AI do audytu wewnętrznego: Jak wykorzystać AI do analizy danych audytowych


OPUBLIKOWANO: 11 czerwca 2024

AI i automatyzacja mogą zrewolucjonizować audyt wewnętrzny, umożliwiając szybszą i dokładniejszą analizę danych audytowych. Zastosowanie zaawansowanej analityki i uczenia maszynowego pozwala wykrywać anomalie, identyfikować ryzyka i optymalizować procesy audytowe, zwiększając efektywność i skuteczność audytu.



Jak użyć AI oraz automatyzację do analizy danych audytowych

Analiza danych audytowych jest kluczowym zadaniem w procesie audytu wewnętrznego. Tradycyjne metody polegające na ręcznym przeglądaniu i analizowaniu dużych ilości danych mogą być czasochłonne i podatne na błędy ludzkie. Tutaj z pomocą przychodzą technologie sztucznej inteligencji (AI) oraz automatyzacja.

AI i automatyzacja oferują potężne narzędzia do efektywnej analizy danych audytowych. Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego mogą przetwarzać ogromne ilości danych, wykrywać wzorce, anomalie i potencjalne ryzyka w znacznie krótszym czasie niż człowiek. Automatyzacja procesów audytowych pozwala na zminimalizowanie ręcznej pracy, zwiększenie dokładności i spójności wyników.

Aby skutecznie wykorzystać AI i automatyzację w analizie danych audytowych, ważne jest odpowiednie przygotowanie danych. Dane powinny być ustrukturyzowane, oczyszczone i znormalizowane, aby algorytmy mogły je efektywnie przetwarzać. Następnie należy wybrać odpowiednie narzędzia i modele AI, takie jak klasyfikacja, regresja, klasteryzacja czy wykrywanie anomalii, w zależności od specyfiki danych i celów audytu.


Case - zastosowanie AI do analizy danych audytowych

Opis problemu

Firma Audytex, specjalizująca się w usługach audytu wewnętrznego, stanęła przed wyzwaniem usprawnienia procesu analizy danych audytowych. Dotychczasowe metody ręcznego przeglądania i analizowania dużych ilości danych okazały się czasochłonne i podatne na błędy. Firma poszukiwała rozwiązania, które pozwoliłoby na szybszą, dokładniejszą i bardziej efektywną analizę danych.

Głównym celem Audytex było wdrożenie AI i automatyzacji do procesu audytu wewnętrznego, aby zwiększyć wydajność, zminimalizować ryzyko przeoczenia istotnych informacji oraz zoptymalizować wykorzystanie zasobów. Firma chciała również automatycznie wykrywać anomalie i potencjalne obszary ryzyka, co umożliwiłoby szybsze reagowanie i podejmowanie działań zapobiegawczych.

Analiza danych audytowych za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4

Aby rozwiązać problem analizy danych audytowych, Audytex zdecydowała się wykorzystać ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do bibliotek takich jak Scikit-learn, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn i Statsmodels. Te potężne narzędzia AI umożliwiają efektywne przetwarzanie i analizę dużych zbiorów danych.

W pierwszym kroku firma przygotowała dane audytowe, przechowywane w Microsoft Excel, do analizy. Dane zostały oczyszczone, ustrukturyzowane i znormalizowane, aby zapewnić ich kompatybilność z modelami AI. Następnie, za pomocą Zapier, dane zostały zintegrowane z ChatGPT i GPT-4, umożliwiając ich bezproblemowe przetwarzanie.


ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 zostały wykorzystane do przeprowadzenia zaawansowanej analizy danych, wykrywania anomalii i identyfikacji obszarów ryzyka.

Modele AI, korzystając z bibliotek Scikit-learn, NumPy i SciPy, przeprowadziły szereg zadań, takich jak klasyfikacja, regresja i klasteryzacja, aby odkryć ukryte wzorce i zależności w danych audytowych. Matplotlib, Seaborn i Statsmodels posłużyły do wizualizacji wyników i generowania interaktywnych raportów.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Algorytm rozwiązania przy użyciu ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4

1. Przygotowanie danych audytowych w Microsoft Excel - oczyszczenie, ustrukturyzowanie i normalizacja danych.

2. Integracja danych z ChatGPT i GPT-4 za pomocą Zapier.

3. Wybór odpowiednich modeli AI (klasyfikacja, regresja, klasteryzacja) w zależności od specyfiki danych i celów audytu.

4. Przeprowadzenie analizy danych z wykorzystaniem bibliotek Scikit-learn, NumPy i SciPy.

5. Wykrywanie anomalii i identyfikacja obszarów ryzyka przez ChatGPT i GPT-4.

6. Wizualizacja wyników i generowanie interaktywnych raportów za pomocą Matplotlib, Seaborn i Statsmodels.

7. Interpretacja wyników przez audytorów i podejmowanie działań na podstawie uzyskanych informacji.

Dzięki zastosowaniu tego algorytmu, Audytex był w stanie znacząco usprawnić proces analizy danych audytowych. Czas potrzebny na przetworzenie i analizę danych został zredukowany o 70%, a dokładność wyników wzrosła do 95%. Firma mogła szybciej identyfikować obszary ryzyka i podejmować proaktywne działania.

Wdrożenie AI i automatyzacji w procesie audytu wewnętrznego przyniosło firmie wymierne korzyści. Poza oszczędnością czasu i zwiększoną dokładnością, Audytex zyskał również:

  • Lepsze wykorzystanie zasobów ludzkich
  • Możliwość analizy większych ilości danych
  • Szybsze wykrywanie nieprawidłowości i obszarów ryzyka
  • Usprawnienie procesu raportowania i komunikacji wyników


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do analizy danych audytowych

Wykorzystanie AI i automatyzacji w analizie danych audytowych niesie ze sobą liczne korzyści dla firm i działów audytu wewnętrznego. Przede wszystkim, AI umożliwia szybsze i bardziej dokładne przetwarzanie ogromnych ilości danych, co przekłada się na oszczędność czasu i zasobów. Algorytmy uczenia maszynowego potrafią wykrywać anomalie, wzorce i trendy, które mogłyby zostać przeoczone przez człowieka.

Inne potencjalne korzyści to:

  • Zwiększenie efektywności i wydajności procesu audytu
  • Minimalizacja ryzyka błędów i przeoczenia istotnych informacji
  • Automatyzacja żmudnych i powtarzalnych zadań
  • Możliwość prowadzenia ciągłego monitoringu i audytu w czasie rzeczywistym
  • Generowanie szczegółowych i interaktywnych raportów
  • Wsparcie w podejmowaniu decyzji i planowaniu działań naprawczych
Wypróbuj różne modele AI

Wdrożenie AI i automatyzacji w audycie wewnętrznym wymaga odpowiedniego przygotowania danych, wyboru właściwych narzędzi i modeli oraz ciągłego doskonalenia procesów. Jednakże, korzyści płynące z tych technologii przewyższają początkowe wyzwania i inwestycje. Firmy, które zdecydują się na wykorzystanie AI w analizie danych audytowych, zyskają przewagę konkurencyjną i będą w stanie efektywniej zarządzać ryzykiem oraz zapewniać zgodność z przepisami i standardami.