6 Przypadki użycia AI dla audytorów wewnętrznych

Funkcje audytu wewnętrznego znajdują się pod coraz większą presją, aby robić więcej przy ograniczonych zasobach. Krajobrazy ryzyka rozszerzają się, wymagania regulacyjne rosną, a zainteresowane strony oczekują szybszych i głębszych analiz. Sztuczna inteligencja oferuje audytorom wewnętrznym praktyczne narzędzia pozwalające sprostać tym wymaganiom. Oto sześć konkretnych sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji w audycie wewnętrznym.

1. Ciągłe monitorowanie transakcji

Tradycyjne audyty wewnętrzne opierają się na okresowych przeglądach i pobieraniu próbek statystycznych. Sztuczna inteligencja umożliwia przejście w stronę ciągłego monitorowania, w którym algorytmy analizują 100 procent transakcji w czasie rzeczywistym lub prawie rzeczywistym.

Modele uczenia maszynowego można szkolić w celu rozpoznawania normalnych wzorców transakcji i odchyleń od flag. Nietypowe kwoty płatności, nietypowe relacje z dostawcami, transakcje przeprowadzane poza godzinami pracy i duplikaty płatności mogą być wykrywane automatycznie. Takie podejście powoduje, że audyt wewnętrzny przechodzi od postawy reaktywnej, polegającej na wykrywaniu problemów po fakcie, do postawy proaktywnej, która identyfikuje pojawiające się ryzyka.

Ilość danych we współczesnych przedsiębiorstwach sprawia, że ​​ciągłe monitorowanie bez automatyzacji jest niepraktyczne. Sztuczna inteligencja radzi sobie ze skalą, a audytorzy skupiają swoją wiedzę na badaniu oznaczonych pozycji i ocenie ich znaczenia.

2. Wykrywanie i zapobieganie oszustwom

Wykrywanie nadużyć to jedno z najbardziej dojrzałych zastosowań AI w audycie wewnętrznym. Modele uczenia maszynowego doskonale radzą sobie z identyfikowaniem wzorców, których wykrycie w dużych zbiorach danych byłoby dla ludzi trudne.

Sztuczna inteligencja może analizować raporty wydatków pod kątem wskaźników oszustwa, takich jak wydatki w liczbach okrągłych, kolejne numery paragonów, zgłoszenia weekendowe i kwoty tuż poniżej progów zatwierdzenia. W przypadku zobowiązań modele mogą identyfikować fikcyjnych dostawców, analizując zbieżność adresów z danymi pracowników, wzorcami płatności i brakiem typowych cech dostawców.

Siła sztucznej inteligencji w wykrywaniu oszustw polega na jej zdolności do uczenia się i dostosowywania. W miarę pojawiania się nowych schematów oszustw modele można przekwalifikować, aby rozpoznawały zaktualizowane wzorce. Ta zdolność adaptacji stanowi znaczącą przewagę nad statycznymi systemami opartymi na regułach.

3. Ocena ryzyka i planowanie audytu

Sztuczna inteligencja może usprawnić proces oceny ryzyka, który wpływa na planowanie audytu. Analizując dane z całej organizacji, w tym transakcje finansowe, wskaźniki operacyjne, zapisy dotyczące zgodności i dane zewnętrzne, modele uczenia maszynowego mogą identyfikować obszary o podwyższonym ryzyku.

Przetwarzanie języka naturalnego może skanować aktualizacje przepisów, raporty branżowe i komunikację wewnętrzną w celu sygnalizowania pojawiających się zagrożeń. Modele predykcyjne pozwalają oszacować prawdopodobieństwo i potencjalny wpływ różnych scenariuszy ryzyka, pomagając liderom audytu w alokowaniu zasobów do najważniejszych obszarów.

To oparte na danych podejście do oceny ryzyka uzupełnia profesjonalny osąd dowodami ilościowymi, w wyniku czego plany audytu są lepiej ukierunkowane i łatwiejsze do obrony.

