빠르게 진화하는 감사 세계에서 혁신적인 기술은 전통적인 관행에 혁명을 가져왔습니다. 감사자는 이제 이전에 소프트웨어 개발에 사용된 민첩한 감사 접근 방식을 점차 수용하고 있습니다. 특히, 인공 지능(AI)은 회계 및 보증 전문직을 재편할 수 있는 엄청난 잠재력을 지닌 주요 방해 요인으로 부상했습니다.
감사 인공 지능 구현은 방대한 양의 데이터를 선별하고 데이터 입력 및 분석과 같은 작업을 자동화하여 효율성과 정밀도를 높이는 어려운 작업을 처리합니다. 이러한 감사 프로세스의 합리화는 정확성을 높이고 작업을 신속하게 처리하여 궁극적으로 감사 결과를 개선합니다. AI 감사 소프트웨어의 가장 중요한 기여 중 하나는 복잡한 데이터 세트에 대한 더 깊은 통찰력을 제공하여 감사 보고서의 신뢰성을 향상시키는 중요한 패턴과 추세를 발견하는 능력에 있습니다. AI는 또한 사기 행위를 감지하고 거래를 면밀히 조사하며 감사인에게 잠재적인 부정 행위를 경고하는 데 중요한 역할을 합니다. 의심스러운 활동에 대한 자세한 보고서를 생성함으로써 AI 감사 소프트웨어는 감사자가 재무 부정 행위를 사전에 해결하고 무결성과 규정 준수를 강화할 수 있도록 합니다.
AI 통합은 또한 위험 평가에 상당한 이점을 제공하여 감사자가 클라이언트 데이터에 대한 정교한 분석을 수행할 수 있도록 하여 더 면밀한 조사가 필요한 영역으로 고객을 안내할 수 있습니다. 이러한 자원의 전략적 할당은 감사 노력을 최적화하여 보다 집중적이고 효과적인 감사로 이어집니다. 회계 직업이 이러한 혁신적인 기술을 계속 수용함에 따라 감사의 미래는 향상된 정확성, 효율성 및 신뢰성으로 특징지어질 것으로 보입니다.
최근 공부 AI(인공 지능)가 감사 품질 및 효율성에 미치는 영향을 조사한 결과 AI에 투자하면 감사 품질이 향상되고 수수료가 감소하는 것으로 나타났습니다. 이번 설문조사는 AI 활용도를 파악하기 위해 310,000개 대형 감사법인의 36만 명 이상의 직원들의 상세한 개인 이력서를 분석했다. 연구에 따르면 최근 AI 투자에서 5.0 표준 편차 변화는 감사 재진술 가능성의 0.9% 감소 및 감사 수수료의 XNUMX% 감소와 관련이 있는 것으로 나타났습니다.
AI는 감사에 어떻게 사용됩니까?
회계 및 감사에서 인공 지능의 사용은 감사 프로세스의 다양한 측면에서 상당한 잠재력을 가지고 있습니다. 기계 학습 프로그램은 광범위한 재무 데이터를 효율적으로 스캔하여 중복 결제 및 사기 지표와 같은 이상 징후를 신속하게 감지할 수 있습니다. AI는 계약 및 내부 메모의 데이터를 "읽고" 분석하여 재무제표 감사를 위한 데이터 분석 중에 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. AI가 촉진하는 포괄적인 검토 및 분석은 문제와 기회를 모두 식별하는 능력을 향상시킵니다. 다음은 감사 프로세스에서 AI가 사용되는 몇 가지 주요 방법입니다.
- 데이터 분석 : AI 기반 데이터 분석 도구를 사용하면 감사자가 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 감사자는 추가 조사가 필요할 수 있는 패턴, 추세 및 이상 현상을 식별할 수 있습니다.
- 지속적인 감사: AI는 지속적으로 데이터 수집, 검증 및 분석 프로세스를 자동화하여 지속적인 감사를 용이하게 합니다. 이 실시간 접근 방식은 감사 품질을 향상시키고 감사자가 문제를 신속하게 감지할 수 있도록 합니다.
- 사기 탐지 : 감사 인공 지능 알고리즘은 트랜잭션 데이터를 분석하여 잠재적인 사기 행위 또는 부정 행위를 식별할 수 있습니다. AI는 의심스러운 패턴에 플래그를 지정하여 감사자가 고위험 영역에 주의를 집중할 수 있도록 하여 보다 효과적인 사기 탐지로 이어집니다.
- 자연어 처리 (NLP) : NLP를 사용하면 AI 시스템이 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있습니다. 감사자는 NLP를 사용하여 계약, 재무 제표 및 기타 텍스트 문서에서 관련 정보를 추출하여 데이터 분석을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.
