Автор оригинальной статьи: Джон Култхарт (John Colthart), главный управляющий направления аудита и гарантий в MindBridge Ai. Компания MindBridge Ai - производитель единственного в мире на данный момент (по утверждению источника) аудиторского решения на основе технологии ИИ, использующего машинное обучение и технологии ИИ для дополнения человеческих возможностей
По материалам: Accounting Web
Несмотря на бурное развитие современных технологий, в мире аудита – той его области, которая соприкасается с рынком всевозможных современных решений – сохраняется много неясностей, в связи с чем вопрос о том, инвестировать ли компании в отрасли профессиональных услуг в искусственный интеллект, по-прежнему актуален.
Заявления тут можно услышать самые разные – начиная с одной полярности, где утверждают, что “технологии пока вообще не готовы”, и заканчивая другой, где производители ПО заявляют, что ИИ, мол, уже давно в их продуктах. В конечном итоге вопрос, инвестировать в ИИ или нет, для аудиторской (да и любой другой современной компании, если разобраться) даже не стоит – определенно да! А вопрос в том, какие именно инструменты с использованием технологий искусственного интеллекта принесут наилучшую отдачу. Для этого нужно иметь представление, как ИИ вписывается в технологическую инфраструктуру компании и процессы, иначе аудиторские партнеры и управляющие не смогут наиболее эффективным образом принимать решения. Конечно, также необходимо понимать, что такое “настоящий” искусственный интеллект и машинное обучение, и какое влияние это все будет иметь на организацию. Попробуем разобраться.
Перед тем как внедрять у себя ИИ, необходимо разобраться, каким образом это улучшит бизнес и принесет дополнительную стоимость. Анализ действующих бизнес-процессов на основе следующих критериев может очень в этом помочь:
Для крупных компаний, осуществляющих множество аудиторских проверок, преимущества перехода на технологии искусственного интеллекта значительные, но это не значит, что им, как и прочим, не надо подходить к ИИ со всей серьезностью.
Для более мелких участников рынка в прошлом основным препятствием традиционно были высокие расходы, иногда полностью перекрывавшие им доступ к новым технологиям. Сегодня, однако, заметна общая тенденция к “демократизации”: искусственный интеллект позволяет компаниям практически любого размера подобрать для себя оптимальное с точки зрения затрат решения. Для примера, после внедрения в своей относительно небольшой аудиторской практике инструментов на основе ИИ партнер Garbelman Winslow Саманта Боулинг (Samantha Bowling) отметила, что теперь находится в зоне комфорта, позволяющего ей “чувствовать себя на своем месте”. Компания, среди прочего, применяет решения с ИИ для отбора клиентов на основе анализа рисков. Правда, и с клиентов после этого стали брать больше, что также плюс для компании.
Самая большая ценность ИИ приходит с его применением в обработке огромных массивов информации, проведении всех транзакций через анализ, который при этом выходит за рамки правил и статистических методов. Статистической выборки как таковой с ИИ нет и не требуется. В то же время колоссально снижаются расходы, и сокращается время на аналитические процедуры; появляются новые способы отражения полноты информации и риска существенного расхождения. Все эти факторы снижают риск предоставления ошибочного заключения на финансовую отчетность клиента (а значит и претензий регуляторов, если данный клиент через полгода обанкротится).
Как и с любой новой технологией, компаниям приходится принимать в расчет подготовку своих людей и техническую поддержку со стороны компании-производителя. Среди ключевых областей для анализа перед внедрением ИИ можно выделить следующие: каким именно образом новый инструмент будет получать данные из систем клиентов, каким образом проводимые им рабочие процессы будут затем переводиться в аудиторские процессы, и как осуществлять обратную связь с клиентами.
Каждая из этих областей характеризуется своими расходами, поэтому время для привыкания требуется не только управляющим аудиторской компании, но и компаниям-клиентам. Значительно решить проблемы внедрения может и сама компания-производитель, если у нее есть развитые системы поддержки внедрения разработанных ею решений.
Инвестиции в новые технологии – важное начинание, поэтому нужно четко понимать, что мы получаем кроме поддержки от производителя и, собственно, расходов. Недостаточно просто знать, что выбранное решение использует искусственный интеллект и машинное обучение – важно еще и понимать, как именно, потому что добавочная стоимость без этого создаваться не будет. И в отличие от всех “традиционных” решений до сих пор, в случае с решениями на основе ИИ их производителям можно задать целый ряд новых, ранее никогда не озвучиваемых вопросов:
Внедрение технологий, меняющих правила игры в бизнесе, требует новаторских подходов к изучению возможностей перед принятием решений. Основанные на ИИ решения потенциально способны обеспечить контроль рисков на невиданном ранее уровне, поэтому для руководителей аудиторских компаний так важно выбрать производителя, способного обеспечить их самым конкурентным преимуществом в текущих условиях.
Также от этого автора: