Demistyfikacja sztucznej inteligencji na potrzeby audytu

Technologia SI odgrywa istotną i ewoluującą rolę w tym, jak rozumiemy i współdziałamy z otaczającym nas światem, ale pytanie w naszym świecie brzmi, co SI oznacza dla audytorów?

Ponad 60 lat temu pierwsze projekty SI koncentrowały się na takich zadaniach jak tłumaczenie językowe. W szczytowym okresie zimnej wojny rząd USA sfinansował projekt mający na celu ustalenie, czy maszyna może tłumaczyć między angielskim a rosyjskim, ale postęp był ograniczony ze względu na dostępną obecnie moc obliczeniową.

Nowsze rozwiązania, takie jak IBM Watson pokonujący a Jeopardy! mistrz z 2011 roku i program AlphaGo pokonujący ludzkiego gracza Go w 2015 roku, przybliżyły nas do myślących komputerów. AI i związana z nią technologia, uczenie się maszynowe, zrozumiały i podjęły działania na całym świecie. Ale nie osiągnęły one punktu, w którym ludzkie niuanse i inspiracje są zastępowalne.

AI przekształca branżę księgową poprzez przetwarzanie ogromnych ilości danych o klientach w celu raportowania zachowań, trendów i anomalii. Do celów audytu, AI oferuje zaawansowane metody zrozumienia ksiąg rachunkowych, wykrywania istotnych nieprawidłowości oraz raportowania ryzyka dla klientów.

Jak AI pomaga audytorom

Sztuczna inteligencja automatyzuje wiele zadań, które wcześniej były wykonywane ręcznie, np. przyjmowanie danych, i analizuje 100% zbioru danych, nie wymagając od człowieka tworzenia testów, pisania skryptów ani pamiętania wszystkich reguł. Kluczem do przyszłości audytu jest to, że sztuczna inteligencja zmienia definicję wystarczającej pewności, poprzez zrozumienie całej księgi i identyfikowanie anomalii w oparciu o ryzyko, a nie reguły.

Dzięki pewności opartej na analizie ryzyka transakcje są oznaczane w celu zbadania, w jaki sposób odbiegają od zestawu danych, np. nietypowe płatności lub działania, które normalnie nie byłyby objęte tradycyjnymi praktykami badawczymi. Podczas gdy ludzie polegają na osądzie i losowym doborze próby, co może być czasochłonne i podatne na zaginięcie pozycji, SI szybko analizuje informacje, aby ujawnić ryzyko, o którym nigdy wcześniej nie myślała.

Systemy oparte na sztucznej inteligencji również stale się uczą i dostosowują do danych. W miarę wprowadzania i przetwarzania większej ilości informacji, SI analizuje dane wtórne i krzyżowe z wykorzystaniem setek zmiennych.

AI zmniejsza również ilość pracy zarówno po stronie firmy jak i klienta. Dzięki temu, że kompletne księgi są spożywane i analizowane, przy niewielkim wysiłku manualnym, potrzeba zadawania pytań klientowi jest zminimalizowana. Audytorzy mogą swobodnie badać i zagłębiać się w szczegóły według własnego uznania, co zapewnia im bogatszy niż kiedykolwiek wcześniej obraz finansowy.

Wpływ grypy ptaków na siłę roboczą

Czy AI zastąpi księgowych? Odpowiedź brzmi definitywnie “nie”. Nie może ona zastąpić doświadczenia i osądu biegłych rewidentów, ani też zrozumieć i zarządzać relacjami między firmami i klientami.

AI współpracuje z ludźmi, automatyzując i przyspieszając realizację dużych i złożonych zadań związanych z danymi i pomaga w podejmowaniu decyzji w zakresie identyfikacji nieprawidłowości i określania ryzyka. Jest to technologia o charakterze transformatywnym, w związku z czym każda firma musi uważnie rozważyć strategię jej przyjęcia i ramy czasowe.

Jednak SI już teraz poprawia zakres i jakość zleceń oraz zapewnia większy poziom pewności wielu firmom na całym świecie. Konieczne jest, aby firmy zbadały, co wnosi do dyskusji ptasia grypa i zdecydowały, jaka jest ich najlepsza droga.

Dzisiaj pytanie brzmi: czy trzymać się tradycyjnych narzędzi i praktyk, czy też przyjąć to, co SI ma do zaoferowania tu i teraz.

MindBridge Ai przywraca zaufanie do danych finansowych dzięki Ai Auditor, jedynemu na świecie rozwiązaniu w zakresie badania sprawozdań finansowych napędzanemu przez sztuczną inteligencję, które wykorzystuje naukę maszynową i techniki sztucznej inteligencji do zwiększenia potencjału ludzkiego i ponownego zdefiniowania zasadnego zabezpieczenia przed ryzykiem.

Powiązane artykuły

Nauka maszynowa nie jest końcem dla księgowych

Czy AI jest przyszłością pracy doradczej w biznesie?