من خلال التخطيط والعمليات، يمكن للذكاء الاصطناعي إحداث ثورة في عمل التدقيق الداخلي وقيمته.
بدلاً من البحث في سجلات العمل المكتوبة بخط اليد واحدة تلو الأخرى، تخيل ما إذا كان بإمكان المدققين الداخليين تحويل آلاف الملاحظات المكتوبة تلقائيًا إلى نص وتحليلها ومطابقتها مع جداول زمنية إلكترونية. هذا مثال على كيفية استخدام المدققين لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتحليلات النصية للتحقق من صحة عمليات السداد.
تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل هذه على تغيير مشهد الأعمال بشكل كبير. يشير الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة إدارة المعلومات وتحليلها بطرق تحاكي الذكاء البشري. على سبيل المثال، تستخدم الخرائط الذكية الذكاء الاصطناعي لتحديد المسارات التي تقلل من تكلفة التسليم والوقت. يدعم الذكاء الاصطناعي أيضًا أنواعًا جديدة من الأعمال مثل وسائل التواصل الاجتماعي.
الآن حان دور التدقيق الداخلي للاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحويل أعمال التدقيق. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، يمكن للمدققين الداخليين التقاط واستيعاب كميات أكبر من المعلومات، وتحليل مجموعة أوسع من تنسيقات البيانات. علاوة على ذلك، يمكنهم أداء هذه المهام بشكل أسرع من أي وقت مضى. في المقابل، يمكن للمدققين تقديم المزيد من الأفكار للعملاء وزيادة عائد استثمار أصحاب المصلحة في خدمات التدقيق.
تطبيقات التدقيق
في حين أن وظائف التدقيق تختلف في الحجم والنطاق والأهداف التنظيمية والمتطلبات، فإنها تساهم جميعها في تحسين عمليات الحوكمة وإدارة المخاطر والرقابة في مؤسستهم. يقوم المدققون الداخليون في عملهم بتحليل وتقييم المعلومات من مصادر عديدة لاستخلاص النتائج وتقديم التوصيات. إن التقدم الأخير في الذكاء الاصطناعي مدفوع جزئيًا بالتقدم في التقاط ومعالجة كميات كبيرة من البيانات، والتي يمكن للتدقيق الداخلي الاستفادة منها بعدة طرق.
الرؤية الحاسوبية\ Computer Vision
يمكن للمدققين الداخليين استخدام تقنية الرؤية الحاسوبية لمراجعة دقة وموثوقية المعلومات المالية والتشغيلية من خلال تفسير وتحليل الصور الرقمية. غالبًا ما يتحقق المدققون من الأصول كجزء من اختباراتهم، والتي تستغرق وقتًا طويلاً ويتم إجراؤها من خلال أخذ العينات. يمكن للرؤية الحاسوبية تحسين جودة وكفاءة هذه العملية، فضلاً عن توفير الوصول إلى المعلومات التي لم تكن متوفرة سابقًا.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
يمكن للمدققين الداخليين استخدام NLP لتحليل المستندات النصية بشكل أكثر كفاءة. من خلال الجمع بين NLP وتقنيات التعلم الآلي، يمكن للمدققين مسح كميات هائلة من النصوص، مثل البريد الإلكتروني والعقود ومنشورات الوسائط الاجتماعية، بسرعة غير مسبوقة لتحديد التناقضات واستخراج التفاصيل البارزة. نتيجة لذلك، يمكن للمدققين إجراء مراجعات أكثر شمولاً مثل مسح مستندات البنك للامتثال القانوني.
التعلم الالي\ Machine Learning
تستخلص هذه التقنية الأفكار من البيانات باستخدام الخوارزميات التي تسمح للآلات بالتعلم والتحسين تلقائيًا من تلقاء نفسها. يتم استخدام التعلم الآلي في مجالات مثل التوصية بالكتب للمتسوقين عبر الإنترنت وتحديد ما إذا كان البريد الإلكتروني بريدًا عشوائيًا.
إحدى الطرق التي يمكن للمدققين الداخليين من خلالها استخدام التعلم الآلي هي اكتشاف الانحرافات وتحديد المخاطر الناشئة. على سبيل المثال، استخدم المدققون التكنولوجيا للكشف عن المعاملات المالية غير المنتظمة وأنماط الاحتيال الإداري.
