MI használata a belső ellenőrzésben: komoly versenyelőny lehet, de nem kockázatmentes

2023. 08. 15., 12:08

A belső ellenőrzés egy komplex üzleti funkcionális terület, mely számos olyan feladatkört és tevékenységet foglal magába, melyek elvégzése viszonylag sok emberi erőforrást vesz igénybe, így az MI használata komoly segítséget jelenthet a vállalatok számára. Hogyan aknázzuk ki legjobban a technológiában rejlő lehetőségeket, miközben megfelelően kezeljük a kockázatokat? A kérdésre a Deloitte szakértői válaszolnak.

A mesterséges intelligencia számítási kapacitásait kihasználva gyorsan képes vállalatok beszámolóinak, tranzakciónaplók elemzésére, előre megadott szempontok alapján pedig nem csupán ezek elemzésében segédkezhet, de anomáliák, szokatlan tranzakciók, csalásgyanús esetek észlelésére is képessé válhat. Előre megadott preferenciák és értékhatárok alapján az algoritmus képes elemezni egy kockázatfelmérés eredményeit, és kategóriákba sorolni az abban szereplő folyamatokat vagy területeket, erre alapozva pedig akár az éves auditterv elkészítésére is használható.

Az MI azonban nem csupán gyanús tranzakciók felderítésében lehet segítségünkre, de a velük kapcsolatos kockázatok, sőt, az azokra adott lehetséges mitigációs lépések megfogalmazására is képes. Mindezzel jelentős humán kapacitás szabadítható fel, a belső ellenőrök pedig nagyobb hozzáadott értéket adó tevékenységekre fordíthatják figyelmüket.

„Fontos, hogy az MI által készített elemzések és értékelések továbbra is emberi felülvizsgálatra szorulnak. Mindig érdemes meggyőződni arról, hogy a megadott paramétereket és elemzési szempontokat úgy használta-e fel, ahogy azt mi szerettük volna. Alapvető felvetés, hogy az MI által generált eredmények csupán annyira megbízhatóak, amennyire az elemzés alapjául szolgáló adatok, az elsődleges szempont így mindig az, hogy biztosítsuk az felhasznált adatok hitelességét, teljességét és pontosságát. Azzal is számolnunk kell, hogy mivel az elemzések kritériumrendszerét alapvetően a felhasználók adják meg, az elemzések könnyűszerrel tartalmazhatnak előítéleteket, melyek szintén hatással lehetnek a végső eredményre” – mondta dr. Barta Gergő, a Deloitte kockázatkezelési tanácsadás üzletágának MI szakértője és szenior menedzsere.

Hogyan tudják a publikus generatív megoldások segíteni a belső ellenőrzés munkáját?

A belső ellenőröktől nem elvárt, hogy minden vizsgált területnek szakértői legyenek, az azonban a belső ellenőrzés nemzetközileg elismert standardjai alapján is elvárt, hogy a vizsgált terület kapcsán felvértezzék magukat azzal a tudással, ami ahhoz szükséges, hogy munkájukat megfelelő alapossággal és elvárt minőségben végezhessék.

A mesterséges intelligencia alapú generatív felületek ebben nagy könnyedséget jelenthetnek, nagyszerűen képesek ugyanis különböző területekhez tartozó tudás összefoglalására és egyszerű megfogalmazására, ami nagyban megkönnyítheti az adott terület szakmai hátterének megértését. Ugyanilyen módon képesek lehetnek iparágspecifikus legjobb gyakorlatok felkutatására és összegzésére, egyszerűbbé és gyorsabbá téve a belső ellenőrök felkészülését.

Mire figyeljünk a technológia használatakor?

A legfontosabb kérdéskör, hogy milyen minőségű adatokat osztunk meg ezeken a felületeken. Az MI tanulása során minden számára elérhetővé vált információt beépít ismeretrendszerébe, majd a későbbiekben felhasználja azokat. Ebből kiindulva a belső ellenőröknek kifejezetten figyelniük kell arra, hogy milyen ügyfélinformációkat, vagy nem publikus adatokat osztanak meg a program használata során, ez ugyanis komoly adatbiztonsági problémákat okozhat. A következő faktorokra mindenképp érdemes odafigyelnünk annak érdekében, hogy a lehető legtöbb értéket hozzuk ki a technológiával való együttműködésből

.A felhasznált adatok minősége: mindig ügyeljünk arra, hogy a forrásként biztosított adatok valódiak, pontosak és teljesek legyenek, ezáltal elkerülhetjük a félrevezető eredményeket. Ne feledjük: az eredmény csak annyira lesz pontos, mint amennyire az alapjául szolgáló adatok azok! Ha publikus alkalmazást használunk, gondoljuk meg, milyen adatokat és információkat bocsátunk rendelkezésére, figyelembe véve az ügyfelek és saját adataink védelmét.

Elemzési feltételek, kritériumok: szintén fontos odafigyelni a megadott elemzési kritériumokra, értékhatárokra, minták pontosságára és objektivitására. Általános szabály, hogy minél pontosabban fogalmazzuk meg elvárásainkat és szempontjainkat, az eredmény is annál inkább a vártnak megfelelő lesz.

