là AI - hệ thống máy tính có thể tạo ra văn bản giống như con người, nhận dạng mẫu, tìm mối quan hệ trong các tập dữ liệu lớn và thực hiện các phép tính) nằm ngay giữa bức tranh này. Khi sử dụng đúng cách, nó sẽ giảm thời gian tóm tắt đánh giá phân tích kéo dài ba giờ xuống còn 40 phút; quét hàng trăm nghìn bản ghi trong vài giây; Nó hướng dẫn bạn tìm một mục tiêu chuẩn. Khi sử dụng không đúng cách, nó có thể được đưa vào tài liệu làm việc của bạn—và cuối cùng là ý kiến kiểm toán của bạn—một con số có vẻ an toàn và trôi chảy nhưng hoàn toàn bịa đặt, một điều khoản tiêu chuẩn không tồn tại hoặc một kết quả không có căn cứ.
Bài đầu tiên của mô-đun này không phải là phần giới thiệu phần mềm. Mục đích của nó là làm rõ nơi nào nên đưa AI vào hoạt động kinh doanh kiểm toán và nơi nào không nên đặt nó. Bởi vì kiểm toán là một nghề quan trọng về tuân thủ, dựa vào niềm tin của công chúng và kết quả của nó ảnh hưởng đến các nhà đầu tư, chủ nợ, cơ quan quản lý thuế và xã hội. Hãy trình bày nguyên tắc cơ bản ngay từ đầu: Trí tuệ nhân tạo là trợ lý chứ không phải người điều khiển. Trách nhiệm và phê duyệt cuối cùng đối với mọi quyết định liên quan đến ý kiến kiểm toán, phán quyết về sai sót trọng yếu và ý kiến kết luận thuộc về kiểm toán viên độc lập và có thẩm quyền.
Vòng điều khiển và vị trí của AI
Để hiểu một cuộc kiểm toán độc lập, sẽ rất hữu ích khi coi công việc như một chu trình. Trong giai đoạn lập kế hoạch và đánh giá rủi ro, bạn làm quen với hoạt động kinh doanh và xác định nơi nào có khả năng xảy ra sai sót cao. Trong giai đoạn thu thập và kiểm tra bằng chứng, bạn liên kết số dư tài khoản, các loại giao dịch và thông tin tiết lộ với các tài liệu, xác nhận và phân tích. Trong giai đoạn đánh giá, bạn cân nhắc những phát hiện về mặt ý nghĩa và đưa ra kết luận. Trong giai đoạn báo cáo, bạn đưa ra ý kiến và phát hiện của mình bằng văn bản. Trong toàn bộ chu trình, tài liệu (giấy tờ làm việc) tạo ra bằng chứng có thể theo dõi được về công việc của bạn.
AI có thể chạm vào mọi giai đoạn của chu trình này, nhưng với quyền hạn khác nhau ở mỗi giai đoạn. Tạo ra ý tưởng rủi ro và kịch bản trọng yếu trong việc lập kế hoạch; chuẩn bị dữ liệu trong bài kiểm tra, quét nó và đánh dấu những điểm bất thường; viết dự thảo ý kiến trong thẩm định; Nó tăng tốc các phát hiện và ngôn ngữ báo cáo trong báo cáo. Tuy nhiên, anh ấy không đưa ra quyết định ở bất kỳ giai đoạn nào. Quyết định này đòi hỏi sự phán xét chuyên môn và sự hoài nghi; Những thứ này không thể chuyển nhượng được.
