AI do audytu wewnętrznego: Jak wykorzystać AI do oceny ryzyka


OPUBLIKOWANO: 11 czerwca 2024

AI i automatyzacja mogą zrewolucjonizować audyt wewnętrzny, zwiększając efektywność i dokładność oceny ryzyka. LLM analizują dane, identyfikują anomalie i prognozują zagrożenia, wspierając audytorów w podejmowaniu trafnych decyzji. Integracja narzędzi i zaawansowane modele AI usprawniają procesy, zapewniając kompleksową ochronę firmy.



Jak użyć AI oraz automatyzację do oceny ryzyka

Ocena ryzyka to kluczowy element audytu wewnętrznego, który pozwala zidentyfikować potencjalne zagrożenia dla organizacji. Tradycyjne metody oceny ryzyka często opierają się na ręcznej analizie danych i subiektywnych ocenach, co może prowadzić do przeoczenia istotnych czynników ryzyka. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji (AI) i automatyzacji, proces oceny ryzyka może stać się bardziej efektywny, dokładny i kompleksowy.

AI, w szczególności modele językowe takie jak GPT-4, mogą analizować ogromne ilości danych z różnych źródeł, takich jak raporty finansowe, umowy, e-maile czy dane transakcyjne. Dzięki zaawansowanym algorytmom przetwarzania języka naturalnego, AI jest w stanie wychwycić kluczowe informacje, wzorce i anomalie, które mogą wskazywać na potencjalne ryzyko. Automatyzacja procesów zbierania i integracji danych z różnych systemów firmy przyspiesza analizę i umożliwia audytorom skupienie się na interpretacji wyników.

Modele AI mogą również uczyć się na podstawie historycznych danych i doświadczeń, aby przewidywać przyszłe zagrożenia. Analizując trendy, korelacje i wzorce, AI może wskazać obszary potencjalnego ryzyka, które mogły zostać przeoczone przez człowieka. Takie proaktywne podejście pozwala organizacjom podejmować działania zapobiegawcze i minimalizować negatywne skutki zidentyfikowanych ryzyk.


Case - zastosowanie AI do oceny ryzyka

Opis problemu

Firma TransLogis, średniej wielkości przedsiębiorstwo specjalizujące się w logistyce i transporcie, boryka się z rosnącym ryzykiem operacyjnym. Wzrost liczby zleceń, rozbudowana sieć podwykonawców oraz dynamicznie zmieniające się otoczenie biznesowe sprawiają, że tradycyjne metody oceny ryzyka stają się niewystarczające. Dział audytu wewnętrznego TransLogis poszukuje innowacyjnych rozwiązań, które pozwolą efektywnie identyfikować i monitorować potencjalne zagrożenia.

Główne wyzwania, przed którymi stoi TransLogis, to: duża ilość danych z różnych źródeł (systemy ERP, GPS, e-maile, faktury), ograniczone zasoby ludzkie do analizy tych danych oraz potrzeba szybkiego reagowania na zmieniające się warunki rynkowe. Firma potrzebuje narzędzia, które zautomatyzuje proces oceny ryzyka, zwiększy jego dokładność i umożliwi proaktywne działania minimalizujące potencjalne straty.

Ocena ryzyka za pomocą GPT-4

Rozwiązaniem problemu TransLogis może być wdrożenie systemu oceny ryzyka opartego na modelu językowym GPT-4. GPT-4, dzięki swojej zdolności do przetwarzania i rozumienia języka naturalnego, jest w stanie analizować niestrukturyzowane dane, takie jak e-maile, raporty czy umowy, wydobywając z nich kluczowe informacje dotyczące potencjalnych zagrożeń.

System oceny ryzyka oparty na GPT-4 będzie integrował dane z różnych źródeł, takich jak system ERP (np. Microsoft Dynamics 365), system monitorowania GPS, skrzynki pocztowe (Microsoft Outlook) oraz repozytorium dokumentów (Dropbox). Automatyzacja procesu zbierania i przetwarzania danych zostanie zrealizowana za pomocą narzędzia Make (dawniej Integromat), które połączy poszczególne aplikacje poprzez API.