- 위험 평가 : AI는 과거 데이터, 산업 동향 및 재무 비율을 분석하여 감사자가 위험을 평가하는 데 도움을 줍니다. 이 데이터 기반 접근 방식은 감사자가 감사 중에 면밀한 조사가 필요한 고위험 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 예측 분석 : AI 기반 예측 모델은 재무 결과를 예측할 수 있으므로 감사인은 경영진 예측의 합리성을 평가하고 잠재적 재무 문제를 사전에 식별할 수 있습니다.
- 감사 계획 및 리소스 할당: 감사의 인공 지능은 고객의 데이터 및 위험 프로필을 기반으로 적절한 감사 절차 및 리소스 할당을 제안하여 감사자가 감사 계획을 최적화하도록 돕습니다.
- 위험 평가: 고급 데이터 분석을 통해 AI는 감사자가 간과했을 수 있는 상관관계와 패턴을 식별하여 특정 감사 업무와 관련된 위험을 더 잘 이해할 수 있는 새로운 통찰력을 제공합니다.
- 이상 탐지: AI는 오류나 사기 행위를 나타낼 수 있는 비정상적인 트랜잭션이나 패턴을 식별하여 감사자가 더 자세히 조사할 수 있도록 합니다.
- 기계 학습 : 기계 학습 알고리즘을 통해 AI 시스템은 과거 감사 데이터에서 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있습니다. 이 반복 학습 프로세스는 AI 기반 감사 도구의 정확성과 효율성을 향상시킵니다.
- 문서 검토: 감사 인공 지능은 계약서, 송장, 재무제표와 같은 대량의 문서 검토를 자동화하여 프로세스를 더 빠르고 정확하게 만듭니다.
Chat GPT와 같은 AI 도구는 기본 감사 프로그램을 만드는 데 이미 중요한 역할을 하고 있습니다. 감사인은 AI 기능을 활용하여 각 계약의 특정 범위 및 목표에 정확하게 부합하는 맞춤형 감사 프로그램을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 계획 프로세스가 간소화되고 전반적인 감사 효율성이 향상됩니다.
잠재력에도 불구하고 AI는 감사 환경에서 여전히 상대적으로 새롭습니다. AI 지원 도구에 대한 지속적인 개발 및 개선이 진행 중이며 주요 감사 회사에서 구현을 실험하고 있습니다. 일부 회사는 이미 기본 쿼리를 처리하기 위해 웹 사이트에 챗봇과 같은 기계 학습 기술을 통합했습니다. 향후 XNUMX년 동안 고객은 감사 프로세스에서 AI 사용이 증가할 것으로 예상할 수 있습니다. 그러나 감사의 완전한 변화가 하룻밤 사이에 발생하지 않는다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 감사의 인적 요소는 여전히 매우 중요하며 구식이 될 위험이 없습니다. 인간의 전문 지식과 AI 기반 효율성을 결합하면 궁극적으로 보다 포괄적이고 효과적인 감사로 이어질 것입니다.
감사에서 AI 사용의 이점
감사에 AI 지원 도구를 통합하면 특히 실용성 측면에서 많은 주요 이점을 제공합니다. 컴퓨터 프로그램은 대량의 데이터와 텍스트를 신속하게 분석하는 데 있어서 인간을 능가하여 인간의 오류 가능성을 제거합니다. 스프레드시트 검토, 데이터 디지털화, 데이터 세트 비교와 같은 반복적인 작업을 감사에 인공 지능에 맡기면 감사인은 AI가 제공하는 통찰력을 기반으로 심층 분석에 집중할 수 있는 시간을 더 많이 확보할 수 있습니다. 감사에서 AI의 몇 가지 구체적인 이점은 다음과 같습니다.
- 향상된 효율성: 감사에 AI를 통합하면 효율성이 향상되어 데이터 입력 및 분석과 같은 다양한 수동 작업이 간소화됩니다. 이러한 프로세스를 자동화함으로써 감사자는 보다 신속하고 효과적으로 작업할 수 있으므로 귀중한 시간을 확보하여 인간의 전문 지식이 필요한 보다 복잡한 작업에 집중할 수 있습니다.
- 감사 품질 향상: 방대한 양의 데이터를 신속하고 정확하게 평가하는 AI의 능력은 오류 및 누락 가능성을 줄여 감사 품질을 크게 향상시킵니다. 감사인은 AI의 데이터 분석 기능을 활용하여 잠재적인 문제와 위험을 식별하고 추가 테스트가 필요한 영역에 노력을 집중할 수 있으므로 심각한 허위 진술이나 기타 중요한 문제를 간과할 위험을 최소화할 수 있습니다.