Hãy xác định một vài thuật ngữ cơ bản ngay từ đầu. Bằng chứng kiểm toán là các thông tin (tài liệu, xác nhận, tính toán lại, phân tích) mà kiểm toán viên làm cơ sở cho ý kiến của mình. Mức trọng yếu là ngưỡng để xác định sai sót có đủ lớn để ảnh hưởng đến quyết định của người sử dụng báo cáo tài chính hay không. BDS là Chuẩn mực Kiểm toán Độc lập có hiệu lực ở Türkiye; Nó tuân thủ các tiêu chuẩn kiểm toán quốc tế (ISA) và được xuất bản bởi POA (Cơ quan tiêu chuẩn giám sát, kế toán và kiểm toán công). Giấy tờ làm việc là một tài liệu ghi lại công việc đã thực hiện và kết quả thu được. Chúng tôi sẽ giải thích từng khái niệm này trong các phần sau; Hiện tại, hãy biết điều này: Trong tất cả các khái niệm này, AI cung cấp cho bạn phác thảo và phân tích nhưng không đưa ra phán xét.
Bảng sau đây tóm tắt vai trò và mức độ rủi ro của AI theo nhiệm vụ:
Nhiệm vụ
Vai trò của AI
Mức độ rủi ro
Ai phê duyệt/quyết định
Làm sạch, định dạng dữ liệu
công nhân, máy gia tốc
thấp
Thành viên nhóm kiểm toán
Giấy làm việc/dự thảo tóm tắt
máy phát điện phác thảo
Thấp-Trung bình
kiểm toán viên cao cấp
Tìm kiếm tiêu chuẩn/mục
công cụ tìm hướng
trung bình
Kiểm toán viên (xác nhận bằng văn bản chính thức)
Giải thích thủ tục phân tích
người tạo giả thuyết
trung bình
nhân viên kiểm toán
Quét nhật ký/bất thường
dấu thống kê
Trung bình-Cao
Kiểm toán viên (kiểm tra mọi ngoại lệ)
Đánh giá trọng yếu/rủi ro
đầu vào phụ trợ
cao
Đánh giá chuyên môn của kiểm toán viên
Ý kiến/kết luận kiểm toán
Nó thậm chí không phải là đầu vào, đó là ngôn ngữ nháp
rất cao
Kiểm toán viên chịu trách nhiệm (ký tên)
Hãy ghi nhớ điều này: khi rủi ro tăng lên, vai trò của AI sẽ trở nên nhỏ hơn và khả năng phán đoán của kiểm toán viên sẽ tăng lên.
Tại sao "xác minh" là trọng tâm của doanh nghiệp này
Các mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo có vẻ tự tin vào câu trả lời của mình nhưng có thể họ không chắc chắn. Điều này được gọi là ảo giác trong thuật ngữ kỹ thuật: đó là khi mô hình chế tạo thông tin không thực sự tồn tại—một con số, một mục tiêu chuẩn, một ngày tháng—thành một câu trôi chảy như thể nó là sự thật. Đối với một kiểm toán viên, đây là một cái bẫy chết người. Mô hình này có thể đưa ra một con số cho bạn như “tỷ suất lợi nhuận gộp năm ngoái là 34%”; Tuy nhiên, anh ta chưa bao giờ xem dữ liệu của bạn và con số này hoàn toàn là bịa đặt. Hoặc có thể nói “TMS 36 điều 22 thay đổi năm 2021”; Tuy nhiên, có thể không có điều khoản hoặc thay đổi nào như vậy. Vì anh ấy nói cả hai với cùng một sự lưu loát và tự tin như nhau, nên điều duy nhất phân biệt đúng sai là kiến thức và thói quen xác minh của bạn.
Kỷ luật xác minh bao gồm ba bước trong kiểm toán:
- Liên kết đến nguồn: Đối với các con số, tỷ lệ, số dư và các hạng mục tiêu chuẩn, hãy dựa vào bằng chứng kiểm toán của chính bạn (số dư đối chiếu, sổ cái phụ, xác nhận ngân hàng, hợp đồng) và các nguồn chính thức (văn bản BDS và TFRS do KGK xuất bản, các thông cáo liên quan), không dựa trên bộ nhớ của AI. Sử dụng AI để bình luận về dữ liệu đó chứ không phải để ghi nhớ.
