چرا شرکتهای حسابداری، ابزارهای حسابرسی مبتنی بر هوش مصنوعی را بدون ممیزی کردن مستندات ابزار، به کار میگیرند و متضرر میشوند
نحوه ممیزی ابزارهای حسابرسی مبتنی بر هوش مصنوعی توسط شرکتهای حسابداری: منطق نمونهبرداری، ارزیابی ریسک، مستندات و مدیریت استثناها بررسی میشود.
هر فروشنده هوش مصنوعی که در زمینه حسابداری فعالیت میکند، وعده یکسانی میدهد: این ابزار ساعات کاری را کاهش میدهد، ریسکها را شناسایی میکند و اوراق کاری تولید میکند که بازبینان عاشق آن خواهند شد. این تبلیغ هرگز شامل سوالی که برای شریکه کسب و کار که نامش بر روی نظر نهایی میرود، مهمترین است، نمیشود: آیا خود این ابزار میتواند ممیزی شود؟ اکثر شرکتها جواب را با دشواری پیدا میکنند، پس از امضای قرارداد و زمانی که اولین بازرسی شکافهایی را که قابل اصلاح نیستند، برملا میکند. این متدولوژی است که شرکتها هنگام انتخاب ابزارهای حسابرسی مبتنی بر هوش مصنوعی برای شرکتهای حسابداری استفاده میکنند که به جای تضعیف پنهانی، کسب و کار را تقویت میکنند.
فرض اشتباه بیشتر شرکتها
فرض پیشفرض هنگام ارزیابی فناوری حسابرسی این است که مسئولیت اثبات بر عهده شرکت است که ابزار را به درستی استفاده کند. تیم آموزش میبیند، رویهها مستند میشوند، نظارت اعمال میشود. فروشنده پلتفرم را فراهم میکند و شرکت متدولوژی را. این تقسیم مسئولیت معقول به نظر میرسد تا زمانی که یک بازبین همکار سوالی را بپرسد که شرکت نمیتواند به آن پاسخ دهد، زیرا پاسخ درون فروشنده نهفته است.
فرضیهای که باید تغییر کند این است: خود ابزار در حسابرسی مشارکت دارد و یک مشارکتکننده در حسابرسی باید قابل ممیزی باشد. منطق نمونهبرداری آن باید قابل بازتولید باشد. معیارهای تصمیمگیری آن باید قابل توضیح باشد. دادههای آموزشی آن باید قابل شناسایی باشد. سابقه بهروزرسانی آن باید قابل پیگیری باشد. هنگامی که هر یک از اینها شکست بخورد، شرکت این شکاف را به ارث میبرد، زیرا استانداردهای حرفهای به شرکت اجازه نمیدهند که به یک فروشنده اشاره کند و بگوید که متدولوژی مسئولیت آن نبوده است.
شرکتهایی که بدون ممیزی قبلی ابزار، ابزارهای اتوماسیون حسابرسی هوش مصنوعی را به کار میگیرند، در وضعیتی قرار میگیرند که در حین بازبینی همکار، تصمیمات فروشنده را توضیح میدهند. این بدترین موقعیت ممکن برای یک شریکه کسب و کار است، زیرا این شریکه کسب و کار نه اختیار تغییر ابزار را دارد و نه مستنداتی برای دفاع از آن. چاره کار، آموزش بهتر در مورد ابزار نیست. چاره کار، یک فرآیند انتخاب متفاوت است که این شکافها را قبل از امضای قرارداد آشکار میکند.
ممیزی ابزار در عمل به چه معناست
ممیزی یک ابزار حسابرسی هوش مصنوعی، یک تمرین ساختاریافته است که رویههایی را که شرکت بر روی یک سیستم پیچیده مشتری اجرا میکند، منعکس میکند. این ابزار دارای ورودیها، منطق پردازش، خروجیها، کنترلها و یک مسیر مستندسازی است. هر یک از اینها میتواند مورد بررسی قرار گیرد و نتیجه بررسی یک سابقه قابل دفاع است که چرا شرکت تصمیم گرفته است برای رویههای حسابرسی به این ابزار تکیه کند.
