Рішення на основі ШІ в аудиті
Інкубатор інновацій
.png)
МОЗКОВИЙ ШТУРМ
Було оцінено різні гібридні моделі, включаючи інтеграцію традиційних інфраструктур аудиту з різними алгоритмами ШІ.
.png)
КОНЦЕПТУАЛЬНА ОСНОВА
Гібридна модель була розроблена для поєднання традиційних принципів аудиту з штучним інтелектом, зосереджуючись на динамічній адаптивності та надійних фундаментальних знаннях.
Концептуалізація рішення
.png)
АНАЛІЗ ДОЦІЛЬНОСТІ
Потенціал для інтеграції штучного інтелекту з традиційними моделями аудиту виявився високим, враховуючи поточний технологічний прогрес.
ЕТАП ЗАКРІПЛЕННЯ НАВЧАННЯ
Моделювання та дослідження політики
Створено змодельоване середовище для моделі штучного інтелекту, щоб дослідити та вдосконалити її політики.
Дизайн функції винагороди
Розроблено функцію винагороди для узгодження з цілями аудиту.
Тестування та валідація
Проведено ретельне тестування з використанням історичних даних для підтвердження ефективності моделі.
Аудиторські фірми традиційно обережно ставляться до впровадження нових технологій, особливо тих, які не перевірені на ринку. Однак поява штучного інтелекту почала змінювати цю перспективу, оскільки стало зрозуміло, що штучний інтелект може значно підвищити продуктивність роботи.
У цьому прикладі досліджується, як провідна аудиторська фірма успішно інтегрувала рішення на основі ШІ для оптимізації своїх процесів аудиту.
СПОСТЕРЕЖЕННЯ ТА АНАЛІЗ
Традиційні методи аудиту, хоча й базуються на надійних фінансових принципах, борються зі складністю сучасних фінансових даних. З іншого боку, моделям ШІ бракує глибокої інтеграції цих принципів, що може обмежити їх ефективність.
.png)
ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМИ
Розробка гібридної моделі аудиту, яка поєднує надійність традиційних методів із гнучкістю ШІ.
Ідентифікація проблеми
.png)
ФОРМУВАННЯ ГІПОТЕЗИ
Поєднання традиційних теорій аудиту з можливістю адаптації ШІ може подолати ці обмеження.
ДИСТИЛЯЦІЯ ЗНАНЬ
Реалізовано процес дистиляції знань, де попередньо навчена традиційна модель керувала моделлю ШІ.
Етап впровадження
.png)
ПІДГОТОВКА НАБОРУ ДАНИХ
Зібрані та підтверджені історичні дані аудиту, гарантуючи, що вони придатні як для традиційних, так і для моделей ШІ.
Впровадження моделі RL на основі знань в аудиті не тільки підвищує точність і ефективність процесу аудиту, але й забезпечує відповідність вимогам, знижує витрати та постійно адаптується до мінливого фінансового ландшафту.
ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ
Комплексні показники
Оцінка ефективності за допомогою ряду показників, включаючи точність, ефективність і рівень відповідності.
Порівняльний аналіз
Порівняння даних про ефективність із порівняльними моделями, визначення ключових сильних сторін і областей для покращення.
РЕФЛЕКСІЯ ТА ПОВТОРЕННЯ
Виявлення обмежень
Проведено критичний огляд, щоб визначити потенційні сфери для покращення.
Майбутні вдосконалення
Заплановані майбутні напрямки досліджень, включаючи інтеграцію нових технологій, таких як ШІ та блокчейн.
Модель RL на основі знань використовує штучний інтелект для автоматичного визначення розбіжностей у фінансових даних із високою точністю. Зменшивши потребу в ручних перевірках даних, аудиторські фірми можуть значно скоротити операційні витрати.
Ефективність: автоматизовані процеси прискорюють робочий процес аудиту, дозволяючи аудиторам зосередитися на складних завданнях.
Точність. Підвищена точність виявлення розбіжностей і проблем з відповідністю забезпечує вищу фінансову чесність.
Модель використовує історичні дані, щоб передбачити потенційні розбіжності та проблеми з відповідністю до їх виникнення, що забезпечує проактивний аудит.
Профілактичні заходи: Раннє виявлення та вирішення проблем запобігає ескалації фінансових невідповідностей.
Зменшення ризику: можливості прогнозування зменшують ризик фінансових помилок і шахрайства.
Завдяки автоматизації різноманітних завдань аудиту модель значно скорочує час і витрати, пов’язані з ручними процесами аудиту.
Експлуатаційні витрати: компанії можуть щорічно економити мільйони, зменшуючи потребу в інтенсивній ручній праці.
Економія часу: автоматизовані системи виконують завдання аудиту швидше, ніж традиційні методи, підвищуючи загальну продуктивність.
Гібридна модель забезпечує відповідність нормативним стандартам шляхом постійного оновлення своєї бази знань і адаптації до нових нормативних актів.
Відповідність нормативним вимогам: модель відповідає найновішим фінансовим нормам, забезпечуючи відповідність усіх аудитів поточним стандартам.
Висока точність: безперервний процес навчання покращує точність моделі з часом, зменшуючи ймовірність помилок.