AI do audytu wewnętrznego: Jak wykorzystać AI do optymalizacji procesów audytowych


OPUBLIKOWANO: 11 czerwca 2024

AI i automatyzacja optymalizują procesy audytu wewnętrznego, zwiększając efektywność i jakość. Modele językowe, uczenie maszynowe i automatyzacja zadań usprawniają identyfikację ryzyka, analizę danych i raportowanie. Firmy zyskują lepszą kontrolę i zgodność.



Jak użyć AI oraz automatyzację do optymalizacji procesów audytowych

Audyt wewnętrzny to kluczowy proces w każdej organizacji, zapewniający zgodność z przepisami, kontrolę ryzyka i efektywne zarządzanie. Jednak tradycyjne metody audytu często są czasochłonne, podatne na błędy i oparte na ręcznej analizie danych. Tutaj z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja (AI) i automatyzacja.

AI może znacząco usprawnić procesy audytowe poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, analizę dużych ilości danych i identyfikację potencjalnych obszarów ryzyka. Modele języka, takie jak GPT-4, mogą zrozumieć i generować raporty audytowe, podczas gdy uczenie maszynowe pozwala na precyzyjną klasyfikację i przewidywanie anomalii. Automatyzacja przepływu pracy usprawnia komunikację i współpracę zespołu audytowego.

Wdrożenie AI i automatyzacji w audycie wewnętrznym wymaga strategicznego podejścia. Kluczowe jest zidentyfikowanie obszarów, w których te technologie mogą przynieść największe korzyści, jak również zapewnienie jakości danych i odpowiednie przeszkolenie zespołu. Integracja narzędzi AI z istniejącymi systemami i procesami audytowymi pozwoli na pełne wykorzystanie ich potencjału.


Case - zastosowanie AI do optymalizacji procesów audytowych


Opis problemu

Firma Audytex, średniej wielkości przedsiębiorstwo świadczące usługi audytowe, zmaga się z wyzwaniami związanymi z efektywnością i dokładnością procesów audytu wewnętrznego. Ręczna analiza dużych ilości danych, czasochłonne raportowanie i ryzyko przeoczenia istotnych anomalii wpływają na jakość i terminowość audytów.

Zarząd Audytex dostrzega potencjał AI i automatyzacji w usprawnieniu procesów audytowych. Celem jest wdrożenie inteligentnego systemu, który zautomatyzuje powtarzalne zadania, zwiększy precyzję analizy danych i ułatwi identyfikację obszarów ryzyka. Firma chce wykorzystać modele językowe do generowania raportów oraz uczenie maszynowe do wykrywania anomalii i klasyfikacji danych audytowych.


Optymalizacja procesów audytowych za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do Scikit-learn + NumPy + SciPy + matplotlib + seaborn + statsmodels

Audytex decyduje się na wykorzystanie ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do bibliotek uczenia maszynowego. Te zaawansowane modele AI umożliwią automatyzację zadań audytowych, analizę danych i generowanie raportów.


AI i automatyzacja transformują audyt wewnętrzny, podnosząc efektywność, dokładność i wartość biznesową.

ChatGPT z Code Interpreter posłuży do tworzenia skryptów automatyzujących powtarzalne zadania, takie jak pobieranie danych z systemów firmowych (np. ERP, CRM), ich wstępne przetwarzanie i ładowanie do bazy danych. Skrypty będą wywoływane za pomocą harmonogramów lub triggerów w narzędziach automatyzacji, takich jak Zapier.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

GPT-4 z dostępem do bibliotek uczenia maszynowego umożliwi zaawansowaną analizę danych audytowych. Modele klasyfikacji i regresji z Scikit-learn posłużą do kategoryzacji danych i przewidywania potencjalnych anomalii. Algorytmy wykrywania anomalii z PyOD pomogą identyfikować nietypowe transakcje lub wzorce. Biblioteki wizualizacji, jak Matplotlib i Seaborn, ułatwią prezentację wyników analiz.


Algorytm rozwiązania przy użyciu ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do Scikit-learn + NumPy + SciPy + matplotlib + seaborn + statsmodels

1. Użytkownik zaznacza checkbox w Airtable, wskazując dane do audytu.

2. Zapier łączy się z Airtable przez API i pobiera zaznaczone dane.

3. Zapier przekazuje dane do ChatGPT z Code Interpreter.

4. ChatGPT tworzy skrypt w Pythonie do wstępnego przetworzenia danych.

5. Przetworzone dane są ładowane do bazy danych (np. PostgreSQL).

6. GPT-4 z dostępem do bibliotek ML pobiera dane z bazy.

7. Modele klasyfikacji i regresji z Scikit-learn analizują dane.

8. Algorytmy wykrywania anomalii z PyOD identyfikują nietypowe wzorce.

9. Wyniki analiz są wizualizowane przy użyciu Matplotlib i Seaborn.

10. GPT-4 generuje raport audytowy na podstawie wyników analiz.

11. Raport jest wysyłany do odpowiednich interesariuszy przez Gmail.

Wdrożenie tego algorytmu pozwoli Audytex zautomatyzować kluczowe etapy procesu audytowego, od pozyskiwania danych po generowanie raportów. Integracja narzędzi no-code, takich jak Zapier, z zaawansowanymi modelami AI umożliwi efektywną i skalowalną analizę danych audytowych.

Dodatkowe kwestie do rozważenia:

  • Zapewnienie jakości i integralności danych wejściowych
  • Odpowiednie przeszkolenie zespołu audytowego w zakresie korzystania z nowych narzędzi AI
  • Regularna walidacja i aktualizacja modeli AI w celu utrzymania wysokiej skuteczności
  • Zapewnienie bezpieczeństwa i poufności danych audytowych

Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do optymalizacji procesów audytowych

Wdrożenie AI i automatyzacji w procesach audytu wewnętrznego może przynieść firmie Audytex liczne korzyści. Przede wszystkim, zautomatyzowanie powtarzalnych zadań i analiza danych za pomocą modeli AI znacznie przyspieszy procesy audytowe, umożliwiając zespołowi skupienie się na zadaniach o wyższej wartości dodanej. Poprawi to efektywność operacyjną i zoptymalizuje wykorzystanie zasobów.

Ponadto, zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego zwiększą dokładność i skuteczność wykrywania anomalii, ryzyka i obszarów niezgodności. Dzięki temu firma będzie mogła szybciej reagować na potencjalne problemy i zapewnić lepszą zgodność z przepisami i standardami. Generowanie raportów audytowych za pomocą modeli językowych poprawi jakość i spójność komunikacji z interesariuszami.

Wypróbuj różne modele AI