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通过人工智能和自动化降低审计风险

上市公司必须遵守复杂的会计和投资者保护规定，而这种情况并不是一成不变的。管理当局在不断增加法规的同时也在更新现有的法规。这为在单个国家管理法规遵从性的组织创造了一个巨大的任务。对于跨国公司来说，这项工作变得越来越困难。核查和遵守众多复杂法规的挑战最终转嫁给了审计和担保公司。

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不遵从性可能会产生严重的后果——远远超出公司范围——因为流程变得越来越相互联系，企业内外的功能变得相互依赖。这意味着审计人员要承担更大的责任来确保遵从性。最近，几家审计事务所出庭为未报告客户违规行为和未能发现欺诈行为辩护。为了管理这些类型的负债，审计公司现在正在整个审计生命周期中部署软件。这为审计员提供了实现以下目标的额外工具:

• 扩大范围
• 识别高风险交易。
• 检测财务报告中的异常和欺诈。
• 优化资源。
• 增加利润。
• 保护公司和客户的品牌形象。

优化审计和保证

审计公司正在使用技术公司，探索机器人过程自动化，机器学习，数据分析和人工智能的使用。这些技术自动化重复的手动任务，识别欺诈的隐藏模式，并找到强制进程被规避的场景。审计员确定客户日常运营中的风险和控制，然后识别控制目标，战略目标以及风险的频率和类型。通过通过认知情报的高级阶段通过数据集成和分析的基础阶段，技术正在帮助所有领域的审计公司。

技术正在优化审计周期，提高速度和准确性，降低成本，并确保审计人员的有效部署。一些可以从新技术中获益的审计过程包括:

• 评估业务风险并进行交易谈判-数据分析不仅可以帮助识别客户参与的风险，还可以缩小工作范围，正确估计所需的工作量。这减少了成本超支的风险。
• 计划审计工作- 大型审计需要提供时间表，资源，范围覆盖，位置覆盖，实体覆盖，整合工作，通信策略以及风险和缓解的详细计划。数据分析和RPA帮助完成计划，并提供整个审计流程和所需的里程碑的明确愿景。计划中的任何缺陷都可能导致损失重要的物质覆盖范围。数据分析有助于确定要涵盖的内容，而RPA可以指导计划。
• 执行审计现场工作在当前的审计过程中，分析和取证通常处于次要地位，审计过程主要是手动的，主要集中在大量的数据收集上。有了自动化，取证变得更加重要，并减少了不遵从性的风险。人工智能驱动的语义智能编译大量数据，并自动推荐重要控制的增强和补救。控制失败几乎是实时检测到的，这使审计人员能够标记出关注的问题，并使企业能够在问题到达监管机构之前采取纠正措施。
• 识别异常行为- 通过机器学习到位，审计员可以在合同中确定特殊行为并测量影响。它们还可以插入容易欺诈的漏洞。
• 生成报告和分析- RPA，结合分析和自然语言处理，可以帮助生成跨垂直、位置和实体的报告。它还可以提供详细的报告与用户友好的表示和突出需要注意的领域。

自动化的风险

虽然人工智能提供了巨大的机会，但组织必须考虑到相关的风险。其中一个危险对人工智能来说是普遍存在的:在算法中嵌入人类的偏见。

亚马逊去年放弃了由机器学习驱动的实验性招聘技术，因为这家在线巨头发现该工具对女性有偏见。人工智能还导致了从种族歧视到彻头彻尾的种族主义的在线图片搜索。

这些问题并不新鲜。所指出的哈佛商业评论，英国种族平等委员会(UK Commission for Racial Equality)得出结论称，英国一所医学院的自动化系统歧视女性或拥有非欧洲名字的申请人。那件事发生在1988年。

在一份有关人工智能的报告中，内部审计师协会(Institute of Internal Auditors)将偏见列为必须考虑的重要风险之一。该协会还警告了嵌入人类逻辑错误、测试和监督不足以及可能的财务或声誉损害的风险。

组织必须仔细考虑在审计中使用人工智能，并认识到这种技术的局限性。

即使取得了如此巨大的进步，完成审计也需要人工干预。在cfo.com.汤姆森路透社的共同首席运营官Brian Peccarelli指出了应收账款可收回性和善意和其他无形资产作为人类将继续参加中心阶段的地区的估值。

然而，数字技术的发展大大降低了报告风险。审计事务所可以提供更优质的服务，优化资源，扩大覆盖范围，及早发现过程中的缺陷，轻松跟踪整个审计过程。