فنانشل آڈیٹنگ میں AI

روایتی آڈٹ نمونے لینے پر انحصار کرتے ہیں۔ ایک آڈیٹر ایک ایک کر کے لاکھوں لین دین کا معائنہ نہیں کر سکتا، اس لیے وہ شماریاتی یا فیصلہ کن طور پر منتخب کردہ سب سیٹ اور ایکسٹراپولیٹ کی جانچ کرتا ہے۔ آڈٹ کے نمونے لینے کے معیارات، جیسے کہ بین الاقوامی سطح پر ISA 530 اور US میں PCAOB's AS 2315، یہ بتاتے ہیں کہ کیسے۔ ڈیٹا اینالیٹکس اور مشین لرننگ معاشیات کو بدل دیتے ہیں: ایک بار جنرل لیجر اور سبلیجرز نکالے جانے کے بعد، سافٹ ویئر ہر اندراج کو تیزی سے اسکرین کر سکتا ہے۔ سب سے بڑی فرموں نے اپنے پلیٹ فارم بنائے ہیں، جن میں ڈیلوئٹ کا آرگس اور کورٹیکس، پی ڈبلیو سی کا ہیلو، ای وائی ہیلکس اور کے پی ایم جی کلارا شامل ہیں۔ عام استعمال میں شامل ہیں: - جرنل انٹری ٹیسٹنگ - آمدن کے تجزیات جو آرڈرز کو شپمنٹس، انوائسز اور نقد سے مماثل رکھتے ہیں - خریداری میں تین طرفہ مماثلت - ڈپلیکیٹ بینک اکاؤنٹس کے لیے پے رول چیکس جرنل انٹری ٹیسٹنگ سب سے واضح معاملہ ہے۔ دھوکہ دہی کے معیارات (ISA 240 اور PCAOB AS 2401) کے لیے آڈیٹرز کو جریدے کے اندراجات کی جانچ پڑتال کرنے کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ کنٹرول کے انتظام کو اوور رائیڈ کیا جا سکے۔ کلاسیکی اصولوں کا جھنڈا: - اختتام ہفتہ یا تعطیلات پر پوسٹ کی جانے والی اندراجات - سینئر عملے کی جانب سے اندراجات جو شاذ و نادر ہی پوسٹ کرتے ہیں - راؤنڈ رقوم یا رقوم منظوری کی حد سے بالکل نیچے - شاذ و نادر ہی استعمال کیے گئے اکاؤنٹس میں پوسٹنگ - مدت بند ہونے کے بعد ریکارڈ کردہ اندراجات مشین لرننگ میں غیر نگرانی شدہ بے ضابطگی کا پتہ لگاتا ہے۔ یہ کمپنی کی اپنی تاریخ کے مقابلے اکاؤنٹ، صارف، وقت اور رقم کا مجموعہ کتنا غیر معمولی ہے اس سے ہر اندراج کو اسکور کرتا ہے۔ ایک اہم غلط فہمی یہ ہے کہ مکمل آبادی کی جانچ کا مطلب ہے کہ ہر چیز کی تصدیق کی گئی تھی۔ اس کا مطلب ہے کہ ہر چیز کی اسکریننگ کی گئی تھی۔ ٹول مستثنیات کی ایک درجہ بندی کی فہرست تیار کرتا ہے، اور آڈیٹر کو اب بھی ان کی چھان بین کرنی ہوتی ہے، شواہد اکٹھے کرنا ہوتے ہیں اور فیصلہ کرنا ہوتا ہے کہ آیا وہ اہمیت رکھتے ہیں۔ دوسری غلط فہمی یہ ہے کہ زیادہ مستثنیات کا مطلب بہتر آڈیٹنگ ہے۔ خراب طریقے سے بنائے گئے قواعد ہزاروں بے ضرر اشیاء کو جھنڈا لگا سکتے ہیں، اور آڈیٹرز کو ان کو بڑی تعداد میں مسترد کرنے کی مزاحمت کرنی چاہیے۔ پیشہ ورانہ شکوک و شبہات مرکزی حیثیت رکھتا ہے۔ آڈیٹرز کو اس بات کا اندازہ لگانا چاہیے کہ آیا ڈیٹا قابل بھروسہ اور مکمل ہے، اور ماڈل کے صاف نتائج پر زیادہ بھروسہ کرنے سے گریز کریں۔ ریگولیٹرز ٹیکنالوجی کی مدد سے براہ راست تجزیہ کرنے کے لیے معیارات کو اپ ڈیٹ کر رہے ہیں۔