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近日,Open AI 發布機器人,引發了行業熱議。據了解,不僅可以詳細回答使用者所提問題,還可用于審計和會計領域。但專家表示,想要切實應用于審計和會計工作,還需要解決部分難題。下面來聽聽專家們的分享。

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作為一款常常出現在頭條新聞上的聊天機器人,是一個復雜的機器學習模型,旨在回答用戶所提出的所有問題,這當中,也包括審計和會計問題。

此前,內部審計數據分析團隊負責人 曾就審計問題向展開詢問,以下是對話內容:

成為一名成功審計師的關鍵技能是什么?

眾所周知,某些關鍵技能可以幫助審計師獲得成功,而這些“絕技”包括:

數據分析如何幫助審計人員?

在實踐中,數據分析可以多方面助力審計師完成審計工作。

而對審計人員以外的使用者來說,數據分析帶來的好處更為明顯,可以直接回答有關審計以及如何使用審計技術等各類問題。

為采購審計提供測試建議

實際上,當前有很多不同的測試可以用作采購審計的一部分。這包括:

審查采購政策和程序,確保其適當并符合相關法律法規的要求。 審查采購流程,確保其公平、透明、有競爭力,并按照組織的政策和程序進行。 測試采購交易樣本,以確保它們被正確記錄且已獲得批準。 評估所采購貨物或服務的質量和適用性,并將其與采購文件中概述的規格和要求進行對比。 審查合同管理流程,以確保合同得到妥善落實,并確保組織獲得最高的性價比。 評估組織的供應商管理流程,以確保供應商受到適當監控,并及時解決存在的問題。

總的說來,作為采購審計的一部分,具體測試要取決于審計的具體目標及采購活動的性質和范圍。

提供用于識別客戶交易數據集中欺詐行為的 代碼

這段代碼將交易數據集加載到 中,計算每個客戶的平均金額。一旦單個交易數額比平均金額高出兩個標準差以上,交易行為將被標記為潛在欺詐。最后,這些被標記的數據將一一打印。

“另一方面,更值得思考的是, 能否給出需要多年經驗才能得到的專家級答案。在當前研究階段階段,給出的建議還遠遠達不到專業標準,在獲得社會信任上還有很長的路要走。”

技術政策主管 認為,“信息錯誤”所帶來的影響更為嚴重。“通常情況下,機器人只能根據清洗后的數據做出回應,但卻 沒有‘核實數據來源’的環節。和搜索引擎相比,至少人們檢索到的信息是可以朔源的。假如,人們對機器人所給出的信息深信不疑,一旦提供的信息出現偏差,后果將難以預料。”

以此類推,未經審核的信息大規模運用于會計或稅務建議,必將成為隱患。與此同時,據了解,數據庫僅更新至2021年,因此,一旦詢問的內容在2021年以后發生變化,都將使提問者得到錯誤的答案。

對此,Pay表示,“如果能在引用特定信息來源方面做出改進,并對爭議性話題保持中立的話,就能成為一種可靠的信息來源,對會計或審計標準的應用提供建議。”

“向AI機器人直接提問來檢索 繁雜的審計標準、指導 方法或稅收政策,這樣的 世界很美好。但當下,我們需要明白, 現在的無法像值得信賴的會計師那樣,提供與情況相關的個人建議,也無法設計與被審計企業相關的審計程序。”