ΕπόμενοΕπόμενος οδηγός
AI Journal Entry Testing
Εφαρμογές
ΟΔΗΓΟΣ Εφαρμογών
AI σε δοκιμές ελέγχου SOX
Η τεχνητή νοημοσύνη στις δοκιμές ελέγχων SOX σημαίνει τη χρήση μηχανικής εκμάθησης, εξαγωγής εγγράφων και μοντέλων γλώσσας για την επιτάχυνση τριών τμημάτων της συμμόρφωσης Sarbanes-Oxley: τεκμηρίωση περιηγήσεων, εξέταση των στοιχείων που λειτουργούσαν τα στοιχεία ελέγχου και ανάλυση της πρόσβασης των χρηστών για διενέξεις διαχωρισμού καθηκόντων.
Σε αυτήν τη σελίδα4 λεπτά ανάγνωση
Επισκόπηση
Οι δημόσιες εταιρείες ξοδεύουν πολλά σε επαναλαμβανόμενες δοκιμές κάθε χρόνο. Η πρακτική αξία είναι η ευρύτερη κάλυψη και η ταχύτερη εύρεση εξαιρέσεων, υπό την προϋπόθεση ότι μπορεί να βασιστεί κανείς στον ίδιο τον αυτοματισμό.
Βαθιά κατάδυση
Η ενότητα 404 του νόμου Sarbanes-Oxley απαιτεί από τη διοίκηση να αξιολογεί τον εσωτερικό έλεγχο επί της χρηματοοικονομικής αναφοράς (ICFR), συνήθως σε σχέση με το πλαίσιο COSO 2013. Για μεγαλύτερα αρχεία, απαιτεί επίσης από τον εξωτερικό ελεγκτή να βεβαιώσει αυτήν την αξιολόγηση. Οι ελεγκτές κάνουν αυτή τη δουλειά σύμφωνα με το PCAOB AS 2201. Η δοκιμή ενός στοιχείου ελέγχου συνήθως περιλαμβάνει την κατανόηση της διαδικασίας μέσω μιας αναλυτικής περιγραφής, την αξιολόγηση του κατά πόσον ο έλεγχος έχει σχεδιαστεί σωστά και τον έλεγχο εάν λειτούργησε αποτελεσματικά σε όλη την περίοδο. Το AI είναι χρήσιμο σε τρία σημεία. Πρώτον, αναλυτική τεκμηρίωση. Τα μοντέλα ομιλίας σε κείμενο και γλώσσας μπορούν να συντάξουν αφηγήσεις επεξεργασίας, διαγράμματα ροής και πίνακες ελέγχου κινδύνου από συνεντεύξεις και έγγραφα συστήματος. Ωστόσο, ένα προσχέδιο δεν είναι μια περιήγηση. Σύμφωνα με το AS 2201, μια ενημερωμένη έκδοση ακολουθεί μια συναλλαγή κατά τη διάρκεια της διαδικασίας, χρησιμοποιώντας την έρευνα μαζί με την παρατήρηση, την επιθεώρηση και την εκ νέου απόδοση. Δεύτερον, έλεγχος αποδεικτικών στοιχείων. Η εξαγωγή εγγράφων μπορεί να διαβάσει εγκρίσεις, ημερομηνίες, πεδία εισιτηρίων και συμφωνίες και οι κανόνες μπορούν να ελέγξουν τα χαρακτηριστικά σε έναν ολόκληρο πληθυσμό αντί για ένα δείγμα 25. Τρίτον, διαχωρισμός καθηκόντων. Τα εργαλεία αναλύουν δεδομένα ασφάλειας ERP για να βρουν χρήστες με αντικρουόμενες δυνατότητες, όπως η δημιουργία προμηθευτών και η έγκριση πληρωμών. Τα εξειδικευμένα προϊόντα διακυβέρνησης πρόσβασης το κάνουν αυτό για το SAP και άλλα ERP και η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην ερμηνεία προσαρμοσμένων συναλλαγών και ρόλων ομάδας. Ισχύουν αρκετές προφυλάξεις. Οι αναφορές που δημιουργούνται από το σύστημα που τροφοδοτούν οποιαδήποτε δοκιμή είναι πληροφορίες που παράγονται από την οντότητα και η πληρότητα και η ακρίβειά τους πρέπει να ελεγχθούν. Εάν η διοίκηση χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να εκτελέσει έναν έλεγχο, η ίδια η τεχνητή νοημοσύνη χρειάζεται γενικούς ελέγχους πληροφορικής και διαχείριση αλλαγών. Όταν ο ελεγκτής χρησιμοποιεί τη διαχείριση δοκιμών που εκτελούνται με AI, ισχύει το πλαίσιο του AS 2201 για τη χρήση της εργασίας άλλων, συμπεριλαμβανομένης της ικανότητας και της αντικειμενικότητας των άλλων. Μια κοινή παρανόηση είναι ότι η αυτοματοποίηση κάνει τους ελέγχους αποτελεσματικούς. Τους δοκιμάζει μόνο πιο γρήγορα. Το δεύτερο είναι ότι οι δοκιμές πλήρους πληθυσμού αφαιρούν την ανάγκη να κρίνουμε εάν οι εξαιρέσεις είναι ελλείψεις ελέγχου και, εάν ναι, πόσο σοβαρές είναι.