4. Analiza dokumentów i przegląd umowy

Audytorzy wewnętrzni często przeglądają umowy, zasady i dokumenty regulacyjne. Przetwarzanie języka naturalnego oparte na sztucznej inteligencji może znacznie przyspieszyć tę pracę.

Narzędzia mogą wyodrębniać z umów kluczowe warunki, takie jak warunki płatności, klauzule odnowienia, górne limity odpowiedzialności i zobowiązania dotyczące zgodności. Mogą porównywać warunki umowy z polityką firmy lub wymogami regulacyjnymi i sygnalizować rozbieżności. W przypadku audytów portfeli umów najmu, umów zaopatrzenia lub umów o przychodach funkcja ta pozwala zaoszczędzić znaczną ilość czasu.

Sztuczna inteligencja może również analizować wewnętrzne zasady i procedury, aby zidentyfikować luki, niespójności lub nieaktualne przepisy. Wspiera to przeglądy ładu korporacyjnego i pomaga organizacjom w utrzymaniu aktualnej, skutecznej dokumentacji.

5. Automatyzacja dokumentów roboczych

Przygotowanie dokumentacji roboczej jest jednym z najbardziej czasochłonnych aspektów audytu wewnętrznego. Narzędzia AI mogą zautomatyzować część tego procesu, wyodrębniając dane z systemów źródłowych, przeprowadzając standardowe analizy i generując wersję roboczą dokumentacji.

Na przykład sztuczna inteligencja może pobierać dane dotyczące salda próbnego, przeprowadzać procedury analityczne, porównywać wyniki bieżącego okresu z poprzednimi okresami i budżetami oraz dokumentować wyniki w ustandaryzowanym formacie. Audytorzy przeglądają i udoskonalają wyniki, zamiast budować wszystko od zera.

Automatyzacja ta skraca czas poświęcany na rutynową dokumentację i pozwala audytorom poświęcić więcej wysiłku aspektom swojej pracy wymagającym dużej ilości osądów, takim jak ocena znaczenia ustaleń i opracowywanie zaleceń.

6. Analityka danych na potrzeby testów kontrolnych

Analityka oparta na sztucznej inteligencji zmienia sposób, w jaki audytorzy wewnętrzni testują kontrole. Zamiast wybierać próbki i testować poszczególne transakcje, audytorzy mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do analizy całych populacji i oceny skuteczności kontroli w odniesieniu do wszystkich działań.

W przypadku kontroli dostępu sztuczna inteligencja może analizować uprawnienia użytkowników w różnych systemach i identyfikować konflikty w zakresie podziału obowiązków. W przypadku kontroli finansowej modele mogą weryfikować, czy w przypadku każdej transakcji, a nie tylko próbki, przestrzegano procedur zatwierdzania. W celu kontroli IT sztuczna inteligencja może monitorować dzienniki systemowe pod kątem prób nieautoryzowanego dostępu lub zmian konfiguracji.

To kompleksowe podejście do badań kontrolnych zapewnia większą pewność niż tradycyjne metody pobierania próbek. Generuje także bogatsze dane na potrzeby raportowania do komitetów audytu i kierownictwa, wzmacniając wiarygodność i wpływ funkcji audytu wewnętrznego.

Idź naprzód

Wdrożenie sztucznej inteligencji nie wymaga od zespołów audytu wewnętrznego zostania analitykami danych. Wiele narzędzi jest przeznaczonych dla użytkowników biznesowych i integruje się z istniejącymi przepływami pracy audytu. Kluczem jest rozpoczęcie od konkretnych przypadków użycia o dużej wartości, budowanie zaufania poprzez wczesne zwycięstwa i stopniowe rozszerzanie zakresu prac audytowych wspomaganych przez sztuczną inteligencję. Audytorzy wewnętrzni korzystający z tych narzędzi zapewnią większą wartość, zidentyfikują więcej ryzyk i będą działać wydajniej.