AI do audytu wewnętrznego: Jak wykorzystać AI do wykrywania nieprawidłowości finansowych


OPUBLIKOWANO: 11 czerwca 2024

AI i automatyzacja mogą zrewolucjonizować audyt wewnętrzny, umożliwiając szybkie i dokładne wykrywanie nieprawidłowości finansowych. Zastosowanie zaawansowanych algorytmów i analizy danych pozwala na efektywne identyfikowanie podejrzanych transakcji i wzorców, wspierając audytorów w ich pracy.



Jak użyć AI oraz automatyzację do wykrywania nieprawidłowości finansowych

Wykrywanie nieprawidłowości finansowych jest kluczowym zadaniem audytu wewnętrznego w każdej organizacji. Tradycyjne metody, opierające się na ręcznej analizie danych i próbkowaniu, mogą być czasochłonne i podatne na błędy ludzkie. Tutaj z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja (AI) i automatyzacja.

AI, a w szczególności uczenie maszynowe, może znacząco usprawnić proces wykrywania nieprawidłowości finansowych. Algorytmy uczenia maszynowego są w stanie analizować ogromne ilości danych transakcyjnych, identyfikować podejrzane wzorce i anomalie, które mogłyby umknąć ludzkiej uwadze. Automatyzacja procesów, taka jak integracja różnych systemów i aplikacji, ułatwia gromadzenie i przetwarzanie danych z różnych źródeł, umożliwiając kompleksową analizę.

Zastosowanie AI w audycie wewnętrznym nie tylko przyspiesza proces wykrywania nieprawidłowości, ale także zwiększa jego dokładność. Modele uczenia maszynowego mogą być trenowane na dużych zbiorach danych historycznych, aby nauczyć się rozpoznawać podejrzane transakcje i wzorce. Dodatkowo, ciągłe uczenie się i dostosowywanie modeli pozwala na wykrywanie nowych, nieznanych wcześniej schematów oszustw.


Case - zastosowanie AI do wykrywania nieprawidłowości finansowych

Opis problemu

Firma "Elektromax" zajmująca się sprzedażą hurtową sprzętu elektronicznego, boryka się z problemem potencjalnych nieprawidłowości finansowych. Duża liczba transakcji i skomplikowane procesy wewnętrzne utrudniają wykrywanie podejrzanych działań, takich jak fałszowanie faktur, manipulacje cenami czy niewłaściwe księgowanie przychodów.

Dział audytu wewnętrznego firmy "Elektromax" poszukuje rozwiązania opartego na AI, które umożliwi automatyczne wykrywanie anomalii i podejrzanych wzorców w danych finansowych. Celem jest zwiększenie efektywności procesu audytu oraz minimalizacja ryzyka oszustw i strat finansowych.

Wykrywanie nieprawidłowości finansowych za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4

Rozwiązaniem dla firmy "Elektromax" 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 umożliwiają budowę zaawansowanych modeli wykrywania anomalii, które mogą analizować dane finansowe firmy i identyfikować podejrzane transakcje.

Proces rozpoczyna się od integracji danych z różnych systemów firmy, takich jak system ERP, CRM i bankowość elektroniczna, za pomocą narzędzi automatyzacji, np. Zapier. Dane są następnie oczyszczane, przetwarzane i przygotowywane do analizy przy użyciu bibliotek NumPy i SciPy. Modele uczenia maszynowego, takie jak Isolation Forest czy Local Outlier Factor, są trenowane na historycznych danych transakcyjnych, aby nauczyć się rozpoznawać normalne wzorce i wykrywać anomalie.

Wyniki analizy są wizualizowane za pomocą bibliotek matplotlib i seaborn, umożliwiając audytorom łatwe zrozumienie i interpretację wykrytych nieprawidłowości. ChatGPT z Code Interpreter pozwala na interaktywną komunikację z modelem AI, umożliwiając zadawanie pytań i uzyskiwanie szczegółowych wyjaśnień dotyczących wykrytych anomalii.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

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

1. Użytkownik zaznacza checkbox w Airtable, wskazując, że dane są gotowe do analizy.

2. Zapier pobiera dane z kolumny w Airtable i wysyła je do skryptu Python poprzez API.

3. Skrypt Python, korzystając z bibliotek NumPy i SciPy, oczyszcza i przetwarza dane.

4. Przetworzony zestaw danych jest dzielony na dane treningowe i testowe.

5. Model Isolation Forest z biblioteki Scikit-learn jest trenowany na danych treningowych.

6. Wytrenowany model jest stosowany do danych testowych w celu wykrycia anomalii.

7. Wyniki są wizualizowane przy użyciu bibliotek matplotlib i seaborn.

8. Raporty z wykrytymi anomaliami są generowane i wysyłane do audytorów poprzez Slacka.

9. Audytorzy analizują raporty i wykorzystują ChatGPT z Code Interpreter do uzyskania dodatkowych wyjaśnień.

10. Na podstawie wyników analizy podejmowane są działania w celu zbadania i rozwiązania wykrytych nieprawidłowości.

Wdrożenie tego algorytmu pozwoli firmie "Elektromax" na:

  • Automatyzację procesu wykrywania anomalii finansowych
  • Szybką identyfikację podejrzanych transakcji i wzorców
  • Zwiększenie efektywności pracy działu audytu wewnętrznego
  • Minimalizację ryzyka oszustw i strat finansowych


Wykorzystanie AI i automatyzacji w audycie wewnętrznym to potężne narzędzie w walce z nieprawidłowościami finansowymi, umożliwiające organizacjom szybsze reagowanie i podejmowanie odpowiednich działań zapobiegawczych.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do wykrywania nieprawidłowości finansowych

Zastosowanie AI i automatyzacji w procesie wykrywania nieprawidłowości finansowych niesie ze sobą wiele korzyści dla organizacji. Przede wszystkim, znacząco zwiększa się efektywność pracy działu audytu wewnętrznego. Algorytmy AI są w stanie przetwarzać ogromne ilości danych w krótkim czasie, identyfikując podejrzane transakcje i wzorce, które mogłyby umknąć ludzkiej uwadze.

Ponadto, wykorzystanie AI do wykrywania nieprawidłowości finansowych minimalizuje ryzyko oszustw i strat finansowych. Dzięki ciągłemu uczeniu się i dostosowywaniu modeli AI, organizacja jest w stanie wykrywać nowe, nieznane wcześniej schematy oszustw. To pozwala na szybsze reagowanie i podejmowanie odpowiednich działań zapobiegawczych.

Inne korzyści to:

  • Zwiększenie dokładności i niezawodności procesu audytu
  • Uwolnienie czasu audytorów na bardziej strategiczne zadania
  • Poprawa zgodności z przepisami i standardami
  • Wzmocnienie zaufania interesariuszy do procesów finansowych organizacji
Wypróbuj różne modele AI

Podsumowując, wykorzystanie AI i automatyzacji w audycie wewnętrznym do wykrywania nieprawidłowości finansowych to strategiczny krok dla organizacji, które chcą zwiększyć efektywność, zminimalizować ryzyko i wzmocnić zaufanie interesariuszy. Wraz z rozwojem technologii, AI będzie odgrywać coraz większą rolę w zapewnieniu uczciwości i przejrzystości procesów finansowych.