Сможет ли искусственный интеллект заменить аудитора?

Software
Источник: GAAP.RU
Опубликовано: 29 июня 2015

Автор: Джон Рафаэль (Jon Raphael), директор по инновациям Deloitte & Touche LLP

Источник: CFO

Перевод: GAAP.RU


Фото: http://ww2.cfo.com

Будучи сертифицированных бухгалтером и аудиторским партнером, я не занимаюсь проектированием роботов или самоуправляемых автомобилей. Но вот некоторые из моих клиентов – да. Они занимаются инновациями во многих областях. С помощью компьютеров удалось найти новые лекарства против рака. Машины сегодня способны различать человеческие лица, наверное, лучше, чем сами люди. Аудиторская профессия не может сравниться с самоуправляемыми машинами, однако и здесь необходимо эволюционировать вместе клиентами, и мы это делаем.

Одна из самых активно обсуждаемых сегодня областей технологических открытий – это тема искусственного интеллекта (ИИ). Это теоретическая конструкция, которую можно описать как компьютерную систему, способную решать задачи, обычно решаемые с привлечением человеческого разума. Однако технологии ИИ – также иногда называемые когнитивными (cognitive technologies) – распространяют возможности информационных технологий на задачи, традиционно решаемые людьми. Они позволяют пользователям выйти за вечные рамки ограничений, накладываемых скоростью, издержками и качеством.

Такие технологии позволят аудиторам автоматизировать задачи, которые на протяжении десятилетий выполнялись от руки, например, подсчет количества запасов или обработка процедур подтверждения. В результате облегчения задачи аудиторы получат возможность сфокусироваться на улучшении качества через оценку более продвинутой аналитики, тратя больше времени на задачи, требующие профессионального суждения и более глубокого анализа.

Одна из областей, где аудиторы получат преимущество от использования когнитивных технологий – это проверка документов. Прочтение целого вороха контрактов ради того, чтобы получить ключевые данные, традиционно ассоциируется с ручным и очень затратным в плане времени процессом. Однако когнитивные технологии уже сейчас применяются некоторыми ориентированными в будущее фирмами, чтобы по максимуму автоматизировать этот процесс. В пример можно привести технологию Natural language processing (NLP) – Обработку естественного языка – которая имеет возможность читать и воспринимать ключевые концепции в документах. А технологии Машинного обучения (Machine-learning) позволяют со временем натренировать систему на документы определенного вида, чтобы система могла еще эффективнее заниматься поиском и сортировкой ключевых данных.

Проверка документов с использованием когнитивных технологий, таким образом, уже сейчас способна сэкономить аудиторам значительную часть времени. Искусственный интеллект в теории способен заменить аудитора на проверке документов в значительно большем объеме, в идеале – проверить 100% всей документации. При этом становится возможным проводить мгновенные аналитические процедуры - автоматически отбирать в отдельную папку документы, содержащие, например, оговорку о скользящих ценах и смотреть, насколько сильно их количество отличается от стандартного для такой выборки документов. Это способствует качеству аудита и более полезной информации для размышления, которые очень быстро получат аудиторские комиссии.

И ведь это только начало. Информационные технологии широко используются для ускорения и улучшения многих других аспектов аудиторского процесса. Мы видим много потенциальных возможностей для инноваций и развития профессии. Когнитивные технологии способны вознести качество аудита и анализа на качественно новый уровень.

Вот еще пример. Мы используем автоматизацию в отношении процедур подтверждения (в соответствии с определением AIPCA, которое приводится в п. .04 доступного по ссылке руководства, подтверждение – это прямое получение и оценка информации третьей стороны в ответ на информационный запрос – GAAP.RU). Ключевые участники получают в свое распоряжение единый цифровой инструментарий для составления, авторизации, распространения, сбора, управления и оценки результатов этого процесса.


В будущем Машинное обучение можно использовать для распознавания, извлечения и обработки числовых данных очень многих вспомогательных документов, обыкновенно участвующих в процедурах подтверждения. Тем самым будет автоматически проводиться подтверждение без какого-либо существенного участия самого аудитора. Обработка естественного языка позволяет системе автоматически справляться с “аномалиями” и исключениями путем прочтения и восприятия полученных от контрагентов свободных текстовых ответов и рекомендуя наиболее подходящие ответные действия.

С когнитивными технологиями аудиторы скоро смогут использовать качественно новый подход к поиску рисков, спрятанных в финансовых документах. Уже сейчас профессионалы активно используют инструменты для автоматической обработки финансовой отчетности, что значительно облегчает им поиск дополнительной информации и перепроверку.

В будущем Обработка естественного языка и Машинное обучение смогут использоваться для сканирования финансовой отчетности в полном объеме и поиска возможных источников риска, одновременно в автоматическом режиме соотнося данные с раскрытиями по требованиям Комиссии по ценным бумагам и биржам, аналитическими отчетами и социальными медиа.

Исследователи уже успели показать, как можно предсказывать нестабильность котировок акций, применяя автоматический анализ финансовой отчетности компании при одновременном использовании Обработки естественного языка и Машинного обучения. Нетрудно представить себе генерализацию использования того же самого подхода для обнаружения других типов риска.

Ну и наконец, представьте себе, как искусственный интеллект способен изменить процесс подсчета запасов! Это задача, до сих пор остававшаяся столь же древней, что и раньше: едем к клиенту и буквально вручную перебираем материалы и товары законченного производства. Сегодня, конечно, для этой работы нанимаются команды, вооруженные специальными приложениями для смартфонов, во много раз ускоряющими процесс и автоматически направляющие консолидированную информацию аудитору в режиме реально времени.

Можно легко вообразить дальнейшее усовершенствование этого процесса с помощью камер в тех же смартфонах и специальных компьютерных приложений, которые на основе полученной картинки будут идентифицировать предметы и вести их подсчет, указывать на расхождения. Это, кстати, уже используется в здравоохранении: хоть и не повсеместно (очевидно), но все-таки некоторые приходящие на дом медсестры используют такие приложения для быстрой оценки содержания домашней аптечки пациента, чтобы мгновенно получить представление, в лекарствах какого типа он нуждается.

С использованием когнитивных технологий эволюция аудиторского процесса может идти гораздо легче, эффективнее и глубже, причем это всего лишь один из путей реализации инноваций в профессии. Конечно, это не самоуправляемые машины, но это будущее аудита. А пользователи финансовой отчетности, без сомнения, того заслуживают.

Теги: аудиторская профессия  искусственный интеллект  технологии ИИ  cognitive technologies  когнитивные технологии  процедуры подтверждения  профессиональное суждение  Natural language processing  NLP  Обработку естественного языка  Машинное обучение  Machine-