GPT-4 będzie analizować zebrane dane, identyfikując wzorce, anomalie i sygnały ostrzegawcze. Model będzie uczył się na podstawie historycznych przypadków ryzyka oraz wiedzy eksperckiej audytorów, by z czasem coraz trafniej przewidywać potencjalne zagrożenia. Wyniki analizy będą prezentowane w przejrzystej formie, z wykorzystaniem narzędzi wizualizacji danych, takich jak Microsoft Power BI.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Algorytm rozwiązania przy użyciu GPT-4

1. Integracja danych:

  • Połączenie systemu ERP (Microsoft Dynamics 365), systemu GPS, skrzynek pocztowych (Microsoft Outlook) i repozytorium Dropbox za pomocą Make.
  • Automatyczne pobieranie i aktualizacja danych w regularnych odstępach czasu.

2. Przetwarzanie i analiza danych:

  • Wykorzystanie GPT-4 do analizy niestrukturyzowanych danych (e-maile, raporty, umowy) i wydobycia kluczowych informacji.
  • Identyfikacja wzorców, anomalii i sygnałów ostrzegawczych wskazujących na potencjalne ryzyko.
  • Uczenie modelu na podstawie historycznych przypadków ryzyka i wiedzy eksperckiej audytorów.

3. Prezentacja wyników:

  • Wizualizacja zidentyfikowanych obszarów ryzyka za pomocą Microsoft Power BI.
  • Generowanie raportów i alertów dla działu audytu wewnętrznego i kadry zarządzającej.

4. Proaktywne działania:


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do oceny ryzyka

Wdrożenie systemu oceny ryzyka opartego na GPT-4 może przynieść TransLogis wymierne korzyści. Przede wszystkim, automatyzacja procesu zbierania i analizy danych znacząco przyspieszy identyfikację potencjalnych zagrożeń. Audytorzy będą mogli skupić się na interpretacji wyników i podejmowaniu strategicznych decyzji, zamiast tracić czas na żmudne przeglądanie dokumentów.

Ponadto, dzięki zdolności GPT-4 do przetwarzania języka naturalnego, system będzie w stanie wychwycić niuanse i ukryte zależności, które mogłyby umknąć uwadze człowieka. Przekładać się to będzie na wyższą jakość i dokładność oceny ryzyka. TransLogis zyska narzędzie, które proaktywnie zidentyfikuje obszary wymagające uwagi, umożliwiając podjęcie działań zapobiegawczych i minimalizujących potencjalne straty.


Wykorzystanie AI w ocenie ryzyka to strategiczny krok w kierunku efektywnego i proaktywnego zarządzania ryzykiem w dynamicznie zmieniającym się środowisku biznesowym.

Dodatkowe rzeczy do rozważenia przy wdrażaniu AI do oceny ryzyka:

  • Zapewnienie wysokiej jakości danych wejściowych, co przekłada się na trafność analiz.
  • Regularne testowanie i walidacja modelu AI, by utrzymać jego skuteczność.
  • Przeszkolenie zespołu audytu wewnętrznego w zakresie korzystania z nowego narzędzia.
  • Uwzględnienie kwestii etycznych i prawnych związanych z wykorzystaniem AI.
Wypróbuj różne modele AI

Podsumowanie

Zastosowanie sztucznej inteligencji, a w szczególności modeli językowych jak GPT-4, w procesie oceny ryzyka podczas audytu wewnętrznego, może znacząco usprawnić i ulepszyć ten kluczowy aspekt funkcjonowania organizacji. Automatyzacja zbierania danych, zaawansowana analiza oraz proaktywne identyfikowanie potencjalnych zagrożeń to główne zalety tego rozwiązania.

TransLogis, wdrażając system oparty na GPT-4, ma szansę nie tylko zwiększyć efektywność swojego działu audytu, ale przede wszystkim zyskać przewagę konkurencyjną dzięki skutecznemu zarządzaniu ryzykiem. Przypadek tej firmy pokazuje, jak nowoczesne technologie mogą wspierać tradycyjne procesy biznesowe, dostarczając wymiernych korzyści i otwierając nowe możliwości rozwoju.