Mga Benepisyo ng AI sa Mga Proseso ng Audit

Habang patuloy na sumusulong ang teknolohiya, ang artipisyal na katalinuhan (AI) ay lalong pinagtibay sa iba’t ibang mga industriya upang i streamline ang mga proseso at mapabuti ang kahusayan. Ang larangan ng audit ay walang pagbubukod, na may AI na naglalaro ng isang makabuluhang papel sa pagbabago ng paraan ng pagtatrabaho ng mga auditor. Sa artikulong ito, gagalugad namin ang paggamit ng AI sa mga proseso ng audit, mga benepisyo nito, at ang mga alituntunin para sa pag audit ng mga sistema ng AI.

Mga Benepisyo ng AI sa Mga Proseso ng Audit

Ang AI ay nagdudulot ng maraming mga benepisyo sa proseso ng panloob na audit, pagpapahusay ng kalidad ng audit, bilis, at kahusayan [1]. Ang isa sa mga pangunahing bentahe ng AI ay ang kakayahang leverage ang automation sa bawat yugto ng audit, na nagsisimula mula sa mga pagtatasa ng panganib sa pagpaplano ng audit, fieldwork, at pag uulat. Sa pamamagitan ng pag automate ng mga paulit ulit na gawain, pinapayagan ng AI ang mga auditor na tumuon sa mas kumplikado at idinagdag na halaga na mga aktibidad [1].

Ang pagtatasa ng panganib ay isang kritikal na aspeto ng proseso ng audit, at ang AI ay maaaring makatulong sa mga auditor sa yugtong ito. Ang mga algorithm ng AI ay maaaring suriin ang malaking dami ng data upang matukoy ang mga pattern at anomalya, na nagpapagana sa mga auditor na makakuha ng mas malalim na pananaw sa mga potensyal na panganib [1]. Tinutulungan nito ang mga auditor na unahin ang kanilang mga pagsisikap at epektibong ilaan ang mga mapagkukunan.

Sa panahon ng fieldwork phase, maaaring tulungan ng AI ang mga auditor sa pagsusuri ng malawak na halaga ng data nang mabilis at tumpak. Ang mga algorithm ng pag aaral ng makina ay maaaring makakita ng mga anomalya at outlier, na nag flag ng mga potensyal na lugar ng pag aalala para sa mga auditor upang siyasatin ang karagdagang [1]. Hindi lamang ito nakakatipid ng oras kundi nagpapabuti rin sa katumpakan at pagiging epektibo ng mga audit.

Bukod dito, mai streamline ng AI ang proseso ng pag uulat sa pamamagitan ng awtomatikong pagbuo ng mga ulat batay sa paunang natukoy na mga template. Sa pamamagitan ng pagkuha ng kaugnay na impormasyon mula sa mga natuklasan sa audit at paglalahad nito sa isang nakabalangkas na paraan, ang AI ay nagbibigay daan sa mga auditor na makabuo ng komprehensibong mga ulat nang mahusay [1].

Mga Patnubay sa Pag audit para sa Mga Sistema ng AI

Kapag nag audit ng mga sistema ng AI ng isang organisasyon, napakahalaga na tukuyin ang saklaw at layunin ng audit [2]. Dapat isaalang alang ng mga auditor ang mga panganib na inisyatibo ng AI sa organisasyon at buuin ang mga ito sa isang risk and control matrix (RCM). Ang RCM ay nagtatala ng bawat panganib at mga kaugnay na kontrol nito, na nagbibigay ng isang balangkas para sa mga auditor upang masuri ang pagiging epektibo ng mga kontrol sa pagbawas ng mga panganib na may kaugnayan sa AI [2].

Dapat ding suriin ng mga auditor ang transparency at explainability ng mga sistema ng AI. Habang nagiging mas kumplikado ang mga algorithm ng AI, mahalaga na maunawaan kung paano sila gumagawa ng mga desisyon at kung maipapaliwanag ang mga ito sa mga stakeholder [3]. Dapat suriin ng mga auditor kung ang organisasyon ay nagpatupad ng mga hakbang upang matiyak ang transparency at pananagutan sa mga sistema ng AI.

Ang isa pang kritikal na aspeto ng pag audit ng mga sistema ng AI ay sinusuri ang kanilang pagiging patas at bias. Ang mga sistema ng AI ay maaaring hindi sinasadyang mapanatili ang mga biases na naroroon sa data na ginagamit upang sanayin ang mga ito, na humahantong sa mga diskriminasyong kinalabasan [4]. Dapat suriin ng mga auditor kung ang organisasyon ay nagpatupad ng mga mekanismo upang matukoy at pabatain ang bias sa mga sistema ng AI, tinitiyak ang patas at etikal na paggawa ng desisyon.

Dagdag pa, dapat suriin ng mga auditor ang tibay at pagiging maaasahan ng mga sistema ng AI. Ito ay nagsasangkot ng pagsusuri ng katumpakan, katumpakan, at pagganap ng mga algorithm ng AI [4]. Dapat isaalang alang ng mga auditor ang mga kadahilanan tulad ng kalidad ng data, mga proseso ng pagpapatunay ng modelo, at patuloy na pagsubaybay sa mga sistema ng AI upang matiyak ang kanilang pagiging maaasahan.

Pangwakas na Salita

Ang AI ay nag rebolusyon sa larangan ng audit, na nag aalok ng maraming mga benepisyo sa mga tuntunin ng kahusayan, katumpakan, at kalidad ng audit. Sa pamamagitan ng leveraging automation at advanced analytics, pinapayagan ng AI ang mga auditor na tumuon sa mga aktibidad na may mas mataas na halaga at makakuha ng mas malalim na pananaw sa mga potensyal na panganib. Gayunpaman, ang mga sistema ng auditing AI ay nangangailangan ng maingat na pagsasaalang alang sa iba’t ibang mga kadahilanan, kabilang ang pagtatasa ng panganib, transparency, patas, at pagiging maaasahan. Ang pagsunod sa mga alituntunin sa pag audit para sa mga sistema ng AI ay nagsisiguro na ang mga organisasyon ay maaaring magamit ang kapangyarihan ng AI habang pinapanatili ang mga pamantayan sa etika at pagbawas ng mga panganib.