NastępnyNastępny poradnik
Lokalne prawo Nowego Jorku nr 144 i audyty stronniczości w zatrudnianiu AI
Społeczeństwo
PRZEWODNIK branżowy
AI w audycie wewnętrznym
Sztuczna inteligencja w audycie wewnętrznym oznacza wykorzystanie analityki, uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji do ciągłego testowania kontroli, ukierunkowania planu audytu na najwyższe ryzyka oraz przyspieszenia testowania, tworzenia dokumentacji i raportów.
Posłuchaj tego przewodnikaOpowiadane przez sztuczną inteligencję · ~3 min
Na tej stronie4 minuty czytania
Przegląd
Ma to znaczenie, ponieważ od zespołów audytu wewnętrznego oczekuje się pokrycia większego ryzyka przy ograniczonej liczbie personelu. Globalne Standardy Audytu Wewnętrznego IIA w dalszym ciągu nakładają na audytorów odpowiedzialność za dowody, osąd i poufność.
Głębokie nurkowanie
Audyt wewnętrzny daje zarządowi i kierownictwu wyższego szczebla niezależną pewność, że ryzyko jest zarządzane i kontroluje pracę. Instytut Audytorów Wewnętrznych (IIA) wyznacza standardy zawodu. Globalne standardy audytu wewnętrznego weszły w życie w styczniu 2025 r., zastępując poprzednie ramy. Wymagają planu audytu opartego na ryzyku, wystarczających i wiarygodnych dowodów oraz ochrony informacji poufnych, a wszystko to ma zastosowanie w przypadku stosowania sztucznej inteligencji. Audyt ciągły to wykorzystanie przez audyt wewnętrzny zautomatyzowanych, powtarzających się testów danych systemowych. Przykłady obejmują codzienne kontrole pod kątem duplikatów płatności, konfliktów, w przypadku których jedna osoba ma obowiązki, które należy rozdzielić, lub zmian w danych bankowych dostawcy, po których następuje płatność. Różni się od ciągłego monitorowania, które polega na stałym nadzorze kierownictwa. Zgodnie z modelem trzech linii IIA kierownictwo jest właścicielem kontroli i monitorowania, podczas gdy audyt wewnętrzny zapewnia niezależną pewność. Jeżeli audyt wewnętrzny zbuduje narzędzie monitorowania, na którym następnie będzie polegać kierownictwo, powinno przekazać mu własność, w przeciwnym razie ryzykuje audytem własnej pracy. Drugim głównym zastosowaniem jest planowanie oparte na ryzyku. Zamiast budować roczny plan głównie na podstawie wywiadów, sztuczna inteligencja może łączyć kluczowe wskaźniki ryzyka, dzienniki incydentów, wcześniejsze ustalenia, wyniki testów kontrolnych i sygnały zewnętrzne. Służy do szeregowania obszarów podlegających audytowi i oznaczania zmian ryzyka w ciągu roku. Zarządzający audytem wewnętrznym nadal decyduje o planie i musi być w stanie go wyjaśnić. Generatywna sztuczna inteligencja pomaga w opracowywaniu programów audytu, podsumowywaniu polityk i przekształcaniu notatek w dokumentach roboczych w projekty ustaleń uporządkowane wokół kryteriów, stanu, przyczyny i skutku. Ryzykiem są wersje robocze zawierające oświadczenia, których nie potwierdzają dowody, oraz poufne dane wklejane do narzędzi publicznych. Audyt wewnętrzny jest również coraz częściej proszony o audyt samej sztucznej inteligencji, w tym zarządzania modelami, jakości danych i stronniczości. Aby wesprzeć te prace, IIA opublikowała ramy audytu sztucznej inteligencji. Powszechnym błędnym przekonaniem jest to, że ciągły audyt zastępuje plan audytu. Jest to jedno z wejść.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Conocny skrypt sprawdza system ERP pod kątem zmian w szczegółach banku dostawcy, po czym następuje płatność w ciągu siedmiu dni i wysyła każde trafienie do audytora wewnętrznego w celu sprawdzenia stanu zobowiązań.
Zespół audytowy uwzględnia kluczowe wskaźniki ryzyka, dzienniki incydentów i wcześniejsze ustalenia w rankingu ryzyka. W połowie roku przesuwa planowany audyt obiektów i przyspiesza audyt szybko rozwijającego się programu płatności zewnętrznych.
Po pracach w terenie audytor korzysta z zatwierdzonego narzędzia sztucznej inteligencji przedsiębiorstwa, aby przekształcić notatki w dokumentach roboczych w wersję roboczą ustaleń uporządkowaną według kryteriów, stanu, przyczyny i skutku. Następnie menedżer porównuje każde oświadczenie z dowodami.
Audyt wewnętrzny sprawdza, w jaki sposób firma zarządza modelem punktacji kredytowej, sprawdza jakość danych, monitoruje stronniczość i kto zatwierdza zmiany w modelu.