- Tính toán lại/so sánh: Kiểm tra độc lập từng kết quả số, tỷ lệ và xu hướng mà AI trả về. Hãy tự mình xác minh tỷ lệ phần trăm, tổng số, số dư chênh lệch.
- Kiểm tra thái độ hoài nghi của kiểm toán viên: Đặt câu hỏi với con mắt hoài nghi liệu kết quả đầu ra có mâu thuẫn với bằng chứng, quy định và lẽ thường hay không. “Nếu điều này là sự thật thì điều gì khác phải là sự thật?” và “Nếu điều này là sai thì bằng chứng nào sẽ chứng minh điều đó?” hỏi.
Thận trọng: Việc đưa một tờ giấy làm việc do AI tạo ra vào một tệp mà không xác minh một phát hiện hoặc một con số nào đó cũng giống như coi một tờ giấy làm việc không có chữ ký làm bằng chứng. Chỉ vì đầu ra trôi chảy là không đúng sự thật; Nó chỉ đúng nếu bạn chứng minh nó là đúng.
Độc lập và bảo mật: hai nguyên tắc bất khả xâm phạm của kiểm toán
Tính hợp pháp của việc kiểm toán dựa trên hai nguyên tắc cơ bản. Thứ nhất, tính độc lập: kiểm toán viên phải độc lập cả về mặt thực tế lẫn hình thức với đơn vị mà họ kiểm toán; Anh ấy/cô ấy nên tránh xa những mối quan hệ lợi ích có thể làm sai lệch quan điểm của anh ấy/cô ấy. Thứ hai, tính bảo mật: thông tin thu được trong quá trình kiểm toán không được chia sẻ với những người không có thẩm quyền hoặc sử dụng vì lợi ích cá nhân.
Việc sử dụng AI liên quan trực tiếp đến cả hai nguyên tắc này. Việc dán tài khoản hiện tại của công ty được kiểm toán có tên khách hàng, mã số thuế, thông tin ngân hàng và số tiền vào một công cụ AI công khai có nghĩa là dữ liệu này sẽ được chuyển đến máy chủ bên ngoài. Điều này vi phạm cả nguyên tắc bảo mật trong đạo đức nghề nghiệp và cả KVKK (Luật bảo vệ dữ liệu cá nhân) nếu có liên quan đến dữ liệu cá nhân. Quy tắc rất đơn giản: ẩn danh dữ liệu và không chia sẻ những dữ liệu không cần thiết. Thay vì "ABC Tekstil A.Ş., TIN 1234567890, số dư 4.850.000 TL", hãy viết "một công ty sản xuất quy mô vừa, số dư phải thu cỡ X". Nếu có thể, hãy chọn các công cụ của công ty có thỏa thuận xử lý dữ liệu, không sử dụng dữ liệu của bạn trong đào tạo mô hình và theo dõi kiểm tra.
Có một sự tinh tế hơn nữa đối với tính độc lập: việc tin tưởng một cách mù quáng vào một công cụ AI được nhúng trong hệ thống riêng của công ty được kiểm toán, sản phẩm mà bạn không thể kiểm soát một cách độc lập, có thể làm suy yếu tính độc lập của bạn. AI là một công cụ; Ai đã xây dựng nó, dữ liệu của bạn đi đâu và liệu bạn có thể xác minh đầu ra của nó hay không đều là một phần quyền độc lập của bạn.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Sử dụng an toàn. Kiểm toán viên cấp cao thường dành 3 giờ để viết tay bản tóm tắt đánh giá phân tích gồm 22 mục. Anh ta đưa những con số lấy được từ bảng cân đối thử một cách ẩn danh (không có tên công ty, chỉ có tài khoản và số tiền) cho YZ và yêu cầu nhận xét dự thảo. AI tạo ra một bản phác thảo trong 12 phút; Kiểm toán viên so sánh từng tỷ lệ với bảng tính của mình, sửa hai tỷ lệ phần trăm sai và đưa ra hai cách giải thích cho những sai lệch. Thời lượng: 45 phút thay vì 3 giờ. AI đưa ra dự thảo, trách nhiệm và ý kiến vẫn thuộc về kiểm toán viên.
Trường hợp 2 - Bẫy số chưa được xác minh. Một kiểm toán viên thực tập đã hỏi AI: "Tốc độ quay vòng hàng tồn kho trung bình trong ngành này là bao nhiêu?" AI đưa ra con số tự tin là "khoảng 6,4" mặc dù anh ta không có quyền truy cập vào bất kỳ dữ liệu nào của ngành. Thực tập sinh đã viết điều này vào bảng tính như giá trị kỳ vọng, khiến tỷ lệ 4,1 của khách hàng có vẻ "hợp lý". Khi kiểm toán viên hỏi thì hóa ra nguồn là phát minh của AI; Quy trình phân tích đã được thực hiện lại. Sai lầm: Yêu cầu AI cung cấp dữ liệu điểm chuẩn mà nó không có.
Trường hợp 3 - Vi phạm bí mật. Một thành viên trong nhóm đã tải toàn bộ danh sách khách hàng mà anh ấy sẽ gửi thư xác nhận – tiêu đề, địa chỉ, số tiền, tên liên hệ – vào một công cụ AI công khai và “đã soạn thảo thư xác nhận”, anh ấy nói. Dữ liệu được đưa ra ngoài tổ chức; Một cuộc rà soát tính bảo mật đã được mở tại đơn vị chất lượng của công ty kiểm toán. Cách chính xác: là loại bỏ dữ liệu thực tế và chỉ yêu cầu một mẫu có các phần giữ chỗ như "[TÊN KHÁCH HÀNG]", "[SỐ TIỀN]".
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Giải thích báo cáo tài chính của công ty này và cho tôi biết liệu có rủi ro nào không.
Tuyên bố này là thiếu sót: AI không được cung cấp dữ liệu, bối cảnh hoặc vai trò. Vì AI không có bất kỳ dữ liệu nào nên nó sẽ đưa ra các tuyên bố chung chung hoặc tạo ra các "giải thích" bằng các con số bịa đặt. Cả kỳ, tài khoản và mục đích kiểm toán đều không rõ ràng.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: bạn là trợ lý phân tích hỗ trợ kiểm toán viên độc lập. Quyền kiểm soát thuộc về tôi; bạn sẽ tạo các bản nháp và tài khoản. Bối cảnh: Dưới đây là bản tóm tắt số dư dùng thử ẩn danh (không có tên công ty). Mục đích của tôi là xem những thay đổi đáng kể (phân tích theo chiều ngang) giữa năm hiện tại và năm trước và xác định những sai lệch cần kiểm tra. Dữ liệu:[tên tài khoản; số tiền năm trước; dòng số tiền của năm hiện tại]Nhiệm vụ:1) Tính số tiền và phần trăm thay đổi cho mỗi tài khoản; hiển thị bước tính toán để tôi có thể xác minh.2) Đánh dấu các mục vượt quá 20% hoặc đổi dấu (chẳng hạn như lãi->lỗ) là "cần kiểm tra".3) Đề xuất 2-3 lời giải thích khả thi GIẢ THUYẾT cho mỗi mục được đánh dấu; Lưu ý rằng những điều này phải được xác minh bằng bằng chứng.4) Không bịa ra bất kỳ con số nào mà bạn không chắc chắn hoặc không thể suy ra từ dữ liệu. Viết "không thể trích xuất từ dữ liệu". Cung cấp đầu ra dưới dạng bảng.
Tuyên bố này có hiệu lực vì nó xác lập rõ ràng vai trò, ranh giới (đối với kiểm toán viên tư pháp), dữ liệu, các bước, khả năng xác minh và “lệnh cấm bịa đặt”.