يمكن للمدققين الداخليين أيضًا استخدام التعلم الآلي لمراجعة جميع المعاملات والملاحظات، بدلاً من مجموعة فرعية من البيانات فقط. أثناء مرحلة تقييم المخاطر والتخطيط، يحدد المدققون المجالات عالية الخطورة بناءً على مراجعة نطاق واسع وحجم كبير من المعلومات مثل الأحداث الخاصة بالمنظمة والمتطلبات القانونية المتغيرة واتجاهات الصناعة. كجزء من هذه العملية، يجب أن يوازن المدققون بين توافر الموارد وشمولية كل تدقيق. من خلال التعلم الآلي واسع النطاق -الذي يركز على تصميم الخوارزميات للعمل مع مجموعات البيانات الكبيرة -يمكن للمدققين تغطية المزيد من المعلومات بشكل أسرع مع التقاط تفاصيل أكبر.
الذكاء الاصطناعي في العمل
تتطلب إعادة بناء وظيفة تدقيق تقليدية لتسخير الذكاء الاصطناعي امتلاك المهارات والبنية التحتية والعملية والثقافة المناسبة. على الرغم من عدم وجود تصميم أفضل، إلا أن هناك مكونات مهمة لدمج الذكاء الاصطناعي بنجاح في وظيفة التدقيق.
استراتيجية ذكاء اصطناعي تتوافق مع أولويات العمل وترتبط بأداء قابل للقياس
يعد دمج الذكاء الاصطناعي في وظيفة التدقيق قرارًا جيدًا فقط عندما يساعد المنظمة بشكل عام على تحقيق مهمتها وأهدافها. ومن ثم، يجب أن يتماشى تصميم استراتيجية الذكاء الاصطناعي مع الأولويات الإستراتيجية للمنظمة. يجب أن تسعى الإستراتيجية على الأقل إلى إضافة قيمة في أحد مجالات المهمة الأساسية للمنظمة والمساعدة في تحديد المخاطر الجديدة والناشئة.
بينما تشترك وظائف التدقيق في أهداف عمل متشابهة، قد يكون لكل قسم أولويات فورية مختلفة. على سبيل المثال، قد يكون لديهم تواريخ بدء مختلفة لسنة مالية أو اختلافات موسمية في الأنشطة التجارية لمؤسساتهم. يجب أن يوائم التدقيق الداخلي إستراتيجيته للذكاء الاصطناعي مع كيفية تطور أولويات العمل على المدى القصير والمتوسط والطويل لتخصيص الموارد على أفضل وجه لتنفيذ الاستراتيجية.
يجب أن يحدد التدقيق الداخلي الفوائد المتوقعة المرتبطة باستراتيجية الذكاء الاصطناعي كلما أمكن ذلك. تشمل بعض التدابير الشائعة توفير التكاليف، وتعزيز الإيرادات، وزيادة كفاءة العمل. يجب على قادة التدقيق تحديد الفوائد غير الملموسة مثل بناء الشهرة مع أصحاب المصلحة من خلال الرؤى المحسنة أيضًا. من الضروري أيضًا احتساب الوقت وتكاليف الموارد اللازمة لتحقيق الفوائد.
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي قابلة للتطوير
نظرًا لأن قدرات التحليلات ستتطور بشكل تدريجي بمرور الوقت، فمن المهم بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي ذات أساس قوي يمكنه زيادة القدرات والتعقيد بكفاءة. عند اختيار البنية التحتية للأجهزة والبرامج لدمج الذكاء الاصطناعي في عملية التدقيق، يجب أن يأخذ التدقيق الداخلي في الاعتبار احتياجات العمل ومدى تكامل التقنيات مع الأنظمة الحالية للمؤسسة. يتضمن جزء كبير من عملية التدقيق تسجيل المعلومات ومشاركتها والإبلاغ عنها. لذلك، يجب أن تغطي البنية التحتية الشاملة أدوات إدارة البيانات والتحليل، والتي تمتد من حفظ السجلات التقليدية، ومشاركة الملفات، وإعداد التقارير إلى التشغيل الآلي والحوسبة السحابية. تتضمن بعض المشكلات التي يجب مراعاتها عند اختيار هذه الأدوات ما يلي:
• ما إذا كانت بنية النظام تستخدم نهجًا معياريًا يمكن تعديله بسهولة وإعادة دمجه حسب الضرورة.
• مستوى الدعم المتاح من مقدمي الخدمة.
• المتطلبات التدريبية للموظفين ذوي الخلفيات التقنية المختلفة.