Przyszłość AI w audycie wewnętrznym
Zespoły audytu wewnętrznego będą prawdopodobnie w większym stopniu polegać na ciągłych testach i planowaniu opartym na danych oraz poświęcać więcej czasu na audyt systemów sztucznej inteligencji wdrażanych w swoich organizacjach. Mniejsze działy mogą najwięcej zyskać na narzędziach generatywnych do tworzenia dokumentacji, ale mają też najmniejsze możliwości ich sprawdzania. Zestaw umiejętności przesuwa się w stronę analizy danych, ryzyka technologicznego i komunikacji. Nadal nie ustalono, ile raportowania i pracy w terenie może odpowiedzialnie podjąć sztuczna inteligencja. Standardy zawodowe dotyczące dowodów, niezależności i poufności nadal będą wyznaczać ograniczenia.
Wdrażanie tego w praktykę
Dlaczego to ma znaczenie
- Kontekst i zasady. Kontekst branżowy decyduje o tym, czy pomysły AI przetrwają kontakt z rzeczywistością.
- Kontrola jakości. Ograniczenia domeny wpływają na akceptowalne poziomy błędów i modele nadzoru.
- Buduj wybory. Pomyślne wdrożenia łączą możliwości techniczne z przepływami pracy na pierwszej linii frontu.
Uważaj na
- Wymogi prawne mogą unieważnić mocne prototypy.
- Dane historyczne mogą kodować uprzedzenia, które szkodzą konkretnym społecznościom.
- Starsze systemy mogą powodować wąskie gardła w integracji i ukryte koszty.
Kolejne kroki
- Zaangażuj ekspertów dziedzinowych od sformułowania problemu po ocenę.
- Zaprojektuj ścieżki audytu i dokumentację przed uruchomieniem.
- Wcześnie zweryfikuj wymogi dotyczące zgodności i bezpieczeństwa.
- Wdrażaj etapami z jasnymi kryteriami zatrzymania i wycofywania.
Odkrywaj dalej
Darmowy newsletter
Otrzymuj codzienne podsumowanie AI
Trzy zweryfikowane historie AI każdego poranka w dni robocze, napisane prostym angielskim. Bezpłatne na zawsze, bez reklam.
Jedno e‑mail każdego dnia roboczego. Wypisz się jednym kliknięciem. Nigdy nie sprzedajemy ani nie udostępniamy Twojego adresu.
Sprawdź się
Rozwiąż quiz dotyczący sztucznej inteligencji w audycie wewnętrznym
Natychmiastowa informacja zwrotna na każde pytanie oraz udostępnialny certyfikat z weryfikowalnym ID po zaliczeniu kursu.
Wspieraj darmową edukację AI. AI Understanding jest organizacją non-profit 501(c)(3) — bez reklam, bez płatnej ściany, zawsze. Przekaż darowiznę
Często zadawane pytania
Czym jest AI w audycie wewnętrznym?
Sztuczna inteligencja w audycie wewnętrznym oznacza wykorzystanie analityki, uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji do ciągłego testowania kontroli, ukierunkowania planu audytu na najwyższe ryzyka oraz przyspieszenia testowania, tworzenia dokumentacji i raportów. Ma to znaczenie, ponieważ od zespołów audytu wewnętrznego oczekuje się pokrycia większego ryzyka przy ograniczonej liczbie personelu. Globalne Standardy Audytu Wewnętrznego IIA w dalszym ciągu nakładają na audytorów odpowiedzialność za dowody, osąd i poufność.
Co odróżnia ciągły audyt od ciągłego monitorowania w przewodniku?
W modelu trzech linii kierownictwo jest właścicielem monitorowania, a audyt wewnętrzny zapewnia niezależną pewność poprzez działania takie jak ciągły audyt.
Audyt wewnętrzny tworzy pulpit monitorujący, na którym kierownictwo zaczyna polegać jako na kontroli. Co poleca przewodnik?
Jeżeli audyt wewnętrzny w dalszym ciągu będzie sprawował kontrolę, na której polega kierownictwo, istnieje ryzyko audytowania własnej pracy. Przekazanie chroni obiektywność.
Który model IIA określa, że kierownictwo jest właścicielem kontroli, podczas gdy audyt wewnętrzny zapewnia niezależną pewność?
Model trzech linii IIA opisuje te role, a przewodnik wykorzystuje go do oddzielenia monitorowania od audytu.
Kiedy weszły w życie Globalne standardy audytu wewnętrznego IIA?
Globalne Standardy Audytu Wewnętrznego weszły w życie w styczniu 2025 r., zastępując poprzednie ramy.
Który test ciągłego audytu z przewodnika ma na celu typowy wzorzec oszustw związanych z płatnościami?
Zmiana danych bankowych dostawcy, po której szybko następuje płatność, może wskazywać na przekierowanie płatności. W przewodniku wykorzystano go jako przykład testu skryptowego.
Ucz się dalej
Powiązane przewodniki
Wybrano więcej przewodników na ten temat