ورودیها شامل دادههایی که ابزار دریافت میکند، الزامات قالببندی، بررسیهای کیفیت داده که ابزار انجام میدهد، و نحوه مدیریت دادههای از دست رفته یا ناهنجار توسط ابزار است. شرکتی که مدیریت ورودیها را درک نمیکند، بعدها کشف میکند که ابزار به طور خودکار تراکنشهایی را که با طرح مورد انتظار آن مطابقت نداشتند، حذف میکرده است، به این معنی که جمعیتی که ابزار آزمایش کرده بود، جمعیتی نبود که تیم مشارکتکننده فکر میکرد آزمایش میکند.
منطق پردازش شامل الگوریتمهایی است که ابزار برای امتیازدهی ریسک، انتخاب نمونهها، شناسایی ناهنجاریها و تولید توصیهها استفاده میکند. ممیزی این لایه نیازی به تخصص عمیق در یادگیری ماشین ندارد. این امر مستلزم آن است که فروشنده توضیحات کتبی از آنچه ابزار انجام میدهد، شواهد اعتبارسنجی که توضیحات دقیق هستند، و توانایی بازتولید نتایج با توجه به ورودیهای یکسان را فراهم کند. فروشندهای که نمیتواند این موارد را فراهم کند، یک جعبه سیاه میفروشد که پایه و اساس قابل دفاعی برای کار گواهیدهی نیست.
خروجیها شامل اوراق کاری، گزارشهای استثنا، مسیرهای حسابرسی و مستندات پشتیبانی است. ممیزی خروجیها به معنای ارزیابی این است که آیا آنها استانداردهای مستندسازی را که شرکت برای اوراق کاری خود استفاده میکند، برآورده میکنند، آیا با سیستمهای مدیریت مشارکت یکپارچه میشوند، و آیا میتوانند در قالبی صادر شوند که سالها پس از پایان مشارکت، در مهاجرتهای سیستم و درخواستهای بازبینی همکار باقی بمانند.
کنترلها شامل مدیریت دسترسی کاربر، مدیریت تغییر برای خود ابزار، نسخهسازی مدل، و نحوه مدیریت بهروزرسانیهایی است که رفتار آن را تغییر میدهند. ابزاری که الگوریتم امتیازدهی ریسک خود را بدون اطلاع شرکت بهروز میکند، عملاً متدولوژی را که شرکت به آن تکیه کرده بود، تغییر داده است و شرکت باید بداند که این اتفاق چه زمانی رخ میدهد.
مسیر مستندسازی چیزی است که همه چیز را به هم پیوند میدهد. شرکت باید بتواند برای هر رویه با کمک هوش مصنوعی، نشان دهد که کدام نسخه از ابزار استفاده شده است، چه تنظیماتی اعمال شده است، چه دادههایی پردازش شده است، چه خروجی تولید شده است، و چه قضاوت انسانی بر روی آن خروجی اعمال شده است. ابزارهایی که این مسیر را به طور خودکار تولید نمیکنند، تیم مشارکتکننده را مجبور میکنند آن را بسازند، که مزایای صرفهجویی در زمان را که در ابتدا استفاده از ابزار را توجیه میکرد، از بین میبرد.
ممیزی منطق نمونهبرداری
اولین رویه در ممیزی یک ابزار، ممیزی منطق نمونهبرداری است. این عمیقترین بررسی است زیرا نمونهبرداری همه چیزهای دیگر را در حسابرسی هدایت میکند و یک متدولوژی نمونهبرداری که قابل بازسازی نیست، اصلاً یک متدولوژی نیست.