Στρατηγικός αντίκτυπος
Δημιουργήστε επιλογές
Ο σχεδιασμός σε επίπεδο εφαρμογής καθορίζει εάν η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει τα πραγματικά αποτελέσματα.
Ομάδα και ροή εργασίας
Η καλή ενσωμάτωση ροής εργασιών δημιουργεί κέρδη παραγωγικότητας που μπορούν να εμπιστευτούν οι χρήστες.
Κίνδυνος και ασφάλεια
Οι καλές περιπτώσεις χρήσης μειώνουν την κόπωση λόγω αλλαγής και τον κίνδυνο εφαρμογής.
Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στις δοκιμές ελέγχου SOX
Η συνεχής παρακολούθηση των ελέγχων, όπου οι κανόνες αντιστοιχούν σε ζωντανές συναλλαγές και δεδομένα πρόσβασης και όχι στο τέλος του τριμήνου, κινείται από την πιλοτική εφαρμογή στη συνήθη χρήση σε ορισμένες εταιρείες. Τα γλωσσικά μοντέλα είναι πιθανό να αναλάβουν περισσότερη σύνταξη αφηγήσεων και εγγραφές ελλείψεων. Τα ανοιχτά ερωτήματα αφορούν τη διακυβέρνηση, όχι τις ικανότητες. Τα παραδείγματα περιλαμβάνουν τον τρόπο με τον οποίο η διοίκηση αποδεικνύει την επανεξέταση των συμπερασμάτων που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη και πώς οι ελεγκτές αξιολογούν τους ελέγχους που εξαρτώνται από ένα μοντέλο του οποίου η συμπεριφορά μπορεί να αλλάξει με μια ενημέρωση προμηθευτή. Οι εταιρείες που αντιμετωπίζουν τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης τους ως συστήματα που εμπίπτουν στο πεδίο εφαρμογής των γενικών ελέγχων πληροφορικής θα βρίσκονται σε ισχυρότερη θέση όταν το ζητήσουν οι ελεγκτές.
Υλοποίηση σε πραγματικό κόσμο
Μετά από μια ενδιάμεση σύσκεψη σχετικά με τη διαδικασία αγοράς προς πληρωμή, ένα εργαλείο μετατρέπει την ηχογραφημένη συνέντευξη σε προσχέδιο αφήγησης και λίστα ελέγχων. Στη συνέχεια, ο ελεγκτής επιβεβαιώνει κάθε βήμα επιθεωρώντας μια πραγματική παραγγελία αγοράς, απόδειξη και τιμολόγιο.
Για έναν γενικό έλεγχο IT διαχείρισης αλλαγών, ένα σενάριο ελέγχει κάθε εισιτήριο αλλαγής παραγωγής για το έτος. Επιβεβαιώνει ότι η έγκριση ήρθε πριν από την ανάπτυξη και ότι ο υπεύθυνος έγκρισης δεν ήταν ο προγραμματιστής και στέλνει αναντιστοιχίες σε έναν ανθρώπινο αναθεωρητή.
Μια ανάλυση διαχωρισμού καθηκόντων αντιστοιχίζει τα δικαιώματα ERP, όχι μόνο τα ονόματα ρόλων, σε σχέση με ένα σύνολο κανόνων. Βρίσκει 12 χρήστες που μπορούν να δημιουργήσουν προμηθευτές και να αποδεσμεύσουν πληρωμές και στη συνέχεια κάθε διένεξη αντιστοιχίζεται σε έναν τεκμηριωμένο έλεγχο μετριασμού.
Ένα μοντέλο διαβάζει τα συνημμένα από μια τριμηνιαία ανασκόπηση πρόσβασης χρηστών και επισημαίνει κριτικές που έχουν υπογραφεί χωρίς αποδεικτικά στοιχεία ότι οι αφαιρέσεις που ζητήθηκαν σε αυτές έγιναν πράγματι.
Κίνδυνοι & προστατευτικά κιγκλιδώματα
Η αυτοματοποίηση μιας διαλυμένης διαδικασίας μπορεί να ενισχύσει τα υπάρχοντα προβλήματα.
Οι ομάδες μπορεί να αυτοματοποιήσουν υπερβολικά και να αφαιρέσουν την απαραίτητη ανθρώπινη κρίση.
