OPUBLIKOWANO: 11 czerwca 2024
Audyt wewnętrzny może skorzystać z AI do predykcji ryzyka. Modele AI analizują dane historyczne, identyfikują wzorce i prognozują potencjalne zagrożenia. Automatyzacja usprawnia proces, oszczędzając czas i zwiększając dokładność. AI wspiera audytorów w proaktywnym zarządzaniu ryzykiem.
- Jak użyć AI oraz automatyzację do predykcji ryzyka audytowego
- Case - zastosowanie AI do predykcji ryzyka audytowego
- Opis problemu
- Predykcja ryzyka audytowego za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4
- Algorytm rozwiązania przy użyciu ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4
- Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do predykcji ryzyka audytowego
Jak użyć AI oraz automatyzację do predykcji ryzyka audytowego
Audyt wewnętrzny ma kluczowe znaczenie dla identyfikacji i ograniczania ryzyka w organizacji. Tradycyjne metody opierają się na manualnej analizie danych historycznych, co jest czasochłonne i podatne na błędy. Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) i automatyzacji może zrewolucjonizować ten proces.
AI, a w szczególności uczenie maszynowe, może analizować ogromne ilości danych, wykrywać wzorce i anomalie, które mogłyby umknąć ludzkiej uwadze. Modele predykcyjne mogą prognozować potencjalne obszary ryzyka na podstawie danych historycznych oraz czynników zewnętrznych. Automatyzacja pozwala na sprawne gromadzenie i przetwarzanie danych z różnych systemów firmy.
Zastosowanie AI do predykcji ryzyka audytowego należy do klasy problemów uczenia maszynowego, takich jak klasyfikacja, regresja i wykrywanie anomalii. Modele AI mogą klasyfikować transakcje jako wysokie lub niskie ryzyko, prognozować wartości liczbowe związane z ryzykiem oraz wykrywać nietypowe zdarzenia wymagające uwagi audytorów.
Case - zastosowanie AI do predykcji ryzyka audytowego
Opis problemu
Firma Audytex sp. z o.o. świadczy usługi audytu wewnętrznego dla średnich i dużych przedsiębiorstw. Zespół audytorów boryka się z rosnącą ilością danych i złożonością procesów biznesowych, co utrudnia skuteczne identyfikowanie obszarów ryzyka. Manualna analiza jest czasochłonna i może prowadzić do przeoczenia istotnych sygnałów ostrzegawczych.
Firma poszukuje rozwiązania, które usprawni proces oceny ryzyka i umożliwi proaktywne zarządzanie ryzykiem. Celem jest wdrożenie modelu AI, który będzie prognozować potencjalne obszary ryzyka na podstawie danych historycznych oraz czynników zewnętrznych, wspierając audytorów w skuteczniejszym planowaniu i przeprowadzaniu audytów.
Predykcja ryzyka audytowego za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4
Rozwiązaniem dla Audytex jest wykorzystanie ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z dostępem do bibliotek uczenia maszynowego, takich jak Scikit-learn, NumPy, SciPy, matplotlib, seaborn i statsmodels. Te narzędzia umożliwią budowę modelu predykcyjnego opartego na danych historycznych audytów oraz czynnikach zewnętrznych.
Model będzie klasyfikował potencjalne obszary ryzyka, przypisując im poziomy istotności. Dodatkowo, będzie wykrywał anomalie i trendy wymagające uwagi audytorów. ChatGPT z Code Interpreter posłuży do przetwarzania i analizy danych tekstowych, takich jak notatki audytorów czy raporty, wzbogacając model o dodatkowe informacje.
GPT-4 będzie odpowiedzialny za interakcję z użytkownikami, przyjmowanie zapytań i prezentowanie wyników analiz w przystępnej formie. Integracja z narzędziami automatyzacji, takimi jak Make (dawniej Integromat), umożliwi sprawne pobieranie danych z różnych systemów firmy, jak Google Sheets czy Airtable, i przekazywanie ich do modelu AI.
Algorytm rozwiązania przy użyciu ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4
1. Gromadzenie danych historycznych audytów oraz czynników zewnętrznych w Google Sheets.
2. Przetwarzanie wstępne danych za pomocą Code Interpreter, w tym czyszczenie, normalizacja i kodowanie zmiennych.
3. Analiza danych tekstowych (notatki audytorów, raporty) przy użyciu ChatGPT w celu wydobycia istotnych informacji.
4. Budowa modelu predykcyjnego z wykorzystaniem Scikit-learn, uwzględniającego dane liczbowe i wyniki analizy tekstowej.
5. Trenowanie i ewaluacja modelu z wykorzystaniem metod cross-validation i metryk dostosowanych do problemu.
6. Wdrożenie modelu jako API, z którym będzie komunikował się GPT-4 w celu uzyskiwania prognoz ryzyka.
7. Integracja GPT-4 z systemami firmy (Google Sheets, Airtable) za pomocą Make dla automatycznego pobierania danych.
8. Stworzenie interfejsu użytkownika, gdzie audytorzy mogą zadawać pytania GPT-4 i otrzymywać prognozy ryzyka.
9. Regularne monitorowanie działania modelu i aktualizacja go o nowe dane w celu ciągłego doskonalenia.
Kluczowe jest, aby model był regularnie aktualizowany o nowe dane, co pozwoli na dostosowywanie się do zmieniających się warunków biznesowych. Istotna jest również ścisła współpraca między zespołem audytorów a ekspertami AI w celu zapewnienia, że model dostarcza wartościowych i interpretowalnych wyników.
Wdrożenie AI do predykcji ryzyka audytowego wymaga synergii między wiedzą domenową audytorów a możliwościami zaawansowanych modeli uczenia maszynowego.
Dodatkowe kwestie do rozważenia obejmują:
- Zapewnienie bezpieczeństwa i poufności danych wykorzystywanych przez model AI.
- Przeszkolenie audytorów w zakresie interpretacji i wykorzystania wyników dostarczanych przez model.
- Opracowanie procesów walidacji i audytu samego modelu AI w celu zapewnienia jego wiarygodności.
Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do predykcji ryzyka audytowego
Wdrożenie AI do predykcji ryzyka audytowego może przynieść firmie Audytex znaczące korzyści. Przede wszystkim, model AI umożliwi szybszą i dokładniejszą identyfikację obszarów ryzyka, co pozwoli audytorom skupić się na najbardziej istotnych kwestiach. Automatyzacja gromadzenia i przetwarzania danych odciąży zespół, pozwalając na efektywniejsze wykorzystanie czasu.
Ponadto, proaktywne podejście do zarządzania ryzykiem, oparte na predykcjach AI, może pomóc w zapobieganiu wystąpieniu poważnych incydentów czy nieprawidłowości. Regularne aktualizacje modelu zapewnią dostosowanie do zmieniających się warunków biznesowych i nowych typów ryzyka. W rezultacie, firma Audytex będzie w stanie dostarczać swoim klientom usługi audytowe najwyższej jakości, wspierane zaawansowaną technologią.
Podsumowując kluczowe zalety wykorzystania AI do predykcji ryzyka audytowego:
- Szybsza i dokładniejsza identyfikacja obszarów ryzyka
- Efektywniejsze wykorzystanie czasu i zasobów audytorów
- Proaktywne podejście do zarządzania ryzykiem
- Dostosowanie do zmieniających się warunków biznesowych
- Poprawa jakości usług audytowych dla klientów