این رویه با یک درخواست کتبی به فروشنده آغاز میشود. شرکت مستنداتی را درخواست میکند که نحوه انتخاب نمونهها توسط ابزار را توصیف میکند، از جمله قوانین طبقهبندی، روشهای آماری، مدیریت بذر، معیارهای حذف و منطق تعیینکننده. مستندات باید به اندازهای جزئی باشد که یک حسابرس با تجربه بتواند رویکرد نمونهبرداری را به صورت دستی با ورودیهای یکسان بازتولید کند. اگر فروشنده نتواند این را تولید کند، گفتگو باید پایان یابد. هیچ راهی برای جلو رفتن با یک ابزار نمونهبرداری وجود ندارد که فروشنده منطق آن را مستند نکند.
پس از در دست داشتن مستندات، شرکت یک آزمایش قابلیت بازتولید را اجرا میکند. مجموعه داده یکسان دو بار از طریق ابزار با پارامترهای یکسان پردازش میشود و نمونههای بدست آمده مقایسه میشوند. آنها باید دقیقاً مطابقت داشته باشند. اگر مطابقت نداشته باشند، ابزار از یک فرآیند غیرقطعی استفاده میکند که در بازبینی همکار قابل دفاع نیست، زیرا بازبینان میپرسند که شرکت چگونه میداند که همان مشارکت که دو بار اجرا شده است، نتایج حسابرسی یکسانی را تولید میکند.
گام سوم، آزمایش پوشش جمعیت است. شرکت مجموعهای از دادهها را به ابزار ارائه میدهد که در آن ویژگیهای جمعیت زیربنایی را میداند. پس از اجرای ابزار، شرکت جمعیتی را که ابزار در واقع از آن نمونهبرداری کرده است، با جمعیتی که شرکت انتظار داشت، مقایسه میکند. تفاوتها نشاندهنده منطق فیلترگذاری یا حذف است که شرکت آن را درک نمیکرد، که از این به بعد به یک نیاز مستندسازی تبدیل میشود.
در نهایت، شرکت موارد استثنا را آزمایش میکند. ابزار با موجودیهای منفی، تراکنشهای باطلشده، ورودیهای بین شرکتی و تراکنشهایی که از مرزهای دوره عبور میکنند، چه میکند. ابزارهای حسابرسی نمونهبرداری و آزمایش هوش مصنوعی موارد استثنا را به طور متفاوتی مدیریت میکنند و شرکت باید قبل از تکیه بر آن در کار گواهیدهی، نحوه عملکرد ابزار خاص خود را درک کند. شگفتیها در این زمینه در حین بازبینی همکار با ثبات دردناکی ظاهر میشوند.
ممیزی ارزیابی ریسک
پس از نمونهبرداری، رویه بعدی ممیزی منطق ارزیابی ریسک است. ابزارهای حسابرسی ارزیابی ریسک هوش مصنوعی به طور فزایندهای متداول هستند و یک حالت شکست خاص را معرفی میکنند که شرکتها آن را دست کم میگیرند. ابزار یک امتیاز ریسک تولید میکند و تیم مشارکتکننده امتیاز را بدون بررسی آنچه آن را تولید کرده است، معتبر تلقی میکند.
این رویه با درخواست مستندات مدل آغاز میشود. مدل چه ویژگیهایی را ارزیابی میکند؟ چه وزنهایی اعمال میشود؟ مدل چگونه و با چه دادههایی آموزش دیده است؟ هر چند وقت یکبار آموزش مجدد میبیند و چه چیزی رویداد آموزش مجدد را آغاز میکند؟ فروشنده باید بتواند این را بدون مقاومت تولید کند، زیرا این اساس هر دفاعی است که شرکت در یک بازبینی همکار انجام خواهد داد.
