الذكاء الاصطناعي: التحضير لمستقبل التدقيق

بقلم رامو براساد دوتيل ، نائب المدقق العام ، مكتب المدقق العام ، نيبال

خلفية

لقد غيرت الثورة التكنولوجية حياتنا وعطلتها بطريقة لا تصدق ، ومع تزايد أحجام البيانات وعمليات الرقابة ذات الصلة ، تتطلب ديناميكيات التدقيق العام أيضًا تغييرًا جوهريًا.

تمت المصادقة على إعلان موسكو في المؤتمر الثالث والعشرين للمنظمة الدولية للمؤسسات العليا للرقابة المالية والمحاسبة (الإنتوساي) ، وهو يشجع المؤسسات العليا للرقابة المالية والمحاسبة (SAIs) على رعاية مدققي المستقبل ، الذين يمكنهم استخدام تحليلات البيانات وأدوات الذكاء الاصطناعي (AI) والأساليب النوعية المتقدمة ؛ تعزيز الابتكار والعمل كلاعبين استراتيجيين ومبادلين للمعرفة ومنتجي البصيرة.

معرف AI

تُعرِّف منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية الذكاء الاصطناعي بأنه نظام قائم على الآلة يمكنه ، في ضوء مجموعة من الأهداف التي يحددها الإنسان ، وضع تنبؤات أو توصيات أو قرارات تؤثر على البيئة الحقيقية أو الافتراضية

تتضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي ، المصممة للعمل على مستويات مختلفة من الاستقلالية ، إدخال كميات كبيرة من البيانات ذات الصلة بمهمة معينة وبناء مجموعة من القواعد لمساعدة الجهاز على التعلم من تلك البيانات لتحديد كيفية أداء المهمة بكفاءة. فلسفة نظام الذكاء الاصطناعي الأساسية: استخدام الخوارزميات لتحديد الأنماط الأساسية المخفية عمومًا عن الأنظار.

تحاكي مثل هذه الأفعال الدماغ البشري ، مما يستلزم درجة معينة من التفكير والتحليل والاستدلال والتقدير. عندما يتم تنفيذ مثل هذه الإجراءات بواسطة آلة أو كمبيوتر ، يقال إنها ذكاء اصطناعي. ومن الأمثلة على ذلك تقنية التعرف على الكلام والوجه والروبوتات التي تتصرف بشريًا والسيارات ذاتية القيادة.

استخدام الذكاء الاصطناعي في التدقيق العام

يمكن للذكاء الاصطناعي تسهيل عملية التدقيق ، حيث يساعد في أداء العديد من المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً بشكل أكثر كفاءة. مسار مفاهيمي للتدقيق المجهول الهوية أو عن بعد ، يخطط الجهاز الأعلى للرقابة المالية والمحاسبة في نيبال حاليًا لتطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في أعمال التدقيق ، بما في ذلك:

أتمتة العمليات الروبوتية (RPA ). يمكن تنفيذ العديد من مهام التدقيق التكراري بشكل أكثر كفاءة باستخدام تقنية RPA. بعد تحميل البيانات من الكيانات الخاضعة للرقابة إلى نظام الجهاز الأعلى للرقابة المالية والمحاسبة ، يمكن لـ RPA تحديد التناقضات والقيم المتطرفة التي يمكن للمدققين البشريين معالجتها بعد ذلك.

على سبيل المثال ، يتم خصم الضرائب المقتطعة على المدفوعات بسعر محدد. إذا تم إجراء هذه المدفوعات بدون هذه التخفيضات الضريبية المحددة ، فإن تقنية RPA ترسل هذه المعلومات ، مما يسمح لمراجعي الحسابات بإجراء مزيد من التحقيق.

يمكن أيضًا تسخير قوة التقنيات الآلية لعامل متغيرات متعددة ويمكن برمجتها لتقديم تنبيهات لأصحاب المصلحة المتنوعين.

أدوات تحسين البحث . تقييم المخاطر هو نشاط تدقيق أساسي ، ويخصص الجهاز الأعلى للرقابة المالية والمحاسبة في نيبال موارد التدقيق بناءً على درجة المخاطر.

يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتصنيف الكيانات وتجميعها بينما يمكن لمحرك المخاطر المصمم بالذكاء الاصطناعي حساب درجة على الطبيعة المتزايدة للمخاطر. يمكن برمجة محرك المخاطر للنظر في معايير مختلفة ، مثل الأهمية النسبية وحجم المعاملات وفئتها والحساسية والتعقيد وتصنيف الكيانات الخاضعة للرقابة ، مما يساعد في تخصيص الموارد.

علاوة على ذلك ، يساعد الذكاء الاصطناعي في القضاء على القيود المتأصلة في أخذ عينات المراجعة باستخدام نقاط تحكم مختلفة لتحليل المعاملات وتصنيفها على أنها عالية أو متوسطة أو منخفضة المخاطر.

يتيح استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتعيين نقاط التحكم إجراء مراجعات بنقرة واحدة ، ويمكن البحث عن المعاملات عالية المخاطر بسرعة ويمكن أن توفر تنبيهات للمدققين.