- 비용 절감 : AI를 통한 기존 수동 프로세스의 자동화는 감사 프로세스의 비용 절감에 기여합니다. AI 기반 효율성으로 가능해진 감사 시간 단축은 전체 감사 비용 감소로 이어집니다. 또한 AI는 표적 테스트가 필요한 특정 영역을 정확히 찾아 리소스 할당을 최적화하고 감사를 완료하는 데 필요한 시간과 리소스를 더욱 줄일 수 있습니다.
- 더 나은 분석: AI는 우수한 분석 기능을 제공하여 감사자가 수동으로 감지하기 어려울 수 있는 복잡한 추세와 패턴을 발견할 수 있도록 합니다. 방대한 금융 데이터 세트를 분석함으로써 AI는 잠재적인 사기를 효과적으로 감지하여 감사인이 기존 방법으로는 발견하기 어려웠을 수 있는 부정 행위를 식별할 수 있도록 지원합니다.
- 향상된 위험 평가: AI는 감사 과정에서 위험 평가를 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. AI는 대량의 재무 데이터를 분석하여 감사자에게 회사의 재무 상태와 잠재적 위험에 대한 더 깊은 이해를 제공합니다. 이 귀중한 통찰력을 통해 감사자는 중요한 오류가 발생할 가능성이 높은 고위험 영역에 테스트 노력을 집중할 수 있으므로 궁극적으로 보다 대상이 있고 효과적인 감사로 이어집니다.
감사에서 AI 기반 데이터 분석은 예측 및 규정 측면을 모두 포함하는 광범위한 애플리케이션을 제공합니다. 이러한 고급 도구를 사용하면 조직과 감사자가 잠재적인 문제를 예측하고 효과적인 솔루션을 사전에 고안할 수 있습니다. AI 기반 데이터 분석의 잠재력을 최대한 활용함으로써 감사자는 의사 결정 프로세스를 향상시켜 보다 사전 예방적이고 통찰력 있는 감사로 이어질 수 있습니다.
Nanonets를 사용한 AI 기반 감사
Nanonets를 사용한 감사의 인공 지능은 감사 워크플로우를 최적화하고 전반적인 운영 효율성을 향상시키려는 조직을 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. Nanonets에서 제공하는 Flow는 AI 기반 데이터 추출 플랫폼과 감사 프로세스의 특정 요구 사항을 충족하도록 맞춤화된 다양한 고급 기능을 갖춘 강력한 감사 자동화 소프트웨어 역할을 합니다.
Nanonets의 뛰어난 기능 중 하나는 중앙 집중식 감사 운영으로 모든 감사 관련 작업과 데이터를 통합 플랫폼으로 가져오고 감사 팀 간의 커뮤니케이션과 협업을 간소화합니다. 소프트웨어의 AI 알고리즘은 데이터 정확성 및 검토 준비를 보장하고 감사 프로세스 중 오류 및 불일치의 위험을 최소화하는 데 중요한 역할을 합니다.
나노넷은 자동화된 비용 인식 및 분류 기능으로 수작업을 크게 줄입니다. AI와 기계 학습을 활용하여 소프트웨어는 거래 정보를 쉽게 추출하고 이를 ERP 시스템과 같은 다양한 비즈니스 소프트웨어에 원활하게 통합합니다. 이 통합은 지불 및 조정 프로세스를 단순화할 뿐만 아니라 감사 중 데이터 접근성과 투명성을 향상시킵니다.
Nanonets의 주요 차별화 요소는 위험 평가를 위한 강력한 워크플로 기능, 사용자 지정 규칙 및 인간 참여형 모델을 통합하는 것입니다. Nanonets는 평가를 자동화하고 예외 및 규칙 위반에 대해 문서에 플래그를 지정함으로써 감사자가 중요한 영역에 집중할 수 있도록 하여 효율성과 정확성을 향상시킵니다. 또한 이 소프트웨어는 자동화 규칙을 용이하게 하고 확인을 간소화하며 플래그가 지정된 문서를 승인을 위해 올바른 직원에게 라우팅하여 감사 프로세스를 더욱 최적화합니다.
Nanonets는 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 우선시하여 감사 요구 사항을 준수합니다. 이 소프트웨어는 모든 활동의 안전한 로그를 유지하고 재무 문서의 디지털 아카이브를 구축하여 감사 중에 빠른 액세스와 쉬운 검색을 가능하게 합니다.