گام بعدی، بررسی اعتبار مدل است. شرکت شواهدی را درخواست میکند که مدل همانطور که در دادههایی مشابه با پایگاه مشتری شرکت مستند شده است، عمل میکند. یک مدل ریسک که عمدتاً بر روی شرکتهای بزرگ عمومی آموزش دیده است، ممکن است به سبد بازار متوسط یک شرکت منطقهای تعمیم داده نشود و شرکت باید قبل از استقرار آن در مشارکتهایی که جمعیت متفاوت است، جمعیتی را که ابزار برای آن طراحی شده است، درک کند.
گام سوم، آزمایش قابلیت توضیح است. برای نمونهای از تراکنشهای دارای امتیاز ریسک، شرکت از ابزار میپرسد که چرا هر تراکنش امتیاز خود را دریافت کرده است. توضیح باید به اندازهای مشخص باشد که یک عضو تیم مشارکتکننده بتواند منطق را در یک کاغذ کاری مستند کند. ابزارهایی که امتیازات ریسک را بدون توضیح تولید میکنند، در بازبینی همکار قابل دفاع نیستند، زیرا بازبینان میپرسند که چرا موارد خاصی آزمایش شدهاند و پاسخ نمیتواند این باشد که ابزار چنین گفته است.
گام نهایی، آزمایش کالیبراسیون است. در طول یک مشارکت نماینده، شرکت نحوه همبستگی امتیازدهی ریسک ابزار را با مسائل شناسایی شده واقعی از طریق آزمایش ردیابی میکند. ابزاری که پرچمهای پرخطر آن به طور مداوم هیچ یافتهای تولید نمیکنند، مشکل کالیبراسیون دارد و ابزاری که تراکنشهای کمخطر آن بارها حاوی خطا هستند، مشکل کالیبراسیون متفاوتی دارد. هیچ یک از این دو در استفاده تولیدی قابل قبول نیستند و هر دو تنها از طریق این نوع آزمایش قابل کشف هستند.
ممیزی مسیر مستندسازی
مسیر مستندسازی لایهای است که در بازبینی همکار بیشترین شکست را دارد، زیرا لایهای است که شرکتها در طول ارزیابی کمترین توجه را به آن میکنند. ابزاری که خروجی نمونهبرداری و ریسک عالی تولید میکند اما مسیر مستندسازی ضعیفی دارد، شرکت را در وضعیتی قرار میدهد که اوراق کاری نمیتوانند به خودی خود معتبر باشند.
ممیزی مسیر مستندسازی ارزیابی میکند که ابزار به طور خودکار چه چیزی را در مورد هر عملی که در آن انجام میشود، ثبت میکند. شناسایی کاربر، زمانبندی، انتخاب تنظیمات، ورودیهای داده، پارامترهای پردازش و مراجع خروجی همگی باید بدون دخالت تیم مشارکتکننده ثبت شوند. ابزارهایی که نیاز به مستندسازی دستی این عناصر دارند، تیم مشارکتکننده را مجبور میکنند که مسیر را پس از انجام کار ایجاد کند، که هم مستعد خطا و هم زمانبر است.
لایه بعدی، خروجی کاغذ کاری است. جریانهای کاری ممیزی مستندات هوش مصنوعی و CPA بر اساس این که آیا ابزار کاغذهای کاری را تولید میکند که بدون فرمتبندی مجدد دستی در سیستم مدیریت مشارکت موجود شرکت قرار میگیرند، زنده میمانند یا میمیرند. رویه ساده است. شرکت یک کاغذ کاری کامل را از ابزار استخراج میکند و ارزیابی میکند که آیا با استانداردهای شرکت برای عمق مستندسازی، مراجع شواهد و وضوح نتیجهگیری مطابقت دارد. کاغذهای کاری که نیاز به بازکاری دارند، کاغذهای کاری هستند که صرفهجویی در زمان را که قرار بود ابزار ارائه دهد، از بین میبرند.
لایه سوم، نگهداری و بازیابی است. مستندات حسابرسی باید سالها پس از بسته شدن یک مشارکت نگهداری شوند، و بازبینان همکار ممکن است درخواست کاغذهای کاری از مشارکتهایی که مدتها پیش تکمیل شدهاند، داشته باشند. شرکت باید درک کند که ابزار با ذخیرهسازی طولانیمدت چه میکند، وقتی شرکت به ابزار دیگری تغییر میکند چه اتفاقی میافتد، و آیا کاغذهای کاری تاریخی قابل دسترسی و تأیید باقی میمانند. ابزارهایی که با بهروزرسانی یا مهاجرت، وفاداری تاریخی را از دست میدهند، نقاط ضعفی را ایجاد میکنند که تنها زمانی آشکار میشوند که یک بازرسی مستندات قدیمی را درخواست کند.
لایه نهایی، مسیر حسابرسی خود ابزار است. تغییرات در پیکربندی ابزار، بهروزرسانی مدلهای زیربنایی آن، و تغییرات در منطق نمونهبرداری یا ریسک آن همگی باید به گونهای ثبت شوند که شرکت بتواند آنها را بررسی کند. ابزارهایی که بدون اطلاع شرکت رفتار را تغییر میدهند، انحراف متدولوژی ایجاد میکنند، که اگر یک بازبین همکار متوجه شود که مشارکتهایی که با شش ماه فاصله اجرا شدهاند از نسخههای مختلفی از یک ابزار استفاده کردهاند، دفاع از آن غیرممکن است.
ممیزی مدیریت استثناها
مدیریت استثناها جایی است که بیشتر استقرارهای ممیزی هوش مصنوعی به طور نامحسوس از هم میپاشند. ابزار موارد را علامتگذاری میکند، تیم مشارکتکننده آنها را بازبینی میکند، و در جایی در آن بازبینی، مستندات کاهش مییابد زیرا ابزار یک گردش کار ساختاریافته را اعمال نمیکند. یک بازبین همکار که نمونهای از استثناها را بررسی میکند، متوجه میشود که برخی یادداشتهای غنی دارند، برخی یادداشتهای مختصر دارند، و برخی فراتر از یک پرچم وضعیت چیزی ندارند.
ممیزی منطق مدیریت استثناها به معنای ارزیابی کاری است که ابزار هنگام شناسایی یک مورد خارج از آستانههای اطمینان خود انجام میدهد. آیا مورد را به یک صف تعریف شده هدایت میکند؟ آیا ورودی ساختاریافته از بازبین را الزامی میکند؟ آیا هویت بازبین، زمان صرفشده، منطق و نتیجهگیری را ثبت میکند؟ آیا این ترتیب را به کاغذ کاری که نتیجهگیری در آن مستند شده است، گره میزند؟ ابزارهایی که همه این کارها را بدون دخالت دستی انجام میدهند، مسیرهای استثنایی را تولید میکنند که در بازبینی همکار باقی میمانند. ابزارهایی که برخی از این کارها را انجام میدهند، شکافهایی را ایجاد میکنند که تیم مشارکتکننده باید آنها را به صورت دستی پر کند، که در اینجا انسجام از بین میرود.
آزمایش بعدی، بعد ابزارهای ممیزی تشخیص تقلب هوش مصنوعی است. وقتی ابزار نشانگرهای تقلب بالقوه را علامتگذاری میکند، جریان کار حساستر میشود، زیرا واکنش شرکت به نشانگرهای تقلب خود مشمول استانداردهای حرفهای است. ابزار باید از مسیر تشدید مستند شده، با انتساب و زمانبندی، پشتیبانی کند که شرکت میتواند در صورت سوال آن را ارائه دهد. ابزارهایی که نشانگرهای تقلب را علامتگذاری میکنند اما جریان کار واکنش را نامشخص میگذارند، به جای کاهش، در حال ایجاد تهدید هستند.