وبالمثل ، فإن أدوات تحسين البحث مفيدة بنفس القدر في تحديد المشتريات عالية القيمة والتحليلات الجغرافية المكانية. يعد تحسين البحث فعالاً أيضًا في عمليات تدقيق الإيرادات ، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف بسرعة على حالات التأخر في سداد الضرائب والشذوذ ، مثل العوائد التي تظهر خسائر متكررة ، ونسب الربح الإجمالي والصافي السلبية ، ومعدلات التعريفة المختلفة المطبقة على السلع المماثلة.

شبكة عصبية اصطناعية . تتعرف الشبكات العصبية الاصطناعية على البيانات أو أنماط المعاملات وتحفظها ، ويقوم الجهاز الأعلى للرقابة المالية (SAI) في نيبال بإعداد نموذج تنبؤي بناءً على المشكلات أو الملاحظات المحددة في عمليات التدقيق السابقة ، مثل تجاوز التكلفة والوقت ، وتناقضات قانون المشتريات ، وحسابات الضرائب الخاطئة ، وصرف المنح الحكومية غير المصرح بها ، وغير المعتاد. النفقات ، للكشف عن الحالات المماثلة.

في هذا السياق ، سيستخدم الجهاز الأعلى للرقابة المالية والمحاسبة في نيبال التعرف الضوئي على الأحرف لأتمتة استخراج بعض المعلومات الميدانية الثابتة من المستندات بتنسيقات مختلفة وسيستخدم الخوارزميات التي توفق بين بيانات تحصيل الإيرادات للمساعدة في استخلاص استنتاجات التدقيق.

استخراج المعلومات واستخراج البيانات. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لجمع وتجميع واستخراج وتحليل الإيرادات والنفقات الحكومية المخزنة في أنظمة مختلفة. يمكن أن تدعم الخوارزميات أيضًا بيانات الاستيراد والتصدير من الأنظمة المتكاملة لتحديد الحالات الشاذة بسرعة.

على سبيل المثال ، يمكن أن يستخدم الجهاز الأعلى للرقابة المالية والمحاسبة في نيبال الذكاء الاصطناعي للبحث عن أسعار كتالوج السلع التي ينشرها المنتجون ومقارنتها بأسعار المشتريات الحكومية. وبالمثل ، يمكن التحقق من معلومات مبيعات الشركة من خلال تطبيق تقنيات استخراج البيانات على وسائل التواصل الاجتماعي أو مواقع الويب ذات الصلة.

معالجة اللغة الطبيعية. يمكن لهذه الخوارزميات أتمتة تصنيفات مراقبة التدقيق بناءً على البيانات التاريخية لمعرفة المعايير وتطبيق قواعد مماثلة لأتمتة المهام.

يسمح فهم اللغة الطبيعية بمراجعة البيانات وإنشاء استبيانات تلقائيًا لإرسالها إلى الكيانات الخاضعة للرقابة إذا ظهرت فجوات ملحوظة.

على سبيل المثال ، إذا حدد النظام زيادة كبيرة في النفقات العامة لدافعي الضرائب والأجور والمبيعات ونفقات التوزيع مقارنة بالعام السابق ، فيمكنه تلقائيًا طرح أسئلة تتعلق بأسباب وأدلة مثل هذه الظروف.

وبالمثل ، إذا لم يمتثل أحد الكيانات لقواعد الشراء على مدار العام ، يمكن أن تثير معالجة اللغة الطبيعية أسئلة وتطلب توضيحًا من الكيانات الخاضعة للتدقيق.

استنتاج

لا يزال تعزيز ثقة الجمهور في الميزانيات الحكومية والإدارة المالية وإعداد التقارير وضمان أن تفويضات وموارد الأجهزة العليا للرقابة المالية والمحاسبة تعزز المساءلة والشفافية أمرًا بالغ الأهمية.

يساعد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في أداء أعمال الرقابة باستخدام الموارد المتاحة لتحقيق نتائج عالية الجودة. من خلال مجموعة متنوعة من التحليلات ، تحدد أدوات الذكاء الاصطناعي الأنماط والاستثناءات لمزيد من التحقيق من قبل المدققين البشريين وزيادة إمكانيات التدقيق عن بعد.

لا يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي بالكامل إلا إذا كانت الكيانات الخاضعة للرقابة مؤتمتة وتوفر الوصول إلى المعلومات عبر الإنترنت. بالإضافة إلى ذلك ، لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل البشر والشكوك المهنية للمدققين.

بينما يمكن أن تشير أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى المخاطر ، إلا أن هناك حاجة إلى مدققين بشريين لمزيد من التحقيق في الظروف والأسباب والآثار الفعلية. من الضروري استخدام الذكاء الاصطناعي كتقنية مساعدة لزيادة عملية التدقيق وعلى نفس القدر من الأهمية أن تقوم الأجهزة العليا للرقابة بتنمية القوى العاملة الماهرة لتسخير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

إن دعوة الإنتوساي لاستخدام الذكاء الاصطناعي هي دعوة مشجعة ومناسبة على حد سواء ، ويجب على الأجهزة العليا للرقابة المالية والمحاسبة الاستعداد لمواجهة تحديات مشهد التدقيق المعطل.