Nanonets는 널리 사용되는 ERP 및 결제 소프트웨어와의 원클릭 통합을 통해 기존 워크플로우와의 통합을 단순화합니다. 이러한 원활한 통합은 재무 프로세스를 간소화하여 전략적 의사 결정을 위한 귀중한 시간을 확보하고 전반적인 운영 효율성을 향상시킵니다.
RPA(로봇 프로세스 자동화) 기능을 통해 Nanonets는 조직이 과거 데이터를 분석하고, 재무제표를 생성하고, 데이터 기반 예측을 수행할 수 있도록 지원하여 정보에 입각한 전략적 결정을 용이하게 합니다.
자주 묻는 질문
감사에서 인공 지능의 예는 무엇입니까?
감사에서 AI의 예는 Nanonets와 같은 AI 기반 데이터 추출 및 인식 플랫폼의 구현입니다. 이러한 도구는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 다양한 문서 유형에서 방대한 양의 재무 데이터를 효율적으로 분석합니다. 데이터 입력 및 분석 작업을 자동화함으로써 감사자는 시간을 절약하고 인적 오류를 줄일 수 있습니다. AI 기반 감사 솔루션은 중복 결제 및 사기 지표와 같은 이상 징후를 신속하게 식별하여 감사 정확도를 개선하고 전체 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
감사는 AI로 대체될 것인가?
AI가 특정 작업을 자동화하고 효율성을 높여 감사 직업을 변화시키고 있지만 AI가 감사자를 완전히 대체할 가능성은 낮습니다. 감사에서 AI의 역할은 인간 감사자를 완전히 대체하는 것이 아니라 지원하고 보완하는 것입니다. 감사인은 복잡한 감사 업무에서 중요한 전문적 판단, 비판적 사고 및 도메인 전문성과 같은 필수 기술을 제공합니다. AI는 방대한 양의 데이터를 처리 및 분석하고, 패턴을 식별하고, 이상 징후를 감지하는 데 탁월하지만 더 넓은 비즈니스 컨텍스트를 이해하고 전문적인 회의를 행사하고 주관적인 판단을 내리는 능력이 부족합니다. 감사인은 예상치 못한 상황을 처리하고 복잡한 정보를 해석하며 클라이언트 및 이해 관계자와 효과적으로 소통하는 데 필요한 적응력을 가지고 있습니다. AI는 특정 감사 작업을 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있지만 인적 요소는 감사에 인공 지능을 사용하는 윤리적 영향을 처리하고 고객의 비즈니스 및 산업에 대한 더 깊은 이해를 제공하는 데 여전히 중요합니다. 감사자와 AI 기술 간의 협업을 통해 보다 포괄적이고 효율적인 감사 프로세스가 가능하여 최종 감사 보고서에 대한 높은 수준의 확신과 확신을 보장합니다. 따라서 AI가 감사에서 점점 더 중요한 역할을 하게 되겠지만 감사자 자체가 구식이 될 위험은 없습니다.
감사에서 인공 지능의 한계는 무엇입니까?
감사에 AI를 사용하면 많은 이점이 있지만 내재된 한계가 있습니다. AI 애플리케이션은 미국 NIST(National Institute of Standards and Technology) SP(Special Publication) 1270에서 식별한 바와 같이 세 가지 범주의 편향에 취약할 수 있습니다. 이러한 편향에는 조직 정책의 시스템적 편향, 비대표 데이터의 통계 및 계산 편향이 포함됩니다. 또는 알고리즘 결함, 개인 또는 그룹 인식의 영향을 받는 인간 사고의 체계적 오류로 인한 인간 편향. 또한 AI는 비즈니스의 극심한 변화에 적응하는 데 어려움을 겪을 수 있으며 주요 중단 또는 피벗을 처리하는 데 필요한 유연성이 부족합니다. 반복성은 AI의 자체 개선 및 진화 능력에 제약을 가하며 투명성 문제로 인해 인간이 AI가 생성한 결론의 추론을 이해하기 어려울 수 있습니다. 장점에도 불구하고 AI는 감사를 위한 만능 솔루션으로 간주될 수 없습니다. 경험이 풍부한 감사자는 대화, 비언어적 단서 및 회사 환경을 포함하여 수치 데이터 이외의 요소를 기반으로 경고 신호를 식별할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 또한 기술 매개변수를 효과적으로 설정하고, AI 시스템을 감사하고, 현재 AI에 부족한 적응성과 비판적 사고 능력을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다.
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- 출처: https://nanonets.com/blog/using-artificial-intelligence-in-audits/