Η ποιότητα μπορεί να αλλάξει αν τα αποτελέσματα δεν αξιολογούνται συνεχώς.
Οδικός Χάρτης Εφαρμογής
Χαρτογραφήστε την τρέχουσα ροή εργασίας και εντοπίστε το βήμα της υψηλότερης τριβής.
Καθορίστε ανθρώπινα σημεία ελέγχου πριν από την πλήρη αυτοματοποίηση.
Εκπαιδεύστε τους χρήστες σε προτροπές, διαδρομές κλιμάκωσης και πρότυπα ποιότητας.
Παρακολουθήστε τα αποτελέσματα σε επίπεδο εργασίας για να επιβεβαιώσετε τη σταθερή αξία.
Συνεχίστε την εξερεύνηση
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in SOX Controls Testing quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Συχνές ερωτήσεις
Τι είναι το AI στο SOX Controls Testing;
Η τεχνητή νοημοσύνη στις δοκιμές ελέγχων SOX σημαίνει τη χρήση μηχανικής εκμάθησης, εξαγωγής εγγράφων και μοντέλων γλώσσας για την επιτάχυνση τριών τμημάτων της συμμόρφωσης Sarbanes-Oxley: τεκμηρίωση περιηγήσεων, εξέταση των στοιχείων που λειτουργούσαν τα στοιχεία ελέγχου και ανάλυση της πρόσβασης των χρηστών για διενέξεις διαχωρισμού καθηκόντων. Οι δημόσιες εταιρείες ξοδεύουν πολλά σε επαναλαμβανόμενες δοκιμές κάθε χρόνο. Η πρακτική αξία είναι η ευρύτερη κάλυψη και η ταχύτερη εύρεση εξαιρέσεων, υπό την προϋπόθεση ότι μπορεί να βασιστεί κανείς στον ίδιο τον αυτοματισμό.
Ένα εργαλείο παράγει μια εκλεπτυσμένη αφήγηση αγοράς προς πληρωμή από μια ηχογραφημένη συνέντευξη. Γιατί δεν είναι μια ολοκληρωμένη περιγραφή σύμφωνα με το AS 2201;
Μια αναλυτική περιγραφή ανιχνεύει μια πραγματική συναλλαγή κατά τη διάρκεια της διαδικασίας. Η έρευνα από μόνη της, ακόμη και όταν αποτυπώνεται τέλεια, δεν επιβεβαιώνει ότι η διαδικασία λειτουργεί όπως περιγράφεται.
Σε έναν καλά σχεδιασμένο αγωγό επανεξέτασης αποδεικτικών στοιχείων, τι ρόλο πρέπει να παίξει το γλωσσικό μοντέλο;
Ο διαχωρισμός της εξαγωγής από την κρίση κάνει τα αποτελέσματα επαναλήψιμα. Οι κανόνες εφαρμόζουν τα κριτήρια επιτυχίας ή αποτυχίας και αβέβαια στοιχεία πηγαίνουν σε άτομα.
Γιατί μια ανάλυση διαχωρισμού καθηκόντων στο SAP πρέπει να εξετάζει τα αντικείμενα εξουσιοδότησης και όχι τα ονόματα ρόλων;
Ένας ρόλος με ένα αβλαβές όνομα μπορεί ακόμα να προσφέρει αντικρουόμενες δυνατότητες. Μόνο τα δεδομένα σε επίπεδο άδειας δείχνουν τι μπορεί πραγματικά να κάνει ένας χρήστης.
Η διοίκηση χρησιμοποιεί ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης για να πραγματοποιήσει έναν μηνιαίο έλεγχο ελέγχου συμφωνίας. Τι χρειάζεται τώρα αυτό το μοντέλο;
Εάν ένας έλεγχος εξαρτάται από ένα σύστημα, η αξιοπιστία αυτού του συστήματος έχει σημασία. Ένα στοιχείο τεχνητής νοημοσύνης που εκτελεί έναν έλεγχο χρειάζεται το ίδιο είδος γενικών ελέγχων πληροφορικής όπως κάθε άλλη εφαρμογή.
Μια δοκιμή χρησιμοποιεί μια λίστα που δημιουργείται από το σύστημα με όλες τις αλλαγές βασικού προμηθευτή. Τι πρέπει να καθοριστεί για αυτόν τον κατάλογο;
Οι αναφορές που τροφοδοτούν μια δοκιμή ελέγχου είναι πληροφορίες που παράγονται από την οντότητα. Εάν η λίστα είναι ελλιπής, μια δοκιμή πλήρους πληθυσμού μπορεί να χάσει ακριβώς τις αλλαγές που έχουν σημασία.
Συνέχισε να μαθαίνεις
Σχετικοί οδηγοί
Επιλέχθηκαν περισσότεροι οδηγοί για αυτό το θέμα