• إجمالي التكاليف، بما في ذلك التكاليف الأولية والنفقات الجارية الخاصة بصيانة النظام وترقيته.
عمليات حوكمة واضحة ورسمية
تصبح استراتيجية الذكاء الاصطناعي أكثر تأثيرًا وكفاءة مع العمليات التي تحكم تطويرها وتنفيذها. عادةً ما يقوم المدققون الداخليون ذوو المهارات والمعرفة المتخصصة بتطبيق الذكاء الاصطناعي عبر المراحل المختلفة لدورة حياة التدقيق واحتياجات العمل المختلفة لوظيفة التدقيق. يعد إنشاء هيكل لتنسيق هذا العمل ومواءمته أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق نتائج عالية القيمة. تتضمن بعض التوصيات التي يجب مراعاتها عند بناء عملية مبادرة فعالة للذكاء الاصطناعي ما يلي:
• تطوير بروتوكولات إدارة البيانات والتحليلات لكل مرحلة من مراحل عملية التدقيق.
• إنشاء تناوب الوظائف أو عمليات أخرى لتشجيع التعاون بين الفرق.
• توحيد إجراءات التحليلات وتوثيقها كلما أمكن ذلك. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تعزيز الشفافية واتساق الجودة وإمكانية تكرار نتائج التحليل.
• تضمين خطة إدارة التغيير في المبادرة.
الالتزام بتعزيز كفاءة الذكاء الاصطناعي
يحتاج التدقيق الداخلي إلى أشخاص يتمتعون بالمهارات ذات الصلة لتحقيق نتائج عالية القيمة باستخدام الذكاء الاصطناعي. لذلك، يجب أن تكون قادرة على جذب المواهب وتطويرها وإدارتها والاحتفاظ بها. يجب أن يكمل هيكل الفريق الهيكل والثقافة الحالية لوظيفة التدقيق. يجب أن يكون لكل عضو في الفريق أدوار ومسؤوليات مميزة.
قد تكون هناك حاجة إلى التدريب والحوافز لتطوير مهارات الذكاء الاصطناعي. يمكن للدورات الأكاديمية والتدريب على التناوب الوظيفي بناء مهارات تحليل البيانات. علاوة على ذلك، نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي قد يكون مفهومًا جديدًا لبعض الموظفين، يجب أن يخلق التدقيق الداخلي بيئة تعليمية حيث يمكن للمدققين طرح الأسئلة والعمل من خلال التحديات.
خطة الاتصالات لإشراك أصحاب المصلحة وبناء الدعم
يعد التعاون مع الإدارات المختلفة داخل المنظمة أمرًا بالغ الأهمية لضمان توافق استراتيجية الذكاء الاصطناعي مع احتياجات العمل. يمكن للاتصالات على جميع مستويات العمل بناء الدعم لتضمين الذكاء الاصطناعي في وظيفة التدقيق. علاوة على ذلك، يمكن لخطة اتصالات جيدة الصياغة أن تساعد في ضمان التوافق مع احتياجات العمل وإثبات النجاح، والذي بدوره يمكن أن يعزز الشراء.
تتضمن بعض التوصيات لبناء خطة اتصالات ما يلي:
• اشرح سبب تنفيذ مبادرة الذكاء الاصطناعي لتشجيع المشاركة.
• استخدم اتصالات مخصصة وموجزة وواضحة ومتسقة لبناء الثقة.
• استخدم مؤشرات الأداء الرئيسية لقياس الفعالية والمساعدة في ضمان توافق استراتيجية الذكاء الاصطناعي مع أولويات العمل.
تحسين الذكاء الاصطناعي
يمكن أن تساعد الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي المدققين الداخليين على تزويد أصحاب المصلحة بالثقة في عمليات مؤسساتهم وتحقيق عائد أعلى على الاستثمار في خدمات التدقيق. يتطلب تحقيق هذه الأهداف وجود قسم تدقيق يغذي تطوير البيانات والبنية التحتية والأفراد والعمليات. قبل كل شيء، يستلزم التخطيط الجيد.
يجب على قادة التدقيق الداخلي فهم الحالة الحالية لإدارة البيانات وقدرات التحليل، وتحسين هذه القدرات لتحسين القيمة التي يمكن أن يولدها الذكاء الاصطناعي. إنها مسؤولية كبيرة، ولكن دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات التدقيق يمكن أن يمكّن المدققين من تقديم المشورة والتأكيدات الهامة في عصر تحول رقميًا.