آزمایش نهایی، بررسی آماری استثناها است. در طول نمونهای از مشارکتها، شرکت نرخ استثناها، الگوی ترتیب و زمان صرفشده در هر استثنا را بررسی میکند. الگوهایی ظاهر میشوند که نشان میدهند آیا ابزار به درستی برای کسب و کار شرکت کالیبره شده است یا خیر. ابزاری که استثناهای زیادی تولید میکند، تیم مشارکتکننده را تحت فشار قرار میدهد و بررسی سطحی ایجاد میکند. ابزاری که استثناهای کمی تولید میکند، مسائلی را از دست میدهد که تیم باید به آنها پی میبرد. هیچ یک از این الگوها پایدار نیستند و هر دو تنها با همکاری فروشنده قابل اصلاح هستند.
متدولوژی ممیزی خود ابزار
عمیقترین لایه این رویه، پرسیدن از فروشنده در مورد متدولوژی ممیزی اعمال شده بر روی خود ابزار است. این به نظر زائد میرسد. این مهمترین سوال در ارزیابی است، زیرا نشان میدهد که فروشنده چقدر نقش ابزار خود را در کار گواهیدهی جدی میگیرد.
شرکت شواهدی از اعتبار سنجی مستقل را درخواست میکند. آیا ابزار توسط اشخاص خارجی بررسی شده است؟ یافتهها چه بود؟ چه تغییراتی در پاسخ انجام شده است؟ فروشندگانی که نمیتوانند این شواهد را تولید کنند، بدون نظارت خارجی فعالیت میکنند، که یک پرچم قرمز معنیدار برای ابزاری است که در کارهای نظارتی استفاده میشود.
سوال بعدی در مورد زیرساخت ممیزی خود فروشنده است. فروشنده چگونه تغییرات را قبل از انتشار آزمایش میکند؟ چگونه اشکالاتی که بر نتایج ممیزی تأثیر میگذارند به شرکتها اطلاع داده میشوند؟ رویه بازگشت به عقب زمانی که یک بهروزرسانی مشکلی را ایجاد میکند، چیست؟ فروشندگانی که فرآیندهای بالغی در این زمینه دارند، فروشندگانی هستند که میتوان به ابزارهایشان اعتماد کرد. فروشندگانی که سوال را ناآشنا تلقی میکنند، فروشندگانی هستند که ابزارهایشان نباید در کار گواهیدهی استفاده شوند.
سوال نهایی در مورد آگاهی نظارتی است. آیا فروشنده با PCAOB، AICPA، یا نهادهای تعیینکننده استاندارد بینالمللی در مورد نحوه قرارگیری ابزار خود در چارچوب ممیزی مشارکت داشته است؟ آیا مواضع یا دستورالعملهای منتشر شدهای وجود دارد که فروشنده از آنها پیروی کند؟ این یک شرط برای انتخاب ابزار نیست، اما نشانهای از نحوه تفکر فروشنده در مورد نقش خود در حرفه است. فروشندگانی که استانداردهای ممیزی را به عنوان محدودیتهایی برای دور زدن تلقی میکنند، با فروشندگانی که آنها را به عنوان پایهی محصول خود میدانند، متفاوت هستند.
این رویه در عمل چگونه به نظر میرسد
یک ممیزی کامل ابزار بین چهار تا هشت هفته از تلاش پارهوقت یک عضو ارشد کمیته فناوری شرکت، با همکاری تیم کیفیت مشارکت و مهندسان راهحل فروشنده طول میکشد. خروجی یک یادداشت کتبی است که رویههای انجام شده، شواهد به دست آمده، یافتههای شناسایی شده و نتیجهگیری شرکت در مورد اینکه آیا ابزار را مستقر کند یا خیر، را مستند میکند.
این یادداشت به عنوان بخشی از پرونده دائمی شرکت در مورد انتخاب فناوری نگهداری میشود. وقتی بازبینان همکار یا بازرسان میپرسند که شرکت چگونه ابزارهای هوش مصنوعی خود را انتخاب کرده است، این یادداشت پاسخ است. این نشان میدهد که شرکت به تصمیمات فناوری خود شکاکیت حرفهای اعمال کرده است، که دقیقاً همان استانداردی است که شرکت بر روی سیستمهای مشتری اعمال میکند و دقیقاً همان استانداردی است که بازرسان در عملیات شرکت به دنبال آن هستند.
شرکتهایی که این رویه را بر روی دو یا سه ابزار قبل از انتخاب یکی تکمیل میکنند، تقریباً همیشه انتخاب متفاوتی را نسبت به آنچه که تنها بر اساس نمایشهای فروشنده انجام میدادند، انجام میدهند. این رویه نقاط ضعفی را که نمایشها پنهان میکنند، آشکار میکند و نقاط قوّتی را که فروشندگان نمیدانند چگونه بیان کنند، آشکار میسازد. هزینه این رویه واقعی است. هزینه نادیده گرفتن آن بیشتر است، زیرا جایگزین آن کشف نقاط ضعف ابزار در حین بازرسی است.
جایی که استقرار سفارشی محاسبات را تغییر میدهد
برای شرکتهایی که سبد مشارکت آنها استقرار سفارشی را توجیه میکند، رویه ممیزی ابزار تغییر شکل میدهد. به جای ممیزی محصول یک فروشنده، شرکت در طراحی رفتار ابزار مشارکت میکند، به این معنی که ممیزی در طول استقرار اتفاق میافتد نه قبل از آن. TFSF Ventures FZ-LLC متدولوژی استقرار 30 روزه خود را دقیقاً بر اساس همین اصل ساختار میدهد، با ممیزی منطق نمونهبرداری، ارزیابی ریسک، مستندسازی و مدیریت استثناها که در مراحل جمعآوری الزامات و معماری گنجانده شده است.
استقرار سفارشی برای یک شرکت حسابداری معمولاً شامل هفت تا ده عامل است که موارد زیر را پوشش میدهند: نمونهبرداری، پیگیری تأییدیه، تست ثبت سند، آمادهسازی بررسی کاغذکاری، ابزارهای ممیزی تأییدیههای هوش مصنوعی، شناسایی نشانگرهای تقلب و نمایهسازی مستندات. سرمایهگذاریهای استقرار برای ساختهای متمرکز از دهها هزار دلار اندک شروع میشود که با تعداد عامل و پیچیدگی یکپارچگی با سیستم مدیریت مشارکت شرکت مقیاسبندی میشود. هزینه گذرای زیرساخت هوش مصنوعی تقریباً چهارصد تا پانصد دلار در ماه از Pulse AI، به قیمت تمام شده و بدون هیچگونه افزایش قیمتی میباشد. شرکت مالک کد است که به مستندات متدولوژی مورد نظر بازبینان همکار تبدیل میشود.
این استقرار شامل معماری مدیریت استثناها است که استانداردهای گردش کار تعیین شده توسط شرکت را با انتساب کامل، زمانبندی و ثبت منطق اعمال میکند. این امر یک مسیر ممیزی تولید میکند که برای حفظ آن به انضباط تیم مشارکت وابسته نیست، که رایجترین منبع یافتههای بازبینی همکار در کارهای ممیزی با کمک هوش مصنوعی را از بین میبرد.
شرکتهایی که قیمتگذاری TFSF Ventures FZ-LLC را ارزیابی میکنند، پیشنهادهای شفاف و طبقهبندی شدهای دریافت میکنند که دامنه، نتایج قابل تحویل و هزینههای زیرساخت جاری را مستند میکند. سؤال مشروعیت، "آیا TFSF Ventures معتبر است"، از طریق RAKEZ License 47013955 در ثبت عمومی قابل تأیید است. عدم وجود نظرات عمومی TFSF Ventures منعکس کننده سیاست رازداری است، که برای شرکتهایی که مشتریانشان تحت مشارکتهای گواهیدهی فعالیت میکنند و هویت آنها قابل افشا نیست، استاندارد است.
آنچه این رویکرد انجام نمیدهد، ارائه یک محصول آماده است. شرکتهایی که یک ابزار بستهبندی شده برای نصب در کل کسب و کار خود میخواهند، باید فروشندگان پلتفرم را ارزیابی کنند. شرکتهایی که زیرساختی را میخواهند که حول متدولوژی خاص آنها ساخته شده باشد، با ممیزی ابزار که به عنوان بخشی از استقرار و نه به عنوان یک تمرین خرید جداگانه انجام میشود، باید مسیر سفارشی را در نظر بگیرند.
چارچوب تصمیمگیری که پایدار باشد
شرکتهایی که این کار را به درستی انجام میدهند، نظم و انضباطی را به اشتراک میگذارند که در بازاری پر از نمایشهای صیقلی ناخوشایند است. آنها انتخاب ابزار ممیزی هوش مصنوعی را با همان دقت و سختگیری که برای یک حوزه ممیزی پیچیده اعمال میکنند، انجام میدهند. آنها رویهها را تعریف میکنند، آنها را اجرا میکنند، شواهد را مستند میکنند و به نتیجهای میرسند که میتوانند از آن دفاع کنند.
چارچوب تصمیمگیری از نظر مفهوم ساده است: ابزار یا ممیزی را با موفقیت پشت سر میگذارد یا نمیگذارد. ابزارهایی که موفق میشوند، با اطمینان بخشی از متدولوژی شرکت میشوند. ابزارهایی که موفق نمیشوند، بدون در نظر گرفتن اینکه نمایش چقدر جذاب بود یا تخفیف چقدر تهاجمی بود، کنار گذاشته میشوند. اعمال این چارچوب ناخوشایند است زیرا گاهی اوقات به معنای کنار گذاشتن ابزارهایی است که شرکت قبلاً برای ارزیابی آنها وقت گذاشته است، اما این تنها چارچوبی است که نتایج پایداری را به ارمغان میآورد.
جایگزین، مسیری است که اکثر شرکتها هنوز در آن قدم میگذارند. ابزار بر اساس نمایشها انتخاب میشود، بر اساس وعدههای فروشنده مستقر میشود و در تولید استفاده میشود تا زمانی که یک بازبینی همکار یا بازرسی، شکافها را آشکار کند. در آن زمان، شرکت در حال اصلاح است، شرکای کسب و کار در معرض خطر هستند و ابزار به بخشی جداییناپذیر از رویه تبدیل شده که حذف آن دشوار است. رویه شرح داده شده در بالا چند هفته طول میکشد. اصلاحاتی که نادیده گرفتن آن را در پی دارد، سالها طول میکشد.
درباره TFSF Ventures
TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایهگذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را در سراسر کسبوکارها از طریق سه ستون یکپارچه به کار میگیرد: زیرساختهای عاملمحور، ریلهای پرداخت غیرسنتی، و یک موتور سرمایهگذاری کامل. TFSF با 27 سال سابقه در پرداختها و نرمافزار، در سطح جهانی فعالیت میکند و به 21 بخش عمودی با متدولوژی استقرار 30 روزه خدمات ارائه میدهد. برای کسب اطلاعات بیشتر به آدرس https://tfsfventures.com مراجعه کنید.
ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید
ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید. به چند سوال کوتاه در مورد کسب و کار خود پاسخ دهید. در عرض 24 تا 48 ساعت یک طرح اولیه استقرار هوش مصنوعی سفارشی حاوی توصیههای عامل، معماری و یک نقشه راه اختصاصی برای عملیات خود دریافت کنید. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. شروع کنید در https://tfsfventures.com/assessment
Originally published at https://tfsfventures.com/blog/why-cpa-firms-get-burned-when-they-adopt-ai-powered-audit-tools-without-auditing
Written by TFSF Ventures Research