收益：
- 能够区分有限保证和合理保证，并建立证据链，将每个重要指标追溯到源文件
- 能够以可审核的方式记录排放因子和代理，并通过随机抽样测试重复性
- 能够使用人工智能作为审计准备助手，并遵守将独立保证留给授权组织的纪律
可持续发展报告与财务报表一样，越来越需要独立的保证。鉴证是指独立于公司准备报告的第三方（通常是审计公司）检查报告的准确性并发表意见。 CSRD 正在逐步强制要求可持续发展报告提供保证。这是一个游戏规则的改变者：“好看”的报告已经不够了，需要一份可验证的报告。在本单元中，您将学习如何在审计准备和建立证据链中使用人工智能 (AI)。
让我们首先定义两个级别的保证。有限保证是一种更为宽松的审查，审计师表示，“我没有看到任何表明该报告不准确的内容。”合理保证是一种更深入、成本更高的检查，接近于财务审计。 CSRD 目前以有限保证开始，但预计随着时间的推移将过渡到合理保证。在这两个级别，审计员的第一个问题都是相同的：“向我证明这个数字。”
审计师视角的报告：证据链
审查员对文本的流畅性不感兴趣，而对每个主张背后的证据链感兴趣。证据链就是这些问题的答案：
- 这个号码来自什么文件？ （发票、仪表、凭证）
- 它是如何从文件变成报告的？ （哪个公式，哪个因素）
- 谁计算的、何时计算的、基于什么假设？
- 其他人可以从相同的文件中得出相同的结论吗？ （重复性）
这就是人工智能在这里的价值：扫描报告中的每一项说法，并询问“这个数字的证据是否已陈述？”可以制作一份清单。但人工智能不是审计员，而是审计员。它不能提供独立保证，它只能帮助您为审计做好准备。
证据链要素
例子
审计员会问什么？
源文件
电费单
有原版吗？
转换
kWh × 系数 = tCO2e
因素图？
方法论
温室气体协议
它是否得到一致应用？
负责
进行计算的人
有痕迹记录吗？
重复性
相同的结果
可以独立转载吗？
提示：在认为报告已准备好审核之前，请进行以下测试：随机选择三个数字并追溯每个数字的来源（报告→帐户→因素→原始文档）。如果你能追踪到这三者，那么你的链条是牢固的；如果其中之一发生故障，审计员也会在那里发生故障。
循序渐进：审核准备
1. 收集跟踪日志。对于每个材料指标，将源文档、因子、公式和主体合并到一个文件中。
2. 进行抽样测试。充当审计员并追踪随机数的来源。人工智能可以生成抽样清单并控制脚手架。
3.查找薄弱环节。检查来源不明、未经验证的因素或包含代理的项目。
4. 准备一致性和方法声明。写下您使用的标准、因子集以及假设。
5. 预计审核员的问题。 AI 提出“审计师会向这份报告提出哪 20 个问题？”它擅长制作像这样的准备清单
弱提示/强提示
弱提示：
检查我们的报告是否已准备好供审核。
人工智能给出了一个通用的“看起来不错”的答案；不测试证据链。
强力提示：
您的角色：可持续发展保证审核员（有限保证）。任务：用审核的眼光检查下面的报告文本。对于每个数字声明，询问并标记：1) 是否引用了来源？ （发票/仪表/证书）2) 排放因子是官方使用的还是经过验证的？3) 代理/估计？是否已说明？4) 报告中其他地方提到的指标是否不同？规则：为每个缺少证据的声明写“需要证据”；不要给出保证，只是列出薄弱环节以供准备。报告：[报告]
提示输入证据链表
为以下重要指标设置可供审计的证据链表。列：公制|价值|单位|源文件|因素+来源| 公式|责任|代理人？ |它可以重现吗？在每个空白/不明确的单元格中写下“缺失”。指标：[指标]
下面的提示是提前准备考官的问题。
您的角色：高级鉴证审计师。任务：提出审计师在可持续发展报告中会提出的 15 个最具挑战性的问题；特别关注范围 3、代理数据和目标声明。在每个问题旁边添加注释“我们需要为这个问题做好哪些准备？”报告摘要：[摘要]
注意：人工智能说“报告似乎已准备好接受审计”并不是一种保证，没有法律/专业价值。独立保证只能由有能力且公正的审计公司提供。使用人工智能作为“初步助手”，而不是代替审计员。
三个迷你箱子
案例 1——断链。 “废物回收率78%，”公司报告称。预审抽样测试中未发现该数字的来源；它来自 Excel 单元格，但其后面没有文档。结合废物转移文件重新计算，实际率为71%；如果不加以纠正，该保证可能会被拒绝。
情况 2 — 未经证实的因素。一份报告的排放计算使用了来源不明的排放因子。人工智能的审计扫描标记为“无因素来源”。该因子已被官方数据集取代；总数改变了 6%，但现在已得到证明。
案例 3——预期问题。在审核之前，团队可能会问人工智能“审核员会问哪些棘手的问题？”他问道。列出“范围 3 的 60% 是如何预测的？”它包含了这个问题。团队针对这个问题做了准备，提前写好了方法说明；当实际审核中出现同样的问题时，答案已经准备好了，过程也很顺利。
常见错误
- 包括报告中未透露来源的数字。任何无法追溯到文件来源的数字都是审计中的薄弱环节。
- 使用该因子而不验证它。如果未显示排放因子的官方来源，审核员将不会接受。
- 隐藏代理。使用预测数据是可以的；未能指定会损害保证。
- 将人工智能误认为审计员。 AI做好前期准备；独立保证仅来自授权组织。
- 没有把方法写成书面形式。如果没有记录使用了哪个标准/因素/假设，则该报告是站不住脚的。
综上所述
独立鉴证将可持续发展报告从“美观”的文件转变为“可证明”的文件。审计员只有一个真正的问题：“证明这个数字。”人工智能;它是扫描证据链、设置样本测试、标记薄弱环节和预测审计员问题的强大准备合作伙伴。但人工智能不是审计员，无法提供保证。追踪每个材料指标的来源，验证官方来源的因素，指定代理并记录方法。审计准备工作与撰写报告同样重要。
应用任务
从报告中选择三个数字断言（一个带有代理）。通过上面的控制提示，AI 会询问每个问题“来源是否指定、因素是否经过验证、是否是代理？”扫描一下。然后：(1) 为每个问题编写一条证据链，(2) 测试追溯到源头并找到损坏的链接，(3) 列出审核员将提出的 5 个棘手问题并准备回答。
清单
- [ ] 我将每个材料指标追溯到源文档。
- [ ] 我将排放因子的官方来源添加到证据链中。
- [ ] 我已经清楚地标记了包含代理/预测的项目。
- [ ] 我用随机样本进行了重复性测试。
- [ ] 我把方法论（标准、因素集、假设）写下来。
- [ ] 我提前准备了审核员会提出的疑难问题。
- [ ]我使用AI进行准备；我把保证留给了授权机构。