Megmagyarázhatóság és értelmezhetőség: bár a Mesterséges Intelligencia meglehetősen fejlett és képes igencsak komplex összefüggések feltárására és elemzésére, mindig ellenőrizzük a kapott eredményt annak értelmezhetősége és alátámasztottsága szempontjából. Soha ne feledjük, hogy a belső ellenőrzési munka egyik alapja, hogy tárgyilagos és objektív bizonyosságot nyújtson.

Kell-e attól tartani, hogy az MI leváltja a humán munkaerőt a belső ellenőrzésben?

Bár az MI egyre nagyobb teret nyer, sokszor észrevétlenül mindennapi életünk részévé válik, nem felejthetjük el, hogy a belső ellenőrzési munka nem pusztán adatok elemzéséből, kockázatok felméréséből, mitigáló intézkedések megfogalmazásából áll.

„Egy generatív modell nem képes az ügyfelekkel vagy vizsgált osztályok munkatársaival való jó kapcsolat kiépítésére, a biztonságos, támogató légkör érzetének megteremtésére a munka során, a sorok között való olvasásra, nem helyettesítheti minden esetben az emberi gondolkodást és problémamegoldást. Attól tehát, hogy az MI miatt a belső ellenőrzésben feleslegessé válna az emberi munka alkalmazása, még jó ideig nem kell tartanunk, a benne rejlő lehetőségeket azonban kiaknázhatjuk annak érdekében, hogy humán kapacitást szabadítsunk fel, melyet aztán magasabb hozzáadott értékkel bíró feladatokra fordíthatunk” – mondta György Virág Adél, a Deloitte kockázatkezelési tanácsadás üzletágának belső ellenőrzési szakembere és szenior menedzsere.

Ha tetszett a cikk, kövesse az ÜZLETEMET
a Facebookon!

Még több friss hír

2024. 02. 14., 13:10
Ha esetleg megtorpanunk egy-egy projekt kapcsán, általában humorral próbálunk felülemelkedni a problémákon, a jó hangulat mindig átlendít a nehézségeken – mondta az Üzletemnek Rázga-Ilyés Noémi, a CheckINN innovációs programigazgatója.

  BIZNISZPLUSZ PODCAST

A globális kutatás eredményeinek év eleji kihirdetése után a PwC nemrég bemutatta a hazai Vezérigazgatói Felmérés adatait is. A számok alapján a magyar cégvezetők optimistábbak a gazdasági kilátásokat illetően, mint külföldi kollégáik, ám árnyalja a képet, hogy saját cégük árbevételére már nem feltétlenül jósolnak növekedést 2024-re. Az olyan kitettségek kapcsán, mint az infláció, a szakképzett munkaerő hiánya vagy akár a klímaváltozás, szintén derűlátóbbnak tűnnek a hazai cégvezetők, igaz, vannak aggodalmak, de izgalmas jóslatok is, például az új technológiai vívmányok bevezetése kapcsán, amelyek mellett nem lehet szó nélkül elmenni. Nem is tesszük: a BizniszPluszban a PwC Hungary szakértőjével, Mezei Szabolccsal elemezzük a legtanulságosabb számokat.
2024. 02. 03., 21:30
epizód: 2024 / 3   |   hossz: 19:22
A Magyar Munkaerő-kölcsönzők Országos Szövetségének elnökével azt elemezzük a BizniszPlusz aktuális epizódjában, hogy hogyan alakíthatja át a toborzási folyamatokat és általában a HR munka világát a mesterséges intelligencia. A szakemberrel megnéztük azt is, milyen szakmai készségek ívelnek fel az AI korszakban, és ennek milyen lenyomatai lesznek érzékelhetők a következő években, sőt, már 2024-ben is. A magyar gazdaságban megjelent külföldi munkavállalók által elindított munkaerőpiaci trendek, valamint a változó minimálbér és bérminimum hatásai szintén szóba kerültek a beszélgetésben. Utóbbiakról kiderült mekkora terhet rónak a magyar vállalkozásokra, és ennek milyen mögöttes okai vannak, a munkaerő termelékenységének alakulásától a tapasztalt kollégák megtartásáért indult küzdelemig.
Soha még ilyen magas összeggel – egy kártyára vetítve több, mint 130 ezer forinttal – nem tartoztak a hazai hitelkártya-tulajdonosok, mint 2023-ban. Úgyhogy erről beszélni kell – pláne az elmúlt 10 év tapasztalataival összehasonlítva. A BiztosDöntés.hu alapítója szerint a tartozások átlagos összege túl magas, ami leginkább annak tudható be, hogy nem egészséges irányba tolódtak el az adósságaink. Mire jó valójában egy hitelkártya, és milyen kisebb szemléletváltással kerülhető el, hogy túl magas tartozásokat halmozzunk fel? Tudd meg a válaszokat a tudatosabb gazdálkodáshoz Gergely Péter pénzügyi szakértőtől!

  NÉPSZERŰ HÍREK

  Rovathírek: GUSTO

  Rovathírek: ATOMBUSINESS