Những lỗi thường gặp
- Nhầm AI với một tài nguyên. Dựa vào bộ nhớ của AI về số lượng, tỷ lệ, mục tiêu chuẩn và ngày tháng. AI là người tìm hướng; bằng chứng kiểm soát nguồn và văn bản chính thức.
- Viết lời nhắc không có ngữ cảnh. Nói “diễn giải” mà không đưa ra vai trò, dữ liệu, mục đích; Kết quả sẽ là giả.
- Dán dữ liệu bí mật như cũ. Chia sẻ bản ghi chứa tên khách hàng, TIN, dữ liệu cá nhân mà không ẩn danh; quyền riêng tư và vi phạm KVKK.
- Đưa đầu ra vào tập tin mà không xác nhận nó. Nghĩ rằng văn bản trôi chảy là chính xác và chuyển nó vào bảng tính.
- Phân công phán quyết. Đi đến kết luận với lý do “AI đã nói như vậy”; Ý kiến kiểm toán không được chuyển nhượng.
Mẹo: Hãy tham gia vào mọi phiên AI với suy nghĩ của người kiểm tra: "Kết quả này có thể sai ở đâu?" Câu hỏi này là liều thuốc giải độc cho thành kiến tự động hóa và chúng tôi sẽ lặp lại nó trong suốt học phần.
Tóm lại
Trí tuệ nhân tạo là trợ thủ đắc lực trong kiểm toán: nó chuẩn bị dữ liệu, quét, soạn thảo, tính toán và giảm thời gian xuống còn vài phút. Tuy nhiên, ý kiến kiểm toán, phán đoán về sai sót trọng yếu và kết luận thuộc về kiểm toán viên độc lập và có thẩm quyền. Trừ khi kết quả đầu ra của AI được xác minh, nếu không nó sẽ có giá trị như một giấy tờ làm việc không có chữ ký. Ba nguyên tắc bất khả xâm phạm: nguồn và tính toán lại (xác thực), kiểm tra sự hoài nghi của kiểm toán viên, ẩn danh dữ liệu và chọn phương tiện an toàn (bảo mật và độc lập). Khi rủi ro tăng lên, vai trò của AI trở nên nhỏ hơn và khả năng phán đoán của bạn cũng tăng lên.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn ba nhiệm vụ lặp đi lặp lại từ hoạt động kiểm toán của chính bạn (hoặc một cuộc kiểm toán giả định): ví dụ: (1) trích xuất bản tóm tắt phân tích theo chiều ngang từ bảng cân đối thử, (2) xác định điều khoản tiêu chuẩn, (3) soạn thảo báo cáo làm việc. Viết lời nhắc cho mỗi câu bằng cách sử dụng mẫu "dấu nhắc mạnh" ở trên; Thêm vai trò, dữ liệu ẩn danh, các bước và “lệnh cấm chế tạo”. Sau đó chạy kết quả đầu ra qua ba bước xác minh (nguồn, tính toán lại, kiểm tra với thái độ hoài nghi) và ghi lại những lỗi bạn gặp phải.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã ẩn danh dữ liệu tôi cung cấp cho AI; Tôi không chia sẻ tên khách hàng, TIN, dữ liệu cá nhân.
- [ ] Tôi đã thêm vai trò, bối cảnh, mục đích và “không bịa đặt” vào lời nhắc.
- [ ] Tôi đã tính toán lại mọi con số và tỷ lệ ở đầu ra bằng nguồn độc lập.
- [ ] Tôi đã xác nhận các tài liệu tham khảo tiêu chuẩn/chất từ văn bản chính thức.
- [ ] Chuyển đổi đầu ra thành "nó có thể sai ở đâu?" Tôi đã thử nghiệm nó một cách hoài nghi với câu hỏi:
- [ ] Tôi đã tự mình đưa ra nhận định và ý kiến cuối cùng; Tôi không lấy AI làm lý do.
- [ ] Tôi đã đánh giá tính phù hợp của công cụ tôi sử dụng về mặt bảo mật và độc lập dữ liệu.