Notes

Что ИИ может сделать для аудиторов : Блог
Относительно преимуществ применения интеллектуальных систем следует подчеркнуть их роль в оптимизации и ускорении рутинных процессов. В качестве иллюстративного примера можно отметить таблицу, представленную Н. Городновой в статье «Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере», опубликованной в начале 2022 г., демонстрирующую эффективность этих систем в контексте бизнес-операций (табл. 1). Внедряйте алгоритмы машинного обучения, такие как Isolation Forest или модели на основе нейронных сетей, для анализа миллионов транзакций в режиме реального времени. Например, обучение модели на данных с маркировкой нормальных операций и аномалий за последние 5 лет повышает точность обнаружения подозрительных паттернов на 34%, по данным исследований IEEE 2023. Для этого разрабатывается чек-лист оценки AI-агента, включающий репрезентативные задачи и вопросы.
78% регуляторов ЕС требуют документации по принципам работы алгоритмов (ESMA, 2024). Внедряйте фреймворки аудита ИИ, такие как COBIT или ISO/IEC 24089, и проводите валидацию моделей каждые 90 дней. В банке ВТБ ежеквартальные тесты выявляют дрейф точности прогнозов в среднем на 2.7%, что требует своевременной коррекции. Оценка AI-агентов критически важна для обеспечения их надёжности, предсказуемости и безопасности. Она помогает убедиться, что модели работают корректно, не допускают предвзятости и не генерируют вредоносные или нежелательные результаты.
Поведенческие аспекты аудита: обзор исследований Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»
Помимо клиентского сервиса, AI играет важную роль в создании контента. Интеллектуальные системы помогают генерировать персонализированный контент на основе предпочтений пользователей и рыночных тенденций. Таким образом, решая ключевые вызовы в области оценки AI, мы обеспечиваем, что тестирование остается комплексным, справедливым и масштабируемым.
В современном мире в условиях цифровизации бизнеса использование ИИ-технологий для организации становится необходимостью. Сильным толчком активного применения искусственного интеллекта во всех сферах жизни стала пандемия. В этот период все компании переживали значительные перемены в своем бизнесе, так же и сфера аудита была подвержена изменениям. Согласно изложенным в Forbes сведениям, данный подход находит широкое применение в боль -шинстве современных корпораций. Раджасекаран указывает на неизбежные проблемы искусственного интеллекта, одна из них - ловушка цифровизации. Множество компьютеров работают на дискретной основе и при трансформации дискретного сигнала в непрерывный будет происходит некоторое искажение информации.
Для аудиторов ключ к получению преимуществ от искусственного интеллекта заключается во внедрении технологии, инвестировании в высококачественные данные и развитии необходимых навыков для эффективного использования инструментов искусственного интеллекта. По мере развития профессии аудиторы, владеющие искусственным интеллектом, будут иметь все возможности для процветания в новую эпоху финансовой отчетности и аудита. Улучшения качественных характеристик профессиональной деятельности [7]. В контексте данных изменений необходимо принимать во внимание этические и социальные параметры, а также обеспечивать адекватную подготовку специалистов к работе с новейшими технологическими решениями.
Психометрика включает в себя различные виды исследования личностных и психологических характеристик, знаний, способностей и навыков с помощью методик. Одна из ключевых областей, где AI-агенты значительно изменили подход к работе, — это клиентский сервис. Часто ошибки возникают на уровне выбора инструмента, некорректного использования контекста или неподходящего тона ответа. Чтобы AI-система была надежной и последовательной, важно понимать типы AI-агентов и уметь их правильно оценивать. Ряд авторов по результатам проводимых исследований формулируют предложения по совершенствованию методологических и методических подходов, суть которых охватывает, в том числе аналитические процедуры [18-20]. Применение ИИ позволяет проводить непрерывный аудит, где данные анализируются в режиме реального времени.
• изменения профессиональных стандартов в практическом поле применения поведенческой составляющей аудита. Поскольку искусственный интеллект продолжает трансформировать аудит и финансовую отчетность, такие профессионалы, как вы, должны понимать его влияние и адаптироваться к меняющимся условиям. Как отмечает управляющий партнер EY в Британии и Ирландии Кэт Бэрроу (Kath Barrow), с помощью ИИ-системы удалось обнаружить подозрительную активность в двух из 10 проверенных компаний. Впоследствии эти клиенты подтвердили, что столкнулись с мошенничеством. ИИ также может помочь в усилиях по обеспечению соответствия, отслеживая транзакции на предмет аномалий.
Выберите подходящие методы оценки
Примат в деятельности экспертов остается за критическим анализом данных, принятием управленческих решений и обеспечением нормативного соответствия деятельности компаний. В связи с этим адаптация к искусственному интеллекту предполагает необходимость непрерывного обучения и развития профессиональных компетенций в области высоких технологий. Инструменты автоматизированной оценки, например Galileo, помогают систематизировать тестирование AI-агентов, позволяя выстраивать автоматизированные конвейеры проверки. Это упрощает процесс анализа и гарантирует, что AI-агенты остаются надежными и эффективными по мере их развития.
Текст научной работы на тему «Исследование потенциала искусственного интеллекта в аудите и бухгалтерском учете »
С применением этих инструментов можно выстроить эффективную систему оценки AI-агентов, обеспечивая их постоянное улучшение, адаптацию к новым вызовам и возможность использовать новые возможности. Эти метрики служат основой для оценки производительности AI-агента. В каждой из категорий отслеживаются конкретные показатели, такие как процент успешно выполненных задач, точность, время отклика, использование ресурсов и согласованность выводов. В этой статье мы рассмотрим ключевые метрики, лучшие практики и основные вызовы, с которыми сталкиваются компании при оценке AI-агентов в корпоративных средах. SuperAnnotate разработан для командной работы — будь то подключение экспертов предметной области или использование LLM в роли оценщиков. Несколько ревьюеров могут комментировать выводы агента, добавлять аннотации и помечать проблемные участки.
Это означает определение конкретных параметров работы AI-агента и способов измерения его успеха. AI может выдавать несогласованные или вводящие в заблуждение результаты, демонстрировать предвзятость или даже принимать неэтичные решения. Чтобы избежать подобных проблем, необходимо постоянно мониторить работу AI-агентов на протяжении всего их жизненного цикла. Это включает разработку четких фреймворков оценки, проверку точности, согласованности, справедливости и безопасности моделей. От https://images.google.so/url?q=https://auslander.ru/seo-google/spisok-fich-google-search-poyavivshixsya-v-2025/ , таких как Siri и Alexa, до автономных автомобилей и рекомендательных систем — AI-агенты активно меняют нашу жизнь и работу.
Ряд авторов по результатам проводимых исследований формулируют предложения по совершенствованию методологических и методических подходов, суть которых охватывает, в том числе аналитические процедуры [18-20]. Обработка большого количества информации в короткие сроки является затруднительной. При этом технологии, основанные на искусственном интеллекте, способны реализовать задачи, которыми ранее занимались аудиторы [8]. Искусственный интеллект использует возможности сочетания больших данных, облачные вычисления, включая способы машинного обучения на основе чужого и собственного опыта.
Homepage: https://images.google.so/url?q=https://auslander.ru/seo-google/spisok-fich-google-search-poyavivshixsya-v-2025/