Быстрая загрузка страницы оказывает положительное влияние на поведение пользователей и удовлетворенность ими сайтом. Медленная загрузка страниц, наоборот, может отпугнуть посетителей и ухудшить пользовательский опыт. Поэтому оптимизация скорости загрузки страницы является одним из ключевых аспектов аналитики поведенческих факторов. Технологии, применяющие искусственный интеллект, могут выявлять закономерности, делать логические выводы. Незаменимыми технологии на основе искусственного интеллекта и машинного обучения выступают, если необходимо выявить аномалии или рискованные транзакции. В статье изучены возможности модернизации сферы аудита посредством применения различных цифровых технологий.
Процедуры напоминания — основное руководство
Рассматривая доступные нам результаты исследований в области поведенческого аудита, мы отмечаем, что такие исследования ведутся уже более полувека. В результате проведенного им обширного исследования была сформулирована теория треугольника мошенничества. В настоящее время подавляющее большинство поведенческих исследований по-прежнему проводится зарубежными учеными. Все эти метрики важны для понимания того, как пользователи взаимодействуют с сайтом. В будущем в сфере аудита также будет уделяться больше внимания стратегическим консультационным услугам. Поскольку ИИ выполняет рутинные задачи, аудиторы получат больше возможностей сосредоточиться на предоставлении дополнительных услуг, таких как управление рисками, финансовое планирование и консультирование по соблюдению нормативных требований. Этот переход повысит роль аудиторов — от исполнителей требований к стратегическим партнерам. Выводы исследования свидетельствуют о том, что мы находимся на пороге настоящей революции в финансовой отчетности, переходя из «цифровой эпохи» в «эпоху ИИ».
Что такое ИИ?
Подобная осторожность обусловливается недоверием к искусственному интеллекту. Даже при оценке потенциальной выгоды и эффективности пользователи сталкиваются с трудностями ввиду нехватки знаний и опыта по разным аспектам разработки и работы с машинным обучением. Используйте регрессионные модели для оценки вероятности ошибок в отчетности. Алгоритм XGBoost, обученный на данных 5000 аудиторских проверок, сокращает ложноположительные срабатывания на 23% при точности 85%. Оценка AI-агентов в реальных задачах необходима для обеспечения их надёжности, эффективности и соответствия бизнес-целям. Такой подход позволяет сфокусироваться на наиболее значимых аспектах работы AI и протестировать его в условиях, максимально приближенных к реальному использованию. Дополнительно создаётся эталонный (ground truth) датасет, который используется для проверки точности и согласованности ответов модели. Сопоставляя ключевые показатели эффективности (KPI) со стратегическими задачами компании, мы гарантируем, что измеряем действительно значимые аспекты работы AI-агента. Это часто требует адаптации метрик, таких как соблюдение контекста (Context Adherence), в зависимости от ожидаемого вклада AI-агента в бизнес-процессы. Прямая интеграция с вашими AI-платформами и источниками данных позволяет импортировать критически важную информацию — такие как решения агента, вызовы функций и финальные ответы — напрямую в SuperAnnotate. Консолидация всей информации в одном месте ускоряет процесс оценки, минимизирует ручную работу и помогает быстрее внедрять улучшения.
- Кроме того, часто возникают неоднозначности в определении причинно-следственных связей между поведенческими факторами и результатами.
- Следовательно внедрение средств искусственного интеллекта непосредственно в сам процесс проверки, сопровождается высокими рисками в оценке правильности составления отчета.
- Прогнозная аналитика на основе искусственного интеллекта может помочь аудиторам прогнозировать потенциальные риски и финансовые тенденции, обеспечивая упреждающее управление рисками и стратегическое планирование.
- Это позволяет не только оценивать текущее состояние дел, но и прогнозировать возможные проблемы, предлагая рекомендации для их предотвращения.
- Для этого разрабатывается чек-лист оценки AI-агента, включающий репрезентативные задачи и вопросы.
В результате передаваемые данные могут потерять свою точность и достоверность [12]. По данным PwC, системы ИИ сокращают время анализа крупных массивов финансовых данных на 67%, снижая риски человеческих ошибок. Например, KPMG внедрила платформу Ignite AI для автоматизации тестирования транзакций – это позволило выявлять аномалии в 1.5 раза быстрее ручных методов.
Первый сервис аудитов с ИИ
Согласно CPA Journal, при использовании корпорациями метода RPA в бухгалтерском учете и аудите работники могут сократить время проверок отчетов и контрактов до всего пары недель, а не нескольких месяцев. Рассмотреть трактовку понятия искусственного интеллекта и его применение в аудите и бухгалтерском учете. В розничной торговле анализ паттернов закупок выявляет 40% скрытых мошеннических схем. Для производственных компаний предиктивные модели сокращают ошибки в калькуляции себестоимости на 25% за счет анализа 150+ параметров производства. Исследования отечественных ученых в этой области представлены в весьма ограниченном объеме. При этом в основном исследования российских ученых, проводятся в специфической сфере охраны труда, получившей достаточно широкую известность как «поведенческий аудит безопасности». В этой области можно отметить работы таких авторов как Беднаржевский С. Однако результаты перечисленных и других исследований в этой области имеют весьма опосредованное отношение к финансовому аудиту, поэтому не входят в область нашего рассмотрения. В последние десятилетия искусственный интеллект стал неотъемлемой частью современного мира. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/