Искусственный интеллект (ИИ) - это технология, которую изучают аудиторы, но, возможно, они еще не пользуются всеми преимуществами, которые она может предложить.
В аудите ИИ можно использовать по-разному, включая проверку записей журнала путем выявления необычных транзакций среди большого пула неструктурированных данных и анализа этих транзакций на предмет закономерностей и аномалий. ИИ также может использоваться на этапе планирования аудита и при выполнении процедур идентификации и оценки рисков.
ИИ может обрабатывать большие объемы данных (например, читать банковские выписки и юридические контракты) и выверять счета во много раз быстрее, чем человек-аудитор, — и с меньшим количеством ошибок. Используя технологические инструменты на базе искусственного интеллекта, аудитор может выйти за рамки традиционных практик и более эффективно анализировать информацию о клиенте и легче выявлять риски, тем самым повышая качество аудита.
Технологии искусственного интеллекта, упомянутые в этой статье, не следует путать с генеративными инструментами искусственного интеллекта, такими как ChatGPT (см. «Что такое искусственный интеллект?» внизу этой статьи).
Почему компании в США и в Европе используют ИИ в аудите
Хотя многие фирмы, особенно небольшие, еще не внедрили ИИ в аудит, существует несколько причин сделать это.
-
Общая эффективность
эффективный аудит основан на улучшенном планировании и более эффективном использовании ограниченных ресурсов. -
ИИ может минимизировать риски чрезмерных проверок
Обнаружение аномалий с использованием традиционных методов аудита часто приводит к чрезмерным затратам по времени.
ИИ делает обнаружение аномалий чрезвычайно надежным, если оно основано на правильных параметрах, установленных аудиторами. -
ИИ может изменить парадигму подхода аудитора к сбору и проверкам данных из ИТ-системы.
Данные могут поступать из систем ERP клиента, проводящего аудит, и вспомогательных систем учета (таких как системы торговых точек, системы отчетов о расходах и системы утверждения платежей).
Аудитор обычно запрашивает компоненты, а в некоторых случаях и все данные из этих систем. Однако благодаря технологии искусственного интеллекта аудиторы теперь могут запрашивать полный набор данных и получать многие из необходимых поднаборов данных, не беспокоясь о невозможности проанализировать полный набор данных.
ИИ также может анализировать данные, что помогает аудитору более правильно уточнить объем и планирование аудита, чтобы сосредоточиться на процедурах, которые более чувствительны к реальному риску.
ИИ может полностью трансформировать проверку записей в журнале. Идея может заключаться в том, чтобы изменить порядок операций аудита, чтобы в первую очередь выявлять элементы высокого риска.
Используя ИИ и анализируя всеобщее тестирование, можно провести тестирование записей журнала на самом раннем этапе аудита, например, когда проводится первоначальная оценка рисков. Это может позволить аудиторам в первую очередь проверять транзакции с самым высоким риском. -
ИИ может выполнять более целенаправленный сбор информации.
Например, аудиторы могут создать интеллектуальную платформу автоматизации, для связывания значительных объемов данных из отдельных PDF-файлов из рабочей книги клиента в одну рабочую книгу тестирования. Затем аудиторы могут использовать автоматизированные формулы для выявления нарушений. При нажатии на ячейку рецензент переходит к основному исходному документу, где он может проверить точность данных, и любой пользователь может легко увидеть, откуда взялись данные.
Причины, по которым аудиторские компании не используют искусственный интеллект
- Отсутствие обучения и инфраструктуры
- Технология слишком дорогая
- Невозможность доступа к полезным данным клиента
- Технология сложна в использовании
- Неадекватный клиентский контроль целостности данных
- Опасения по поводу того, что другие будут подвергать сомнению эту технологию
- Проблемы конфиденциальности или безопасности данных
- Результаты технологий слишком сложны в использовании
- Недостаток знаний о технологии
Что такое ИИ?
Технология искусственного интеллекта (ИИ) имитирует человеческий интеллект. Некоторые из его возможностей включают автоматизацию задач, ранее выполняемых людьми, таких как сбор бухгалтерских, налоговых и аудиторских данных. При выполнении задач технология учится на проанализированной ею информации и применяет эти уроки в будущих задачах, чтобы выносить обоснованные суждения и решать проблемы. Эта возможность называется машинным обучением, и она является ключевой для приложений ИИ, описанных в этой статье.
Машинное обучение — это один из нескольких типов ИИ, который используется во многих приложениях, часто в сочетании с другими технологиями ИИ. Например, цифровые помощники, такие как Siri от Apple и Alexa от Amazon, используют обработку естественного языка и машинное обучение для ответа на голосовые команды. Генеративный искусственный интеллект, более продвинутый тип машинного обучения, в прошлом году привлек большое внимание. Ожидается, что он будет все чаще использоваться в аудите, поскольку его надежность и точность повышаются, а также внедряются надлежащие средства контроля и другие меры защиты, связанные с безопасностью и конфиденциальностью данных.
Наши услуги:
-
Открытые модели Искусственного Интеллекта
-
Публичный сектор. Решения с открытым исходным кодом
-
Гражданские технологии. Решения с открытым исходным кодом
-
Автоматизация управления дебиторской задолженностью
-
Автоматизация учета кредиторской задолженности
-
Трансфертные цены. Молдова
Источник: