التحضير لمستقبل التدقيق مع الذكاء الاصطناعي

بقلم : جاسم حاجي

مع تزايد الضغط على المدققين الداخليين لتعزيز القيمة التي يجلبونها لمنظماتهم، يتساءل البعض عما إذا كان الذكاء الاصطناعي قد يساعدهم في تحقيق هذا الهدف. يمكن للذكاء الاصطناعي، الذي يستفيد من الخوارزميات لتحديد وفهم الأنماط والشذوذ داخل مجموعات البيانات، أن يساعد المدققين الداخليين بشكل أكثر كفاءة في تحديد مجالات المخاطر وتنفيذ العديد من المهام الأخرى بسرعة فائقة.

على الرغم من التوقعات، إلا أن عمليات استخدام الذكاء الاصطناعي لا تزال غير شائعة نسبيًا بين وظائف التدقيق الداخلي. وجدت دراسة أن 16 في المئة فقط من الشركات تكتسب قيمة كبيرة من الذكاء الاصطناعي اليوم. ومع ذلك، من المتوقع أن يتضاعف هذا الرقم أكثر من ثلاثة أضعاف في غضون عامين، كما تشير الدراسة.

يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي النظر في المعلومات الداخلية والخارجية للمؤسسة، وبالتالي يمكن أن تساعد المؤسسة في التعرف على المخاطر والتهديدات الناشئة التي لم تأخذها في الاعتبار بعد.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يوفر معلومات للمدققين الداخليين كإجراءات يمكن اتخاذها للتخفيف من المخاطر. في أماكن البيع بالتجزئة مثلًا، قد يكشف الذكاء الاصطناعي عن ازدياد سرقات شفرات الحلاقة والبطاريات. بذلك يمكن لمدير المنطقة باتخاذ إجراء لهذه المشكلة كأن يوجه موظفي المتجر لنقل هذه المنتجات خلف العداد.

فائدة أخرى للذكاء الاصطناعي هي قدرته على تبسيط العمليات. على سبيل المثال، للتحكم في الإنفاق، تتطلب العديد من المؤسسات موافقة الإدارة على الفواتير التي تزيد عن مبلغ معين. لزيادة تعزيز السيطرة، قد يقوم قسم المالية أيضًا بمراجعة جزء من المعاملات. يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي مراجعة هذه المعاملات فور حدوثها والإبلاغ عن تلك التي تنتهك القواعد المحددة مسبقًا.

بالنظر إلى وعود الذكاء الاصطناعي، لماذا لم تنفذه المزيد من المؤسسات؟ هناك عدة عوامل. كما هو الحال مع أي مبادرة، يتعين على مشاريع الذكاء الاصطناعي أن تتنافس من أجل دعم الشركات والميزانيات ضد المنافسين الجديرين الآخرين. كما أن العمل عن بُعد أثناء الوباء ساهم في تأخير العديد من البرامج عن تطبيق الذكاء الاصطناعي في التدقيق الداخلي.

يشعر البعض بالقلق من أن عمليات نشر الذكاء الاصطناعي ستلغي الحاجة إلى التدقيق الداخلي. تميل هذه المخاوف إلى المبالغة. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يجعل من الممكن مراجعة جميع المعاملات بدلاً من مجرد المعاملات الكبيرة في الوقت الفعلي ثم إبراز تلك التي تبدو إشكالية، فالذكاء الاصطناعي يساعد على تركيز جهود المدققين حيث تشتد الحاجة إليها.

إلى جانب المهارات والمعايير الجديدة وفحص الاهتمامات الأخلاقية، هناك العديد من السمات الأساسية لعمليات الاستخدام الناجحة للذكاء الاصطناعي. يحتاج مستخدمو الذكاء الاصطناعي إلى فهم علم البيانات. الجهاز ذكي فقط بمستوى البيانات التي تغذيه بها. للتأكد، يمكن لفريق التدقيق الداخلي الاستعانة بمستشارين خارجيين للمساعدة في ذلك. ومع ذلك، يتطلب حل الذكاء الاصطناعي الفعال بنية تحتية يمكن تحديثها باستمرار مع تغير البيانات بسبب، على سبيل المثال، تغيير المنتجات أو اللوائح أو الأسواق. ستحتاج العديد من المنظمات إلى تطوير مستوى معين من الخبرة الداخلية.

تميل عمليات التنفيذ في المؤسسات التي لديها بالفعل إجراءات قوية لإدارة البيانات، جنبًا إلى جنب مع الموظفين الملمين بالبيانات، إلى المضي قدمًا بشكل أكثر سلاسة من العمليات في المنظمات التي تفتقر إلى هذه السمات.

يحتاج المدققون الداخليون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى فهم الافتراضات والخوارزميات الكامنة وراء التطبيق. على سبيل المثال، لنفترض أن التطبيق يشير إلى بند مصروفات المخزون لأنه تم شراء العنصر الخطأ، ثم تعين إرجاعه أو نقله أو شطبه. قد يرغب المدقق في معرفة عدد مرات حدوث هذه الأنواع من الأحداث. في الوقت نفسه، يمكن أيضًا وضع علامة على مشتريات الأحداث الترويجية لمرة واحدة، على الرغم من أنها مشروعة.

استخدام الذكاء الاصطناعي في التدقيق العام

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.